Файл: Методичка ИТЭ_19_06_17.pdf

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

«Информационные технологии в экономике и управлении». Ахметова М.И., Крутова А.В.                               

Кафедра «Экономика и финансы», ПНИПУ

 

2017

 

 

96

 

 

 

Также есть возможность задать формат линии тренда (рис. 3.4). 

Выбираем линейный тренд и нажимаем 

 

Рис. 3.4 

 

Наша  линия  тренда  отобразилась  на  диаграмме,  а  также 

показано  уравнение  зависимости  и  коэффициент  детерминации  (рис. 

3.5). 

Не забываем 
ставить галочки 


background image

«Информационные технологии в экономике и управлении». Ахметова М.И., Крутова А.В.                               

Кафедра «Экономика и финансы», ПНИПУ

 

2017

 

 

97

 

 

 

Рис. 3.5 

Уравнение  зависимости  приняло  вид  y  =  -17,285x  +  4470,7,  а 

коэффициент детерминации R² = 0,8695

Подведем  итоги,  по  линии  тренда  можно  сделать  следующий 

вывод,  что  зависимость  между  спросом  и  ценой  обратная:  при 

увеличении  цены  –    спрос  снижается  и,  наоборот,  при  уменьшении 

цены –  спрос на продукт возрастает. 

Уравнение  зависимости  y  =  -17,285x  +  4470,7  позволяет  найти 

спрос  на  продукт,  который  установится  при  цене  76  руб.:  y  =  -

17,285*76 + 4470,7

, тогда y = 3152 шт

Коэффициент детерминации R² = 0,8695 оказывает, что точность 

расчетов линейного уравнения составляет 86,95%. 

 

Домашнее задание 4.1. Прогнозирование с помощью линии 

тренда 

Необходимо  составить  прогноз  объема  продаж  компании  на  10 

месяцев по данным таблицы 4.1. 

 


background image

«Информационные технологии в экономике и управлении». Ахметова М.И., Крутова А.В.                               

Кафедра «Экономика и финансы», ПНИПУ

 

2017

 

 

98

 

 

Таблица 4.1 

Месяц 

январь 

февраль 

март 

апрель 

май 

Объем 

продаж, 

тыс. руб. 

500 

640 

570 

660 

800 

4.2. 

Прогнозирование индекса РТС (RTSI) 

Прогнозирование  движения  цен  активов  на  финансовых  биржах 

и  сейчас  находится  в  центре  внимания  многих  исследователей, 

поскольку для принятия корректных решений по выполнению торговых 

операций  необходимы  высококачественные  прогнозы.  Процессы 

ценообразования  на  биржах  имеют    стохастический  характер,  что 

требует  применения  специальных  процедур  моделирования  и 

прогнозирования. 

Существует 

огромное 

множество 

индексов. 

Самыми 

популярными в России индексы – это индексы РТС и ММВБ. Индекс 

РТС  представляет  собой  ценовой,  взвешенный  по  рыночной 

капитализации  (free-float)  индекс  широкого  рынка  акций  России, 

включающий 50  наиболее  ликвидных  акций  крупнейших  и динамично 

развивающихся  российских  эмитентов.  Индекс  РТС  отражает 

текущую  суммарную  рыночную  капитализацию

11

 

(выраженную  в 

долларах 

США) 

акций 

некоторого 

списка 

эмитентов 

в 

относительных 

единицах. 

За 

100 

принята 

суммарная 

капитализация этих эмитентов на 1 сентября 1995 года. 

Фондовый  индекс  является  хорошим  инструментом  для 

прогнозирования  направления  движения  рынка.  Для  чего  нужно 

прогнозирование индексов? Прогнозирование помогает определить 

дальнейшее  развитие/стагнацию  рынков,  вследствие,  чего  можно 

                                                           

11

 Капитализация – количество акции, умноженное на их рыночную стоимость. 


background image

«Информационные технологии в экономике и управлении». Ахметова М.И., Крутова А.В.                               

Кафедра «Экономика и финансы», ПНИПУ

 

2017

 

 

99

 

 

производить  стратегические  действия  с  инвестициями,  а  также 

создавать оптимальный портфель ценных бумаг. 

 

Тренинг 4.2. Прогнозирование значений индекса РТС 

Рассмотрим различные кривые роста (тренды) индекса РТС. На 

основе цен закрытия торгов

12

 

построим график значений индекса РТС 

и наложим на него различные трендовые лини (рис. 3.6). 

 

Рис. 3.6 

Для того чтобы наложить трендовые лини необходимо выбрать в 

главном  меню  раздел  «Макет»  и  подраздел  «Линии  тренда».  Там  же 

мы  можем  определить  параметры  линии  тренда:  вид  трендовой 

линии,  горизонт  прогноза,  уравнение  тренда  и  коэффициент 

достоверности аппроксимации (R

2

). 

Отобразим  две  лини  тренда:  линейная  и  полиноминальная 

второй  степени.  Для  того  чтобы  на  диаграмме  отразить  прогноз 

значений  индекса,  необходимо  в  параметрах  лини  тренда  задать 

требуемое  число  периодов  прогнозирования.  Зададим  рассчитать 

прогноз на 5 месяцев (рис. 3.7). 

                                                           

12

 Финансовый портал: Investing.com 


background image

«Информационные технологии в экономике и управлении». Ахметова М.И., Крутова А.В.                               

Кафедра «Экономика и финансы», ПНИПУ

 

2017

 

 

100

 

 

 

Рис. 3.7 

 

Коэффициент  R

показывает  степень  соответствия  динамики 

индекса РТС и предложенной кривой роста. Благодаря коэффициенту 

детерминации,  можно  заметить,  что  полиноминальный  тренд  по 

сравнению  с  линейным  больше  соответствует  изменению  индекса 

РТС и составляет 0,8056. 

 

Также  следует  отметить,  что  в  дальнейшем  будущем  может 

произойти снижение индекса РТС. 

 

 

Домашнее задание 4.2. Прогнозирование значений индекса ММВБ 

По примеру расчета индекса РТС (тренинг 4.2)  спрогнозировать 

значения индекса ММВБ и сделать выводы.