Файл: Учебное пособие для студентов специальностей 125 01 10 Коммерческая деятельность.doc

Рисунок 3.12 - Окно диалога функции ТЕНДЕНЦИЯ
Таблица 3.14 - Расчет прогноза товарооборота с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ

	А	В	С
1
2	Порядковый номер месяца	Объем товарооборота, ден. ед.	Тенденция
3	1	28415	28358
4	2	28231	28795
5	3	29783	29232
6	4	30969	29670
7	5	30494	30107
8	6	29757	30545
9	7	30850	30982
10	8	31325	31419
11	9	31359	31857
12	10	31610	32294
13	11	32366	32732
14	12	33313	33169
15	13	33508	33607
16	14	33374	34044
17	15	34811	34481
18	16	36046	34919
19	17		35356
20	18		35794
21	19		36231

---

Задание 8. Использование функции ПРЕДСКАЗ для построения прогнозов

Составить прогноз товарооборота торгового пред­приятия по данным таблицы 3.6 с помощью функции ПРЕДСКАЗ.
Выполнение:

Функция ПРЕДСКАЗ определяет лишь одну точку на линии тренда и не может рассчитать массив, кото­рый формирует эту линию. Поэтому ее удобно использовать для оперативного вычисления единичных прогнозов. Функцию ПРЕДСКАЗ можно вызвать в ди­алоговом окне Мастера функций, в категориях – Статистические, она имеет только три аргумента (рисунок 3.13):

1) X — это точка данных (числовое значение), для кото­рой необходимо рассчитать прогноз исследуемого показате­ля. Так, при прогнозировании товарооборота на 17-й, 18-й и 19-й месяцы (таблица 3.15) в качестве аргумента X определим ячейки А19:А21;

2) Известные значения у (прогнозируемого показателя). В нашем примере их можно задать в виде диапазона ячеек В3:В18 (см. таблицу 3.15);

3) Известные значения х (времени t). Этот аргумент дол­жен совпадать по размерам с массивом Известные значения у. Этот аргумент в нашем примере охватывает ячейки А3:А18.

Соответственно обозначенным в окне диалога ПРЕДСКАЗ аргументам формируется формула следующего вида: =ПРЕДСКАЗ(А19:А21;В3:В18;А3:А18).

По окончании работы с окном диалога ПРЕДСКАЗ необходимо нажать на клавиатуре кнопки Ctrl + Shift + Enter.

Рисунок 3.13 - Окно диалога функции ПРЕДСКАЗ
Таблица 3.15 - Расчет прогноза товарооборота с помощью функции ПРЕДСКАЗ

	А	В	С
1
2	Порядковый номер месяца	Объем товарооборота, ден. ед.
3	1	28415
4	2	28231
5	3	29783
6	4	30969
7	5	30494
8	6	29757

---

Продолжение таблицы 3.15

	А	В	С
	Порядковый номер месяца	Объем товарооборота, ден. ед.
9	7	30850
10	8	31325
11	9	31359
12	10	31610
13	11	32366
14	12	33313
15	13	33508
16	14	33374
17	15	34811
18	16	36046
19	17	35356	ПРЕДСКАЗ
20	18	35794
21	19	36231

Задание 9. Анализ нелинейных процессов с помощью функции ЛГРФПРИБЛ

Рассчитать параметры модели тренда и дать ей качественную оценку с помощью функции ЛГРФПРИБЛ для базовых данных о динамике товарооборота предприя­тия, приведенных в таблице 3.6.

Выполнение:

Функция ЛГРФПРИБЛ определяет параметры экспоненциальной кривой, наилучшим об­разом аппроксимирующей исходные данные. Эта функция относится к категории «

---

Статистические» и может быть вызвана с помощью окна диалога Мастера фун­кций.

Функция ЛГРФПРИБЛ имеет те же четыре аргумента, что и функция ЛИНЕЙН и формирует аналогичный массив результатов (рисунок 3.14). Поэтому она вводится как формула для работы с массивами, т.е. требует: во-первых, выделения диапазона ячеек, в которых будет формироваться массив результатов; во-вторых, после работы с окном диалога ЛГРФПРИБЛ — нажатия клавиш Ctrl + Shift + Enter.

Однако следует учиты­вать, что дополнительная статистика, которую отражает функция ЛГРФПРИБЛ, основана на линейной модели вида

In у = х ln т + lnb.

Поэтому при оценке значений стандартных ошибок пара­метров модели (СО_т и CO_b) их необходимо сравнивать не с са­мими значениями параметров, а с их натуральными лога­рифмами — lnm и lnb. Последние можно рассчитать с по­мощью функции LN (категория «Математические»), вызы­вая ее в окне диалога Мастера функций.

С этой целью на рабочем листе Excel выделим диапазон ячеек D11:E15 для формирования выходного массива (таблица 3.16). Работая с окном диалога ЛГРФПРИБЛ, формируем следующую формулу массива: =ЛГРФПРИБЛ(В3:В18;А3:А18;ИСТИНА; ИСТИНА). Затем нажимаем клавиши Ctrl + Shift + Enter.

Рисунок 3.14 - Окно диалога функции ЛГРФПРИБЛ
Таблица 3.16 - Расчет и оценка модели тренда с помощью функции ЛГРФПРИБЛ

	A	B	C	D	E
1
2	Порядковый номер месяца	Объем товарооборота, ден. ед.
3	1	28415
4	2	28231
5	3	29783
6	4	30969
7	5	30494
8	6	29757
9	7	30850
10	8	31325
11	9	31359	Экспоненциальная оценка	1,014	28080,897
12	10	31610	Статистика	0,001	0,010
13	11	32366		0,922	0,020
14	12	33313		165,579	14
15	13	33508		0,065	0,005
16	14	33374
17	15	34811
28	16	36046

---

Вывод: Приведенный в таблице 3.16 массив результатов работы фун­кции позволяет построить следующую модель тренда, в осно­ве которой лежит уравнение экспоненциальной кривой роста:

у = 28080,897 · 1,01^х,

где х = t — порядковый номер месяца.

Оценка статистических характеристик приведенной мо­дели показывает, что качество ее подгонки к фактическим значениям у выше, чем модели, построенной с помощью функции ЛИНЕЙН. Коэффициент r² в данном случае имеет значение 0,922 (ячейка D13), что несколько больше соответ­ствующего показателя в случае линейной модели, равного 0,9179. В этой связи (и учитывая однофакторный характер модели) можно ожидать улучшение оценок F- и t-статистики. Следо­вательно, качество построенной модели позволяет использо­вать ее при составлении прогнозов развития товарооборота на ближайшую перспективу.

---