Добавлен: 10.01.2024
Просмотров: 87
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Данные методы, в зависимости от общих принципов действия, можно отнести к следующим группам: методы экспертизы; методы экстраполяции; регрессионные методы; логические методы; многомерные методы; методы математического моделирования.
Методы экстраполяции основаны на анализе динамического ряда изучаемого показателя. Под динамическим рядом (или временным рядом) понимается ряд значений некоторого показателя, взятых по состоянию на определенные моменты или периоды времени. Временные ряды отражают динамику социально-экономических явлений. Если уровни временного ряда формируются под влиянием факторов и условий, которые будут незначительно изменяться в будущем, то временной ряд можно использовать для прогнозирования. При этом его методологической основой будет экстраполяция, т.е. перенесение в будущее тенденции, которая сформировалась в прошлом.
В настоящее время наибольшее распространение из методов экстраполяции при составлении краткосрочных и среднесрочных экономических прогнозов получили адаптивные методы. Необходимость применения принципов адаптации связана с объективными причинами, создающими среду, в которой деформируется стационарный режим функционирования экономики и повышается уровень неопределенности. Все это приводит к различного рода нарушениям стационарности временных рядов, характеризующих экономические процессы, и делает некорректным применение классических методов теории вероятности и математической статистики.
Простейшим из методов адаптации является метод экспоненциального сглаживания, в основе которого лежит расчет экспоненциальных средних:
Sτ=a*yτ+(1-a)*Sτ-1 , где
Sτ - значение экспоненциальной средней в момент τ;
a- параметр сглаживания; а=const, 0
Данное выражение можно записать в виде:
Sτ=a*yτ+a*(1-a)*yτ-1 + a*(1-a)2*yτ-2 +...+(1-a)n*S0 , где
n - число членов ряда;
S0 - некоторая величина, характеризующая начальные условия при τ =1.
Значение Sτоказывается взвешенной суммой всех членов ряда. Причем веса падают экспоненциально в зависимости от давности уровня ряда (его члена). Если, например, а=0,3; то текущее наблюдение будет иметь вес 0,3; а веса предшествующих уровней ряда составят соответственно 0,21; 0,147; 0,1029 и т.д. Это свойство позволяет наиболее полно учесть тенденции развития экономических процессов за последние годы рассматриваемого периода. Чем выше величина параметра сглаживания, тем больший вес придается последним членам временного ряда.
Прогнозная модель имеет вид:
yt+1=a*yt+(1-a)*St , где
St - прогноз, сделанный в момент t, в результате корректировки предыдущего прогноза с учетом его ошибки.
Значение исходного Sτберется равным среднему значению y:
Sо=y/n, где
n – количество наблюдений (лет).
Однако существует сложность выбора значения параметра сглаживания. Рекомендация Р. Брауна выбирать эту величину в зависимости от количества наблюдений m, входящих в интервал сглаживания
a=2/(m+1)
оказалась мало пригодной для практического применения. Более эффективным является метод проб, общая схема которого предусматривает деление временного ряда на две части: обучающую и контрольную. Затем по обучающей части при различных а строятся прогнозные модели и делаются расчеты на период, отведенный под контрольную часть. Далее определяется среднеквадратическая ошибка прогноза. Оптимальным считается то а, для которого эта ошибка минимальна.
Пример. Прогноз величины погрузки грузов на Н-ской железной дороге на 2013 год методом экспоненциального сглаживания представлен в таблице 5. Коэффициент сглаживания взят равным 0,5. Величина погрузки в 2013 году составит 60,20 млн. тонн.
Таблица 5 - Исходные данные и результаты прогнозирования методом экспоненциального сглаживания
Суть экспертного метода прогнозирования состоит в том, что специалистом-экспертом даются оценки перспективных значений показателя, относящихся к тому или иному периоду упреждения прогноза. Экспертные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования, когда присутствует большая степень неопределенности и нестабильности функционирования объекта, а также имеет место существенный недостаток информации.
Задание 3 раздела.
Предварительные расчеты 1 и 2 разделов методических указаний показывают, что услуга парикмахерской может быть исключена из продуктового портфеля станции. На освободившейся площади можно организовать следующие виды деятельности: комнаты длительного отдыха, реализация продуктов питания, зал игровых автоматов. Для того чтобы принять решение по изменению продуктового портфеля станции необходимо провести прогнозные расчеты значений объема реализации рассматриваемых услуг на t+1 период времени. Поэтому необходимо:
а) используя метод экспоненциального сглаживания составить прогноз объема реализации дополнительных услуг и видов деятельности станции на t+1 период;
б) используя результаты экспертных оценок роста объема реализации дополнительных услуг и видов деятельности станции рассчитать прогноз объема реализации услуг на t+1 период.
В данной курсовой работе принято следующее допущение: влияние инфляции не значительное, поэтому его можно не учитывать при проведении прогнозных расчетов.
Исходные данные для выполнения задания третьего раздела приведены в таблицах 4, 5, 6, 7 приложения.
Рекомендации к выполнению.
1. Рассчитать прогноз объема реализации услуг парикмахерской и комнат длительного отдыха методом экспоненциального сглаживания на t+1 период. Выбор метода экспоненциального сглаживания объясняется наличием временных рядов указанных услуг. Пример расчета представлен в теоретической части данных методических указаний в таблице 5. Параметр сглаживания взять = а=0,7.
2. Рассчитать прогноз объема реализации продуктов питания и игровых автоматов на t+1 период с использованием формулы:
где
- объем реализации от выбранного вида деятельности соответственно за
tи t+1 периоды, тыс. д.е.;
- экспертная оценка роста объема реализации на t+1 период, %.
В данном случае используется экспертный подход к прогнозированию, т.к. рассматриваемые виды деятельности начали осуществляться недавно и для использования математических методов не хватает количества наблюдений временного ряда.
3. По полученным результатам сделать предварительные экспертные выводы о возможности изменения продуктовой стратегии станции.
Задание 4 раздела.
Целью данного раздела является определение целесообразности изменения продуктовой стратегии станции. Площадь помещения под парикмахерской можно использовать для какого-нибудь из выбранных видов деятельности. Для выбора наиболее рационального варианта необходимо для каждого вида деятельности рассчитать покрытие затрат на освободившейся площади и сравнить полученные результаты.
Рекомендации к выполнению.
1. С использованием данных таблицы 6 рассчитать по каждому виду деятельности объем реализации сверх существующей мощности:
где
- дополнительный объем реализации, тыс. д.е.;
- площадь помещения под соответствующим видом деятельности, м2;
- максимальная выработка с м2, д.е.;
i – Вид деятельности.
2. С использованием данных таблицы 6 рассчитать покрытие затрат по каждому из рассматриваемых видов деятельности:
где
- покрытие затрат, тыс. д.е.;
- переменные затраты, тыс. д.е.:
- площадь под парикмахерской, м2;
- переменные затраты на м2 i-ого вида деятельности, тыс.д.е.;
- единовременные капитальные вложения в i-ый вид деятельности, тыс. д.е.;
- выручка от реализации оборудования парикмахерской, тыс. д.е.
3. На основе полученных результатов сделать выводы о целесообразности изменения продуктовой стратегии станции.
Таблица 6 – Показатели по основным видам деятельности
На основе выполненного в курсовой работе с помощью матрицы БКГ анализа дополнительных видов деятельности я рекомендую убрать из продуктового портфеля услуги парикмахерской. Исключая из продуктового портфеля такую услугу как парикмахерская, я бы рекомендовала использовать освободившуюся площадь под реализацию продуктов питания. У данного продукта высокие темпы роста, хотя и маленькая доля рынка. Однако, прогнозы благоприятные. Доля покрытия затрат равна 0,528, что говорит о высокой прибыльности данного продукта. Фактор цены, т.е. результат единицы переменных затрат, равен 2,118 тыс. ден. ед.
Методы экстраполяции основаны на анализе динамического ряда изучаемого показателя. Под динамическим рядом (или временным рядом) понимается ряд значений некоторого показателя, взятых по состоянию на определенные моменты или периоды времени. Временные ряды отражают динамику социально-экономических явлений. Если уровни временного ряда формируются под влиянием факторов и условий, которые будут незначительно изменяться в будущем, то временной ряд можно использовать для прогнозирования. При этом его методологической основой будет экстраполяция, т.е. перенесение в будущее тенденции, которая сформировалась в прошлом.
В настоящее время наибольшее распространение из методов экстраполяции при составлении краткосрочных и среднесрочных экономических прогнозов получили адаптивные методы. Необходимость применения принципов адаптации связана с объективными причинами, создающими среду, в которой деформируется стационарный режим функционирования экономики и повышается уровень неопределенности. Все это приводит к различного рода нарушениям стационарности временных рядов, характеризующих экономические процессы, и делает некорректным применение классических методов теории вероятности и математической статистики.
Простейшим из методов адаптации является метод экспоненциального сглаживания, в основе которого лежит расчет экспоненциальных средних:
Sτ=a*yτ+(1-a)*Sτ-1 , где
Sτ - значение экспоненциальной средней в момент τ;
a- параметр сглаживания; а=const, 0
Данное выражение можно записать в виде:
Sτ=a*yτ+a*(1-a)*yτ-1 + a*(1-a)2*yτ-2 +...+(1-a)n*S0 , где
n - число членов ряда;
S0 - некоторая величина, характеризующая начальные условия при τ =1.
Значение Sτоказывается взвешенной суммой всех членов ряда. Причем веса падают экспоненциально в зависимости от давности уровня ряда (его члена). Если, например, а=0,3; то текущее наблюдение будет иметь вес 0,3; а веса предшествующих уровней ряда составят соответственно 0,21; 0,147; 0,1029 и т.д. Это свойство позволяет наиболее полно учесть тенденции развития экономических процессов за последние годы рассматриваемого периода. Чем выше величина параметра сглаживания, тем больший вес придается последним членам временного ряда.
Прогнозная модель имеет вид:
yt+1=a*yt+(1-a)*St , где
St - прогноз, сделанный в момент t, в результате корректировки предыдущего прогноза с учетом его ошибки.
Значение исходного Sτберется равным среднему значению y:
Sо=y/n, где
n – количество наблюдений (лет).
Однако существует сложность выбора значения параметра сглаживания. Рекомендация Р. Брауна выбирать эту величину в зависимости от количества наблюдений m, входящих в интервал сглаживания
a=2/(m+1)
оказалась мало пригодной для практического применения. Более эффективным является метод проб, общая схема которого предусматривает деление временного ряда на две части: обучающую и контрольную. Затем по обучающей части при различных а строятся прогнозные модели и делаются расчеты на период, отведенный под контрольную часть. Далее определяется среднеквадратическая ошибка прогноза. Оптимальным считается то а, для которого эта ошибка минимальна.
Пример. Прогноз величины погрузки грузов на Н-ской железной дороге на 2013 год методом экспоненциального сглаживания представлен в таблице 5. Коэффициент сглаживания взят равным 0,5. Величина погрузки в 2013 году составит 60,20 млн. тонн.
Таблица 5 - Исходные данные и результаты прогнозирования методом экспоненциального сглаживания
| Данные | Год | Ср. значение уt / 8 | Прогноз на 2013г. | |||||||||
| 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | | | |||
| Исходные данные (уt ) тыс. тонн | 171,5 | 130,2 | 98,85 | 79,64 | 72,89 | 57,35 | 57,16 | 58,88 | 90,81 | 60,2 | ||
| Экспоненци-альные средние St | 131,1 | 130,6 | 114,7 | 97,20 | 85,05 | 71,20 | 64,18 | 61,53 | ||||
Суть экспертного метода прогнозирования состоит в том, что специалистом-экспертом даются оценки перспективных значений показателя, относящихся к тому или иному периоду упреждения прогноза. Экспертные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования, когда присутствует большая степень неопределенности и нестабильности функционирования объекта, а также имеет место существенный недостаток информации.
Задание 3 раздела.
Предварительные расчеты 1 и 2 разделов методических указаний показывают, что услуга парикмахерской может быть исключена из продуктового портфеля станции. На освободившейся площади можно организовать следующие виды деятельности: комнаты длительного отдыха, реализация продуктов питания, зал игровых автоматов. Для того чтобы принять решение по изменению продуктового портфеля станции необходимо провести прогнозные расчеты значений объема реализации рассматриваемых услуг на t+1 период времени. Поэтому необходимо:
а) используя метод экспоненциального сглаживания составить прогноз объема реализации дополнительных услуг и видов деятельности станции на t+1 период;
б) используя результаты экспертных оценок роста объема реализации дополнительных услуг и видов деятельности станции рассчитать прогноз объема реализации услуг на t+1 период.
В данной курсовой работе принято следующее допущение: влияние инфляции не значительное, поэтому его можно не учитывать при проведении прогнозных расчетов.
Исходные данные для выполнения задания третьего раздела приведены в таблицах 4, 5, 6, 7 приложения.
Рекомендации к выполнению.
1. Рассчитать прогноз объема реализации услуг парикмахерской и комнат длительного отдыха методом экспоненциального сглаживания на t+1 период. Выбор метода экспоненциального сглаживания объясняется наличием временных рядов указанных услуг. Пример расчета представлен в теоретической части данных методических указаний в таблице 5. Параметр сглаживания взять = а=0,7.
2. Рассчитать прогноз объема реализации продуктов питания и игровых автоматов на t+1 период с использованием формулы:
где
- объем реализации от выбранного вида деятельности соответственно за
tи t+1 периоды, тыс. д.е.;
- экспертная оценка роста объема реализации на t+1 период, %.
В данном случае используется экспертный подход к прогнозированию, т.к. рассматриваемые виды деятельности начали осуществляться недавно и для использования математических методов не хватает количества наблюдений временного ряда.
3. По полученным результатам сделать предварительные экспертные выводы о возможности изменения продуктовой стратегии станции.
РАЗДЕЛ 4. Выбор стратегии развития предприятия
Задание 4 раздела.
Целью данного раздела является определение целесообразности изменения продуктовой стратегии станции. Площадь помещения под парикмахерской можно использовать для какого-нибудь из выбранных видов деятельности. Для выбора наиболее рационального варианта необходимо для каждого вида деятельности рассчитать покрытие затрат на освободившейся площади и сравнить полученные результаты.
Рекомендации к выполнению.
1. С использованием данных таблицы 6 рассчитать по каждому виду деятельности объем реализации сверх существующей мощности:
где
- дополнительный объем реализации, тыс. д.е.; - площадь помещения под соответствующим видом деятельности, м2; - максимальная выработка с м2, д.е.;i – Вид деятельности.
2. С использованием данных таблицы 6 рассчитать покрытие затрат по каждому из рассматриваемых видов деятельности:
где
- покрытие затрат, тыс. д.е.; - переменные затраты, тыс. д.е.: - площадь под парикмахерской, м2;
- переменные затраты на м2 i-ого вида деятельности, тыс.д.е.;
- единовременные капитальные вложения в i-ый вид деятельности, тыс. д.е.; - выручка от реализации оборудования парикмахерской, тыс. д.е.3. На основе полученных результатов сделать выводы о целесообразности изменения продуктовой стратегии станции.
Таблица 6 – Показатели по основным видам деятельности
| Вид деятельности / Показатель | Парикмахерская | Игровые автоматы | Реализация продуктов питания |
| Площадь помещения, м2 | 200 | 300 | 400 |
| Максимальная выработка с м2, д.е. | - | 9540 | 5100 |
| Единовременные капитальные вложения, тыс. д.е. | - | 92 | 65 |
| Выручка от реализации оборудования парикмахерской, тыс. д.е. | 31 | - | - |
Заключение
На основе выполненного в курсовой работе с помощью матрицы БКГ анализа дополнительных видов деятельности я рекомендую убрать из продуктового портфеля услуги парикмахерской. Исключая из продуктового портфеля такую услугу как парикмахерская, я бы рекомендовала использовать освободившуюся площадь под реализацию продуктов питания. У данного продукта высокие темпы роста, хотя и маленькая доля рынка. Однако, прогнозы благоприятные. Доля покрытия затрат равна 0,528, что говорит о высокой прибыльности данного продукта. Фактор цены, т.е. результат единицы переменных затрат, равен 2,118 тыс. ден. ед.
Список литературы
-
Е.А. Иванова, Т.А. Флягина Основы менеджмента: Учебное пособие для студентов бакалавриата по направлениям 38.03.01 «Экономика» и 38.03.02 «Менеджмент». - М: РУТ (МИИТ), 2020. - 130 с. -
Иванова Е.А., Флягина Т.А., Лавров И.М. Теория менеджмента: Методические указания. – М.: МИИТ, 2013. - 77 с. -
Большаков А.С., Михайлов В.И. Современный менеджмент: теория и практика – СПб: Питер, 2000. - 416 с. -
Казанцев А.К., Подлесных В.И., Серова Л.С. Практический менеджмент: в деловых играх, хозяйственных ситуациях, задачах и тестах: Учебное пособие. – М.: ИНФРА–М, 2000. - 367 с. -
Математическое моделирование экономических процессов на железнодорожном транспорте / Под ред. Каплана А.Б. М.: Транспорт. 1984. - 256 с. -
Сулицкий В.Н. Методы статистического анализа в управлении: Учеб. пособие. – М.: Дело, 2002. - 520 с.