Файл: Методические указания по выполнению расчётнографической работы и организации самостоятельной работы содержание.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 11.01.2024
Просмотров: 303
Скачиваний: 4
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
СОДЕРЖАНИЕ
ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ И ОФОРМЛЕНИЮРАСЧЁТНО-ГРАФИЧЕСКОЙ РАБОТЫ
ПОЯСНЕНИЯ И ОБРАЗЕЦ ВЫПОЛНЕНИЯ ЗАДАНИЯ №2
ПО ТЕМЕ «ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ
ПОЯСНЕНИЯ И ОБРАЗЕЦ ВЫПОЛНЕНИЯ ЗАДАНИЯ №3
ПО ТЕМЕ «ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ
ПО ТЕМЕ «ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ
ПО ТЕМЕ «ПАРНАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ»
ПОЯСНЕНИЯ И ОБРАЗЕЦ ВЫПОЛНЕНИЯЗАДАНИЯ №5
ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЗАЩИТЕЗАДАНИЯ №5
ПО ТЕМЕ «ТРЕНД-СЕЗОННЫЕ МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ»
ПОЯСНЕНИЯ И ОБРАЗЕЦ ВЫПОЛНЕНИЯЗАДАНИЯ №6
-
Расчет скорректированной сезонной компоненты St необходимо выполнить в расчетной таблице 2, которую можно заполнить в 4 шага:
Шаг 1: оценку сезонной вариации Is необходимо разместить согласно соответствующему году и соответствующему кварталу в расчетной таблице 2;
Шаг 2: суммы и средние по столбцам в расчетной таблице 2 необходимо определить с помощью функций СУММ(…) и СРЗНАЧ(…).
Комментарий: сумма средних сезонных компонент в мультипликативной модели равна количеству циклов в исследуемом периоде (нашем случае равна 4, т.к. в году четыре квартала);
Шаг 3: необходимо определить сумму по строке «Среднее» в расчетной таблице 2. Она, к сожалению, не равна 4. Поэтому определим коэффициент корректировки:
.
Шаг 4: каждую среднюю сезонную компоненту для каждого квартала умножим на коэффициент корректировки, равный 1,008. Полученный результат из последней строки расчетной таблицы 2 перенесем в столбец St – Сезонная компонента, расчетной таблицы 1.
Таблица 2
Скорректированная сезонная компонента
| № квартала | | |||
Год | 1 | 2 | 3 | 4 | |
1 | | | 1,043478 | 1,098039 | |
2 | 0,827586 | 0,969697 | 1,15942 | 1,313433 | |
3 | 0,625 | 0,875 | 1 | 1,733333 | |
4 | 0,428571 | 0,833333 | | | |
Средняя | 0,627053 | 0,892677 | 1,067633 | 1,381602 | 3,968964 |
Скорр S | 0,631956 | 0,899657 | 1,075981 | 1,392405 | 4 |
-
В расчетной таблице 1 необходимо заполнить столбец . -
В расчетной таблице 1 необходимо заполнить столбец Tt – Трендовая компонента, применив статистическую функцию Тенденция к данным из столбца . В Главном меню MS Excel выберем: Формулы – Вставить функцию – Статистические – ТЕНДЕНЦИЯ(…).
Рис. 2. Окно параметров функции ТЕНДЕНЦИЯ (…) в MS Excel
Чтобы определить трендовую компоненту Tt в поле Известные значения Y необходимо выбрать столбец . В поле Известные значения X необходимо выбрать столбец t, который содержит сквозной порядковый номер времени (в нашем случае квартала). Оба поля надо зафиксировать значком $. В поле Новые значения Х необходимо выбрать ячейку для t=1. В поле Константа необходимо ввести 1 (что соответствует логическому значению Истина), чтобы уравнение тренда вычислить обычным образом, со свободным коэффициентом (рис 3).
Рис.3. Окно параметров функции ТЕНДЕНЦИЯ (…) с введенными
значениями в MS Excel
-
В расчетной таблице 1 необходимо заполнить столбец и столбец для t=1…16.
Таблица 1
Подготовка данных для построения мультипликативной
тренд-сезонной модели
t | Yt | Скользящая средняя за 4 квартала | Центрированная скольз. средняя | Оценка сезонной вариации | St | Yt/St = =Tt*Et | Tt | Tt*St | Et = =Yt/(Tt*St) |
1 | 40 | | | | 0,631956 | 63,29556 | 73,50572 | 46,45238 | 0,861097 |
2 | 50 | | | | 0,899657 | 55,57672 | 72,99194 | 65,66773 | 0,761409 |
3 | 60 | 55 | 57,5 | 1,043478 | 1,075981 | 55,76305 | 72,47816 | 77,98515 | 0,769377 |
4 | 70 | 60 | 63,75 | 1,098039 | 1,392405 | 50,27271 | 71,96438 | 100,2036 | 0,698578 |
5 | 60 | 67,5 | 72,5 | 0,827586 | 0,631956 | 94,94333 | 71,4506 | 45,15363 | 1,328797 |
6 | 80 | 77,5 | 82,5 | 0,969697 | 0,899657 | 88,92276 | 70,93682 | 63,81882 | 1,253549 |
7 | 100 | 87,5 | 86,25 | 1,15942 | 1,075981 | 92,93841 | 70,42304 | 75,77388 | 1,319716 |
8 | 110 | 85 | 83,75 | 1,313433 | 1,392405 | 78,99998 | 69,90926 | 97,34203 | 1,130036 |
9 | 50 | 82,5 | 80 | 0,625 | 0,631956 | 79,11945 | 69,39548 | 43,85488 | 1,140124 |
10 | 70 | 77,5 | 80 | 0,875 | 0,899657 | 77,80741 | 68,88169 | 61,96991 | 1,12958 |
11 | 80 | 82,5 | 80 | 1 | 1,075981 | 74,35073 | 68,36791 | 73,5626 | 1,087509 |
12 | 130 | 77,5 | 75 | 1,733333 | 1,392405 | 93,36361 | 67,85413 | 94,48047 | 1,375946 |
13 | 30 | 72,5 | 70 | 0,428571 | 0,631956 | 47,47167 | 67,34035 | 42,55613 | 0,704951 |
14 | 50 | 67,5 | 60 | 0,833333 | 0,899657 | 55,57672 | 66,82657 | 60,12101 | 0,831656 |
15 | 60 | 52,5 | | | 1,075981 | 55,76305 | 66,31279 | 71,35133 | 0,840909 |
16 | 70 | | | | 1,392405 | 50,27271 | 65,79901 | 91,6189 | 0,764035 |
Используя из Главного меню MS Excel: Вставка – Диаграммы – Точечная – Точечная с гладкими кривыми и маркерами, представим графически компоненты: сезонную – St, трендовую – Tt, случайную – Et.
Рис. 4. Сезонная компонента в прибыли предприятия за 4 года
Рис. 5. Трендовая компонента в прибыли предприятия за 4 года
Рис. 6. Случайная компонента в прибыли предприятия за 4 года
-
Необходимо продлить переменную t значениями 17, 18, 19, 20. Затем надо получить прогноз тренда Т, продлив функцию Тенденция на значение t=17, затем на значение t=18, t=19, t=20. -
Получить прогноз дохода, умножив соответственно.
Таблица 1
Подготовка данных для построения мультипликативной
тренд-сезонной модели
t | Yt | Скользящая средняя за 4 квартала | Центрированная скольз. средняя | Оценка сезонной вариации | St | Yt/St = =Tt*Et | Tt | Tt*St | Et = =Yt/(Tt*St) |
1 | 40 | | | | 0,631956 | 63,29556 | 73,50572 | 46,45238 | 0,861097 |
2 | 50 | | | | 0,899657 | 55,57672 | 72,99194 | 65,66773 | 0,761409 |
3 | 60 | 55 | 57,5 | 1,043478 | 1,075981 | 55,76305 | 72,47816 | 77,98515 | 0,769377 |
4 | 70 | 60 | 63,75 | 1,098039 | 1,392405 | 50,27271 | 71,96438 | 100,2036 | 0,698578 |
5 | 60 | 67,5 | 72,5 | 0,827586 | 0,631956 | 94,94333 | 71,4506 | 45,15363 | 1,328797 |
6 | 80 | 77,5 | 82,5 | 0,969697 | 0,899657 | 88,92276 | 70,93682 | 63,81882 | 1,253549 |
7 | 100 | 87,5 | 86,25 | 1,15942 | 1,075981 | 92,93841 | 70,42304 | 75,77388 | 1,319716 |
8 | 110 | 85 | 83,75 | 1,313433 | 1,392405 | 78,99998 | 69,90926 | 97,34203 | 1,130036 |
9 | 50 | 82,5 | 80 | 0,625 | 0,631956 | 79,11945 | 69,39548 | 43,85488 | 1,140124 |
10 | 70 | 77,5 | 80 | 0,875 | 0,899657 | 77,80741 | 68,88169 | 61,96991 | 1,12958 |
11 | 80 | 82,5 | 80 | 1 | 1,075981 | 74,35073 | 68,36791 | 73,5626 | 1,087509 |
12 | 130 | 77,5 | 75 | 1,733333 | 1,392405 | 93,36361 | 67,85413 | 94,48047 | 1,375946 |
13 | 30 | 72,5 | 70 | 0,428571 | 0,631956 | 47,47167 | 67,34035 | 42,55613 | 0,704951 |
14 | 50 | 67,5 | 60 | 0,833333 | 0,899657 | 55,57672 | 66,82657 | 60,12101 | 0,831656 |
15 | 60 | 52,5 | | | 1,075981 | 55,76305 | 66,31279 | 71,35133 | 0,840909 |
16 | 70 | | | | 1,392405 | 50,27271 | 65,79901 | 91,6189 | 0,764035 |
17 | | | | | 0,631956 | | 65,28523 | 41,25738 | |
18 | | | | | 0,899657 | | 64,77145 | 58,2721 | |
19 | | | | | 1,075981 | | 64,25766 | 69,14005 | |
20 | | | | | 1,392405 | | 63,74388 | 88,75733 | |
Используя из Главного меню MS Excel: Вставка – Диаграммы – Точечная – Точечная с гладкими кривыми и маркерами, представим графически прогноз прибыли предприятия на 4 квартала следующего года (красным цветом).
Вывод 2: Предварительное выделение сезонной и трендовой компоненты позволило спрогнозировать снижение прибыли в 1 квартале, сохранить в прогнозе сезонную волну.
Рис. 7. Прогноз прибыли предприятия на 4 квартала следующего года