Контрольные задания
Порядок выбора варианта и данных
Студент должен взять варианты и данные из приводимых далее таблиц в соответствии с номером зачетной книжки или по указанию преподавателя.
Для выбора варианта задания используются две последних цифры номера вашей зачетной книжки:
Последняя цифра определяет номер строки варианта задания
Предпоследняя цифра – определяет группу, в которой находится эта строка
Например, если две последние цифры вашей зачетки – 03, то Вы должны для выполнения задания выбрать строку 3 в группе а.
Для задания 4 используется только последняя цифра зачетки.
Задание № 1
При изучении динамики товарооборота предприятия был получен числовой ряд Х,Y (Х - номер наблюдения, Y - величина товарооборота), приведенный в таблице 8.1 (данные товарооборота приведены в относительных единицах).
Используя средства Excel
Постройте график динамики товарооборота.
Постройте линии тренда различных типов и выберите из них ту, которая в наибольшей степени отражает изменения ряда данных. Обоснуйте свой выбор.
Используя выбранную линию тренда, дайте прогноз для значения Х=18 и 25.
Поясните, при каких условиях ваш прогноз будет верен.
Проанализируйте наличие в данных наблюдений периодической составляющей.
Запишите в ячейке рабочего листа Excel формулу аппроксимации данных наблюдений с учетов возможного присутствия в них периодической составляющей
Постройте графики динамики заданного ряда наблюдений (Y) и ряда, полученного с помощью написанного Вами уравнения аппроксимации
Используя процедуру «Поиск решения», найдите значения коэффициентов Вашего уравнения, при которых ошибка аппроксимации будет минимальной.
Вычислите показатель R2 для результирующей модели прогнозирования и обоснуйте ее пригодность для прогнозов.
Используя результирующую модель, дайте прогноз для значения Х=18 и 25. Сравните точность прогноза по результирующей модели и прогноз по линии тренда.
Сделайте вывод о влиянии периодической составляющей на динамику товарооборота.
Варианты величин товарооборота
Таблица 8.1
|
|
Задание № 2
Используя функции ЛИНЕЙН() и ЛГРФПРИБЛ() построить полные статистики для данных вашего варианта товарооборота (табл. 8.1)..
Основываясь на полученных статистиках, написать уравнения линейного и экспоненциального сглаживания ряда наблюдений.
Оценить какое из уравнений наиболее точно описывает ряд наблюдений.
Основываясь на выбранном типе кривой аппроксимации (линейная или экспоненциальная) сделать прогноз для значений Х=18 и Х=25. Поясните, при каких условиях этот прогноз будет иметь силу.
Выберите необходимую функцию РОСТ() или ТЕНДЕНЦИЯ() и рассчитайте значения товарооборота при Х = 0,5; 1,5; 2.5; 3.5; 4.5; 5.5; 6.5; 7.5; 8.5. 9.5; 10.5; 11.5; 12.5; 13.5; 14.5
Литература
MS Excel. Руководство пользователя. Официальное издание Microsoft. 1999.
И.К. Беляевский. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз: Учебн. Пособие. – М.: Финансы и статистика, 2001.
А. Гарнаев. Использование MS Excel и VBA в экономике и финансах. СПб.:БХВ- Санкт-Петербург. 1999
Курицкий Б. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. BHV. Санкт-Петербург. 1997
Л.А Левин., Н.Ф. Телешева. Excel. Часть 2. Excel в финансово-экономических расчетах. Учебное пособие. Изд. КГТУ. 1998
Л.А. Левин Основы работы в Excel. Учебное пособие. Изд. КГТУ. 1997
Л.В. Символоков. Решение бизнес-задач в Microsoft Office. Изд. Бином.,2001
Теория статистики: Учебник. 2-е изд.,доп. и перераб. / Под ред. Р.А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 1998.
1Модель не обязательно должна быть формализована в виде каких-то математических уравнений. Житейский опыт - это тоже одна из форм модели, построенной на знании и понимании поведения объекта в аналогичных ситуациях.
2Понятие временного ряда не ограничивается набором значений изменения состояния объекта во времени, это может быть изменение в пространстве, где роль оси времени выполняет любой другой параметр.
3Как правило, данные наблюдений, характеризующие изменение параметра в некотором интервале времени, представляются не в виде непрерывного ряда наблюдений, а именно так как показано на рисунке.
4Естественно, что в этом случае предполагается, что динамика процесса (продаж) будет развиваться также как и в период наблюдения
5 Величина квадрата разности между наблюденным и предсказанным значением служит оценкой точности аппроксимации данных. Чем меньше эта величина – тем выше точность оценки.
6 Эта величина в дальнейшем будет нами использоваться как целевая функция в операции «Поиск решения»
7Представьте себе, что вы находитесь в гористой местности (например, на «Столбах) на вершине одной из гор. Вам предложили спуститься в самую низкую точку. Но самая низкая точка, которую вы можете найти, определяется границей вашего обзора. Совсем рядом может находиться точка, которая значительно ниже, чем вы сейчас видите. То есть решение задачи зависит от значения границ в пределах которых вы можете искать решение.
8 Напомним, что функции в Excel есть не что иное, как объединение нескольких вычислительных операций для решения определенной задачи. В качестве аргументов функции, как правило, используются адреса ячеек, содержащих определенные значения, либо другие, вложенные функции.
9 Функция вычисления линейного приближения будет рассмотрена более подробно, так принципы построения экспоненциального приближения и использование мастера функций - подобны.
10 Следует иметь в виду, что при создании формул ЛИНЕЙН() и ЛГРФПРИБЛ() массива с помощью Мастера функций русифицированные ранние версии Excel (до Excel 97) не возвращают массив данных в выделенный интервал ячеек независимо от значения аргумента «Статистика». Для преодоления этого, следует после ввода в ячейки массива формулы провести ее редактирование в строке формул (например, изменить значение аргумента «Константа» или «Статистика» и после этого нажать клавиши Ctrl + Shift + Enter.)
11 «Необязательность» состоит в том, что если массив данных х опущен (не задан), то Excel использует вместо него массив последовательных чисел 1,2,3....... такой же размерности, как и массив известных значений Y.
12 Во введенной формуле признаком того, что формула работает с массивом данных или в качестве ее аргумента используется массив чисел, служат фигурные скобки { }. Например, в формуле =СУММ({1,2,3}*4), первый операнд, {1,2,3}, является матрицей 1 на 3, а второй операнд, 4, скаляр. При обработке формулы второй операнд автоматически преобразуется в матрицу 1 на 3 таким образом, что эквивалентная формула будет иметь вид =СУММ({1,2,3}*{4,4,4}). Результат, возвращаемый формулой, 24, поскольку это сумма 1*4, 2*4 и 3*4.
13 Естественно, что использование этих функций предполагает, что вам уже известен вид функции сглаживания (линейный или экспоненциальный).