Реферат Прогнозирование и принятие управленческих решений
Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
от 25%
договор
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
ГОУ ВПО «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ТЕХНОЛОГИЙ И УПРАВЛЕНИЯ»
Филиал в г. Мелеузе
Контрольная работа
По дисциплине «Прогнозирование принятия управленческого решения»
Студентки 3курса
Ивановой Регины Рамиловны
Специальность 080105с
Шифр 1569
Вариант 9
Преподаватель М.Ю Цыганова
МЕЛЕУЗ
2010 г.
Часть
I
Таблица 1
месяцы | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
объем продаж (тыс. руб.) | 108 | 78 | 134 | 123 | 148 | 111 | 156 | 165 | 183 | 171 | 234 | 245 |
1.
Построение графика изменения объемов продаж.
График строится путем нанесения точек, соответствующих исходным данным, на координатное поле и соединения их прямыми отрезками.
Рис. 1. График изменения объема продаж
2.
Применение метода трёхчленной скользящей средней.
Значения трехчленных скользящих средних вычисляются по формуле:
где а значения выбираются из построенного графика рис. 1. Полученные значения скользящих средних записываются в таблицу 2.
Таблица 2
Месяцы | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
Объем продаж (тыс. руб.) | 108 | 78 | 134 | 123 | 148 | 111 | 156 | 165 | 183 | 171 | 234 | 245 |
Сколь-зящие средние | — | 106,66 | 111,66 | 135,00 | 127,33 | 138,33 | 144,00 | 168,00 | 173,00 | 196,00 | 216,66 | — |
3.
Построение системы нормальных уравнений и расчет константы прогнозирующей функции.
Решим систему нормальных уравнений для гиперболической прогнозирующей функции Линеаризованное уравнение для этой функции — где
Система нормальных уравнений (1.1):
Сомножитель n в первом уравнении системы характеризует объем выборочной совокупности (n
= 12 ).
Определим все суммы, включенные в систему нормальных уравнений. Результаты вычислений удобно записать в специальную таблицу (таблица 3).
Таблица 3
Месяцы t | Объем продаж (тыс.руб) Yt | 1/t | Yt/t | (1/t)2 | | |
1 | 108 | 1 | 108 | 1 | 239,71 | |
2 | 78 | 0,5 | 39 | 0,25 | 182,36 | |
3 | 134 | 0,333 | 44,667 | 0,111 | 163,24 | |
4 | 123 | 0,25 | 30,75 | 0,063 | 153,68 | |
5 | 148 | 0,2 | 29,6 | 0,04 | 147,95 | |
6 | 111 | 0,167 | 18,5 | 0,028 | 144,12 | |
7 | 156 | 0,143 | 22,286 | 0,02 | 141,39 | |
8 | 165 | 0,125 | 20,625 | 0,016 | 139,34 | |
9 | 183 | 0,111 | 20,333 | 0,012 | 137,75 | |
10 | 171 | 0,1 | 17,1 | 0,01 | 136,48 | |
11 | 234 | 0,091 | 21,273 | 0,008 | 135,43 | |
12 | 245 | 0,083 | 20,417 | 0,007 | 134,56 | |
78 | 1856 | 3,103 | 392,55 | 1,565 | 1856,02 |
Таким образом:
Подставим полученные результаты в систему (1.1):
.
Решив систему, найдем константы прогнозирующей функции:
;
;
;
Следовательно, уравнение прогноза имеет вид:
(1.2)
Зная параметры уравнения тренда, можно определить расчетные значения переменной для всех месяцев предпрогнозного периода. Так расчетная величина () составляет: тыс.руб.
4.
Определение наиболее вероятных объемов продаж в 13, 14 и 15 месяцы.
После того как мы получили прогнозирующую функцию, можно прогнозировать развитие процесса в будущем. Для этого надо просто подставить в полученную формулу (1.2) значения t
= 13, 14, 15.
Расчеты выполним по формулам:
тыс.руб.
тыс.руб.
тыс.руб.
5.
Оценка правильности подбора прогнозирующей функции с помощью остаточной дисперсии, остаточного среднеквадратического отклонения и индекса корреляции.
Рассчитаем правильность подбора прогнозирующей функции (в нашем случае – гиперболической кривой), сравнив её с другой прогнозной функцией — прямой линией. Линейная функция дана формулой (1.3), а система нормальных уравнений для неё — формула (1.4):
(1.3)
(1.4)
Определим все суммы, включенные в систему нормальных уравнений (1.4). Результаты вычислений удобно записать в специальную таблицу (таблица 4).
Таблица 4
Месяцы t | Объем продаж (тыс.руб) Yt | t2 | Yt t | | |
1 | 108 | 1,000 | 108,000 | 86,087 | |
2 | 78 | 4,000 | 156,000 | 98,556 | |
3 | 134 | 9,000 | 402,000 | 111,025 | |
4 | 123 | 16,000 | 492,000 | 123,494 | |
5 | 148 | 25,000 | 740,000 | 135,963 | |
6 | 111 | 36,000 | 666,000 | 148,432 | |
7 | 156 | 49,000 | 1092,000 | 160,901 | |
8 | 165 | 64,000 | 1320,000 | 173,370 | |
9 | 183 | 81,000 | 1647,000 | 185,839 | |
10 | 171 | 100,000 | 1710,000 | 198,308 | |
11 | 234 | 121,000 | 2574,000 | 210,777 | |
12 | 245 | 144,000 | 2940,000 | 223,246 | |
Итого 78 | 1856 | 650,000 | 13847,000 | 1855,998 |
Таким образом: