Главная страница
Навигация по странице:

  • Период Кол-во продаж, шт.

    		•

    10 вариант. Контрольная работа по учебной дисциплине макроэкономическое планирование и прогнозирование вариант 10 Исполнитель


    Скачать 165.51 Kb.
    НазваниеКонтрольная работа по учебной дисциплине макроэкономическое планирование и прогнозирование вариант 10 Исполнитель
    Дата05.02.2021
    Размер165.51 Kb.
    Формат файлаdocx
    Имя файла10 вариант.docx
    ТипКонтрольная работа
    #174209

    МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

    Российской Федерации

    ФГБОУ ВО

    «Уральский Государственный Экономический Университет»
    Контрольная работа

    по учебной дисциплине

    МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

    ВАРИАНТ 10

    Исполнитель:

    Студент Шарафисламова Маргарита Ранусовна Ф.И.О.(полностью)

    Институт

    УРГЭУ

    Направление подготовки

    Экономика

    Направленность (профиль)

    Финансы и кредит

    Группа ФБУ-18Шадр

    Екатеринбург 2021
    Задание. Данные о количестве продаж товарных единиц ООО «Ю-ВЕНТ» за двенадцать месяцев 2018 г.:


    Период
    Кол-во продаж, шт.

    Январь

    Февраль

    Март

    Апрель

    Май

    Июнь

    Июль

    Август

    Сентябрь

    Октябрь

    Ноябрь

    Декабрь
    25

    26

    24

    30

    33

    39

    39

    42

    41

    40

    37

    41


    На основе имеющейся статистической базы следует:

    1. Составить прогноз объема продаж на январь, февраль следующего года, используя методы: скользящей средней, экспоненциального сглаживания, наименьших квадратов.

    2. Построить график фактического и расчетных показателей.

    3. Рассчитать среднюю относительную ошибку полученных прогнозов для каждого метода.

    4. Сравнить полученные прогнозы и сформулировать выводы.
    Решение

    1. Метод скользящей средней

    1) Определим величину интервала сглаживания (n=3).

    2) Рассчитаем скользящую среднюю для первых трех периодов:



    Полученное значение заносим в таблицу в середину рассматриваемого периода.

    Далее аналогично рассчитываем m для следующих трех рядом стоящих периодов, например:



    и так далее.

    Все полученные значения заносим в таблицу в средину интервала сглаживания периодов, для чего составим таблицу.

    Месяцы
    Кол-во продаж, шт.
    Скользящая средняя m
    Расчет средней относительной ошибки

    /Уф –Ур/Уф*100

    январь
    25
    -
    -

    февраль
    26
    25,00
    3,85

    март
    24
    26,67
    11,11

    апрель
    30
    29,00
    3,33

    май
    33
    34,00
    3,03

    июнь
    39
    37,00
    5,13

    июль
    39
    40,00
    2,56

    август
    42
    40,67
    3,17

    сентябрь
    41
    41,22
    0,54

    октябрь
    40
    39,33
    1,67

    ноябрь
    37
    39,33
    6,31

    декабрь
    41
    39,56
     

    Итого

    417
    -
    40,70

    прогноз









    январь
    40,67






    февраль
    39,44







    3) Вычислив скользящую среднюю для всех периодов, построим прогноз на январь, применяя формулу:



    где

    t+1 – прогнозный период;

    t – период, предшествующий прогнозному периоду (год, месяц и т.д.);

    Уt+1 – прогнозируемый показатель;

    – скользящая средняя за два периода до прогнозного;

    n – число уровней, входящих в интервал сглаживания;

    Уt – фактическое значение исследуемого явления за предшествующий период;

    Уt-1 – фактическое значение исследуемого явления за два периода, предшествующих прогнозному.





    Определяем скользящую среднюю m на декабрь



    Построим прогноз на февраль:





    Заносим полученный результат в таблицу.

    Рассчитываем среднюю относительную ошибку прогноза по формуле:



    Из данных, полученных в таблице запишем:



    Так как относительная ошибка не превышает 8%, то качество прогноза можно считать достаточно точным.

    Строим на графике фактический и выровненный ряд:



    2. Метод экспоненциального сглаживания.

    Определяем значение параметра сглаживания по формуле:



    Определяем начальное значение Uo двумя способами:

    1 способ (средняя арифметическая)



    2 способ (принимаем первое значение базы прогноза)

    U0 = 25

    Рассчитываем экспоненциально взвешенную среднюю для каждого периода по формуле:



    где

    t – период, предшествующий прогнозному;

    t+1– прогнозный период;

    прогнозируемый показатель;

    параметр сглаживания;

    фактическое значение исследуемого показателя за период, предшествующий прогнозному;

    экспоненциально взвешенная средняя для периода, предшествующего прогнозному.

    - для февраля

    1 способ



    2 способ



    - для марта

    1 способ



    2 способ



    И т.д.

    Все результаты заносим в таблицу

    Период
    Кол-во продаж, шт
    Экспоненциально взвешенная средняя Ut
    Расчет среднего отно-сительного отклонения

     
     
    I способ
    II способ
    I способ
    II способ

    Январь
    25
    34,75
    25
    39,00
    0

    Февраль
    26
    33,29
    25,00
    28,03
    3,85

    Март
    24
    32,19
    25,15
    34,14
    4,79

    Апрель
    30
    30,97
    24,98
    3,22
    16,74

    Май

    33
    30,82
    25,73
    6,60
    22,03

    Июнь
    39
    31,15
    26,82
    20,13
    31,23

    Июль
    39
    32,33
    28,65
    17,11
    26,54

    Август
    42
    33,33
    30,20
    20,65
    28,09

    Сентябрь
    41
    34,63
    31,97
    15,54
    22,02

    Октябрь
    40
    35,58
    33,33
    11,04
    16,69

    Ноябрь
    37
    36,25
    34,33
    2,04
    7,23

    Декабрь
    41
    36,36
    34,73
    11,32
    15,30

    Итого
    417
     
     
    208,84
    194,51

    январь (прогноз)

     
    37,06
    35,67
     
     


    Рассчитываем прогнозное значение, используя ту же формулу.

    - Январь

    1 способ



    2 способ



    Средняя относительная ошибка по формуле:



    Из данных, полученных в таблице:

    - для 1 способа



    - для 2 способа



    Так как ошибка превышает 8% в обоих случаях, то качество прогноза можно считать низким.

    Строим на графике фактический и расчетный ряд (рассчитанный двумя способами).



    3. Метод наименьших квадратов.

    Расчетные значения Ур определим по формуле:



    Гдеt + 1 – прогнозный период;

    yt+1 – прогнозируемый показатель;

    a и b- коэффициенты;

    Х - условное обозначение времени.

    Расчет коэффициентов a и bосуществляется по следующим формулам:



    где Уi– фактические значения ряда динамики;

    n– число уровней временного ряда;



    Для решения используем следующую таблицу

    Период
    Кол-во продаж, шт
    Условное обо-значение
    Уф*Х
    Х2
    Ур
    Расчет среднего отно-сительного отклонения

     
    У
    Х
    Уф*Х
    Х^2
    Ур
     

    Январь
    25
    1
    25
    1
    25,73
    2,92

    Февраль
    26
    2
    52
    4
    27,37
    5,27

    Март
    24
    3
    72
    9
    29,01
    20,88

    Апрель
    30
    4
    120
    16
    30,65
    2,17

    Май

    33
    5
    165
    25
    32,29
    2,15

    Июнь
    39
    6
    234
    36
    33,93
    13,00

    Июль
    39
    7
    273
    49
    35,57
    8,79

    Август
    42
    8
    336
    64
    37,21
    11,40

    Сентябрь
    41
    9
    369
    81
    38,85
    5,24

    Октябрь
    40
    10
    400
    100
    40,49
    1,22

    Ноябрь
    37
    11
    407
    121
    42,13
    13,86

    Декабрь
    41
    12
    492
    144
    43,77
    6,76

    Итого
    417
    78
    2945,00
    650
     
    93,67

    январь (прогноз)

     
    13
     
     
    45,41
     

    февр (прогноз)
     
    14
     
     
    47,05
     

    Из данных расчетной таблицы, получим:





    Уравнение зависимости:



    Находим расчетные значения У:





    И т.д.

    Полученные данные заносим в таблицу.

    Определяем прогнозное значение по полученному уравнению зависимости





    Рассчитываем среднюю относительную ошибку:



    Так как средняя ошибка расчетов не превышает 8%, то качество прогноза можно считать достаточно точным.

    Строим на графике фактический и расчетный ряд.



    Сравним полученные результаты по прогнозам разработанным различными методами и средней относительной ошибке

    Период прогноза / показатель
    метод скользящей средней
    метод экспоненциального сглаживания
    метод наименьших квадратов

    1 способ
    2 способ

    Январь (прогноз)

    40,67
    37,06
    35,67
    45,41

    Февр (прогноз)
    39,44
    -
    -
    47,05

    Средняя относительная ошибка прогноза
    4,7%
    17,4%
    16,21%
    7,81%


    Объем продаж товарных единиц ООО «Ю-ВЕНТ» за двенадцать месяцев 2018 г., вычисленный методами скользящей средней и экспоненциального сглаживания, снижается (по сравнению с декабрем) и увеличивается при вычислении методом наименьших квадратов; равен в январе и феврале по методу скользящей средней 40,67 шт. и 39,44 шт. соответственно; по методу экспоненциального сглаживания в январе - 37,06 шт. (35,67 шт.), а по методу наименьших квадратов – примерно 45,41 шт. и 47,05 шт.

    По данным сравнительной таблицы видно, что метод скользящей средней дает наименьшую ошибку прогноза, но его применение ограничено во времени и годится только на коротких промежутках.

    Метод экспоненциального сглаживания дает наибольшие ошибки прогноза и его применение возможно только на один прогнозный период. Для данного способа рассматриваемый экономический временной ряд слишком короткий.

    Метод наименьших квадратов дает допустимую относительную ошибку. Прогноз будет более точен для небольшого периода времени, и уравнение регрессии следует пересчитывать по мере поступления новой информации.

    написать администратору сайта