Прогнозирование_МУ к ДЗ. Методические указания к выполнению домашнего задания по дисциплине прогнозирование деятельности промышленных организаций
 Скачать 160.64 Kb.
|
|
1 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ УПРАВЛЕНИЯ» Институт отраслевого менеджмента О.В. Демкина кандидат экономических наук МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ ДОМАШНЕГО ЗАДАНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ» для подготовки бакалавров по направлению 38.03.02 Менеджмент ВВЕДЕНИЕ Настоящие методические указания предназначены для бакалавров, изучающих дисциплину «Прогнозирование деятельности промышленных организаций» и являются учебным материалом для выполнения домашнего задания « Фактографические методы прогнозирования» и «Линейная регрессия». Выполнение данного домашнего задания направлено на закрепление теоретических знаний и получение практических навыков бакалаврами по темам «Исследование временных рядов», «Простейшие и адаптивные методы прогнозирования», а также « Ошибки прогнозирования» Последовательность выполнения домашнего задания№ 1 « ФАКТОГРАФИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ» Этап 1. Исходные данные В соответствии со своим номером в списке студент выбирает исходные данные для анализа (приложение 1) Этап 2. Определение типа поведения исходных данных На базе исходных данных, представленных в приложении 1 необходимо определить тип поведения временного ряда, т.е. определить какие компоненты присутствуют во временном ряду (горизонтальная модель, тренд, циклическая или сезонная компонента). Для аргументированного вывода необходимо рассчитать не менее восьми коэффициентов автокорреляции с различными периодами запаздывания. Этап 3. Построение прогнозной модели В зависимости от типа поведения исходных данных, определенного на этапе 3, необходимо построить 3 прогнозные модели, используя методы наивного прогнозирования, методы усреднения и адаптивные методы прогнозирования. Выбор той или иной модели необходимо обосновать. Этап 3. Расчет ошибки прогнозирования На основе полученных различными методами (этап 3) прогнозов рассчитайте ошибки прогнозирования (MAD, MSE, MAPE). Сделайте вывод о наиболее подходящем методе прогнозирования для Ваших исходных данных. Последовательность выполнения домашнего задания№ 2 « ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ» Этап 1. Исходные данные В соответствии со своим номером в списке студент выбирает исходные данные для анализа (приложение 2). Значениях X и Y соответствуют значения в столбцах Этап 2. Построение модели линейной регрессии Рассчитайте коэффициент корреляции и сделайте вывод о характере корреляционной связи между показателями. Рассчитайте коэффициенты линейной регрессии и постройте уравнение линейной регрессии Этап 3. Построение прогноза Рассчитайте прогнозное значение Y в зависимости от различных значений X |