• info@5.dp.ua
  • Кафедра МУПЛ | ауд. в-508

Прогнозирование на базе параметрических процессов

  • 0
экстраполяция

Прогнозирование на базе параметрических процессов

Практическая работа №1. Прогнозирование на базе параметрических процессов (методы экстраполяции)

Цель работы:

Закрепление студентами основных понятий, используемых при практическом обосновании прогнозного развития параметрического процесса, который характеризует будущее состояние предприятия на базе анализа статистических данных за предыдущий период.

Пояснение:

Методы экстраполяции основаны на прогнозировании развития параметрического процесса в будущем на базе тенденций, сложившихся за предыдущие периоды. Применение этого метода не требует моделирования частных параметров, а отслеживает общие тенденции. Этот метод дает допустимую точность расчетов для процессов, протекающих в относительно стабильных условиях и для которых есть уверенность, что эти условия в будущем существенно не изменятся.

Наиболее распространенными являются методы экстраполяции по математическим моделям, а также графический метод. Для их применения используются стандартные программы.

Пример решения задачи (базовый вариант)

Постановка задачи

Необходимо спрогнозировать себестоимость производства продукции. Установлено, что себестоимость продукции за предыдущие периоды составляла соответственно: 2,10; 2,03; 1,95; 2,02; 1,86; 1,87; 1,83; 1,80 денежных единиц.

Тип функции R^2 Характеристика
Линейная
Степенная
Логарифмическая
Экспоненциальная

Характеристика степени зависимости

Значение R^2 Характеристика
0-0,25 зависимость практически отсутствует
0,26-0,5 слабая зависимость
0,51-0,75 существенная зависимость
0,76-0,9 сильная зависимость
0,91-1 зависимость практически функциональная

Для той функции, которая имеет максимальное значение R^2 (т.е. наибольший уровень достоверности), выполняется расчет значений себестоимости продукции на три периода вперед. Расчет выполняется в табличной форме по формуле выбранной линии тренда.

Порядок решения задачи:

  1. Построить в Microsoft Excel таблицу с исходными данными.
  2. Создать точечную диаграмму, на которой отразить динамику развития себестоимости.
  3. Добавить линии тренда (правой кнопкой мыши по любой точке на диаграмме). Общее количество диаграмм — 4, по количеству анализируемых типов линии тренда.
  4. Расчет прогноза себестоимости на основе уравнении линии тренда с наибольшим уровнем достоверности.

экстраполяция

Пример диаграммы с линией тренда

В результате расчетов делается вывод по задаче.

Исходные данные по задаче здесь.

Интересно? Полезно? - Забирайте к себе в соц.сеть:


Комментировать
Войти с помощью: 

Вход | Регистрация

Поиск по сайту

Клуб покупателей
кэшбэк

Сейчас комментируют

Поиск по дате публикации

Октябрь 2017
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
« Янв    
 1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
3031