Задание
При изучении динамики товарооборота предприятия был получен числовой ряд Х,Y (Х - номер наблюдения, Y - величина товарооборота), приведенный в таблице. (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 выбанную линию тренда дайте прогноз для значения Х=18 и 25
· Поясните при каких условиях Ваш прогноз будет верен.
· Постройте графики динамики заданного ряда наблюдений (Y) и ряда, полученного с помощью написанного Вами уравнения аппроксимации (Y~)
· Используя процедуру «поиск решения», найдите значения коэффициентов Вашего уравнения, при которых ошибка аппроксимации будет минимальной.
Варианты величин товарооборота
· 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.
итература
· MS Excel. Руководство пользователя. Официальное издание Microsoft. 1999.
· 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 Основы работы в Excel. Учебное пособие. Изд. КГТУ. 1997
- Л.А Левин., Н.Ф. Телешева. Excel. Часть 2. Excel в финансово-экономических расчетах. Учебное пособие. Изд. КГТУ. 1998
· Л.В. Символоков. Решение бизнес-задач в Microsoft Office. Изд. Бином.,2001
[1] Модель 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.
[2] Понятие 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.
[3] Как правило, данные наблюдений, характеризующие изменение параметра в некотором интервале времени, представляются не в виде непрерывного ряда наблюдений, а именно так как показано на рисунке.
[4] Ранее мы отмечали применимость различных линий тренда
[5] Естественно, что в этом случае предполагается, что динамика процесса (продаж) будет развиваться также как и в период наблюдения
[6] Величина квадрата разности между наблюденным и предсказанным значением служит оценкой точности аппроксимации данных. Чем меньше эта величина – тем выше точность оценки.
[7] Эта величина в дальнейшем будет нами использоваться как целевая функция в операции «Поиск решения»
[8] Представьте 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. Т.е решение задачи зависит от значения границ в, в пределах которых Вы можете искать ешение
