Статистическая обработка данных и имитационное моделирование в среде табличного процессора Excel
Методические указания к лабораторным работам
для магистров
Калининград, 2012
Оглавление
Введение. 3
Лабораторная работа № 1. 4
Моделирование риска инвестиционного проекта с использованием.. 4
встроенных функций ППП MS Excel 2007. 4
Лабораторная работа № 2. 19
Моделирование риска инвестиционного проекта с использованием.. 19
инструмента «Генератор случайных чисел» MS Excel 19
Лабораторная работа № 3. 31
Статистический анализ результатов имитационного эксперимента. 31
Лабораторная работа № 4. 41
Оптимизационный анализ в МS Excel 41
Лабораторная работа № 5. 48
Прогнозирование данных в MS Excel 48
Лабораторная работа № 6. 52
Зачетное задание. 52
Список литературы.. 56
Введение
Данное пособие с лабораторным практикумом предназначено для студентов специальности 0802000 – «Менеджмент», изучающих дисциплину «Информационные технологии в менеджменте». Выбор программного продукта MS Excel 2007 обусловлен двумя причинами. Во-первых, данная программа является наиболее мощным и гибким средством обработки больших объемов цифровых данных со встроенными механизмами финансового и статистического анализа. Полученные в ходе выполнения лабораторных работ навыки будут в дальнейшем использованы магистрантами при подготовке выпускных магистерских диссертаций. Во-вторых, данный программный продукт очень широко распространен и доступен, поэтому каждый студент может успешно использовать его в дальнейшей профессиональной деятельности.
Пособие состоит из пяти лабораторных работ. В начале каждой работы приводятся краткие теоретические сведения, необходимые для выполнения работы. Далее описывается технология выполнения работы. Также для каждой работы предусмотрено конкретное задание по вариантам. Предложения, помеченные цифрами в тексте пособия, студент должен выполнять. Рассматриваемый перечень лабораторных работ может быть выполнен в течение одного семестра.
Лабораторные работы выполняются в компьютерных классах университета. Студентам рекомендуется иметь устройство для сохранения выполненных работ, т. к. задания в некоторых лабораторных работах предполагают использование результатов предыдущих работ.
При подготовке лабораторного практикума использованы некоторые примеры из литературы приведённого списка.
Лабораторная работа № 1
Моделирование риска инвестиционного проекта с использованием
встроенных функций ППП MS Excel 2007
Финансовый риск - уровень финансовой потери, выражающейся либо в возможности не достичь поставленной цели; либо в неопределённости прогнозируемого результата; либо в субъективности оценки прогнозируемого результата.
Статистические критерии риска следующие.
1. Вероятность (Р) события (Е) – отношение числа К случаев благоприятных исходов, к общему числу всех возможных исходов (М):
Р (Е)= К / М
2. Размах вариации (R) – разница между максимальным и минимальным значением фактора:
R=Xmax-Xmin
Этот показатель дает очень грубую оценку риску, т.к. он является абсолютным показателем и зависит только от крайних значений ряда.
3. Дисперсия – сумма квадратов отклонений случайной величины от ее среднего значения, взвешенных на соответствующие вероятности.
| к=n |
| Vаr(Е) = S рк (Хк - М(Е))2 , |
| к=1 |
где М(Е) – среднее или ожидаемое значение (математическое ожидание) дискретной случайной величины Е
4. Математическое ожидание определяется как сумма произведений ее значений на их вероятности:
| к=n |
| М(Е)= S Хкрк |
| к=1 |
Это важнейшая характеристика случайной величины, т.к. служит центром распределения ее вероятностей. Смысл ее заключается в том, что она показывает наиболее правдоподобное значение фактора.
4. Среднее квадратическое отклонение s (Е):
5. Коэффициент вариации (СV):
СV= s(E)/M (E)
Одним из способовоценки финансовых рисков служит имитационное моделирование. В общем случае под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира.При анализе рисков инвестиционных проектов обычно используют в качестве базы для экспериментов прогнозные данные об объемах продаж, затратах, ценах и т.п. При проведении финансового анализа часто используются модели, содержащие случайные величины, поведение которых не детерминировано управлением или принимающими решения. Стохастическая имитация известна под названием "метод Монте-Карло".
Имитационное моделирование представляет собой серию численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов (исходных величин) на некоторые зависящие от них результаты (показатели).
В общем случае проведение имитационного эксперимента можно разбить на следующие этапы:
1. установить взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства;
2. задать законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели;
3. провести компьютерную имитацию значений ключевых параметров модели;
4. рассчитать основные характеристики распределений исходных и выходных показателей;
5. провести анализ полученных результатов и принять решение. Результаты имитационного эксперимента могут быть дополнены статистическим анализом, а также использоваться для построения прогнозных моделей сценариев.
Имитационное моделирование рисков может быть достаточно просто реализовано в среде EXCEL.
