Анализ методов прогнозирования

 

       Значение  скользящей средней  программа Excel рассчитывает автоматически при введении формулы, установив в искомой ячейке {=СУММ(B2:B6)/5} , далее протянуть мышью вниз.

       На  основании полученных данных построим диаграмму - График фактических и скользящих пятичленных средних цен. 

        

       График  фактических и скользящих пятичленных  средних цен, где

1- график фактических цен;

2- график  исчисленных скользящих пятичленных средних цен.

       Из  графика видно, что при значительных колебаниях фактических цен скользящая пятичленная средняя имеет ярко выраженную повышательную тенденцию. 

            Аналитическое выравнивания ряда динамики по прямой.

       Рассмотрим  применение метода на следующих данных о производстве продукции предприятием ОАО «Технополис»: 

 

       Примем  за точку отсчета 2005г. Тогда условные годы:

 

       Определим параметры уравнения прямой с  использованием программы Excel:

 

       Так как прямая имеет вид y₁ = a₀ + а₁t , то

a₀ = 123,6/9 = 13,74 тыс. ед.;

а₁ = 66,5/ 60  = 1,11 тыс. ед;

уравнение прямой имеет вид:

y₁ = 13,74 + 1,11t

       Подставив в это уравнение значение t,  получим выровненные теоретические значения.

       На  рисунке представлены графики фактических и теоретических уровней ряда.

       Штриховая линия,  построенная по значениям  y₁, показывает тенденцию роста объема производства на данном предприятии.

       

       Рис. Графики рядов динамики: 1 – фактического, 2 – выровненного. 

       Аналитическое выравнивание ряда динамики с применением  индексов сезонности.

       Рассмотрим  метод на основании имеющихся  данных о динамике реализации картофеля на колхозных рынках:

       Реализация  картофеля на колхозных рынках города за три года.

 

       Применяя  формулу средней арифметической простой, определим средние месячные уровни за три года:

       За  январь: у_i = (70+71+63)/3 = 68 т.

       Февраль: у_i = (71+85+60)/3 = 72 т   и т.д.

       Программа Excel считает среднее арифметическое автоматически при введении необходимых формул.

       И, наконец, исчислим за каждый месяц индексы  сезонности:

       Январь: Is =68/261 = 0,263 или 26,3%

       Февраль: Is =72/261 = 0,276 или 27,6%   и т.д.

       С помощью мастера диаграмм построим график сезонной волны.

       

       По  индексам сезонности можно наблюдать  рост или снижение продажи картофеля в различное время года. Так, наименьший спрос приходится на январь – февраль, а наибольший – на сентябрь-октябрь.

          
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

       Заключение

    На  основе проведенного исследования по теме «методы социально-экономического прогнозирования» необходимо сделать  следующие выводы:

    В процессе систематизированного научно обоснованного прогнозирования развития социально-экономических процессов происходило развитие методологии прогнозирования, как совокупности методов, приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития.

    Исследование  различных классификационных схем методов прогнозирования позволяет выделить в качестве основных классов фактографические и экспертные методы, специализация которых обусловлена спецификой целей и задач, количеством и качеством исходной информации, периодом упреждения прогноза. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

       Список  использованной литературы

1. Глущенко В. В., Глущенко И. И. Разработка управленческого решения. Прогнозирование-планирование. Теория проектирования экспериментов. - Железнодорожный, Моск. обл.: ТОО НПЦ «Крылья», 1997. - 400 с.

      2. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. - М.: Статистика, 1977. - 282 с.

      3. Лобаянова Б. Стратегическое планирование и прогнозирование на предприятии // Российский экономический журнал. - 1992. - №№ 3-5.

      4. Льюис К. Д. Методы прогнозирования экономических показателей. - М.: Финансы и статистика, 1986. - 3 18 с.

      5. Рябушкин Б. Г. Применение статистических методов в экономическом анализе и прогнозировании. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 345 с.

      6. Саркисян С. А. Теория прогнозирования и принятия решений. - М.: Высшая школа, 1977. - 351 с.

      7. Гринберг А. Т. Статистическое моделирование и  прогнозирование // Под ред. А. Т. Гринберга. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 285 с.

      8. Горелов С. Математические методы в прогнозировании. - М.: Прогресс, 1993. - 257 с.

      9. Мосин Н. Основы экономического и социального прогнозирования // Под редакцией Мосина Н. - М.: Высшая школа, 1985. - 345 с.

      10. Цыгичко В. Основы прогнозирования систем. - М.: Финансы и статистика, 1986. - 768 с.

      11. Зенкин А. И. О математических методах прогнозирования М: 1987. - 90 с.

      12. Баранов В. А. Общие вопросы методологии и научного прогнозирования. Х: 1992. - 230 с.

      13. Медведцева О. В. Прогнозирование в системе экономических отношений. К: 1992. - 156 с.

      14. Лабунская Н. Л. Система прогнозирования. М:1990. - 120 с.

      15. Балабанов И. Т. Риск-менеджмент. - М.: Финансы и статистика, 1996. - 192 с.

      16. Бешелев С. Д., Гурвич Ф. Г. Экспертные оценки в принятии плановых решений. - М.: Экономика, 1976. - 360 с.

      17. Виханский О. С. Стратегическое управление: Учебник. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Гардарика, 1998. - 296 с.

      18. Джонстон Дж. Экономические методы: Пер. с англ, и пред. А. А. Рывкина. - М.: Статистика, 1990. - 444 с.

     19. Румянцева З. П. Менеджмент организации: Учебное пособие. / Румянцева З. П., Саломатин Н. А.,  Акбердин Р. З. и др. - М.: ИНФРА-М, 1997. - 432 с.