Автоматизированный анализ динамики социально-экономических явлений в среде MS Excel

Прогнозные оценки объема реализации продукции на 7-ой год (по данным шестилетнего периода), рассмотренные с использованием среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста (рассчитанные в задании 1), приведены в табл.3.4.

Таблица 3.4

Прогноз выпуска продукции на 7-ой год

По среднему абсолютному  приросту, млн.руб.	13216,40
По среднему темпу роста, млн. руб.	13289,27

 

Вывод.

Как показывают полученные прогнозные оценки, прогнозируемые объемы выпуска продукции на 7-ой год (по данным шестилетнего периода) достаточно близки между собой: 13 216,40 и 13 289,04 млн. руб. Расхождение полученных данных объясняется тем, что в основу прогнозирования положены разные методики экстраполяции рядов динамики.

 

Задача 2.2.

Прогнозирование выпуска продукции предприятием на год вперёд методом аналитического  выравнивания  ряда динамики по прямой, параболе и степенной функции выполнено с использованием средств инструмента МАСТЕР ДИАГРАММ. Результаты представлены на рис. 3.1 в виде уравнений регрессии и их графиков.

Рис.3.1.  Прогнозирование выпуска продукции  на 7-ой год

ВНИМАНИЕ!!! Инструмент МАСТЕР ДИАГРАММ строит уравнения, обозначая независимую переменную через Х, зависимую – через Y. В анализе временных рядов рассматриваются зависимости вида y=f(t), где t – время. Следовательно, во всех выводах по результатам анализа рядов динамики для обозначения аргумента в уравнении регрессии используется переменная t,  а не x..

Выбор наиболее адекватной трендовой модели определяется максимальным значением индекса детерминации R²: чем ближе значение R² к единице, тем более точно регрессионная модель соответствует фактическим данным.

 

Вывод:

Максимальное значение индекса детерминации R² = 0,8432. Следовательно, наиболее адекватное исходным данным уравнение регрессии имеет вид

 123,93х² - 470,93х + 10759

Рассчитанный по данному  уравнению прогноз выпуска продукции на 7-ой год составляет 13535,06 млн. руб., что существенно расходится с прогнозом, полученным в задаче 2.1.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Задание 3.

Выявление тенденции  развития изучаемого явления (тренда) методами скользящей средней и аналитического выравнивания по данным о выпуске продукции по месяцам за 6-ой год.

Выполнение Задания 3 заключается в решении двух задач:

Задача 3.1. Расчет скользящей средней ряда, полученной на основе трёхзвенной скользящей суммы.

Задача 3.2. Аналитическое выравнивание ряда динамики по прямой и параболе.

Задача 3.1.

Значения скользящей средней, полученные на основе трёхзвенной скользящей суммы, представлены в табл.3.5.

Таблица 3.5

Выпуск продукции  за 6-ой год

Месяцы	Выпуск продукции, млн. руб.	Скользящее  среднее
январь	895,00
февраль	961,00	958,67
март	1020,00	990,33
апрель	990,00	1020,00
май	1050,00	1023,33
июнь	1030,00	1055,33
июль	1086,00	1059,00
август	1061,00	1095,67
сентябрь	1140,00	1120,67
октябрь	1161,00	1158,00
ноябрь	1173,00	1161,33
декабрь	1150,00

 

Вывод:

Анализ данных табл. 3.5 показал, что значения средней закономерно  возрастают. Следовательно, можно установить основную тенденцию – возрастания объема выпуска продукции по месяцам за 6-ой год.

 

График сглаживания ряда динамики выпуска продукции методом скользящей средней представлен на рис. 3.2.

Рис.3.2. Сглаживание скользящей средней

 

Задача 3.2.

Метод аналитического выравнивания позволяет представить основную тенденцию (тренд) развития явления  в виде функции времени y=f(t).

Для отображения трендов применяются различные функции: линейные и нелинейные.

Построение графика  выпуска продукции предприятием методом аналитического выравнивания ряда динамики по прямой и полиному 2-го порядка (параболе) выполнено с использованием средств инструмента МАСТЕР ДИАГРАММ и представлено на рис. 3.3.

 

Рис.3.3.Сглаживание  выпуска продукции

 

 

Выбор наиболее адекватной трендовой модели определяется максимальным значением индекса детерминации R²: чем ближе значение R² к единице, тем более точно регрессионная модель соответствует фактическим данным.

 

Вывод:

Максимальное значение индекса детерминации R² = 0,9086. Следовательно, наиболее адекватное исходным данным уравнение регрессии имеет вид

 -886,95х^0,105.

¹ Все статистические показатели необходимо представить в таблицах с точностью до 2-х знаков после запятой. Пробелы в формулировках выводов заполнять вручную. В выводах при выборе альтернативного варианта ответа ненужный вариант вычеркнуть.