- •Міністерство освіти і науки україни Національний університет харчових технологій
- •Моделі і методи прийняття рішень в аналізі та аудиті методичні рекомендації до вивчення дисципліни та виконання контрольної роботи
- •Київ нухт 2013
- •Загальні відомості
- •Мета та завдання навчальної дисципліни
- •- Зміст процесу підготовки і прийняття рішень; - теоретичні основи аналізу беззбитковості;
- •- Обґрунтовувати процес підготовки і прийняття рішень; - застосовувати практичні основи аналізу беззбитковості;
- •- Практичного застосування аналізу беззбитковості в діяльності підприємств;
- •Опис навчальної дисципліни «Моделі і методи прийняття рішень в аналізі та аудиті»
- •2. Програма навчальної дисципліни Змістовний модуль 1. Теоретичні основи аналізу управлінських проблем
- •Тема 1. Сутність, принципи і вимоги до управлінських рішень
- •Література: [4, 5, 20, 16] Тема 2. Системний аналіз управлінських проблем
- •Змістовний модуль 2. Прикладні аспекти дослідження управлінських проблем
- •Змістовний модуль 3. Методи і моделі ситуаційного аналізу та стратегічного управління за напрямками діяльності
- •3. Теми практичних занять (заочна форма, перепідготовка)
- •4. Теми лабораторних занять (денна форма)
- •5. Методичні рекомендації до виконання контрольної роботи
- •5.1. Загальні вимоги до контрольної роботи
- •5.2. Оформлення контрольної роботи
- •5.3. Вибір варіанту контрольної роботи
- •6. Зміст контрольної роботи
- •Завдання 1
- •Завдання 2
- •Завдання 3
- •6.2. Прийняття рішень в умовах ризику та невизначеності
- •Завдання 1
- •Завдання 2
- •Завдання 3
- •Завдання 4
- •Завдання 5
- •6.3. Методи прийняття рішень у прогнозуванні розвитку підприємств
- •Завдання 1
- •Завдання 2
- •Завдання 3
- •7. Питання для підготовки до екзамену
- •8.Рекомендована література Законодавчі та нормативно-правові документи
- •Допоміжна
- •Інформаційні ресурси
- •Http://ndipit.Com.Ua Науково-дослідний інститут прикладних інформаційних технологій
- •Моделі і методи прийняття рішень в аналізі та аудиті методичні рекомендації до вивчення дисципліни та виконання контрольної роботи
Завдання 1
Використовуючи дані про споживання м`яса та м`ясопродуктів у домогосподарствах залежно від рівня середньодушового сукупного доходу (табл. 1), за допомогою кореляційного відношення оцінити тісноту зв`язку між названими показниками. Відомо, що загальна дисперсія споживання м`яса і м`ясопродуктів становить 12,9. Перевірити істотність зв`язку між цими ознаками з імовірністю 0,95.
Таблиця 1
Рівень середньодушового сукупного доходу |
Кількість домогосподарств, % до підсумку |
Споживання м’яса і м’ясопродуктів на члена домогосподарства за рік, кг |
Низький Середній Високий Разом |
21 52 27 100 |
47 63 83 65 |
Розв`язування.
Результативною ознакою
є споживання м`яса і м`ясопродуктів, а
факторною
– рівень середньодушового сукупного
доходу. Для оцінки тісноти зв`язку між
цими ознаками використовують кореляційне
відношення:
де
– міжгрупова і загальна дисперсія.
Міжгрупову дисперсію обчислюють за формулою:
.
Розрахунок міжгрупової дисперсії подано в табл. 2
Таблиця 2
|
|
|
|
|
1 2 3 Разом |
21 52 27 100 |
47 63 83 65 |
-18 -2 18 - |
378 104 486 968 |
Міжгрупова дисперсія становить:
,
а
загальна
,
кореляційне відношення:
Це означає, що 75% варіації споживання м’яса і м’ясопродуктів залежить від рівня середньодушового сукупного доходу, 25% припадає на частку інших ознак.
Істотність зв’язку перевіримо за допомогою F– критерію:
.
Число ступенів вільності можна визначити так:
де т – число груп за факторною ознакою; п кість елементів сукупності;
.
Фактичне значення F-критерію більше від критичного F0,95(2; 97)=3,11, тобто зв’язок між рівнем середньодушового сукупного доходу і споживанням м’яса та м’ясопродуктів з імовірністю 0,95 визнається істотним.
Такий
самий висновок можна зробити, використовуючи
критичне значення кореляційного
відношення
,
що значно менше від фактичного.
Завдання 2
Для характеристики залежності урожайності кукурудзи від строку збирання урожаю обстежено десять господарств, які належать до однієї природнокліматичної зони, і результати занесено в табл. 3.
Таблиця 3
Номер господарства |
Строк збирання урожаю, днів |
Урожайність кукурудзи, ц/га |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
27 23 18 20 25 30 24 34 16 20 |
25 45 48 44 41 22 45 20 52 50 |
Обчислити параметри лінійного рівняння регресії, дати їм економічну інтерпретацію.
За допомогою коефіцієнта детермінації визначити тісноту зв’язку між урожайністю кукурудзи та строком її збирання.
Перевірити істотність зв’язку між зазначеними ознаками з імовірністю 0,95.
Розв’язування. Результативною ознакою у є урожайність кукурудзи, а факторною – строк збирання урожаю.
Для оцінки параметрів лінійного рівняння регресії складають систему нормальних рівнянь, що має вигляд:
Розрахункові суми для складання системи нормальних рівнянь наведено в табл. 4. Отже,
Таблиця 4
№ пор. |
|
|
|
|
|
|
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Разом |
27 23 18 20 25 30 24 34 16 20 237 |
25 45 48 44 41 22 45 20 52 50 392 |
675 1035 864 880 1025 660 1080 680 832 1000 5895 |
729 529 324 400 625 900 576 1156 256 400 5895 |
625 2025 2304 1936 1681 484 2025 400 2704 2500 16684 |
32,60 40,64 50,69 46,67 36,62 26,57 38,63 18,53 54,71 46,67 х |
43,56 2,07 132,02 55,80 6,66 159,52 0,33 427,25 240,56 55,80 1123,57 |
Після розв’язування цієї системи будь-яким способом одержимо:
При збільшенні строку збирання урожаю кукурудзи на один день її урожайність знижується в середньому на 2,01 ц/га.
На підставі рівняння регресії обчислюють теоретичні значення У для всіх елементів сукупності. Наприклад, для першого господарства:
Теоретичні значення У використовують для обчислення коефіцієнта детермінації:
де
–
факторна,
–
загальна дисперсія.
Отже, маємо:
;
.
Тоді :
Таким чином, 85,3% варіації урожайності кукурудзи лінійно пов’язані зі строком збирання урожаю.
Перевірку
істотності зв’язку здійснюють за
допомогою F – критерію, або
для ступенів вільності:
де т
—
число параметрів рівняння регресії для
лінійного рівняння (
),
а п
–кількість
елементів сукупності (
).
Критичне
значення
для імовірності 0,95 становить
.
Фактичне значення
перевищує критичне, що свідчить про
істотність зв’язку.
