- •8.Список рекомендуемых источников……………………..………………….31 Введение
- •Цель и задачи курсового проектирования
- •2. Организация выполнения и оформления курсовой работы
- •2.1. Организация выполнения
- •2.2. Оформление курсовой работы.
- •Структура курсовой работы
- •Порядок выполнения расчётной части курсовой работы
- •Построение рядов динамики и построение диаграмм.
- •Дебиторская задолженность предприятия на конец года
- •Расчёт показателей рядов динамики
- •Показатели динамики дебиторской задолженности
- •Определение основной тенденции (тренда) рядов динамики
- •Выручка предприятия от реализации продукции в 2015 г., млн. Рублей
- •Выручка предприятия от реализации продукции в 2015 г., млн. Рублей
- •Оценка адекватности уравнения тренда.
- •Выручка предприятия от реализации продукции в 2015 г., млн. Рублей
- •Анализ сезонных колебаний
- •Выручка предприятия от реализации продукции, млн. Рублей
- •Расчёт прогнозных значений
- •Корреляционный и регрессионный анализ.
- •Количественные критерии оценки тесноты связи
- •Расчётная таблица для определения коэффициента корреляции
- •Исходные данные для выполнения расчётной части курсовой работы
- •Задания по выполнению расчётной части курсовой работы
- •Вопросы теоретической части курсовой работы (номер вопроса соответствует номеру варианта)
- •Список рекомендуемых источников
- •Приложение 1. Значения f-критерия Фишера
- •Приложение 2. Значения t-критерия Стьюдента
Выручка предприятия от реализации продукции в 2015 г., млн. Рублей
Таблица 5
Месяцы |
Эмпиритические уровни, yi |
Значение времени, ti |
ti2 |
yiti |
Теоретические уровни, |
Январь |
8,2 |
-11 |
121 |
-90,2 |
9,8 |
Февраль |
10,9 |
-9 |
81 |
-98,1 |
10,48 |
Март |
11,8 |
-7 |
49 |
-82,6 |
11,15 |
Апрель |
11,6 |
-5 |
25 |
-58,0 |
11,83 |
Май |
12,9 |
-3 |
9 |
-38,7 |
12,5 |
Июнь |
14,2 |
-1 |
1 |
-14,2 |
13,18 |
Июль |
13,9 |
1 |
1 |
13,9 |
13,86 |
Август |
14,0 |
3 |
9 |
42,0 |
14,53 |
Сентябрь |
15,1 |
5 |
25 |
75,5 |
15,21 |
Октябрь |
16,8 |
7 |
49 |
117,6 |
15,88 |
Ноябрь |
17,4 |
9 |
81 |
156,6 |
16,56 |
Декабрь |
15,4 |
11 |
121 |
169,4 |
17,24 |
ИТОГО |
162,2 |
0 |
572 |
193,2 |
162,22 |
В
таблице 5 приведены расчёты
,
используя которые рассчитаем параметры
уравнения тренда:
=
=
13,517
=
= 0,338
Аналитическое
выражение тренда будет выглядеть
следующим образом:
Подставляя в это уравнение принятые значения t, вычислим (см. табл. 5). Для проверки значений используется формула:
(20)
В
нашем примере
Оценка адекватности уравнения тренда.
Месяцы |
Эмпиритические уровни, yi |
Значение времени, ti |
ti2 |
yiti |
Теоретические уровни,
|
|
|
Январь |
8,2 |
-11 |
121 |
-90,2 |
9,8 |
2,560 |
13,816 |
Февраль |
10,9 |
-9 |
81 |
-98,1 |
10,48 |
0,176 |
9,223 |
Март |
11,8 |
-7 |
49 |
-82,6 |
11,15 |
0,423 |
5,624 |
Апрель |
11,6 |
-5 |
25 |
-58,0 |
11,83 |
0,053 |
2,846 |
Май |
12,9 |
-3 |
9 |
-38,7 |
12,5 |
0,160 |
1,034 |
Июнь |
14,2 |
-1 |
1 |
-14,2 |
13,18 |
1,040 |
0,337 |
Июль |
13,9 |
1 |
1 |
13,9 |
13,86 |
0,002 |
0,118 |
Август |
14,0 |
3 |
9 |
42,0 |
14,53 |
0,281 |
1,026 |
Сентябрь |
15,1 |
5 |
25 |
75,5 |
15,21 |
0,110 |
2,866 |
Октябрь |
16,8 |
7 |
49 |
117,6 |
15,88 |
0,846 |
5,584 |
Ноябрь |
17,4 |
9 |
81 |
156,6 |
16,56 |
0,706 |
9,260 |
Декабрь |
15,4 |
11 |
121 |
169,4 |
17,24 |
3,386 |
13,861 |
ИТОГО |
162,2 |
0 |
572 |
193,2 |
162,22 |
9,743 |
65,595 |
Таблица 6
Для найденного уравнения тренда необходимо провести оценку его надёжности (адекватности), что осуществляется обычно с помощью критерия Фишера, сравнивая его расчётное значение Fр с теоретическим (табличным) значением FТ (Приложение 1). При этом расчётный критерий Фишера определяется по формуле:
,
(21)
где k – число параметров (членов) выбранного уравнения тренда; n – число уровней.
В таблице 6 приведены расчёты квадратов разностей между теоретическими и эмпирическими уровнями и между теоретическими уровнями и средним значением уровня ряда динамики. Подставляя значения сумм в формулу (21) получим:
Fт
=
4,96 (находим
по Приложению 1 «Значения F
– критерия Фишера» в 1-ом столбце [
=
k
– 1 =
2 – 1 = 1] и 10-й строке [
=
n
– k
= 12 – 2 = 10]).
Fр >Fт – значит модель адекватна и её можно использовать для прогноза.
В качестве показателя устойчивости основной тенденции (тренда) можно использовать коэффициент корреляции рангов Ч. Спирмена (rs):
6∑∆2i
rs= 1- --------- , (22)
n3 – n
где n – число уровней;
∆i - разность рангов уровней и номеров периодов времени.
Результаты расчётов приведены в таблице 6.
