Добавил:

Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Псковский государственный университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

МА / Задачи по МА.doc

Скачиваний:

Добавлен:

10.04.2015

Размер:

3.38 Mб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 23 / 63 4 5 6 > Следующая >>>

Затраты труда на производство продукции (ч/час)

	План на 20Х7 г.		Факт за 20Х7 г.		Факт за 20Х6 г.
	Всего	На ед. прод. 1цн./1000 шт.	Всего	На ед. прод. 1цн./1000 шт.	Всего	На ед. прод. 1цн./1000 шт.
Взрослое стадо кур - всего	73920	0,87	72169	0,91	69403	0,83
в том числе: родительское стадо	8880	2,4	8260	2,38	7465	2,18
промышленное стадо	65040	0,8	63909	0,84	61938	0,77
Молодняк кур - всего	28018	6,15	24224	7,44	32312	6,30
в том числе: группа 1-95 дн.	13388	4,15	14243	5,44	17361	4,29
группа 96-154 дн.	14630	11,0	9981	15,58	14951	13,8
Инкубация	6771	12,8	5584	13,92	8676	12,3

Таблица 2.11.

Таблица 1.11

Продолжение табл.1.11

Показатели	План на 20Х7 г.		Факт за 20Х7г		Факт за 20Х6г.
	всего	на ед.	всего	на ед.	всего	на ед.
	руб.	руб.	руб.	руб.	руб.	руб.
		на 1 гол.		на 1 гол.		на 1 гол.
Инкубация
незав. на 1.01.Х7г		0
1. Зарплата с начис.	534290	1,01	496757	1,24	626604	0,89
2. Стоимость яйца	1560550	2,95	1159889	2,89	2594705	3,67
3. Прочие	301530	0,57	265052	0,66	304061	0,43
в т. ч: аренда	21160	0,04	20388	0,05	6796	0,01
амортизация	0	0	2328	0,01	2732	0,00
текущий ремонт	74060	0,14	45860	0,11	65968	0,09
электроснабжение	111090	0,21	69033	0,17	116618	0,16
отопление	47610	0,09	49034	0,12	78225	0,11
ветобслуживание	5290	0,01	32560	0,08	731	0,00
транспорт	26450	0,05	0	0,00	21546	0,03
вода	5290	0,01	2076	0,01	2955	0,00
прочие	10580	0,02	43773	0,11	8490	0,01
4. Накладные	312110	0,59	310806	0,77	364193	0,51
5. Итого затрат	2708480	5,12	2232504	5,56	3889563	5,50
6. Стоимость побоч.
продукции	5290	0,01	4916	0,01	6232	0,01
7. Себест-ть основ.
продукции	2703190	5,11	2227588	5,55	3883331	5,49
8. Выведено здор.
сут. молод.т.гол.		529		401,208		707,767

Таблица 1.12

Сведения о численности и заработной плате работников

Показатели	20Х6 г.		20Х7 г.
Показатели	Среднесписочная численность, чел.	Фонд оплаты труда, тыс. руб.	Среднесписочная численность, чел.	Фонд оплаты труда, тыс. руб.
По организации - всего	317	32012	312	38303
в т.ч. Работники занятые в с/х производстве	214	22673	219	28258
в т.ч. рабочие постоянные	174	16988	179	21138
Работники, занятые в подсобных промышленных предприятиях и промыслах	66	6056	75	8169
Работники торговли и общественного питания	24	2313	4	655
Работники, занятые прочими видами деятельности	13	970	14	1221
Служащие	40	5682	40	7120
Из них: руководители специалисты	14 19	2833 2278	13 20	4070 2303
уволенные	7		20
поступившие	8		15

Таблица 1.13

Отчет по основным средствам за 20Х7 год

№ п/п	Виды основных средств	Первоначальная стоимость	Накопленная амортизация	Амортизация за период
1.	Батарейники	1647797	1647797	0
2.	Промышленники	19687445	19687445	0
3.	Маточники	1148375	1148375	0
4.	Ветсанпропускник	8906	8906	0
5.	Инкубатор	93888	93888	0
6.	Кормоцех	200154	200154	0
7.	Убойная линия	1 414 000,00	554 464,63	141 399,96
8.	Холодильное оборудование	641 039,00	170 064,71	81 617
9.	Оборудование в цехах	716 933,00	385 158,21	101 426,76
10.	Транспортные средства	2 700 403,00	1 132 671,13	296 079,36

Таблица 1.14

аблица 1.14

Продолжение табл. 1.14.

родолжение табл. 1.14

Таблица 1.15

Продолжение табл. 1.15

Таблица 1.16

Продолжение табл. 1.16

родолжение табл. 1.16

Таблица 1.17

Продолжение табл. 1.17

Задача 1. По данным таблиц 1.7 и 1.8 провести анализ эластичности продаж мяса птицы. Используя полученные результаты, а также данные о рыночной ситуации дать рекомендации по изменению методов стимулирования покупателей с целью увеличения прибыли.

Методические рекомендации

Средний коэффициент эластичности показывает, насколько процентов в среднем по совокупности изменится результат y (объем продаж) от своей средней величины при изменении фактора x (цены) на 1% от своего среднего значения:

Для оценки эластичности спроса по цене:

1. Используя данные о деятельности предприятия табл. 1.7 и 1.8 составляем таблицу 2.1.

Таблица 2.1

Месяц	Объем продаж мяса птицы, цн.	Цена, тыс.руб.
Январь	259,8	3,804
Февраль	306,0	4,111
Март	437,2	3,465
Апрель	437,74	3,953
Май	488,5	3,124
Июнь	378,3	2,852
Июль	552,1	2,940
Август	52,0	4,180
Сентябрь	111,6	3,251
Октябрь	346,2	3,191
Ноябрь	379,1	3,055
Декабрь	292,0	3,532

2. Для характеристики спроса (у) от цены (х) рассчитываем параметры следующих функций:

а) линейной;

б) степенной;

в) показательной;

г) равносторонней гиперболы.

Каждую модель оцениваем через среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера.

а) Для расчета параметров a и b линейной регрессии решаем систему нормальных уравнений относительно a и b:

, где

По данным таблицы 2.2 рассчитываем , , , , .

Далее определяем значения а и b:

= 0,195

= -156,017

= 875,723

В результате уравнение линейной регрессии примет вид:

Таблица 2.2

Расчет параметров уравнения линейной регрессии

Месяц							xy					,%
Январь	3,804	0,349	0,122	259,80	-76,91	5 915,40	988,279	14,470	67 496,04	282,23	-22,43	8,64
Февраль	4,111	0,656	0,431	306,00	-30,71	943,21	1 257,966	16,900	93 636,00	234,34	71,66	23,42
Март	3,465	0,010	0,000	437,20	100,49	10 097,91	1 514,898	12,006	191 143,84	335,12	102,08	23,35
Апрель	3,953	0,498	0,248	437,74	101,03	10 206,72	1 730,386	15,626	191 616,31	258,99	178,75	40,84
Май	3,124	-0,331	0,109	488,50	151,79	23 039,70	1 526,074	9,759	238 632,25	388,33	100,17	20,51
Июнь	2,852	-0,603	0,363	378,30	41,59	1 729,59	1 078,912	8,134	143 110,89	430,76	-52,46	13,87
Июль	2,940	-0,515	0,265	552,10	215,39	46 392,13	1 623,174	8,644	304 814,41	417,03	135,07	24,46
Август	4,180	0,725	0,526	52,00	-284,71	81 060,73	217,360	17,472	2 704,00	223,57	-171,57	329,95
Сентябрь	3,251	-0,204	0,042	111,60	-225,11	50 675,26	362,812	10,569	12 454,56	368,51	-256,91	230,21
Октябрь	3,191	-0,264	0,070	346,20	9,49	90,03	1 104,724	10,182	119 854,44	377,87	-31,67	9,15
Ноябрь	3,055	-0,400	0,160	379,10	42,39	1 796,77	1 158,151	9,333	143 716,81	399,09	-19,99	5,27
Декабрь	3,532	0,077	0,006	292,00	-44,71	1 999,13	1 031,344	12,475	85 264,00	324,67	-32,67	11,19
Итого	41,458	х	2,342	4 040,54	х	233 946,59	13 594,079	145,572	1 594 443,55	4 040,52	0,0	475,69
Среднее значение	3,455	x	x	336,71	x	x	1 132,840	12,131	132 870,29	х	х	39,64
	0,442	x	x	139,63	x	x	х	х	х	х	х	х
	0,195	x	x	19 495,55	x	x	х	х	х	х	х	х

Теоретические (расчетные) значения определяем, подставляя в уравнение регрессии фактические значения .

Рассчитываем коэффициент парной корреляции:

= -0,494

Определяем коэффициент детерминации = 0,244.

Находим величину средней ошибки аппроксимации:

, где

= 39,64%

Рассчитываем F-критерий Фишера

= 3,2

Учитывая, что , оценивается степень тесноты связи между показателями.

Таким образом, при увеличении цены мяса птицы на 1 руб. спрос на него снижается в среднем на 0,156 процентных пункта. Линейный коэффициент парной корреляции равен -0,494, что говорит об обратной умеренной связи между ценой и спросом на мясо птицы. Вариация спроса на 24,4% объясняется вариацией цены, о чем свидетельствует коэффициент детерминации. В среднем расчетные значения отклоняются от фактических на 39,64%.

б) Построению степенной модели предшествует процедура линеаризации переменных, которая осуществляется путем логарифмирования обеих частей уравнения:

=> , где

Для расчетов используются данные таблицы 2.3.

Рассчитаем значения C и b:

, где

b = -2,443

C = 3,768

Получаем линейное уравнение:

Выполнив его потенцирование, получим:

Подставляя в данное уравнение фактические значения х, получаем теоретические значения результата . По ним рассчитываем показатели тесноты связи (индекс корреляции ) и среднюю ошибку аппроксимации .

= 0,397

Находим величину средней ошибки аппроксимации:

= 21,46%

Как видно из расчетов, степенная функция точнее описывает взаимосвязь, чем линейная (ошибка аппроксимации составляет 21,46%).

Таблица 2.3

Расчет параметров уравнения регрессии степенной функции

Месяц											,%
Январь	0,580	0,002	2,415	0,002	1,401	0,337	5,830	224,116	35,684	1 273,368	13,74
Февраль	0,614	0,006	2,486	0,001	1,526	0,377	6,179	185,407	120,593	14 542,665	39,41
Март	0,540	0,000	2,641	0,032	1,425	0,291	6,973	281,517	155,683	24 237,148	35,61
Апрель	0,597	0,004	2,641	0,032	1,577	0,356	6,976	204,036	233,704	54 617,369	53,39
Май	0,495	0,002	2,689	0,052	1,330	0,245	7,230	362,594	125,906	15 852,272	25,77
Июнь	0,455	0,006	2,578	0,014	1,173	0,207	6,645	452,970	-74,670	5 575,634	19,74
Июль	0,468	0,004	2,742	0,079	1,284	0,219	7,519	420,559	131,541	17 302,928	23,83
Август	0,621	0,007	1,716	0,556	1,066	0,386	2,945	178,019	-126,019	15 880,774	242,34
Сентябрь	0,512	0,001	2,048	0,171	1,048	0,262	4,193	328,959	-217,359	47 245,149	194,77
Октябрь	0,504	0,001	2,539	0,006	1,280	0,254	6,448	344,276	1,924	3,702	0,56
Ноябрь	0,485	0,002	2,579	0,014	1,251	0,235	6,650	382,928	-3,828	14,656	1,01
Декабрь	0,548	0,00017	2,465	0,00002	1,351	0,300	6,078	268,649	23,351	545,267	8,00
Итого	6,419	0,036	29,54	0,96	15,713	3,470	73,666	3 634,032	406,508	197 090,931	257,56
Среднее значение	0,535	x	2,46	x	1,309	0,289	6,139	х	x	16 424,244	21,464
	0,055	x	0,28	x	х	х	х	х	х	x	x
	0,003	x	0,08	x	х	х	х	х	х	x	x

в) Построению уравнения показательной кривой предшествует процедура линеаризации переменных, которая осуществляется путем логарифмирования обеих частей уравнения:

=> , где

Для расчетов используются данные таблицы 2.4.

Значение параметров регрессии А и В составили:

= -0,309

= 3,527

Получаем линейное уравнение:

Выполнив его потенцирование, получим:

Тесноту связи оценим через индекс корреляции :

= 0,396

Средняя ошибка аппроксимации =20,63%.

Данные расчеты свидетельствуют о том, что показательная функция чуть лучше описывает изучаемую зависимость спроса от цены, чем показательная ( почти на одном уровне, а ошибка меньше).

Таблица 2.4

Расчет параметров уравнения показательной кривой

Месяц											,%
Январь	3,804	0,122	2,415	0,002	9,185	14,470	5,830	224,666	35,134	1 234,373	13,52
Февраль	4,111	0,431	2,486	0,001	10,219	16,900	6,179	180,581	125,419	15 729,836	40,99
Март	3,465	0,000	2,641	0,032	9,150	12,006	6,973	285,951	151,249	22 876,301	34,59
Апрель	3,953	0,248	2,641	0,032	10,441	15,626	6,976	202,067	235,673	55 541,627	53,84
Май	3,124	0,109	2,689	0,052	8,400	9,759	7,230	364,471	124,029	15 383,232	25,39
Июнь	2,852	0,363	2,578	0,014	7,352	8,134	6,645	442,296	-63,996	4 095,445	16,92
Июль	2,940	0,265	2,742	0,079	8,062	8,644	7,519	415,451	136,649	18 672,881	24,75
Август	4,180	0,526	1,716	0,556	7,173	17,472	2,945	171,930	-119,930	14 383,183	230,63
Сентябрь	3,251	0,042	2,048	0,171	6,657	10,569	4,193	332,981	-221,381	49 009,360	198,37
Октябрь	3,191	0,070	2,539	0,006	8,103	10,182	6,448	347,504	-1,304	1,699	0,38
Ноябрь	3,055	0,160	2,579	0,014	7,878	9,333	6,650	382,811	-3,711	13,771	0,98
Декабрь	3,532	0,006	2,465	0,000	8,708	12,475	6,078	272,639	19,361	374,849	6,63
Итого	41,458	2,342	29,538	0,958	101,327	145,572	73,666	3 623,348	417,192	197 316,558	247,562
Среднее значение	3,455	x	2,46	x	8,444	12,131	6,139	х	x	16 443,047	20,630
	0,442	x	0,28	x	х	х	х	х	х	x	x
	0,195	x	0,08	x	х	х	х	х	х	x	x

Таблица 2.5

Расчет параметров уравнения равносторонней гиперболы

Месяц											,%
Январь	0,263	0,0010	259,800	5 915,404	68,297	0,069	67 496,04	278,137	-18,33	336,26	7,05
Февраль	0,243	0,0026	306,000	943,206	74,434	0,059	93 636,00	241,308	64,69	4 184,99	21,14
Март	0,289	0,0000	437,200	10 097,905	126,176	0,083	191 143,84	326,387	110,81	12 279,55	25,34
Апрель	0,253	0,0017	437,740	10 206,724	110,736	0,064	191 616,31	259,548	178,19	31 752,28	40,70
Май	0,320	0,0007	488,500	23 039,698	156,370	0,102	238 632,25	385,486	103,01	10 611,91	21,08
Июнь	0,351	0,0032	378,300	1 729,589	132,644	0,123	143 110,89	442,759	-64,46	4 154,89	17,03
Июль	0,340	0,0021	552,100	46 392,134	187,789	0,116	304 814,41	423,069	129,03	16 648,88	23,37
Август	0,239	0,0030	52,000	81 060,733	12,440	0,057	2 704,00	233,776	-181,78	33 042,33	349,56
Сентябрь	0,308	0,0002	111,600	50 675,262	34,328	0,095	12 454,56	362,027	-250,43	62 713,49	224,39
Октябрь	0,313	0,0004	346,200	90,028	108,493	0,098	119 854,44	372,877	-26,68	711,66	7,70
Ноябрь	0,327	0,0011	379,100	1 796,771	124,092	0,107	143 716,81	399,049	-19,95	397,97	5,26
Декабрь	0,283	0,0001	292,000	1 999,133	82,673	0,080	85 264,00	316,117	-24,12	581,61	8,25
Итого	3,529	0,016	4 040,540	233 946,590	1 218,471	1,054	1 594 443,55	4 040,540	х	177 415,80	487,63
Среднее значение	0,294	x	336,71	x	101,539	0,088	132 870,30	х	x	14 784,65	40,64
	0,0366	x	139,63	x	х	х	х	х	х	x	x
	0,0013	x	19 495,55	x	х	х	х	х	х	x	x

г) Уравнение равносторонней гиперболы линеаризуется при замене: . Тогда .

Для расчетов используем данные таблицы 2.5.

Значение параметров регрессии а и b составили:

= 1876,03

= -215,03

Получаем линейное уравнение:

Тесноту связи оценим через индекс корреляции :

= 0,492

Средняя ошибка аппроксимации = 40,64%.

Используя полученные результаты предложите возможные варианты стимулирования продаж. Дайте экономическое обоснование выбранным методам стимулирования продаж.

Задача 2. По данным таблиц 1.7 и 1.8 провести анализ эластичности продаж продукции яйцо. Используя полученные результаты, а также данные о рыночной ситуации дать рекомендации по изменению политики стимулирования покупателей с целью увеличения прибыли. Для решения задачи используйте методические рекомендации к задаче 1.

Задача 3. По данным таблицы 1.7 и 1.8, а также по данным о рыночной ситуации требуется:

а) построить уравнение зависимости спроса (у) на куриные яйца от их цены (х);

б) рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации;

в) оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции;

г) выполнить прогноз спроса на куриные яйца при прогнозном значении цены, составляющей 115% от среднего уровня;

д) оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.

Методические рекомендации

Составляем таблицу объемов продаж и цен по месяцам (табл. 2.6).

Таблица 2.6

Месяц	Объем продаж, тыс.шт.	Цена, тыс.руб.
Январь	6227,6	2,501
Февраль	5943,7	2,282
Март	5336,9	2,508
Апрель	5907,3	2,353
Май	6903,4	1,593
Июнь	6547,7	1,575
Июль	6362,9	1,883
Август	7071,4	1,983
Сентябрь	6320,4	1,959
Октябрь	6851,4	2,548
Ноябрь	6072,22	2,880
Декабрь	5509,8	3,110

а) Для расчета параметров уравнения линейной регрессии строим расчетную таблицу 2.7.

Рассчитаем значения а и b:

= -2,499

= 6260,22

Уравнение линейной регрессии примет вид:

Таким образом, с увеличением цены яиц на 1 руб. спрос на них упадет в среднем на 0,025 руб.

б) Теснота линейной связи оценивается при помощи коэффициента корреляции:

= 0,00000497

Данный расчет показывает, что 0,0005% вариации спроса объясняется вариацией фактора цены, т.е. спрос на куриные яйца практически не зависит от цены на них.

Качество модели определяет средняя ошибка аппроксимации:

Качество построенной модели оценивается как очень хорошее, т.к. допустимая ошибка аппроксимации не превышает даже 1%.

в) Оценка статистической значимости параметров регрессии проводится с помощью t-статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала каждого показателя.

Выдвигаем гипотезу о случайной природе показателей, т.е. об их незначимом отличии от нуля: .

Оценка значимости коэффициентов регрессии и корреляции с помощью t-критерия Стьюдента проводится путем сопоставления их значений с величиной случайной ошибки:

; ;

Таблица 2.7

Расчет параметров уравнения линейной регрессии

				y			xy
Январь	2,501	0,236	0,056	6 227,6	-26,96	726,84	15 575,228	6,255	6 253,97	-26,37	695,33	-0,42
Февраль	2,282	0,017	0,000	5 943,7	-310,86	96 633,94	13 563,523	5,208	6 254,52	-310,82	96 606,88	-5,23
Март	2,508	0,243	0,059	5 336,9	-917,66	842 099,88	13 384,945	6,290	6 253,95	-917,05	840 983,81	-17,18
Апрель	2,353	0,088	0,008	5 907,3	-347,26	120 589,51	13 899,877	5,537	6 254,34	-347,04	120 436,10	-5,87
Май	1,593	-0,672	0,451	6 903,4	648,84	420 993,35	10 997,116	2,538	6 256,24	647,16	418 818,26	9,37
Июнь	1,575	-0,690	0,476	6 547,7	293,14	85 931,06	10 312,628	2,481	6 256,28	291,42	84 923,70	4,45
Июль	1,883	-0,382	0,146	6 362,9	108,34	11 737,56	11 981,341	3,546	6 255,51	107,39	11 531,84	1,69
Август	1,983	-0,282	0,079	7 071,4	816,84	667 227,59	14 022,586	3,932	6 255,26	816,14	666 078,48	11,54
Сентябрь	1,959	-0,306	0,093	6 320,4	65,84	4 334,91	12 381,664	3,838	6 255,32	65,08	4 234,93	1,03
Октябрь	2,548	0,283	0,080	6 851,4	596,84	356 217,99	17 457,367	6,492	6 253,85	597,55	357 063,93	8,72
Ноябрь	2,880	0,615	0,379	6 072,2	-182,34	33 247,88	17 487,994	8,294	6 253,02	-180,80	32 689,38	-2,98
Декабрь	3,110	0,845	0,715	5 509,8	-744,76	554 667,46	17 135,478	9,672	6 252,45	-742,65	551 524,98	-13,48
Итого	27,175	х	2,542	75 054,72	0,00	3 194 407,94	168 199,746	64,082	75 054,72	0,0	3 185 587,6	-8,36
Среднее значение	2,265	x	x	6 254,56	x	x	14 016,646	5,340	х	х	x	-0,70
	0,460	x	x	515,95	x	x	х	х	х	х	x	х
	0,212	x	x	266 200,66	x	x	х	х	х	х	x	х

Случайные ошибки параметров линейной регрессии и коэффициента корреляции определяются по формулам:

Сравнивая фактическое и критическое (табличное) значения t-статистики – и – принимаем или отвергаем гипотезу .

Если < , то отклоняется, т.е. a, b, r не случайно отличаются от нуля и сформировались под влиянием систематически действующего фактора х. Если > , то гипотеза не отклоняется и признается случайная природа формирования a, b или r.

В нашей задаче примем число степеней свободы и . Тогда по таблице критических значений t-критерия Стьюдента найдем =2,2281.

Определим случайные ошибки:

= 354,01; = 2079,46; = 0,316

Тогда:

= -0,0071 < => принимается

= 3,0105 > => отклоняется

= -0,0070 < => принимается

Согласно расчетам, параметры b и r являются статистически не значимыми, природа их формирования случайна, а параметр а связан с фактором х и является статистически значимым.

Рассчитаем доверительный интервал для а и b. Для этого определим предельную ошибку для каждого показателя:

= 4633,236

= 788,772

Доверительные интервалы:

Если в границы доверительного интервала попадает ноль, т.е. нижняя граница отрицательна, а верхняя положительна, то оцениваемый параметр принимается нулевым, так как он не может одновременно принимать и положительное, и отрицательное значения.

В нашем случае анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов приводит к выводу о том, что с вероятностью параметр а, находясь в указанных границах, не принимает нулевых значений, т.е. является статистически незначимым и существенно отличен от нуля. Параметр b принимается нулевым.

г) Полученные оценки уравнения регрессии позволяют использовать его для прогноза. Если прогнозное значение цены составит: тыс. руб., тогда прогнозное значение спроса составит:

тыс. руб.

д) Ошибка прогноза составит:

= 599,619 тыс.руб.,

где

Предельная ошибка прогноза, которая в 95% случаев не будет превышена, составит:

тыс. руб.

Доверительный интервал прогноза:

тыс. руб.

Выполненный прогноз спроса является надежным, т.к. , но неточным, т.к. диапазон верхней и нижней границ доверительного интервала составляет 1,54 раза:

=1,54

Задача 4. Используя результаты решения задач 2 и 3, а также данные о рыночной ситуации предложите наиболее эффективные методы стимулирования продаж. Дайте экономическое обоснование выбранным методам.

Задача 5. По данным таблиц 1.7 и 1.8 требуется:

а) построить уравнение зависимости спроса (у) на яичный порошок от цены на него (х);

б) рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации;

в) оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции;

г) выполнить прогноз спроса на куриные яйца при прогнозном значении цены, составляющей 115% от среднего уровня;

д) оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал;

е) используя данные о рыночной ситуации выбрать методы стимулирования продаж.

Для решения задачи используйте методические рекомендации к задаче 3.

Задача 6. На основании данных табл. 2.8. требуется:

1. Найти уравнение линейной регрессии с одной независимой переменной, используя зависимость между интенсивностью вложений в рекламную деятельность и объемами продаж по соответствующим периодам прошлого года (применяя упрощенный подход расчета искомых коэффициентов уравнения).

2. Используя полученное уравнение регрессии, определить прогнозный объем продаж, если аналитики данной организации в следующем квартале планируют произвести капитальные вложения в рекламную деятельность на сумму 79 тыс.руб.

3. Составить аналитическое заключение (письменно).

Таблица 2.8

<<< < Предыдущая 1 23 / 63 4 5 6 > Следующая >>>

Соседние файлы в папке МА

#
10.04.20153.38 Mб18Задачи по МА.doc
#
10.04.201567.07 Кб16маркет.анализ конт.раб..doc