Порядок выполнения контрольной работы с использованием программы mo Excel 2003

При выборе стратегии развития организации на период упреждения прогноза необходимо определить тенденции изменения показателей, которые путем экстраполирования позволят оценить доверительные интервалы изменения прогнозных данных. Для этого по имеющейся информации за прошлые периоды осуществляем, используя программу Excel, следующие операции:

1. В первый столбец (А) заносим периоды, его можно заполнить с помощью автозаполнения (см. примечание 1).

1. Во второй столбец (В) заносим фактические параметры.

2. Встаем на пустую ячейку. Строим график с помощью мастера диаграмм, его кнопку можно найти на панели инструментов.

Шаг 1. В закладке «Стандартные» выбираем «Тип» график.

Шаг 2. В закладке «Диапазон данных» в поле «Диапазон» нажимаем кнопку с правой стороны поля, выделяем соответствующий столбец (второй столбец) и нажимаем ту же самую кнопку.

В закладке «Ряд» в поле «Имя» записываем название линии.

Шаг 3. В закладке заголовки заполняем поля ввода, которые там предложены. Так же можно заполнить поля ввода в других предложенных закладках в соответствии с вашими требованиями.

Шаг 4. Выбираем место, где будем строить график.

3. Правой кнопкой мыши выделяем построенную линию. В выданном меню выбираем пункт «Добавить линию тренда». В новом меню «Линия тренда» в закладке «Тип» можно выбрать одну из функций, которой мы хотим аппроксимировать наш график. В закладке «Параметры» выбираем пункты «Показать уравнение на диаграмме» и «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R²)». В некоторых литературных источниках R² называют коэффициентом детерминации.

4. Для выбора математической модели тренда, наилучшим образом отражающей исследуемую зависимость между показателями, необходимо построить несколько моделей (см. рис. 8–12) и выбрать зависимость с наибольшим значением R² (в нашем случае это рис. 11 «Степенная модель»).

5. Делаем прогноз и строим доверительный интервал.

Прогноз должен сопровождаться двусторонними границами, в которых с достаточной степенью уверенности следует ожидать появления прогнозируемого показателя. Эти границы задаются с помощью доверительного интервала. Доверительный интервал – это интервал (содержащий сам прогноз), в котором с определенной степенью уверенности можно ожидать появления фактического значения прогнозируемой переменной.

6. Используя правую кнопку мыши, выделяем аппроксимирующую линию. Выбираем пункт меню «Формат линии тренда», в котором выбираем закладку «Параметры», и задаем число периодов прогноза.

7. В третий столбец запишем Y(расчетн.). Для этого воспользуемся функцией, которую получили в предыдущем пункте, но запишем ее на языке Excel. После чего растянем данную ячейку на соответствующее число периодов прогноза (см. примечание 2).

8. Считаем стандартную ошибку уравнения

где n – число периодов без прогноза.

В Excel сначала вычисляем числитель

а) =(B2-C2)^2, растягиваем на соответствующее число периодов (без прогноза);

б) вычисляем сумму данного столбца с помощью встроенной функции СУММ, кнопку которой можно найти на панели инструментов. Данная ячейка заполнится следующим образом: =СУММ(D2:D15);

в) вычисляем саму ошибку =($D$16/($E$18-2))^(1/2).

9. Вычисляем стандартную ошибку прогноза

.

Для вычисления периода прогноза сделаем отчет от последнего года (n), тогда, если период упреждения прогноза равен t, в последнем уравнении значение необходимо заменить на(такую процедуру преобразования переменной «время» назовемстандартным прогностическим преобразованием). После небольших преобразований получаем следующую формулу:

здесь n – число периодов с прогнозом.

В Excel

а) задаем столбец t (тау), где t =1 для первого периода прогноза (в нашем случае это 15-й период, соответственно t = 2 для 16-го периода и т.д. и t = 0 для 14-го периода и т.д.). Доверительный интервал симметричен относительно , поэтому для значений значение t должно полагаться равным – (n – 1 + t);

б) считаем столбец t²: =A2^2, растягиваем на соответствующее число периодов (с прогнозом) и суммируем =СУММ(G2:G19);

в) считаем : =(F2+($E$17-1)/2)^2 и растягиваем на соответствующее число периодов (с прогнозом);

г) определяем Sy_Расч+t : =$E$20*(1+(1/$E$19)+H2/($G$20-$A$20/$E$19))^(1/2).

10. Считаем верхнюю и нижнюю границу доверительного интервала с коэффициентом доверия 0.95:

а) верхняя граница Y(расчетн)+2*Sy_Расч+t : = C2+2*I2 и растягиваем на соответствующее число периодов (с прогнозом);

б) нижняя граница Y(расчетн)-2* Sy_Расч+t : = C2-2*I2 и растягиваем на соответствующее число периодов (с прогнозом).

11. Достраиваем график:

а) выделяем график, нажимаем правую кнопку мыши и выбираем пункт меню «Исходные данные», добавляем два ряда, переименовываем их в поле «Имя». Заполняем поле «Значения» соответствующими значениями столбцов «Верхний предел» и «Нижний предел»;

б) удаляем ненужные точки и линии до начального момента прогнозирования: выделяем по очереди ненужные точки, нажимаем правую кнопку мыши и выбираем пункт меню «Формат точки данных» и выбираем линию «отсутствует», маркер «отсутствует».

12. Аналогично строится доверительный интервал для других зависимостей, так как рыночная ситуация меняется, а при разных зависимостях возможны резко отличающиеся друг от друга размеры достигаемых показателей, т.е. для каждой области возможных значений необходимо разрабатывать соответствующие стратегии. Стратегический менеджмент предполагает сохранение организаций в различных ситуациях.

Примечание:

1. Автозаполнение:

1. для этого нужно заполнить первую ячейку необходимым значением;

2. встать мышкой на правый нижний уголок данной ячейки, нажать левую кнопку мыши, нажать «Ctrl», после чего указатель мыши примет значок +⁺;

3. выделить соответствующее число ячеек;

4. отпустить все кнопки.

2) Растягивание:

1. для этого нужно заполнить первую ячейку необходимой формулой, учитывая необходимость абсолютных и относительных адресов;

абсолютный адрес – это адрес, который не меняется при растягивании.

(Пример: $A$1 – абсолютные и A, и 1;

$A1 – абсолютная A и относительная 1;

A$1 - относительная A и абсолютная 1;

A1 – относительные и A, и 1).

2. встать мышкой на правый нижний уголок данной ячейка, после чего указатель мыши примет значок +, нажать левую кнопку мыши;

3. выделить соответствующее число ячеек;

4. отпустить кнопку мыши.

Построение графиков показано на рисунках 1-5.

Таблица 1

t	Y (факт. ислед. показ-ль)	Y(расчет)	Y(факт.) – Y (расчет.)^2	Tay (τ)	t2	Tay+(n+p-1)/2)^2	Sy (расчет+тау)	Верхняя граница	Нижняя граница
1	300	340,4026	1632,370087	0	1	72,25	23,3195525	387,041705	293,763495
2	348	347,1652	0,69689104	-1	4	56,25	22,9977031	393,1606062	301,1697938
3	387	353,9278	1093,770413	-2	9	42,25	22,71234389	399,3524878	308,5031122
4	354	360,6904	44,76145216	-3	16	30,25	22,46486544	405,6201309	315,7606691
5	375	367,453	56,957209	-4	25	20,25	22,25653143	411,9660629	322,9399371
6	396	374,2156	474,5600834	-5	36	12,25	22,0884495	418,392499	330,038701
7	405	380,9782	577,0468752	-6	49	6,25	21,96154385	424,9012877	337,0551123
8	387	387,7408	0,54878464	-6	64	6,25	21,96154385	431,6638877	343,8177123
9	376	394,5034	342,3758116	-5	81	12,25	22,0884495	438,680299	350,326501
10	392	401,266	85,858756	-4	100	20,25	22,25653143	445,7790629	356,7529371
11	406	408,0286	4,11521796	-3	121	30,25	22,46486544	452,9583309	363,0988691
12	385	414,7912	887,5155974	-2	144	42,25	22,71234389	460,2158878	369,3665122
13	429	421,5538	55,44589444	-1	169	56,25	22,9977031	467,5492062	375,5583938
14	441	428,3164	160,873709	0	196	72,25	23,3195525	474,955505	381,677295
15	–	435,079	5416,896781	1	225	90,25	23,67640401	482,431808	387,726192
16	–	441,8416	–	2	256	110,25	24,06670071	489,9750014	393,7081986
17	–	448,6042	–	3	289	132,25	24,48884351	497,581887	399,626513
18	–	455,3668	–	4	324	156,25	24,94121543	505,2492309	405,4843691
St 171	Линейная модель		–	–	2109 (сумма)	–	–	–	–

Определение доверительного интервала для линейной модели

Примечание.n(без прогнозов) = 14;n(с прогнозом) = 18;Sr=21,2463659

Рис. 1. Линейная модель

Таблица 2

Определение доверительного интервала для логарифмической модели

t	Y(факт. ислед. показ-ль)	Y(расчет)	Y(факт.) Y (расчет.)^2	Tay (τ)	t2	Tay+(n+p-1)/2)^2	Sy (расчет+тау)	Верхняя граница	Нижняя граница
1	300	314,18	201,0724	0	1	72,25	19,97141466	354,1228293	274,2371707
2	348	341,2120	46,07630736	-1	4	56,25	19,69577525	380,6035974	301,8204964
3	387	357,0248	898,5137753	-2	9	42,25	19,45138689	395,9275544	318,1220069
4	354	368,2441	202,8942079	-3	16	30,25	19,23944051	406,7229748	329,7652128
5	375	376,9465	3,78874214	-4	25	20,25	19,06101835	415,0685059	338,8244324
6	396	384,0568	142,6393684	-5	36	12,25	18,91706902	421,8909656	346,2226895
7	405	390,0685	222,948202	-6	49	6,25	18,80838403	427,685318	352,4517818
8	387	395,2761	68,49450462	-6	64	6,25	18,80838403	432,8929087	357,6593726
9	376	399,8696	569,7559563	-5	81	12,25	18,91706902	437,7036993	362,0354233
10	392	403,9785	143,4848466	-4	100	20,25	19,06101835	442,1005527	365,8564793
11	406	407,6955	2,87478042	-3	121	30,25	19,23944051	446,1743988	369,2166367
12	385	411,0889	680,6293693	-2	144	42,25	19,45138689	449,9916482	372,1861007
13	429	414,2105	218,7304937	-1	169	56,25	19,69577525	453,6020105	374,8189095
14	441	417,1006	571,1814734	0	196	72,25	19,97141466	457,0434261	377,1577675
15	–	419,7912	3973,084427	1	225	90,25	20,27703071	460,3453112	379,2371884
16	–	422,3082	–	2	256	110,25	20,61129	463,5307676	381,0856076
17	–	424,6725	–	3	289	132,25	20,97282305	466,6181333	382,7268411
18	–	426,9016	–	4	324	156,25	21,36024504	469,6220983	384,1811181
St 171	Логарифмическая модель			–	2109 (сумма)	–	–	–	–

Примечание. n(без прогнозов) = 14;n(с прогнозом) = 18;Sr=18,1958888.

Рис. 2. Логарифмическая модель

Таблица 3

Определение доверительного интервала для полиномиальной модели

t	Y(факт. ислед. показ-ль)	Y(расчет)	Y(факт.) – Y (расчет.)^2	Tay (τ)	t2	Tay+(n+p-1)/2)^2	Sy (расчет+тау)	Верхняя граница	Нижняя граница
1	300	331,848	1014,295104	0	1	72,25	22,63099742	377,1099948	286,5860052
2	348	342,5580	29,615364	-1	4	56,25	22,31865125	387,1953025	297,9206975
3	387	352,6100	1182,6721	-2	9	42,25	22,04171782	396,6934356	308,5265644
4	354	362,0040	64,064016	-3	16	30,25	21,80154666	405,6070933	318,4009067
5	375	370,7400	18,1476	-4	25	20,25	21,59936411	413,9387282	327,5412718
6	396	378,8180	295,221124	-5	36	12,25	21,43624512	421,6904902	335,9455098
7	405	386,2380	352,012644	-6	49	6,25	21,31308661	428,8641732	343,6118268
8	387	393,0000	36	-6	64	6,25	21,31308661	435,6261732	350,3738268
9	376	399,1040	533,794816	-5	81	12,25	21,43624512	441,9764902	356,2315098
10	392	404,5500	157,5025	-4	100	20,25	21,59936411	447,7487282	361,3512718
11	406	409,3380	11,142244	-3	121	30,25	21,80154666	452,9410933	365,7349067
12	385	413,4680	810,427024	-2	144	42,25	22,04171782	457,5514356	369,3845644
13	429	416,9400	145,4436	-1	169	56,25	22,31865125	461,5773025	372,3026975
14	441	419,7540	451,392516	0	196	72,25	22,63099742	465,0159948	374,4920052
15	–	421,9100	5101,730652	1	225	90,25	22,9773122	467,8646244	375,9553756
16	–	423,4080	–	2	256	110,25	23,35608462	470,1201692	376,6958308
17	–	424,2480	–	3	289	132,25	23,76576284	471,7795257	376,7164743
18	–	424,4300	–	4	324	156,25	24,2047776	472,8395552	376,0204448
St 171	Полиномиальная модель			–	2109 (сумма)	–	–	–	–

Примечание. n(без прогнозов) = 14;n(с прогнозом) = 18;Sr=20,619026

Рис. 3. Полиноминальная модель

Таблица 4

Определение доверительного интервала для степенной модели

t	Y(факт. ислед. показ-ль)	Y(расчет)	Y(факт.) – Y (расчет.)^2	Tay (τ)	t2	Tay+(n+p-1)/2)^2	Sy (расчет+тау)	Верхняя граница	Нижняя граница
1	300	315,75	248,0625	0	1	72,25	20,22443843	356,1988769	275,3011231
2	348	340,0584	63,06824367	-1	4	56,25	19,94530686	379,949062	300,1678346
3	387	355,1365	1015,281421	-2	9	42,25	19,69782227	394,5321635	315,7408745
4	354	366,2383	149,7763763	-3	16	30,25	19,48319069	405,2046973	327,2719345
5	375	375,0880	0,007740881	-4	25	20,25	19,30250804	413,6929984	336,4829662
6	396	382,4772	182,8663185	-5	36	12,25	19,15673497	420,7906626	344,1637227
7	405	388,8381	261,2059361	-6	49	6,25	19,04667302	426,9314793	350,7447872
8	387	394,4337	55,25954891	-6	64	6,25	19,04667302	432,5270227	356,3403306
9	376	399,4361	549,2505685	-5	81	12,25	19,15673497	437,7495654	361,1226255
10	392	403,9646	143,1527728	-4	100	20,25	19,30250804	442,5696629	365,3596307
11	406	408,1054	4,432848433	-3	121	30,25	19,48319069	447,0718144	369,1390517
12	385	411,9227	724,8331587	-2	144	42,25	19,69782227	451,3183702	372,5270811
13	429	415,4658	183,1740969	-1	169	56,25	19,94530686	455,3564312	375,5752037
14	441	418,7734	494,0229888	0	196	72,25	20,22443843	459,2222489	378,3244952
15		421,8763	4074,39452	1	225	90,25	20,53392642	462,9441485	380,8084428
16		424,7997		2	256	110,25	20,87242055	466,5445372	383,054855
17		427,5643		3	289	132,25	21,23853396	470,0413263	385,0871904
18		430,1872		4	324	156,25	21,63086431	473,4489616	386,9255043
St 171	Степенная модель				2109 (сумма)

Примечание. n(без прогнозов) = 14;n(с прогнозом) = 18;Sr=18,426418

Рис. 4. Степенная модель

Таблица 5

Определение доверительного интервала для экспоненциальной модели

t	Y(факт. ислед. показ-ль)	Y(расчет)	Y(факт.) – Y (расчет.)^2	Tay (τ)	t2	Tay+(n+p-1)/2)^2	Sy (расчет+тау)	Верхняя граница	Нижняя граница
1	300	340,2735	1621,958626	0	1	72,25	23,61080743	387,4951623	293,0519326
2	348	346,4886	2,284405508	-1	4	56,25	23,28493822	393,0584515	299,9186986
3	387	352,8171	1168,46937	-2	9	42,25	22,99601495	398,8091487	306,8250889
4	354	359,2613	27,68077355	-3	16	30,25	22,74544556	404,7521432	313,770361
5	375	365,8231	84,21574673	-4	25	20,25	22,53450952	410,8921052	320,7540672
6	396	372,5048	552,0257904	-5	36	12,25	22,36432828	417,2334275	327,7761143
7	405	379,3085	660,0534182	-6	49	6,25	22,23583762	423,7801705	334,83682
8	387	386,2365	0,582950309	-6	64	6,25	22,23583762	430,7081634	341,7648129
9	376	393,2910	298,9793562	-5	81	12,25	22,36432828	438,0196761	348,562363
10	392	400,4744	71,81546323	-4	100	20,25	22,53450952	445,5434195	355,4053814
11	406	407,7890	3,200465199	-3	121	30,25	22,74544556	453,2798755	362,2980933
12	385	415,2372	914,286313	-2	144	42,25	22,99601495	461,2291976	369,2451378
13	429	422,8214	38,17521363	-1	169	56,25	23,28493822	469,3912671	376,2515142
14	441	430,5441	109,3250536	0	196	72,25	23,61080743	477,7657527	383,322523
15		438,4079	5553,052945	1	225	90,25	23,97211592	486,3521713	390,4637076
16		446,4154		2	256	110,25	24,36728732	495,1499464	397,6807972
17		454,5691		3	289	132,25	24,79470257	504,1584634	404,9796532
18		462,8717		4	324	156,25	25,2527245	513,3771192	412,3662212
St 171	Экспоненциальная модель				2109 (сумма)

Примечание. n(без прогнозов) = 14;n(с прогнозом) = 18;Sr=21,5117273

Рис. 5. Экспоненциальная модель

Процедура экстраполяции тенденций предполагает выбор трендовых моделей прогнозирования и формы кривой, наиболее близко описывающей ряд эмпирических данных.

Темы эссе по планированию и прогнозированию в условиях рынка

1. Обоснуйте позицию исследователей, утверждающих, что программно-целевое планирование является наиболее адекватной формой планирования в условиях смешанной экономики. Приведите примеры целевых комплексных программ, реализуемых в современной экономике России.

2. Почему в современной экономике такое внимание уделяется рискам? С чем, по Вашему мнению, это связано?

3. Оцените по результатам принимаемых планов проводимую сегодня Правительством РФ социальную политику. Как сказались на Вас, Ваших близких и знакомых достигнутый уровень социальной политики и существующий уровень социальной защиты со стороны государства и бизнеса?

4. Что представляет собой политика занятости в узком и широком смыслах? Каковы цели и прогнозы развития она реализует? Как Вы охарактеризуете самозанятость населения и какие ее формы Вам известны?

5. Дайте понятие системы планирования и прогнозирования НТП на уровне государства и частного бизнеса и раскройте сущность и субъекты каждой стадии указанного процесса.

6. В экономической среде бытует выражение: "план – это компромисс интересов". Компромисс чьих интересов, по Вашему мнению, представлен в плане развития национальной экономики? Кто и посредством какого механизма определяет направления и тенденции общественного воспроизводства?

7. Определите понятие и охарактеризуйте состав и структуру экономического потенциала общества. Что дает нам анализ его структуры в определении условий и предпосылок воспроизводства на макроуровне? Как этот анализ связан с системой прогнозирования и планирования воспроизводства на уровне трех макроэкономических субъектов хозяйствования?

8. Каково влияние регионального и межрегионального разделения труда на развитие планомерного характера развития регионов? Как сказывается на данном процессе развитие международной специализации и кооперации регионов? Приведите примеры из российской действительности.

9. В экономике природопользования используется такое понятие, как "природно-продуктовая вертикаль" (цепочка). С какой целью ее вводят в данный раздел экономического знания и как ее можно использовать в процессе прогнозирования и планирования на различных уровнях?

10. Основная цель государственного прогнозирования и планирования в сфере внешнеэкономических отношений – защита национальной экономики, национальных производителей и потребителей. Можно ли по структуре совокупного потребительского спроса сказать, что в современной России эта цель достигается?

11. Может ли фирма использовать в планировании своей деятельности прогнозы, вырабатываемые на основе интуиции руководителя или эксперта? Все ли можно предусмотреть в деятельности фирмы на основе использования математических методов прогнозирования и моделирования?

12. Чем отличается процесс прогнозирования и планирования сбыта продукции у предприятий, выпускающих готовый продукт на рынок, поставляющих свою продукцию ТНК или включенных в целевую государственную или региональную программы развития?

13. Что понимается под стратегическими альтернативами? На каком этапе планирования деятельности предприятия (организации) они рассматриваются? Имеются ли они в планировании процесса производства фирм, участвующих в государственных программах, выполняющих госзаказ и действующих в рамках производственно-сбытовой кооперации ТНК?

14. Что представляет собой бизнес-планирование предприятия (организации) и какова цель составления бизнес-плана на предприятии (в организации)? Какова цель его создания, для кого и для чего он создается?

15. Какие формы внутрифирменного планирования и прогнозирования используются частными фирмами?

16. Из каких этапов (стадий) состоит процесс планирования на микроуровне? Нужен ли контроль и корректировка плановых заданий в процессе выполнения плана?

17. Каковы формы и виды планирования и прогнозирования деятельности предприятия, работающего на неизвестный рынок и не участвующего в программах развития государства и других компаний?

18. Что такое "провалы рынка" в отношении планирования и прогнозирования развития производства, которое в своей основе опирается на природопользование, а своим результатом (результатом производства чего-либо и загрязнением Природы как в самом процессе производства, так и в процессе потребления произведенного) увеличивает загрязнение окружающей среды и уничтожение Природы?

19. Что дает регионам развитие программно-целевого планирования на государственном уровне? Может ли этот метод планирования использоваться региональным уровнем управления? Если ответ положительный, то объясните, что для этого необходимо; если отрицательный – то аргументируйте свою точку зрения

20. Что понимается под человеческим капиталом и какая роль отводится условиям его развития в прогнозах и планах общественного воспроизводства? Что следует понимать под воспроизводством человеческого капитала? Кому он принадлежит и кто участвует в его воспроизводстве?