Лабораторна робота №5

ТЕМА: Табличний процесор MS Excel. Побудова лінії тренда. Засоби прогнозування даних.

МЕТА: навчитись використовувати засоби MS Excel для побудови кількісних прогнозів на наступний часовий період на основі даних за минулий часовий період.

Хід роботи

ЗАВДАННЯ 1. Прогнозування на основі лінії тренда.

Фірма зібрала статистичні дані про обсяг продажу своєї продукції в регіоні (табл.5.1). Для прийняття рішення стосовно плану випуску продукції на найближчі два роки фірмі потрібно мати кількісний прогноз. Побудувати кількісний прогноз на найближчі три роки.

Таблиця 5.1

Обсяг продажу (тис, од.)
Рік	2002	2003	2004	2005	2006	2007
Обсяг	230	290	305	320	338	356

Методичні рекомендації

Ms Excel має засоби кількісного прогнозування, які дають змогу зробити прогноз шляхом поширення (екстраполяції) даних на наступний часовий період на основі даних за минулий часовий період.

Часовий ряд - числова послідовність даних спостережень, що характеризують зміну певної величини, наприклад, певного економічного показника в часі.

Кожен елемент часового ряду називають рівнем ряду, він відповідає певному моментові часу.

Бізнесмени і підприємці завжди розпоряджаються такими часовими рядами даних, наприклад, дані про продаж за попередні дні, місяці, роки, сезонні дані. У складніших ситуаціях використовується математичне моделювання, пов'язане з вивченням залежностей багатьох чинників.

У процесі прогнозування на основі часових рядів прийнято розглядати кожен рівень ряду як суму детермінованої та випадкової компонент, причому детерміновану компоненту апроксимують функцією, що відображає закономірності зміни цього показника. Під час прогнозування методом екстраполяції головна увага приділяється визначенню тенденцій розвитку детермінованої компоненти та її екстраполяції.

У загальному вигляді часовий ряд можна подати, з урахуванням викладеного вище, у вигляді суми:

де f(t)-детермінована компонента (функція часу); є - випадкова компонента. Функцію f(t) називають трендом. Тренд відображає вплив чинників, що визначають тривалу зміну показника в часі.

Використовуючи метод екстраполяції на практиці, насамперед, потрібно оцінити детерміновану компоненту, яка характеризує тренд.

Статистичний метод, за допомогою якого можна визначити аналітичну функціональну залежність, що найкраще характеризує дані спостережень (часові ряди), називають регресією. Ця аналітична залежність використовується з метою прогнозування шляхом екстраполяції даних (поширення цієї залежності на наступні проміжки часу). Такий метод потребує значних обчислень. Але на сьогодні є потужні обчислювальні комп'ютерні системи: електронні таблиці, наприклад Ms Excel, що дають змогу дуже швидко виконувати ці обчислення.

У MS Excel лінію рівняння регресії називають лінією тренда. Вона вказує тенденцію зміни даних, її застосовують для складання прогнозів.

Лінію тренда будують на основі пласкої діаграми. Щоб побудувати лінію тренда, можна використовувати один із п'яти типів апроксимації:

1) лінійна

де т — тангенс кута нахилу прямої, b — ордината точки перетину прямої з віссю ординат;

2) логарифмічна

де с,b— сталі;

3) поліноміальна

Де с₆,...,с₁ — сталі;

4) степенева

де с, b — сталі;

5) експоненціальна

де с,b — сталі;

6) лінійна фільтрація — кожна точка даних на лінії тренда будується на основі середнього вказаної кількості точок даних (періодів). Чим більша кількість періодів встановлюється, тим більш гладкою, але менш точною, стає лінія тренда.

На діаграмі можна виділити будь-який ряд даних і додати до нього лінію тренда. Коли додавати її до ряду даних, вона зв'язується з ним, і тому під час зміни значень у ряді даних лінія тренда автоматично перераховується і оновлюється на діаграмі.

Крім того, користувачеві надається можливість обирати точку, в якій лінія тренда перетинає вісь ординат, відображення на діаграмі рівняння регресії та величини достовірності апроксимації.

У Ms Excel, побудувавши гістограму часового ряду, з контекстного меню рядів даних можна побудувати лінію тренда безпосередньо на гістограмі й відобразити на ній рівняння регресії, вказавши достовірність апроксимації, а потім виконати за допомогою лінії тренда графічне зображення прогнозованих даних.

Алгоритм розв'язання

1. У своїй папці Excel створіть документ — документ MS Excel, дайте йому ім'я Лаб_2.

2. Назвіть один із робочих аркушів книги Лінія тренда.

3. У комірках цього робочого аркуша створіть зміст (Таблиця 5.1).

4. Виділіть дані в комірках і побудуйте діаграму — гістограму.

5. Активізуйте діаграму, відкрийте контекстне меню ряду даних і клацніть на команди Добавить линию тренда (або меню Диаграмма-Добавить линию тренда). На екрані з'явиться діалогове вікно Линия тренда,

6. На вкладці Тип діалогового вікна Линия тренда оберіть тип лінії тренда. За замовчуванням активним є тип Линейная. Оберіть тип Логарифмическая.

7. На вкладці Параметри діалогового вікна Линия тренда встановіть параметри лінії тренда. В групі Прогноз можна вказати число періодів, на які лінія тренда або складає прогноз (уперед), або визначає історію процесу (назад). Задайте вперед на три періоди (роки у цьому прикладі). Натисніть на кнопку ОК. Якщо встановлено прапорець у віконці Показывать уравнение на диаграмме, то рівняння лінії тренда відображатиметься на діаграмі. При встановленому прапорці у віконці Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^{^}2) на діаграмі відображатиметься величина достовірності апроксимації статистичних даних рівнянням регресії: чим ближче R^{^}2 до 1, тим ліпше апроксимуються дані. Якщо ця величина перебуває в межах від 0,9 до 1, то лінію тренда можна використовувати для прогнозування.

8. На діаграмі буде відображена лінія тренда, що відповідає обраному типу лінії тренда. Щоб змінити вигляд лінії (колір, товщину, стиль), потрібно відкрити її контекстне меню і в діалоговому вікні Формат линии тренда—>вкладка Вид обрати необхідні параметри. Як бачимо, слід обирати такий тип лінії тренда, щоб значення величини R^2 перебувало в межах від 0,9 до 1. Отже, обраний тип Логарифмическая линия тренда дуже добре апроксимує задані статистичні дані (R^2=).

Значення Вперед на 4 периода полягає в створенні прогнозних даних наперед на 2008, 2009, 2010 і 2011 pp. Якщо задати Назад на 3 периода, це означало б визначення історії процесу продажу у 1999, 2000 і 2001 pp., що у цій задачі не потрібно.

9. Нанесіть на діаграмі проміжні лінії сітки і зніміть з діаграми значення обсягу продажу на наступні три роки. Внесіть дані в таблицю.

ЗАВДАННЯ 2. Прогнозування із застосуванням вбудованих функцій прогнозування. Застосувати вбудовані функції прогнозування з метою складання кількісного прогнозу до наведеного у завданні 1 прикладу.