- •Загальні вимоги до підготовки і виконання лабораторних робіт
- •Основні поняття, предмет і метод курсу
- •Лабораторна робота №1 “прогнозування за показниками динаміки ряду”
- •Завдання роботи і вихідні дані
- •Загальні методичні вказівки
- •Прогнозування за середнім рівнем
- •Прогнозування на основі абсолютного приросту за останній рік, (метод від досягнутого)
- •Прогнозування за середнім абсолютним приростом
- •Прогнозування на основі темпу росту за останній рік (метод від досягнутого)
- •Прогнозування за середнім темпом росту
- •Прогнозування за темпом приросту для останнього року
- •При обчисленні зазначених статистичних показників слід використовувати вбудовані функції . Лабораторна робота №2 “прогнозування методом екстраполяції тренду”
- •Завдання роботи і вихідні дані
- •Які статистичні функції ms Excel використовуються для обчислення коефіцієнтів регресії?
- •Загальні методичні вказівки
- •Оцінка параметрів рівняння за допомогою методу найменших квадратів
- •Оцінка параметрів рівняння за допомогою пакета прикладних програм ms Excel
- •Графічні засоби отримання прогнозів
- •Прогнозування за допомогою вбудованих функцій ms Excel
- •Алгоритм прогнозування з використанням вбудованих функцій ms Excel
- •На другому етапі проведемо порівняння статистичних характеристик рівнянь, що в кінцевому рахунку дозволяють зробити остаточний вибір (табл.2).
- •Робочий лист, на якому обчислюються коефіцієнти функції регресії статистичні показники цієї функції, прогнозні значення і довірчі інтервали для них, показаний на рис. 12.
- •Побудова моделі прогнозування з використанням вбудованих функцій ms Excel
- •Висновки
- •Лабораторна робота №3 “прогнозування методом ковзного середнього”
- •Завдання роботи і вихідні дані
- •Загальні методичні вказівки
- •Алгоритм прогнозування з використанням вбудованих функцій ms Excel
- •Висновки
- •Лабораторна робота №4 “ Прогнозування сезонних явищ на основі використання індексів сезонності ”
- •Завдання роботи і вихідні дані
- •Загальні методичні вказівки
- •Алгоритм прогнозування з використанням вбудованих функцій ms Excel
- •Висновки
- •Висновки
- •Додаток 1
- •Категорія “Рекомендуется” майстера функцій
- •Синтаксис функцій, які використовуються в регресійному аналізі
- •Додаток 3
- •Додаток 5
- •Додаток 6
- •Список літератури
- •Методичні вказівки
- •50000, М. Кривий Ріг, кту, вул. Ххіі Партз’їзду, 11
Прогнозування на основі абсолютного приросту за останній рік, (метод від досягнутого)
Абсолютний приріст показника характеризує абсолютний розмір збільшення (зменшення) рівня ряду за певний проміжок часу і обчислюється як різниця між двома рівнями ряду.
Прогнозування за цим методом здійснюється так: на підставі вихідних даних визначається абсолютний приріст за останній рік (різниця між значенням за останній та попередній роки), а саме:
.
Прогнозоване значення показника через Δt років визначається за формулою:
,
де: - кількість років прогнозу.
Висновок .
Недоліками цього методу є припущення того, що показник буде змінюватися в наступні роки так, як і в останній. Не використовується інформація за попередні роки.
Прогнозування за середнім абсолютним приростом
Середній абсолютний приріст ( ) – показник, що оцінює на скільки одиниць у середньому збільшується (зменшується) рівень ряду динаміки порівняно з попереднім за одиницю часу:
.
Прогнозоване значення показника через Δt років визначається за формулою:
.
Висновок.
Цей метод в певній мірі враховує характер зміни показника, але тільки за перший і останній роки. При цьому не враховується загальна зміна показника за проміжний період часу.
Прогнозування на основі темпу росту за останній рік (метод від досягнутого)
Темп росту показує, у скільки разів рівень росту динаміки більший (менший) за інший рівень ряду. Прогнозування за цим методом здійснюється на підставі вихідних даних, за допомогою яких обчислюється темп росту значення показника за останній рік, а саме:
,
де – значення показників за попередній рік.
Прогнозоване значення показника через Δt років визначається за формулою:
.
Висновок
Недоліком цього методу є те, що не використовується інформація за попередні роки, а також припущення про те, що процес буде розвиватися, як в останній рік.
Прогнозування за середнім темпом росту
Середній темп росту ( ) – це показник, що оцінює - у скільки разів у середньому збільшується (зменшується) рівень ряду динаміки порівняно з попереднім за одиницю часу і обчислюється за формулою:
.
Прогнозоване значення показника Δt років обчислюється за формулою
Висновок
Цей метод дозволяє одержувати прогнозоване значення показника і в тому випадку, коли замість даних ряду динаміки задані останнє значення ряду динаміки і середній темп росту .
Недоліком методу є те, що він використовує тільки крайні значення ряду динаміки.
Прогнозування за темпом приросту для останнього року
Темп приросту – це показник, що характеризує, на скільки одиниць один рівень ряду динаміки більший (менший) за інший рівень:
.
Прогнозоване значення показника через Δt років обчислюється за формулою: .
При обчисленні зазначених статистичних показників слід використовувати вбудовані функції . Лабораторна робота №2 “прогнозування методом екстраполяції тренду”
Мета роботи: Набуття практичних навичок побудови економічних прогнозів методами прогнозування на основі екстраполяції тренду, які відносяться до другої групи методів екстраполяцій і ґрунтуються на виявленні основної тенденції, а саме застосуванні статистичних формул, що описують тренд (тенденції). До цієї групи методів належить метод прогнозування на основі аналізу тренду, метод експоненціального згладжування, ковзних середніх, адаптивного згладжування.