Реферат: Методические указания к выполнению индивидуального задания по курсу "Прогнозирование емкости и конъюнктуры рынка"

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ


ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

"МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕКСТИЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. А.Н.КОСЫГИНА"

_____________________________________________________________


Для студентов

группы № 46 ФЭМ

дневной формы обучения


МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ


к выполнению индивидуального задания по курсу

"Прогнозирование емкости и конъюнктуры рынка"


Москва 2008

СОДЕРЖАНИЕ


Введение 3

1 Указания к оформлению работы 4

1.1 Общие указания 4

1.2 Указания к оформлению рисунков 5

1.3 Указания к оформлению таблиц 6

1.4 Указания к оформлению формул и уравнений 8

2 Указания к выполнению Задания № 1 "Прогнозирование на ос–

нове стационарного временного ряда" 9

2.1 Базовые понятия при прогнозировании на основе стационар–

ного временного ряда 9

2.2 Организация выполнения Задания № 1 "Прогнозирование на ос–

нове стационарного временного ряда" 10

2.3 Варианты данных для Задания № 1 10

3 Указания к выполнению Заданию №2 "Прогнозирование на

основе тренда" временного ряда ………………………………12

3.1 Базовые понятия при прогнозировании на основе тренда

временного ряда 12

3.2 Организация выполнения Задания № 2 "Прогнозирование на

основе тренда временного ряда" 13

3.3 Варианты данных для Задания №2 15

4 Указания к выполнению Заданию № 3 "Прогнозирование на

основе сезонного цикла временного ряда" 16

4.1 Базовые понятия при прогнозировании на основе сезонного

цикла временного ряда 16

4.2 Организация выполнения Задания № 3 "Прогнозирование на

основе сезонного цикла временного ряда" 16

4.3 Варианты данных для Задания № 3 17

5 Указания к выполнению Заданию №4 "Прогнозирование с

помощью метода экспоненциального сглаживания" 18

5.1 Базовые понятия при прогнозировании с помощью метода

экспоненциального сглаживания 18

5.2 Организация выполнения Задания № 4 "Прогнозирование с

помощью метода экспоненциального сглаживания" 19

5.3 Варианты данных для Задания № 4 20

6 Список использованных источников 21

7 Приложение А 22





ВВЕДЕНИЕ

Методические указания предназначены студентам дневной формы обучения на факультете экономики и менеджмента Московского государственного текстильного университета им. А.Н.Косыгина для выполнения индивидуального задания по курсу “Основы прогнозирования емкости и конъюнктуры рынка” в соответствии с требованиями образовательного стандарта Министерства образования РФ.

Методические указания определяют требования, которые необходимо соблюдать при проведении расчетов по четырем заданиям и оформлении работы. Каждое Задание предусматривает получение прогнозных оценок: либо на основе стационарного временного ряда (не содержащего тенденцию), либо на основе временного ряда, содержащего тренд, либо на основе временного ряда, содержащего сезонную составляющую, либо на основе метода экспоненциального сглаживания.

В конце каждого раздела Методических указаний приведены варианты индивидуальных заданий. Номер варианта выдает преподаватель. Он один на все Задания.

Использование Методических указаний позволит студентам:

закрепить основные теоретические положения курса “Основы прогнозирования емкости и конъюнктуры рынка”;

приобрести навыки построения графиков временных рядов, визуального их анализа и получения выводов о наличии или отсутствии в конкретном временном ряде тенденции и ее форме;

отработать практику решения конкретных типов задач по прогнозированию;

правильно оформить результаты своей работы.

Основой для выполнения индивидуального задания являются материалы лекций по курсу “Основы прогнозирования емкости и конъюнктуры рынка”, учебного пособия "Основы прогнозирования емкости и конъюнктуры рынка" [1], и учебная литература по курсу Статистика (в первую очередь главы по анализу временных рядов (рядов динамики)) [2,3,4]. Необходимая дополнительная информация может быть получена из литературных источников по математической статистике, теории вероятности, прогнозированию [5,6,7].

При проведении расчетов студент должен внимательно прочитать указания, повторить, при необходимости, соответствующий раздел учебного пособия "Основы прогнозирования емкости и конъюнктуры рынка" [1], решить самостоятельно как разобранные в пособии задачи, так и рекомендуемые для решения, ответить на вопросы, приведенные в конце каждой темы. Для лучшего закрепления практики расчетов по прогнозированию целесообразно проводить дополнительные расчеты на основе данных из собственной практической деятельности с последующей консультацией с преподавателем.


1 Указания к оформлению работы


1.1 Общие указания


1.1.1 Работа по выполнению Индивидуального задания по курсу "Прогнозирование емкости и конъюнктуры рынка" оформляется в соответствии с требованием ГОСТ 7.32–2001 "Отчет о научной работе. Структура и правило оформления" [8].

1.1.2 Обязательными структурными элементами работы являются:

- титульный лист, оформление которого приведено в приложении [приложение А];

- содержание, оформление которого показано на странице 2;

- список использованных источников. Источники располагаются в списке в порядке применения их в работе. Ссылки в тексте на источники заключаются в квадратные скобки. Например: [21].

1.1.3 Текст работы должен быть набран с помощью Word (формат файла *.doc или *rtf), шрифтом Times New Roman, на одной стороне листа белой бумаги формата А4 через полтора интервала, с использованием кегля 14. Абзац отступа равен 12,5 мм.

1.1.4 На листе текст работы печатается с соблюдением следующих размеров полей: правое – 10мм, верхнее – 20 мм, левое и нижнее – 20 мм и выравниваются по ширине листа.

1.1.5 Сокращение русских слов и словосочетаний производится либо по ГОСТ 7.12, либо по Русскому орфографическому словарю [9].

1.1.6. Работа делится на разделы (названия заданий), подразделы, пункты? которые нумеруются арабскими цифрами и начинаются с абзацного отступа. В конце номера раздела, подраздела, пункта точка не ставится. Например:

1

1.1

1.1.1 и т.д.

1.1.7 Разделы, подразделы должны иметь заголовки, которые печатаются с абзацного отступа с прописной буквы без точки в конце и подчеркивания. Например:

1 Указания к оформлению работы

1.1 Общие указания


1.1.8 Каждый раздел должен начинаться нового листа.

1.1.9 Страницы работы нумеруются арабскими цифрами. Номер страницы проставляют в центре нижней части листа без точки. Титульный лист включается в общую нумерацию страниц работы, но номер страницы (первый) на нем не проставляется.

1.1.10 Работа сдается преподавателю в сброшюрованном виде и должна быть подписана студентом.


^ 1.2 Указания к оформлению рисунков


1.2.1 Рисунки – иллюстрации (чертежи, графики, схемы, диаграммы и т.д.) располагаются в работе непосредственно после текста, в котором они упоминаются впервые, или на следующей странице. Они могут быть черными или цветными и выполнены либо с помощью компьютера, либо вручную.

1.2.2 Рисунки в работе обозначаются словом "Рисунок", который располагается под рисунком по середине строки. Все рисунки нумеруются арабскими цифрами. Нумерация может быть либо сквозной по всей работе (Рисунок 1, Рисунок 2 и т.д.), либо в пределах раздела (Рисунок 1.1, Рисунок 1.2 и т.д.). Рисунок может иметь наименование, которое отделяется от слова "Рисунок" дефисом. Например:



Рисунок 1.1 – Квартальная выручка от продажи.


1.2.3 При ссылке на рисунок следует писать, например, "…в соответствии с рисунком 1.1" и т.п.

1.2.4 При осуществлении прогнозирования ведущую роль выполняет графический метод, поскольку он позволяет визуально (зрительно) оценить наличие или отсутствие во временном ряде тенденции. Чтобы реализовать в полном объеме возможности графического метода при анализе временного ряда необходимо выполнение ряда условий. Например:

а) поле графика (графического образа временного ряда) должно иметь определенную пропорцию. Так ось ординат (ось^ У) должна соотноситься с осью абсцисс (ось


^ 3 Указания к выполнения Задания № 2 "Прогнозирование на основе тренда временного ряда"


3.1 Базовые понятия при прогнозировании на основе тренда временного ряда


3.1.1 Перед тем как приступить к выполнению Задания №2 целесообразно повторить, в первую очередь, материалы подразделов 1.1, 2.1, 2.2, раздела 3 Учебного пособия [1].

3.1.2 Центральным понятием, из используемых при выполнении Задания №2, является понятие тенденция. Тенденция – это развитие в среднем экономического показателя во времени. Она бывает трех видов: тенденция среднего уровня (тенденция в среднем), тенденция дисперсии, тенденция автокорреляции. В свою очередь тенденция среднего уровня (тенденция в среднем) может быть выражена либо в виде тренда, либо в виде сезонного цикла, либо в виде циклической составляющей. В Задании №2 прогнозирование реализуется на основе тренда.

3.1.3 Тренд отражает изменение данных временного ряда в среднем (т.е. изменение среднего значения временного ряда во времени). Это обусловлено тем, что временной ряд есть динамический ряд. В этом временной ряд отличается от вариационного ряда, который является стационарным рядом. В нем все данные отнесены к одному моменту времени, поэтому и средняя величина ряда является постоянной величиной.

3.1.4 С учетом отмеченного тренд, как средняя величина, проходит между уровнями временного ряда. Если параметры тренда неправильно рассчитаны, то линия тренда уйдет за пределы графика. На рисунке 3.1 показан график временного ряда и его линейный тренд: сплошной линией показан тренд, параметры которого рассчитаны правильно, пунктирной линией показан тренд, параметры которого рассчитаны неправильно.





Рисунок 3.1


3.1.5 Оценить наличие тренда во временном ряде можно либо с помощью визуального анализа ряда, либо с помощью сглаженного временного ряда, либо с помощью аналитических методов, например, метода Фостера–Стюарта, коэффициента Кендэла. Сглаживание временного ряда позволяет снизить колеблемость ряда вокруг тренда, что позволит при визуальном анализе более зримо почувствовать наличие или отсутствие тренда. Сглаживание ряда можно проводить более одного раза.

Сопоставляя оценки, полученные разными методами, можно с большей степенью вероятности получить обоснованную оценку наличия или отсутствия тренда во временном ряде. А это, в свою очередь, обеспечит правильный выбор метода получения прогнозной оценки.

Надо помнить, что получение прогноза во временном ряде, в котором есть тренд, строится совсем на иной методической основе, чем во временном ряде, в котором отсутствует тенденция.


^ 3.2 Организация выполнения Задания №2 "Прогнозирование на основе тренда временного ряда"


3.2.1 Постройте таблицу с исходными данными по своему варианту. Данные для всех вариантов приведены в таблице 3.1

3.2.2 Постройте график по исходным данным, осуществите его визуальный анализ и сделайте вывод о наличии или отсутствии в ряде тенденции (тренда и дисперсии). Вывод запишите в своей работе. Например: "На основе визуального анализа с высокой (относительно высокой, средней и т.п.) степенью вероятности можно сделать вывод: во временном ряде имеет место (или отсутствует) тенденция (тренда, дисперсии)" Одновременно в выводе отметьте предполагаемый тип тренда: линейный или нелинейный.

3.2.3 Осуществите сглаживание исходных данных методом скользящей средней с шагом сглаживания, равным 3. Если сглаженный ряд все же будет иметь значительную колеблемость, то процедуру сглаживания можно повторить. Постройте график сглаженного ряда на рисунке, на котором находится график исходного временного ряда. Осуществите визуальный анализ сглаженного ряда и сделайте вывод о наличии или отсутствии в нем тенденции (тренда и дисперсии).

Полученный вывод запишите в работе. Например: "На основе визуального анализа сглаженного временного ряда с высокой (относительно высокой, средней и т.п.) степенью вероятности можно сделать вывод: во временном ряде имеет место (или отсутствует) тенденция (тренда, дисперсии)" Одновременно в выводе отметить предполагаемый тип тренда: линейный или нелинейный.

3.2.4 Оцените наличие тенденции в виде тренда и дисперсии в исходном временном ряде с помощью метода Фостера–Стюарта. Полученный вывод запишите в работе.

3.2.5 Оцените наличие тенденции в виде тренда в исходном временном ряде с помощью коэффициента Кендэла. Полученный вывод запишите в своей работе.

3.2.6 На основе полученных раннее оценок о наличии в исходном временном ряде тенденции в виде тренда и дисперсии сделайте общий вывод и запишите его в работе.

3.2.7 Рассчитайте параметры линейного тренда методом усреднения по левой и правой половине. Для построения графика и определения параметров указанным методом используйте миллиметровую бумагу. Данный рисунок аккуратно вырежьте и вклейте в свою работу.

3.2.8 Рассчитайте параметры линейного тренда с помощью метода наименьших квадратов (МНК). Постройте графики по исходным данным временного ряда и рассчитанного линейного тренда на одном рисунке. Визуально оцените соответствие линейного тренда тренду, который может иметь место во временном ряде, учтя при этом выводы сделанные ранее о типе тренда во временном ряде.

3.2.9 Сравните параметры линейного тренда, рассчитанные вручную по графику, согласно п. 3.2.7, и с помощью МНК. При аккуратно выполненной работе параметры линейного тренда, полученные при выполнении пунктов 3.2.7 и 3.2.8, должны быть достаточно близки друг к другу.

3.2.10 Выберите один или два нелинейных тренда, которые, по вашему мнению, могут хорошо описать тенденцию исходного временного ряда. Выбор необходимо обосновать условиями выбора конкретного типа тренда. Так для выбора параболы используется условие постоянства разностей второго порядка, а для степенного тренда – возрастание или убывание темпа роста и т.д. (см. подраздел 3.1 Учебного пособия [1]). Выбор нелинейного тренда можно осуществлять не по исходным данным, если их колеблемость велика, а по сглаженным данным. Для выбранного нелинейного тренда рассчитать его параметры.

3.2.11 Постройте графики исходного ряда и выбранного нелинейного тренда на одном рисунке и визуально оцените совпадение нелинейного тренда, выбранного вами, и реального тренда временного ряда, который может иметь место во временном ряде.

3.2.12 Определите с помощью критерия наименьшей суммы квадратов отклонений, какой из рассмотренных трендов (линейный и нелинейный) наилучшим образом аппроксимирует исходный временной ряд. Полученный вывод отметьте в своей работе.

3.2.13 Относительно тренда, который наилучшим образом аппроксимирует исходный ряд, рассчитайте величину и постройте ее график. Оцените адекватность выбранной модели тренда на основе условий, рассмотренных в подразделе 4.1 Учебного пособия [1].

3.2.14 Рассчитайте точечную и интервальную прогнозную оценку с периодом упреждения, равным =1.


^ 3.3 Варианты данных для Задания №2


3.3.1 Из таблицы 3.1, по заданному преподавателем варианту, выберите исходные данные и занесите их в таблицу своей работы для проведения дальнейших расчетов.


Таблица 3.1 – Ежедневный оборот магазина «Ткани для дома»:
Варианты Уровни ряда
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

1

2,4

1,6

2,2

4,1

5

3,5

4,5

4,5

6,5

7

6

2

3

4,1

6

6,5

5

6

7,4

7

7,6

8

7

7,6

3

6

5

5,3

4,6

3,5

6,4

7,5

8,8

9,1

8,9

8,3

9,7

4

7,5

6,5

7

8,5

7,7

8

8,8

8,2

9,6

10,3

10,7

9,9

5

8,1

7,2

9,3

7,4

9,9

10,5

8,8

10

11,3

12

11,2

10,7

6

9

10

11,6

12

10,9

12,6

11,7

13

12,5

14

13,5

14,5

7

4,5

3,6

2

3,4

2,2

1,9

2,8

2,1

2,6

1,2

1,5

0,5

8

3,8

4,2

5,2

4,7

3,7

3,1

4,1

5.3

2,7

2,2

2,9

2,5

9

6,6

7,2

6,1

5,7

4,9

5,2

5,6

4,8

5

4,3

4,2

3,7

10

8,3

8,9

7,9

7

8,2

8,5

7,4

6,8

7,7

6,3

5,8

6,7

11

9,7

10,4

11

10

9,3

8,8

9,7

8,8

7,3

8,3

7,9

7,6

12

11,2

12,3

10,9

10,4

11,1

10,5

10,1

10,6

9.7

10,4

9.5

9

13

13,1

13,7

12,6

11,9

12,5

11,4

12

11,5

11

11,9

12

11,1

14

2,9

4

5,6

6,5

7,5

6,4

7,7

8,1

7,3

8,6

7,4

9,3

15

4,1

5,2

5,7

7,9

8

7,4

8,6

6,9

8,3

7,4

6,8

9

16

5,5

7,1

8,4

7,6

9,7

8,3

9,7

8.8

10,5

9

10,3

9,5

17

7

8,3

7,5

9,2

8,4

10,1

9

10,5

9,2

9,7

10,2

11,5

18

8,1

9

8,5

10,4

11

12,2

11,5

11,7

12,4

11.6

12

13,1

19

11

10,8

10,7

10,5

11,7

12,2

12,5

12,1

13

13,7

13

14

20

3,5

4,1

5,7

6,4

6,2

5,6

4,9

4

4

5

7,1

7,7

21

5,3

4,8

5,5

7,3

7

7,2

6.9

6,7

6,4

7,8

9

10,5

22

7

6,5

7,5

8,4

9

8,3

9,1

9,3

9,5

10.2

9.4

11

23

8,5

9

8,7

9,9

10,2

10,4

10,9

10,3

11,3

11,9

12,4

11,5

24

9,5

10,5

10,8

10,3

11,6

11,2

12,3

11,3

12,7

12,1

14,5

13,1

25

19

13,6

13

12,8

13,6

11,7

12,9

11,3

13,2

11,4

12,3

12,6

26

12

11,5

10,5

10

11,2

10,8

9,5

9,5

10,4

9,2

10,5

9.5

27

11

10,5

11,5

9,4

10,2

9,5

10,4

8,3

9,7

8,2

8,8

7,9

28

10,5

9,7

9

10,2

8,3

9,9

7,5

8,6

6,9

7,7

7

6,2

29

10

8,5

8,8

7

8

6,5

7,7

6

7,4

5,5

6,5

6

30

9,5

8,3

7,6

7

6,5

6

5,8

7

5,4

6,5

5,5

7

31

12

14

15

13

17

16

19

19

21

19

18

22

32

15

17

18

16

20

19

22

22

24

22

21

25

33

18

20

21

19

23

22

25

25

27

26

24

28

34

21

23

24

22

26

25

28

27

30

29

27

31

35

14

16

17

15

19

18

21

20

23

22

20

24

36

19

21

22

20

24

23

26

25

28

27

25

29

37

22

24

25

23

27

26

29

28

31

30

28

32



^ 4 Указания к выполнению Задания №3 "Прогнозирование на основе сезонного цикла временного ряда"


4.1 Базовые понятия при прогнозировании на основе сезонного

цикла временного ряда


4.1.1 Перед тем как приступить к выполнению Задания №3 целесообразно повторить, первую очередь, материалы подразделов 2.1, 2.2, раздела 5 Учебного пособия [1].

4.1.2 Тенденция, наряду с трендом, может быть выражена и в виде сезонного цикла. Сезонный цикл отражает колебания экономического показателя с периодичностью, равной одному году. Например, сезонное изменение цен на овощном рынке, либо объем продаж сезонных товаров – зимняя одежда и т.п. Чтобы оценить наличие сезонного цикла во временном ряде, необходимо иметь данные минимум, как за 3 года. Это непременное условие, выполнение которого позволит реализовать методику прогнозирования на основе сезонного цикла.

4.1.3 Прогнозирование на основе сезонного цикла может быть осуществлено как на основе тренда, так и при его отсутствии во временном ряде. Методика прогнозирования сезонного цикла при отсутствии тренда во временном ряде описана в подразделе 8.7 учебника Теория статистики [2].

4.1.4 Для прогнозирования на основе сезонного цикла используется временной ряд, который может содержать квартальные или месячные данные.

4.1.5 Для оценки временного ряда на наличие или отсутствие в нем тренда могут быть использованы методы визуального анализа, метод Фостера – Стюарта, коэффициент Кендэла. Как правило для прогнозирования сезонного цикла используется линейный тренд.

^ 4.2 Организация выполнения Задания №3 "Прогнозирование на основе сезонного цикла временного ряда"


4.2.1 Постройте в своей работе таблицы с исходными данными и с заданным вариантом прогнозирования. Необходимо помнить, что исходные данные даны за три года, но они образуют один временной ряд, а не три. Исходные данные приведены в таблице 4.1 – "Объем реализации продукции фирмы АО “Лен”. Варианты прогнозирования приведены в таблице 4.2 – Варианты прогнозирования.

4.2.2 Постройте график по исходным данным, осуществите его визуальный анализ и сделайте вывод о наличии или отсутствии в ряде тенденции (тренда и дисперсии). Полученный вывод запишите в своей работе. График необходимо построить на отдельном листе, расположив его вдоль листа.

4.2.3 Оцените наличие тенденции в виде тренда в исходном временном ряде с помощью коэффициента Кендэла. Полученный вывод запишите в работе.

4.2.4 На основе предыдущих оценок сделайте общую оценку о наличии тенденции в виде тренда в исходном временном ряде. Полученный вывод запишите в работе.

4.2.5 Для проведения прогнозных расчетов используйте линейный тренд . Его график расположите на том рисунке, на котором расположен график исходного временного ряда.

4.2.6 Осуществите точечный прогноз сезонного цикла на основе линейной трендовой модели на 2008–2009 годы. Варианты прогнозирования приведены в таблице 4.2 – Варианты прогнозирования

^ 4.3 Варианты данных для Задания №3


4.3.1 Из таблиц 4.1 и 4.2, по заданному преподавателем варианту, выберете исходные данные и занесите их в свою работу для проведения дальнейших расчетов.

Таблица 4.1– Объем реализации продукции

фирмы АО "Лен"


Месяцы

Г о д ы

2005

2006

2007

Январь.

7851

8359

9603

Февраль

7105

7791

9003

Март

8147

8992

10153

Апрель

9386

9627

11440

Май

9731

10429

12234

Июнь

11091

11785

12941

Июль

12036

12685

13138

Август

12360

12514

13100

Сентябрь

11457

11883

12265

Октябрь

9423

10475

10805

Ноябрь

7875

8838

8941

Декабрь

8081

8742

9123



Таблица 4.2 – Варианты прогнозирования

Варианты
^ Параметры вариантов
Прогнозируемыймесяц

Период упрежде-ния прогноза - (год)

Модель ряда

1

Январь

1

Аддитивная

2

Февраль

1

Аддитивная

3

Март

1

Аддитивная



продолжение таблицы 4.2

4

Апрель

1

Аддитивная

5

Май

1

Аддитивная

6

Июнь

1

Аддитивная

7

Июль

1

Аддитивная

8

Август

1

Аддитивная

9

Сентябрь

1

Аддитивная

10

Октябрь

1

Аддитивная

11

Ноябрь

1

Аддитивная

12

Декабрь

1

Аддитивная

13

Январь

1

Мультипликатив.

14

Февраль

1

Мультипликатив.

15

Март

1

Мультипликатив.

16

Апрель

1

Мультипликатив.

17

Май

1

Мультипликатив.

18

Июнь

1

Мультипликатив.

19

Июль

1

Мультипликатив.

20

Август

1

Мультипликатив.

21

Сентябрь

1

Мультипликатив.

22

Октябрь

1

Мультипликатив.

23

Ноябрь

1

Мультипликатив.

24

Декабрь

1

Мультипликатив.

25

Январь

2

Аддитивная

26

Февраль

2

Аддитивная

27

Март

2

Аддитивная

28

Апрель

2

Аддитивная

29

Май

2

Аддитивная

30

Июнь

2

Аддитивная

31

Июль

2

Аддитивная

32

Август

2

Аддитивная

33

Сентябрь

2

Аддитивная

34

Октябрь

2

Аддитивная

35

Ноябрь

2

Аддитивная

36

Декабрь

2

Аддитивная

37

Январь

2

Мультипликатив.



^ 5 Указания к выполнению Задания №4 "Прогнозирование с помощью метода экспоненциального сглаживания"


5.1 Базовые понятия при прогнозировании с помощью метода

экспоненциального сглаживания


5.1.1 Перед тем как приступить к выполнению Задания №4 целесообразно повторить, в первую очередь, материалы подразделов 1.1, 2.1, раздела 6 Учебного пособия [1].

5.1.2 Особенностью применения метода экспоненциального сглаживания является то, что для получения прогнозной оценки не нужно большое количество исходных данных во временном ряде, ни знание о наличии тенденции во временном ряде. Как минимум достаточно иметь одно текущее значение во временном ряде и выбрать уровень сглаживания.

Однако, для более эффективного использования данного метода, целесообразно иметь данные за последние 3–5 периодов времени (например, дней), что позволит быстрее понять характер изменений экономического показателя и подобрать соответствующий уровень сглаживания.

5.1.3 Принципиальным отличием данного метода прогнозирования от метода прогнозирования, основанного на знании тренда, является определение значимости – веса уровней ряда при получении прогнозной оценки.

При прогнозировании методом экспоненциального сглаживания наибольший вес дается последним по времени уровням ряда. Это и логично. Если у нас есть ежедневные данные об обороте индивидуального предпринимателя за, например, последние 15 дней, то с наибольшей степенью вероятности прогнозная оценка на 16 день будет лежать ближе к данным об обороте за последние дни, чем к данным об обороте за первые дни наблюдения. В то время как при использовании метода прогнозирования, основанного на применении тренда, все уровни временного ряда имеют одинаковый вес.

5.1.4 Уровень сглаживания изменяется от нуля до единицы. При небольшой его величине прогнозные оценки будет изменяться плавно и не будут совершать резких изменений. По мере роста величины уровня сглаживания прогнозная оценка будет стремиться повторять характер изменений исходных данных. Этот момент необходимо учитывать при выборе величины уровня сглаживания.

5.1.5 Особенностью данного метода является то, что прогнозные оценки на графике визуально будут сдвинуты по времени на один шаг вперед относительно реальных данных.


^ 5.2 Организация выполнения Задания №4 "Прогнозирование с

помощью метода экспоненциального сглаживания"


5.2.1 Постройте таблицы с исходными данными и уровнями сглаживания по вашему варианту. Исходные данные по всем вариантам приведены в таблице – 5.1 Курсы акций АО “ Московская швея”.

5.2.2 Постройте график по исходным данным и интуитивно определите прогноз на 13 день. Вашу прогнозную оценку запишите в работе.

5.2.3 С помощью метода экспоненциального сглаживания рассчитайте прогнозные оценки на 7, 8, 9, 10, 11,12 дни на основе 3 вариантов уровней сглаживания, которые приведены в таблице 5.2 – Уровни сглаживания. Для полученных прогнозных оценок постройте таблицу и занесите их в нее.

5.2.4 Постройте на одном рисунке графики по исходным данным и полученным прогнозным оценкам для 7, 8, 9, 10, 11, 12 дней. Визуально оцените, с помощью какого уровня осуществляется наилучшая аппроксимация исходных данных. Отметьте в работе свой вывод.

5.2.5 С помощью критерия наименьшей суммы квадрата отклонений определите, какой уровень сглаживания дает наименьшую ошибку. С помощью выбранного уровня сглаживания определите прогноз курса акций АО "Московская швея" на 13 день.


^ 5.3 Варианты данных для Задания 4


5.3.1 Из таблиц 5.1 и 5.2, по заданному преподавателем варианту, выберите исходные данные и занесите их в свою работу для проведения дальнейших расчетов.


Таблица 5.1– Курсы акций АО "Московская швея"

Варианты

Уровни ряда

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

510

497

504

510

509

503

500

500

500

495

494

499

2

494

499

502

509

525

512

510

506

515

522

523

527

3

523

527

523

528

529

538

539

541

543

541

539

543

4

548

550

548

550

544

536

545

546

545

536

534

541

5

541

541

541

538

531

521

523

501

505

520

521

511

6

504

507

502

505

510

509

507

508

509

518

515

520

7

519

526

529

528

527

524

515

509

504

502

509

515

8

507

511

521

520

524

527

528

529

541

537

549

551

9

541

547

559

557

560

556

560

558

561

557

553

554

10

555

562

569

585

590

596

589

583

584

597

591

594

11

589

581

588

592

597

594

593

583

592

591

597

586

12

599

601

608

622

613

618

622

619

624

628

635

641

13

630

638

647

636

637

641

640

643

644

650

644

641

14

641

642

645

649

646

649

653

651

648

652

655

653

15

610

602

604

610

608

603

601

600

597

595

593

599

16

602

609

625

612

610

606

615

622

623

627

623

628

17

629

638

639

641

643

640

638

643

648

650

647

650

18

644

636

645

647

645

636

633

641

639

641

538

631

19

621

623

601

605

620

621

611

604

607

602

605

610

20

609

607

606

609

618

615

620

619

626

629

627

628

21

627

524

615

609

604

602

609

615

607

611

621

620

22

624

627

628

629

641

637

649

651

641

647

659

658

23

659

663

656

650

658

658

657

653

654

655

663

669

24

685

690

696

689

583

685

697

691

691

689

681

688

25

692

697

694

693

683

692

691

697

697

699

701

708

26

722

713

718

722

720

724

728

728

741

730

738

747

27

736

737

741

740

743

744

750

744

741

738

742

746



продолжение таблицы 5.1

28

710

697

710

709

703

700

697

700

695

693

699

702

29

709

725

717

710

706

715

722

724

726

723

728

730

30

738

739

741

743

741

739

743

748

750

748

750

744

31

605

705

756

656

710

856

806

957

970

947

990

980

32

564

604

584

568

684

642

765

808

725

800

790

810

33

470

475

490

485

488

495

500

510

509

512

500

507

34

710

721

731

728

730

732

738

743

739

740

743

750

35

475

470

471

468

465

467

461

458

455

459

452

448

36

376

340

387

341

348

350

349

354

357

355

359

363

37

430

427

426

428

425

421

419

416

415

418

417

419



Таблица 5.2 – Параметры сглаживания

Параметр сгла- живания - 
^ Номера вариантов
0,1; 0,3; 0,55

1,4,7,10,13,16,19,22,25,28,

0,2; 0,4; 0,65

2,5,8,11,14,17,20,23,26,29

0,1; 0,25; 0,6

3,6,9,12,15,18,21,24,27,30

0,1; 0,35 0,55

31,32,33,34,35,36,37



^ Список использованных источников


1 Станкевич А.В. Основы прогнозирования емкости и конъюнктуры рынка. Учебное пособие: – М.: ГОУ ВПО "МГТУ им. А.Н.Косыгина", 2008.

2 Теория статистики /Под ред. Г.Л.Громыко. – М.: ИНФРА–М, 2005.

3 Статистика /Под ред. И.И.Елисеевой. – М.: Проспект, 2002.

4 Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности /Под ред. А.А.Спирина, О.Э.Башиной. – М.: Финансы и статистика, 2007.

5 Калинина В.Н., Панкин В.Ф. Математическая статистика. М.: Высшая школа, 2006.

6 Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. – М.: Финансы и cтатистика, 2001.

7 Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. – М.: Статистика, 1977.

8 ГОСТ 7.32–2001. Отчет о научной работе. Структура и правило оформления. М.: Издательство стандартов, 2003.

9 Русский орфографический словарь: около 180 000 слов/Российская академия наук. Ин-т рус. яз. им. В.В. Виноградова: Редкол.: В.В. Лопатина (отв. ред.), Б.З. Букчина, Н.А. Еськова и др. – Москва.: "Азбуковник", 2007.


Приложение А


ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ


ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

"МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕКСТИЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. А.Н.КОСЫГ