- •Введение
- •1. Понятие, задачи, принципы и методы прогнозирования и планирования
- •1.1.Понятие, задачи и принципы прогнозирования и планирования
- •1.2.Классификация методов прогнозирования
- •1.3.Экстраполяционные методы прогнозирования
- •1.4.Статистические методы прогнозирования
- •1.5.Экспертные методы прогнозирования
- •2.1. Основные типы линий тренда
- •1.6.Вопросы для самоподготовки
- •2. Анализ и прогноз рядов наблюдений
- •1. Линейная (прямая)
- •2. Парабола второго порядка
- •3. Экспонента
- •2.2. Построение линии тренда расходов на продукты питания в зависимости от уровня дохода семьи Задание 1. Построение линии тренда
- •2.3. Анализ данных с помощью пакета анализа данных еxcel
- •Задание 2. Генерация случайных чисел
- •Задание 3. Сглаживание обрабатываемых данных
- •2.4. Использование процедуры «поиск решения» для подбора коэффициентов функции аппроксимации данных наблюдений
- •Задание 4. Подбор коэффициентов функции аппроксимации
- •1. Сначала представьте имеющиеся данные в виде непрерывного ряда наблюдений и по этим данным постройте график и линию тренда изменения товарооборота за период 2002-2004гг.
- •2. После того, как данные наблюдений представлены в виде непрерывного ряда, постройте диаграмму (рис. 2.34) и найдите уравнение линии тренда (как было описано выше в зад. 1.1).
- •3. Используя Пакет анализа, выполните сглаживание значений ряда наблюдений y1 методами Скользящего среднего и Экспоненциального сглаживания (как в задании 1.3).
- •4. Для исследования временных изменений ряда наблюдений, например, сезонных, выполните следующие действия:
- •2.5. Вопросы для самоподготовки
- •3. Статистический анализ и прогноз рядов наблюдений
- •3.1. Линейная и экспоненциальная аппроксимация данных
- •3.2. Функции линейн() и лгрфприбл()
- •Дополнительная статистика
- •Задание 5. Прогнозирование с помощью функций линейн() и лгрфприбл(),
- •3.3. Функции прогноза тенденция() и рост()
- •Задание 6. Прогнозирование с помощью функций тенденция() и рост()
- •3.4. Функции прогноза сТандоткл() и доверит()
- •3.5. Функция Коррел()
- •Задание 7. Прогнозирование с помощью функции коррел
- •3.6. Функции наклон() и отрезок()
- •Задание 8. Прогнозирование с помощью функции наклон()
- •Синтаксис функции отрезок (Известные_значения_x; Известные_значения_y) Аргументы функции отрезок()
- •Задание 9. Прогнозирование с помощью функции отрезок()
- •3.7. Вопросы для самоподготовки
- •4. Анализ и прогнозирование в инвестиционном проектировании
- •1.7.4.1. Методы анализа и прогнозирования в инвестиционном проектировании
- •4.2. Алгоритм построения прогнозной модели
- •4.3. Интервальное экспертное прогнозирование
- •Задание 10. Пример выполнения интервального экспертного прогнозирования
- •4.4. Вопросы для самоподготовки
- •2.Использование элементов управления для графического прогнозирования
- •5.1. Использования элементов управления панели "форма"
- •Задание 11. Использование элементов управления панели «Форма»
- •2.1.Вопросы для самоподготовки
- •3.Подбор парметров16
- •3.1.Подбор параметра в таблице
- •Задание 12. Выполнение процедуры Подбор параметра
- •Задание 13. Выполнение процедуры Подбор параметра для поиска корней уравнения
- •3.2.Таблицы подстановки
- •Задание 14. Таблица с одним входом
- •Задание 15. Таблица с двумя входами
- •3.3.Сценарии
- •Задание 16. Создание сценариев
- •3.4.Вопросы для самоподготовки
- •4.Экспертные оценки
- •4.1.Подбор состава экспертов
- •4.2. Методы проведения экспертизы
- •Задание 16. Непосредственное назначение коэффициентов веса
- •Задание 17. Оценка важности параметра в баллах
- •Задание 18. Метод парных сравнений
- •Задание 19. Определение усредненных значений результатов экспертизы с использованием процедуры консолидации
- •4.3.Метод «делфи»
- •4.4.Вопросы для самоподготовки
- •8. Указания по выполнению самостоятельной работы
- •4.5.Порядок выбора варианта и данных
- •4.6.Варианты самостоятельных заданий Задание для самостоятельной работы № 1
- •Задание для самостоятельной работы № 2
- •Задание для самостоятельной работы № 3
- •Задание для самостоятельной работы № 4
- •Литература
Задание 3. Сглаживание обрабатываемых данных
Для понимания тенденции изменения величин часто возникает необходимость сглаживания колебаний. В Пакете анализа для этого существуют команды Скользящее среднее и Экспоненциальное сглаживание.
Скользящее среднее - это вычисление для каждого интервала среднего значения величин из нескольких предыдущих интервалов.
Экспоненциальное сглаживание - это вычисление для каждой итерации среднего от значения точки данных на текущем интервале и экспоненциального сглаженного, полученное на предыдущей итерации.
Все предшествующие интервалы автоматически включаются в вычисление на каждой итерации. Можно задать весовой коэффициент для текущего интервала (фактор затухания).
Имеются следующие данные об объеме реализации за месяц. (табл. 1.1)
Таблица 1. 1
Исходные данные для задания 1.3
Дата |
Реализация |
Дата |
Реализация |
Дата |
Реализация |
1.11 |
2100 |
11.11 |
2620 |
21.11 |
2120 |
2.11 |
2300 |
12.11 |
2260 |
22.11 |
2160 |
3.11 |
2600 |
13.11 |
2120 |
23.11 |
2520 |
4.11 |
2450 |
14.11 |
1820 |
24.11 |
2680 |
5.11 |
2100 |
15.11 |
1610 |
25.11 |
2680 |
6.11 |
1740 |
16.11 |
1730 |
26.11 |
2510 |
7.11 |
1440 |
17.11 |
1980 |
27.11 |
2160 |
8.11 |
1820 |
18.11 |
2550 |
28.11 |
1710 |
9.11 |
2160 |
19.11 |
2740 |
29.11 |
1630 |
10.11 |
2460 |
20.11 |
2270 |
30.11 |
1990 |
Для того, чтобы построить скользящее среднее для этих данных:
Создайте новый лист и назовите его Сглаживание.
Выделите команду Сервис / Анализ данных / затем выберите Скользящее среднее и нажмите кнопку ОК.
В появившемся диалоговом окне Скользящее среднее (рис. 2.28) установите необходимые флажки:
Рис. 2. 31. Установка параметров скользящего среднего
Входной интервал - содержит сглаживаемые данные (В2:В31).
Выходной интервал - верхняя ячейка диапазона результатов (С2). Он будет иметь ширину в один столбец, и длину, равную исходному диапазону.
Интервал - число используемых предшествующих периодов. Чем больше это число, тем больше сглаживаемость, но пропадает информативность.
Стандартные погрешности - добавляется столбец, содержащий статистическую ошибку (не устанавливайте)
Вывод графика - создает диаграмму.
Нажмите кнопку ОК.
Измените размер диаграммы, для большей наглядности. В ячейку С2 введите текст "Скользящее среднее".
Рис. 2. 32. Результаты определения скользящего среднего
Сглаженные данные заполняют диапазон результатов. Две первые ячейки будут содержать значения ошибки #Д/Н, поскольку для них не существует трех предшествующих интервалов.
Чтобы построить экспоненциальное среднее для данных табл. 1.1:
В ячейку D1 листа Сглаживание введите текст "Экспоненциальное сглаживание".
Выполните команду Сервис / Анализ данных / затем выберите Экспоненциальное сглаживание и нажмите кнопку ОК.
В поле Входной интервал введите ссылку на диапазон с данными.
В поле Фактор затухания введите 0,3 - весовой коэффициент для предыдущего интервала.
В поле Выходной интервал введите адрес ячейки D2.
Нажмите кнопку ОК.
Результат выполнения экспоненциального сглаживания приведен на рис. 2.30.
Рис. 2. 33. График выполнения экспоненциального сглаживания
Измените размер диаграммы, для большей наглядности.
Данные заполняют диапазон результатов. Две первые ячейки будут содержать значения ошибки #Д/Н, поскольку для них не существует трех предшествующих интервалов.
Постройте третью диаграмму, в которую включите данные трех столбцов Реализация, Скользящее среднее, Экспоненциальное сглаживание.
На сглаженных данных будут лучше видны тенденции изменений числа заказов.
Для этого:
Выделите область ячеек B1:D31.
Нажмите на кнопку Вставить диаграмму панели инструментов Стандартная.
В первом диалоговом окне Мастера диаграмм выберите Тип диаграммы - График, Вид - левый в первой строке. Нажмите кнопку Далее.
Во втором окне нажмите кнопку Далее.
В третьем диалоговом окне Мастера диаграмм в поле Название диаграммы введите текст: «Диаграмма со сглаженными и усредненными данными». В поле Оси Х (категорий) - текст: "Дни", а в поле Оси У – "Реализация.
Нажмите кнопку Далее.
Нажмите кнопку ГОТОВО в четвертом диалогом окне.
Переместите диаграмму и измените ее размеры.
Щелкните правой кнопкой мыши в Области диаграммы и выберите команду Формат области построения диаграммы.
Выберите заливку белого цвета. Нажмите кнопку ОК.
Результат приведен на рис. 2.31.
Рис. 2. 34. Итоговая диаграмма по заданию .3
Внимание. Скользящее среднее и Экспоненциальное сглаживание - это единственные средства в Пакете анализа автоматически пересчитывающиеся при изменении исходных данных.
