- •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 17. Оценка важности параметра в баллах
При оценке важности параметров в баллах каждый эксперт оценивает параметры, например, по десятибалльной системе.
Оценка назначаемая каждым экспертом каждому параметру не связана с оценками, которые он назначает другим параметрам. Например, всем параметрам можно назначить одинаковую оценку.
Алгоритм определения коэффициентов веса оценки важности параметров в баллах заключается в следующем:
Сформируйте таблицу, в которую будут занесены оценки всех параметров в баллах, сделанных каждым экспертом (рис. 7.6).
Рис. 7. 6. Таблица с занесенными оценками анализируемых параметров в баллах
В колонке «Сумма» вычислите сумму значений оценок, сделанных экспертом.
Составьте базовую таблицу, подобную той, которая была создана для метода непосредственного назначения коэффициентов веса (рис 7.7).
В ячейки таблицы С24:Е26 с оценками экспертов введите формулы, которые обеспечат переход от оценок параметров в баллах к значениям коэффициентов веса, сумма которых для всех параметров равна единице у каждого эксперта.
Рис. 7. 7. Базовая таблица с расчетами весовых коэффициентов
Результат расчетов показан на рис. 7.8.
Рис. 7. 8. Итоговая таблица обработки результатов экспертизы, выполненной с использованием метода бальных оценок
Из таблицы (рис. 7.8) видно, что мнения экспертов по параметру Б различаются. Значение V > 0,2 (ячейка С30). Проведите согласование мнений экспертов, таким образом, чтобы значение показателя V стало <= 0,2.
Для этого поменяйте значения коэффициентов в ячейках С20:С22.
Задание 18. Метод парных сравнений
Особенностью этого метода является то, что эксперт не выставляет оценки важности каждого параметра, а сравнивает их важность между собой.
В том случае, если по мнению эксперта параметр А важнее чем параметр Б, то в ячейке параметра А ставиться единица, а в ячейке параметра Б ставиться ноль (и наоборот).
Алгоритм определения коэффициентов веса методом парных сравнений заключается в следующем:
Определите число оцениваемых параметров k и число экспертов n.
Для каждого эксперта составьте отдельную таблицу, в которую он должен будет ввести оценку парных сравнений: если k -ый параметр важнее j -го, то в ячейке, принадлежащей k -ой строке и j-му столбцу, указывается 1, в противном случае -0
Так, для ячейки В5 формула вычисления будет следующей: Если значение С4=1, то значение ячейки В5=0. Если же значение С4=0, то значение ячейки В5=1. Аргументы функции ЕСЛИ для ячейкиВ5 приведены на рис. 7.9, а для всех оставшихся ячеек – на рис. 7.10.
Рис. 7. 9. Вид окна функции ЕСЛИ для выполнения парных сравнений мнений экспертов
Ячейки строки А, расположенные правее диагонали таблицы сравниваются с ячейками столбца А, расположенными ниже этой диагонали. Сравнение остальных параметров выполняется аналогично.
Рис. 7. 10. Вид таблицы для оценки результатов экспертизы, выполненной методом парных сравнений в режиме показа формул
Таблица для первого эксперта после выполнения вычислений показана на рис. 7.11.
Рис. 7. 11. Вид таблицы для оценки результатов экспертизы, выполненной методом парных сравнений в режиме показа значений формул
Аналогичным образом заполните таблицы парных сравнений для второго и третьего экспертов. При этом старайтесь, чтобы мнения экспертов при сравнении параметров не очень сильно отличались между собой.
Составьте базовую таблицу, которая является формой для ввода результатов экспертизы - обобщения ответов всех экспертов (рис. 7.12 и 7.13).
Рис. 7. 12. Вид базовой таблицы для оценки результатов экспертизы, выполненной методом парных сравнений в режиме показа формул
Для каждого эксперта в ячейки столбцов «Параметры» занесите итоговые значения оценки параметра экспертом, отнесенные к сумме итоговых оценок экспертом всех параметров. Формула Excel:
= адрес ячейки с итоговой оценкой параметра / абсолютная ссылка на ячейку с итоговой оценкой экспертом всех параметров.
Например, =F5/$F$8.
Рис. 7. 13. Вид базовой таблицы для оценки результатов экспертизы, выполненной методом парных сравнений в режиме показа значений формул
Из полученной таблицы видно, что мнения экспертов чрезвычайно полярны. Соберите совещание и подберите единые критерии для оценки показателей. За основу возьмите данные первого эксперта. Новая базовая таблица показана на рис. 7.14.
Рис. 7. 14. Вид базовой таблицы для оценки результатов экспертизы, выполненной методом парных сравнений в режиме показа значений формул после проведения процедуры уточнения мнений экспертов
