|
|
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
 |
|
Экономика и Финансы Экономико-математическое моделирование
Экономическое планирование методами математической статистики |
Наклейки для поощрения "Смайлики 2". 
Забавная пачка "5000 дублей". 
Забавная пачка денег "100 долларов". УДК КП Министерство образования Украины Харьковский государственный технический университет радиоэлектроники Кафедра ПОЭВМ Комплексная курсовая работа по курсу «Вероятностные процессы и математическая статистика в автоматизированных системах» Тема: «Провести экономическую оценку эффективности работы предприятия. Провести долгосрочное планирование работы методами прогнозирования. Построить математическую модель повышения эффективности работы». Выполнил: ст. гр. ПОВТАС-96-3 Наумов А.С. Руководитель: асс. Шамша Т. Б. Комиссия: проф. к. т. н. Дударь З. В. проф. к. .т. н. Лесная Н. С. асс. Шамша Т.Б. 1999 РЕФЕРАТ Пояснительная записка к комплексной курсовой работе: 19 с., 2 рис., 9 табл., 2 приложения,4 источника. Цель задания – произвести статистический анализ исходных данных, полученных при исследовании основных показателей деятельности предприятия, с целью выявления доминирующих факторов влияющих на прибыль и построения адекватной математической модели для изучения возможностей ее максимизации и прогнозирования на последующие периоды. Работа посвящена исследованию экономической деятельности предприятия методами статистического анализа. В качестве исходных данных принимается некоторая совокупность выборок по экономическим показателям, в частности прибыли, затратах, ценах и т.д. за некоторый отчетный период работы предприятия. В работе к этому набору данных применяются различные методы статистического анализа, направленные на установление вида зависимости прибыли предприятия от других экономических показателей. На основании полученных результатов методами регрессионного анализа построенна математическая модель и оценена ее адекватность. Помимо этого проведен временной анализ показателей прибыли за 4 года и выявлены закономерности изменения прибыли по месяцам. На основании этих данных проведено прогнозирование прибыли на следующий (текущий) год. Работа выполнена в учебных целях. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, МНОЖЕСТВЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ, УРОВЕНЬ ЗНАЧИМОСТИ, КРИТЕРИЙ СЕРИЙ, КРИТЕРИЙ ИНВЕРСИЙ, КРИТЕРИЙ , ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ, МУЛЬТИПЛИКАТИВНО-АДИТИВНАЯ МОДЕЛЬ, ТРЕНД. СОДЕРЖАНИЕВведение 4 1. Постановка задачи . 5 2. Предварительный анализ исходных данных 8 3. Построение математической модели .12 4. Временной анализ и прогнозирование .14 Выводы 16 Перечень ссылок. .17 Приложение А График зависимости колебаний прибыли предприятия от времени .18 Приложение Б График прогноза изменения прибыли по месяцам .19 ВВЕДЕНИЕ Не вызывает сомнения тот факт, что организация любого производства без тщательного теоретического обоснования, экономических расчетов и прогнозирования – это растраченные впустую средства. Еще 10 лет назад такая подготовка занимала большое количество времени и средств, поскольку требовала значительного персонала и вычислительных мощностей. В настоящее время уровень развития вычислительной техники позволяет производить сложные статистические исследования при минимальных затратах рабочего времени, персонала и средств, что сделало их доступными для бухгалтерии каждого предприятия. Безусловно, в условиях рыночной экономики, главным показателем рентабельности предприятия является прибыль.
Поэтому очень важно понять, как необходимо вести хозяйство, что бы как говориться «не вылететь в трубу». И здесь незаменимы методы математической статистики, которые позволяют правильно оценить, какие факторы, и в какой степени влияют на прибыль, а так же на основании правильно построенной математической модели, спрогнозировать прибыль на будущий период. 1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Цель курсового проекта - сформировать профессиональные умения и навыки применения методов математической статистики к практическому анализу реальных физических процессов. Цель задания – произвести статистический анализ исходных данных, полученных при исследовании основных показателей деятельности предприятия, с целью выявления доминирующих факторов влияющих на прибыль и построения адекватной математической модели для изучения возможностей ее максимизации и прогнозирования на последующие периоды. Исходные данные для первой части поставленного задания приведены в табл. 1.1 Таблица 1.1 – Исходные данные для регрессионного анализа. Прибыль Коэффициент Доля в Розничная Коэффициен Удовлетворе качества общем цена т издержек ние условий продукции объеме на 1 розничных продаж продукции торговцев № Y, % X1 X2 X3 X4 X5 1 1,99 1,22 1,24 1,3 35,19 2,08 2 12,21 1,45 1,54 1,04 80 1,09 3 23,07 1,9 1,31 1 23,31 2,28 4 24,14 2,53 1,36 1,64 80 1,44 5 35,05 3,41 2,65 1,19 80 1,75 6 36,87 1,96 1,63 1,26 68,84 1,54 7 4,7 2,71 1,66 1,28 80 0,47 8 58,45 1,76 1,4 1,42 30,32 2,51 9 59,55 2,09 2,61 1,65 80 2,81 10 61,42 1,1 2,42 1,24 32,94 0,59 11 61,51 3,62 3,5 1,09 28,56 0,64 12 61,95 3,53 1,29 1,29 78,75 1,73 13 71,24 2,09 2,44 1,65 38,63 1,83 14 71,45 1,54 2,6 1,19 48,67 0,76 Продолжение таблицы 1.1 15 81,88 2,41 2,11 1,64 40,83 0,14 16 10,08 3,64 2,06 1,46 80 3,53 17 10,25 2,61 1,85 1,59 80 2,13 18 10,81 2,62 2,28 1,57 80 3,86 19 11,09 3,29 4,07 1,78 80 1,28 20 12,64 1,24 1,84 1,38 31,2 4,25 21 12,92 1,37 1,9 1,55 29,49 3,98 Основная цель первой части задания оценить влияние на прибыль предприятия от реализации продукции одного вида следующих факторов: Х1 - Коэффициент качества продукции; Х2 - Доля в общем объеме продаж; Х3 – Розничная цена продукции; Х4 – Коэффициент издержек на единицу продукции; Х5 – Удовлетворение условий розничных торговцев. Необходимо, применив регрессионные методы анализа, построить математическую модель зависимости прибыли от некоторых (или всех ) из вышеперечисленных факторов и проверить адекватность полученной модели. На следующем этапе работы исходными данными являются суммы прибыли предприятия (конкретнее – завода шампанских вин) по каждому месяцу за четыре года, которые представлены в табл. 1.2. Таблица 1.2 – Исходные данные для временного анализа Месяц 1994 1996 1997 1998 Январь 1500000 1650000 1400000 1700000 Февраль 900000 850000 890000 1200000 Март 700000 600000 550000 459000 Апрель 300000 125000 250000 221000 Май 400000 300000 100000 1000 Июнь 250000 450000 150000 250000 Продолжение таблицы 1.2 Июль 200000 600000 132000 325000 Август 150000 750000 142000 354000 Сентябрь 300000 300000 254000 150000 Октябрь 250000 259000 350000 100000 Ноябрь 400000 453000 450000 259000 Декабрь 2000000 1700000 1000000 1900000 На этом этапе необходимо провести анализ имеющихся данных методами временных рядов, что позволит выявить закономерности колебаний прибыли по месяцам (цикличность и сезонность этих колебаний).
Исследование этой закономерности позволит спрогнозировать прибыль на следующий год. 2. Предварительный анализ исходных данных. Прежде чем применить к имеющимся у нас исходным данным метод регрессионного анализа, необходимо провести некоторый предварительный анализ имеющихся в нашем распоряжении выборок. Это позволит сделать выводы о качестве имеющихся в нашем распоряжении данных, а именно: о наличии или отсутствии тренда, нормальном законе распределения выборки, оценить некоторые статистические характеристики и т.д. Для всех последующих расчетов примем уровень значимости 0.05, что соответствует 5% вероятности ошибки.2.1 Исследование выборки по прибыли. V Математическое ожидание (арифметическое среднее) 582791,6667. V Доверительный интервал для математического ожидания (429399,2878; 736184,0456). V Дисперсия (рассеивание) 2,78993E 11. V Доверительный интервал для дисперсии (2,78993E 11; 5,36744E 11). V Средне квадратичное отклонение (от среднего) 528197,6018. V Медиана выборки 352000. V Размах выборки 1999000. V Асимметрия (смещение от нормального распределения) 1,372426107. V Эксцесс выборки (отклонение от нормального распределения) 0,795776027. V Коэффициент вариации (коэффициент представительности среднего) 91%. V Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия серий. Результаты проверки представлены в табл. 2.1 (2-й столбец). Сумма серий равняется 10. Поскольку данное значение не попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 18 до 33, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда не подтверждается. V Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия инверсий. Количество инверсий представлено в табл. 2.1 (3-й столбец). Сумма инверсий равняется 585. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 495 до 729, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается. Таблица 2.1 – Критерии серий и инверсий Прибыль Критерий Критерий серий инверсий 1500000 42 900000 1 700000 34 300000 - 18 400000 - 24 250000 - 11 200000 - 9 150000 - 6 300000 - 15 250000 - 9 400000 - 19 2000000 36 1650000 32 850000 27 Продолжение таблицы 2.1 600000 24 125000 - 3 300000 - 13 450000 - 17 600000 21 750000 21 300000 - 13 259000 - 11 453000 - 16 1700000 22 1400000 21 890000 18 550000 - 17 250000 - 8 100000 - 1 150000 - 4 132000 - 2 142000 - 2 254000 - 5 350000 - 7 450000 - 8 1000000 9 1700000 10 1200000 9 459000 - 8 221000 - 3 1000 - 0 250000 - 2 325000 - 3 354000 - 3 150000 - 1 100000 - 0 259000 - 0 1900000 0 Из результатов анализа видно, что критерии серий и инверсий дают противоречивые результаты проверки наличия тренда. Следует учитывать, что критерий инверсий является более мощным для выявления линейного тренда, однако для выявления флуктуации предпочтение следует отдать критерию инверсий. Из вышесказанного можно предположить, что в выборке присутствует тренд, не являющийся, однако линейным, а скорее выраженный в виде флуктуации. Последующие исследования подтверждают данное предположение, что явно видно из графика представленного в приложении А.
Исследователь Маккоби отмечает, что у женщин хуже развиты зрительно-пространственные способности. Впрочем, на это отличие, не сговариваясь, обращают внимание почти все исследователи. Потому что разность в способности к пространственному ориентированию одно из самых больших различий между М и Ж. Обработка экспериментальных данных методами математической статистики, проведённая Линн и Петерсоном, а затем Игли и Штеффен, показывает, что различие в пространственном ориентировании между мужчинами и женщинами в полтора раза выше их различия в агрессивности. Вот это на самом деле удивительно! А у профессора психологии Камиллы Бенбоу из университета штата Айова получились даже более впечатляющие значения. Она провела исследования мозговой активности мальчиков и девочек. Все замеры касались изучения проблемы пространственного ориентирования определение формы предметов, соотнесение трёхмерных объектов с их планами, мысленное вращение трёхмерных и двумерных объектов, упреждающее отслеживание движущейся цели Результат эксперимента: уже к четырём годам разница между мальчиками и девочками была 4:1 в пользу известно кого
2. Предмет, методы и задачи социально-экономической статистики
3. Предмет экономической теории. Методы экономического анализа
4. Предмет, метод и функции политэкономии. Экономические школы. Экономические законы
5. Факторы и методы учета риска в экономических расчетах
10. Технико-экономические показатели работы предприятия
11. Представление об экономической теории. Ее место в ряду экономических наук
13. Метод математической индукции
16. Расчет технико-экономический показателей работы предприятия
Набор шариковых ручек "Frixion", синие, 0,7 мм, 2 штуки. 
Дуга с подвесками "Забава". 
Шнуровка-бусы "Русалочки". 17. Экономический рост, источники и модели. Политика экономического роста
18. Расчет технико-экономических показателей работы предприятия
20. Метод математической индукции
26. Решение задач по курсу теории вероятности и математической статистики
27. Теория вероятностей и математическая статистика
28. Теория вероятности и математическая статистика
29. Теория вероятности и математическая статистика. Задачи
32. Планирование. Методы разработки планов
Медицинская карта истории развития ребенка, красная, А5, по форме 112/У. 
Светильник "Плазма №6". 
Подарочная расчёска для волос "Анюта". 34. Методы земской статистики как основа современных социологических исследований
37. Особенности экономического развития современной России в свете экономических учений
41. Технико-экономические показатели работы предприятия ООО "БМУ"
42. Экономическая эффективность функционирования предприятия
43. Технико-экономические показатели работы предприятия
44. Взаимосвязь технико-экономических показателей работы предприятия и фондоотдачи
45. Методы математического моделирования экономики
47. Социологическое анкетирование как метод оценки эффективности внутрикорпоративной газеты
48. Финансовые методы повышения эффективности работы предприятий, организаций
Подушка "MediumSoft Стандарт", 70х70 см. 
Руль электронный "Я тоже рулю". 
Вкладыши "Полянка". 50. Общие требования к методам измерения микроклимата и их оценки
51. Современные методы оценки эффективности маркетинга
53. Оценка стратегического состояния предприятия методом SPASE
58. Применение методов экономической статистики при решении задач
59. Математические методы в решении экономических задач
60. Математические методы экономических исследований
61. Методы корреляционного и регрессионного анализа в экономических исследованиях
63. Предмет и методы истории экономических учений
Сменная кассета "Барьер 7", для воды с повышенным содержанием железа, для всех типов фильтров "Барьер", 2. 
Дневник школьный "Розовая такса". 
Карандаши полимерные "Elios", 24 цвета. 65. Математическое моделирование экономических систем
66. Методы экономического программирования
67. Основы социально-экономического планирования: сущность, анализ, области применения
69. Методы запоминания экономических и юридических статей, правил, определений, теорем
73. Предмет и метод основ экономической теории
74. Регулирование предпринимательской деятельности административными и экономическими методами
75. Построение экономической модели c использованием симплекс-метода
76. Экзаменационные билеты математическое моделирование экономических систем осенний семестр 2000 года
77. Построение экономической модели c использованием симплекс-метода
78. Экзаменационные билеты математическое моделирование экономических систем осенний семестр 2000 го2
79. Метод, методика, способы и приемы экономического анализа
Папка-портфель пластиковая, А4, синяя (390x320 мм, 4 отделения, усиленная ручка). 
Набор чернографитовых карандашей "Art", 12 штук. 
Настольная игра "Проныры". 81. Бизнес-план как метод осуществления финансово-экономической деятельности предприятия
83. Понятие эластичного спроса — математический и экономический смысл
84. Международная экономическая статистика
85. Предмет и методы исследования экономической теории
89. Формы и методы финансово-экономического контроля
91. Экономические методы муниципального управления
92. Решение экономических задач программными методами
93. Планирование экономических показателей деятельности торговой организации
94. Методы экономического обоснования принимаемых решений по выходу на внешний рынок
95. Планирование и прогнозирование финансово-экономических показателей
96. Экономические методы управления персоналом
Мольберт "Ника растущий", со счетами (сиреневый). 
Подставка деревянная для ножей Regent (сосна, 5 отверстий). 
Беговел "Funny Wheels Rider Sport" (цвет: оранжевый). 97. Этапы планирования экономического развития
99. Методы исследования социально-экономических и политических процессов
