178428 (Прогнозирование и планирование экономики), страница 2
Описание файла
Документ из архива "Прогнозирование и планирование экономики", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "экономика" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "контрольные работы и аттестации", в предмете "экономика" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "178428"
Текст 2 страницы из документа "178428"
где n1, n2, …, ns - порядковые номера мест, которые они занимают при упорядочивании; S - число факторов.
Для факторов 1 и 2:
Для факторов 3 и 4:
Для факторов 5 и 6:
Таблица 1.2
Результаты стандартизации рангов Эксперта 1
| Номера факторов | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | Сумма рангов |
| Первоначальные ранги эксперта | 2 | 2 | 3 | 3 | 4 | 4 | 7 | 25 |
| Номера факторов по убыванию рангов | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
| Стандартизированные ранги эксперта | 1,5 | 1,5 | 3,5 | 3,5 | 5,5 | 5,5 | 7 | 28 |
Как следует из табл.1.2, условие равенства выполняется.
Оценки Эксперта 2 не нужно стандартизировать, т.к в них не присутствуют факторы с одинаковыми рангами, и выполняется условие:
Так как в ранжировании участвовало два эксперта, то обработку рангов необходимо провести по двум направлениям:
выявление обобщенного мнения (результирующие ранги);
анализ согласованности мнений.
Для нахождения результирующих рангов по факторам предварительно вычисляется суммарная оценка:
,
где m - количество экспертов; xij - стандартизированный ранг, назначенный i-м экспертом для j-го фактора.
После этого ранг 1 присваивается фактору, получившему наименьший суммарный ранг (суммарную оценку) и т.д., а фактору, получившему наибольший суммарный ранг, присваивается результирующий ранг 7, равный числу объектов. Результаты заносятся в табл.1.3
Таблица 1.3
Результирующие ранги
| Номер фактора | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| Ранг | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
Анализ согласованности мнений экспертов выполняется на основе расчета рангового коэффициента корреляции Спирмэна 
.
Он вычисляется по формуле:
где dj - разность между стандартизированными рангами j-го фактора, указанными двумя экспертами; n - число факторов.
Чем ближе значение рангового коэффициента корреляции Спирмэна к единице, тем согласованность мнений экспертов выше.
Так как значение рангового коэффициента корреляции Спирмена близко к единице, то согласованность мнений экспертов высока.
На основе полученных данных можно сделать следующие выводы:
Эксперты пришли к единому мнению, что самый эффективный метод улучшения финансового состояния предприятия - это повышение качества продукции, а самый неэффективный - улучшение условий труда. Также для улучшения финансового состояния неплохо обновить ассортимент, применить гибкое ценообразование, автоматизировать производство, расширить рынок сбыта. Снижение себестоимости и улучшение условия труда, по мнению экспертов, менее эффективно повлияют на финансовое состояние предприятия.
Задача блока Б
Задача № 5 (вариант исходных данных 4)
Рассчитать прогнозный уровень инфляции по данным, представленным в табл. 2.
Таблица 2
Исходные данные для расчета прогнозного уровня инфляции
| Показатели | Вариант 4 |
| Масса денег в обращении, млрд. руб. | |
| в базисном периоде | 570 |
| в прогнозном периоде | 710 |
| Скорость обращения денег, об. | |
| в базисном периоде | 22 |
| в прогнозном периоде | 20 |
| Изменение объема производства продукции, % | + 9,0 |
Решение
Можно прогнозировать уровень инфляции, базируясь на данных изменения денежной массы.
Для определения уровня инфляции в прогнозируемом периоде может быть использовано классическое уравнение денежного обмена (уравнение Фишера), имеющее следующий вид:
где М - денежная масса; V - скорость денежного обращения; Р - уровень цен; Q - объем производства товаров и услуг.
Уровень цен определяется как:
Следовательно, индекс роста цен JP можно представить как соотношение индексов денежной массы JM, скорости денежного обращения JV и объема производства товаров и услуг JQ.
Вывод:
Базируясь на данных изменения денежной массы можно сделать вывод, что уровень инфляции в прогнозируемом периоде составит 27,3%.
Задача блока В
Задача № 1 (вариант исходных данных 3)
Используя метод экстраполяции и предполагая линейную зависимость валового выпуска от времени (табл.3), оценить адекватность зависимости и получить прогноз на 2 года вперед. Отразить фактические и расчетные значения валового выпуска (включая прогноз) на графике.
Таблица 3
Динамика валового выпуска за 2003-2009 гг.
| Год | Значение валового выпуска 3-го варианта, млн. руб. |
| 2003 | 1782 |
| 2004 | 1821 |
| 2005 | 1899 |
| 2006 | 2036 |
| 2007 | 1997 |
| 2008 | 2134 |
| 2009 | 2251 |
Решение
Строится график, отражающий зависимость результативного показателя у (значения валового выпуска) от времени t (годы).
Рис.3.1 График зависимости валового выпуска от времени.
На основании графика я определила, что динамика результативного признака описывается линейной зависимостью вида у=а+bt, так как кривая имеет примерный вид прямой. Определяем параметры а и b кривых роста (метод экстраполяции). Для этого применяется метод наименьших квадратов.
Для определения неизвестных параметров а и b линейной функции вида у=а+bt методом экстраполяции составляется система уравнений:
где а и b - параметры функции; t - порядковый номер года; n - число уровней динамического ряда; у - фактическое значение результативного признака.
Расчет значений параметров а и b линейной функции я выполню на ЭВМ с помощью функции "ЛИНЕЙН" в пакете Microsoft Excel (рис.3.2).
Рис.3.2 Общий вид окна функции "ЛИНЕЙН"
Таблица 3.2
Общий вид результатов расчета по функции "ЛИНЕЙН"
| b | a | 76,10714 | -150682 | |
| Sb | Sa | 7,986324 | 16020,57 | |
| R2 | SV | 0,947816 | 42,25966 | |
| F | df | 90,81487 | 5 | |
| ssper | ssост | 162184,3 | 8929,393 |
Линейная функция имеет вид: у=-150682+76,10714t.
На основании полученной зависимости определяем расчетные значения показателя у на ретроспективный период, которые затем наносим на график рядом с фактическими значениями (рис.3.3).
t=2003; у=-150682+76,107142003=1760.
t=2004; у=-150682+76,107142004=1836.
t=2005; у=-150682+76,107142005=1912.
t=2006; у=-150682+76,107142006=1989.
t=2007; у=-150682+76,107142007=2065.
t=2008; у=-150682+76,107142008=2141.
t=2009; у=-150682+76,107142009=2217.
Рис.3.3 График динамики фактического и расчетного значений валового выпуска продукции за 2003-2009 гг.
Оцениваем адекватность полученной зависимости с помощью вычисления ряда коэффициентов:
коэффициент корреляции находится по формуле:
где n - число уровней динамического ряда; t - порядковый номер года; yi - фактическое значение показателя у в i-м периоде.
Либо его можно найти на ЭВМ с помощью функции "КОРРЕЛ" в пакете Microsoft Excel.
r=0,987.
Вывод: Коэффициент корреляции показывает тесноту линейной связи между результативным (у) и факторным (t) признаками. Так как значение близко к 1, то имеет место прямая тесная связь между результативным и факторным признаками. Так как коэффициент корреляции очень близок к единице, то функция по данному показателю адекватна.
коэффициент детерминации имеет вид:
где ei - остаток у в i-м периоде, определяемый как разница между фактическим и расчетным значениями показателя у за данный период; у - среднее значение показателя у за весь период.
Он уже высчитан с помощью функции "ЛИНЕЙН" в пакете Microsoft Excel на ЭВМ.
R2=0,948.
Вывод: Коэффициент детерминации показывает, в какой степени динамика результативного признака находится под влиянием динамики факторного. Так как R2=0,948, то на 94,8% динамика результативного признака описывается динамикой факторного. Так как коэффициент детерминации достаточно близок к единице, то функция является достаточно адекватной по этому показателю.
средняя относительная ошибка аппроксимации:
где n - число уровней динамического ряда; ei - остаток у в i-м периоде, определяемый как разница между фактическим и расчетным значениями показателя у за данный период; уi - фактическое значение показателя у в i-м периоде; урi - расчетное значение показателя у в i-м периоде.
А=1,47%.
Вывод: Так как значение А не превышает 15%, то функцию можно считать адекватной по этому показателю.
стандартная ошибка регрессии, которая характеризует уровень необъясненной дисперсии, для однофакторной линейной регрессии:
где ei - остаток у в i-м периоде, определяемый как разница между фактическим и расчетным значениями показателя у за данный период; n - число уровней динамического ряда; m - количество независимых переменных в модели (для однофакторной регрессии m=1).
