178042 (596247), страница 9
Текст из файла (страница 9)
2.2.4 Вибір методу прогнозування даних
Економічне прогнозування є важливою частиною економічної науки й практики. У будь-яких сферах суспільної й виробничої діяльності необхідно оцінювати майбутні події. Виходячи із цього, керування процесом прогнозування є важливим обов'язком будь-якого менеджера. Менеджер повинен вирішити, які ресурси необхідні для здійснення прогнозу і який підхід необхідно використати для його виконання. [17]
Прогнозування обсягів видобутку та реалізації вугілля, а також витрат, цін і прибутку є важливою задачею при плануванні діяльності підприємства.
Розглянемо більш детально математичні моделі, що пропонуються для вирішення задачі даного дипломного проекту, а саме – підвищення ефективності економічних показників роботи шахти "Добропільська".
Перший варіант розрахунку максимального прибутку - модель максимізації прибутку за допомогою метода прогнозування з урахуванням сезонних коливань.
При прогнозуванні на основі даних часового ряду слід ураховувати сезонні зміни. Сезонні зміни — це коливання вгору й вниз із постійним періодом у значеннях змінної.
Процедура, яка дозволяє зробити прогноз із урахуванням сезонних змін, складається з таких чотирьох етапів:
-
На основі вихідних даних визначається структура сезонних коливань і період цих коливань.
-
Використовуючи чисельний метод, з вихідних даних виключають сезонну складову.
-
На основі даних, з яких виключена сезонна складова, робиться найкращий можливий прогноз.
-
До отриманого прогнозу додається сезонна складова.
Дуже часто пропонується вільну складову прогнозу визначати методом поліноміального тренда, що дозволяє істотно збільшити точність прогнозу.
Розглянемо цей метод на нашій задачі.
Спочатку будується графік фактичної зміни прибутковості по кварталах і лінейний або поліноміальний тренд, за допомогою якого робиться прогноз на 4 квартали.
Точність моделі при цьому невисока, що можна побачити із значення коефіцієнта детермінації. Далі для уточнення виділяється сезонна (періодична) складова як різниця фактичної і вільної складових. Після цього періодична складова усереднюється по кожному кварталу окремо і потім одержані таким чином квартальні поправки додаються до вільної складової, при цьому адекватність і точність моделі різко підвищується. Остаточний щомісячний прогноз на рік вперед робиться шляхом додавання до квартальних прогнозів по вільній складовій усереднених квартальних поправок.
У таблиці 2.5 приведена модель, по якій виконується прогноз обсягу видобутку вугілля на 2008 рік методом побудови лінейного тренду з урахуванням сезонних коливань.
Таблиця 2.5 – Прогноз обсягу видобутку вугілля на 2008 рік методом побудови лінейного тренду з урахуванням сезонних коливань.
| № | період | видобуток | тренд лінейний | факт-тренд | сезонна складова | прогноз |
| 1 | 1кв.2005 | 336435,0 | 305308,9 | 31126,1 | 12241,5 | 317550,4 |
| 2 | 2кв.2005 | 320716,0 | 303887,8 | 16828,2 | -4877,1 | 299010,7 |
| 3 | 3кв.2005 | 310502,0 | 302466,7 | 8035,3 | 7966,7 | 310433,4 |
| 4 | 4кв.2005 | 279621,0 | 301045,6 | -21424,6 | -15329,9 | 285715,7 |
| 5 | 1кв.2006 | 281980,0 | 299624,5 | -17644,5 | 12241,5 | 311866,0 |
| 6 | 2кв.2006 | 248548,0 | 298203,4 | -49655,4 | -4877,1 | 293326,3 |
| 7 | 3кв.2006 | 290927,0 | 296782,3 | -5855,3 | 7966,7 | 304749,0 |
| 8 | 4кв.2006 | 273189,0 | 295361,2 | -22172,2 | -15329,9 | 280031,3 |
| 9 | 1кв.2007 | 317183,0 | 293940,1 | 23242,9 | 12241,5 | 306181,6 |
| 10 | 2кв.2007 | 310715,0 | 292519,0 | 18196,0 | -4877,1 | 287641,9 |
| 11 | 3кв.2007 | 312818,0 | 291097,9 | 21720,1 | 7966,7 | 299064,6 |
| 12 | 4кв.2007 | 287284,0 | 289676,8 | -2392,8 | -15329,9 | 274346,9 |
| 13 | 1кв.2008 | 288255,7 | -288255,7 | 12241,5 | 300497,2 | |
| 14 | 2кв.2008 | 286834,6 | -286834,6 | -4877,1 | 281957,5 | |
| 15 | 3кв.2008 | 285413,5 | -285413,5 | 7966,7 | 293380,2 | |
| 16 | 4кв.2008 | 283992,4 | -283992,4 | -15329,9 | 268662,5 |
На рисунку 2.4 графічно наведено дані прогнозу обсягу видобутку вугілля на шахті "Добропільська" за чотири квартали 2008 року.
Рисунок 2.4 - Дані прогнозу обсягу видобутку вугілля на шахті "Добропільська" за чотири квартали 2008 року.
У таблиці 2.6 приведена модель, по якій виконується прогноз обсягу видобутку вугілля на 2008 рік методом побудови поліноміального тренду 2-го порядку з урахуванням сезонних коливань.
Таблиця 2.6 – Прогноз обсягу видобутку вугілля на 2008 рік методом побудови поліноміального тренду 2-го порядку з урахуванням сезонних коливань.
| № | період | видобуток | тренд поліноміальний | факт-тренд | сезонна складова | прогноз |
| 1 | 1кв.2005 | 336435 | 331118,8 | 5316,2 | 10835,47 | 341954,3 |
| 2 | 2кв.2005 | 320716 | 315619,2 | 5096,8 | -3467 | 312152,2 |
| 3 | 3кв.2005 | 310502 | 302935,2 | 7566,8 | 9377,267 | 312312,5 |
| 4 | 4кв.2005 | 279621 | 293066,8 | -13445,8 | -16734,4 | 276332,4 |
| 5 | 1кв.2006 | 281980 | 286014 | -4034 | 10835,47 | 296849,5 |
| 6 | 2кв.2006 | 248548 | 281776,8 | -33228,8 | -3467 | 278309,8 |
| 7 | 3кв.2006 | 290927 | 280355,2 | 10571,8 | 9377,267 | 289732,5 |
| 8 | 4кв.2006 | 273189 | 281749,2 | -8560,2 | -16734,4 | 265014,8 |
| 9 | 1кв.2007 | 317183 | 285958,8 | 31224,2 | 10835,47 | 296794,3 |
| 10 | 2кв.2007 | 310715 | 292984 | 17731 | -3467 | 289517 |
| 11 | 3кв.2007 | 312818 | 302824,8 | 9993,2 | 9377,267 | 312202,1 |
| 12 | 4кв.2007 | 287284 | 315481,2 | -28197,2 | -16734,4 | 298746,8 |
| 13 | 1кв.2008 | 330953,2 | -330953,2 | 10835,47 | 341788,7 | |
| 14 | 2кв.2008 | 349240,8 | -349240,8 | -3467 | 345773,8 | |
| 15 | 3кв.2008 | 370344 | -370344 | 9377,267 | 379721,3 | |
| 16 | 4кв.2008 | 394262,8 | -394262,8 | -16734,4 | 377528,4 |
На рисунку 2.5 графічно наведено дані прогнозу обсягу видобутку вугілля на шахті "Добропільська" за чотири квартали 2008 року на основі побудови поліноміального тренду з урахуванням сезонних коливань.
Рисунок 2.5 - Дані прогнозу обсягу видобутку вугілля на шахті "Добропільська" за чотири квартали 2008 року.
Однак поліноміальний тренд не має властивості точно враховувати сезонну складову, тим більше на основі річних коливань. Тому в даній роботі пропонується метод прогнозування на основі середнього значення економічних показників по рокам. Для цього розраховуємо середнє значення для кожного року окремо. На основі розрахункових даних будуємо поліноміальний тренд і визначаємо прогноз середнього значення на наступний рік. Для розрахунку періодичної складової знаходимо різницю між фактичною та вільною складовою. Різницю усереднюємо по кожному кварталу і одержаний результат додаємо до вільної складової. Для отримання прогнозу на наступний рік до квартальних прогнозів по вільній складовій додається усереднення квартальних поправок.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
