Промышленный лизинг Промышленный лизинг  Методички 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 [ 173 ] 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292

13.1. Прогнозирование с использованием скользящего среднего

данныхоСкользящее среднее1. В открывшемся одноименном диалоговом окне (см. рис. 13.1) укажите местоположение на рабочем листе исходных данных (в поле ввода Входной интервал), а также определите, куда выводить расчетные данные (в поле ввода Выходной интервал). Для вывода графика установите флажок Вывод графика. На рис. 13.1 показано заполненное окно Скользящее среднее и результаты работы этого средства.

Сконьзящее среднее

Входные данные Входной интервал:

Г цвтки в первой строке

Интервал:

Параметры вывода Выгодной интервал:

$В$2:$В$25

Справка

$С$2

Р Вьеод графика

Г Стандартные погрешности

Месяц t

Спрос yt Прогноз

46 #Н/Д

56 #Н/Д

54 52

43 51

57 51 33333

56 52

67 60

62 61.66667

50 59.66667

56 56

47 51

56 53

54 52 33333

42 50 66667

64 53 33333

60 55 33333

70 64 66667

66 65 33333

57 64 33333

55 59 33333

80 70 60 50 40 30 20 10 0

Скользящее среди

Фактический - Прогноз

mf 1 1 . 1 ... 1 i I 1 ... 1 1 . J 1. ... i

7 10 13 16 19 Точка данных

Рис. 13.1. Применение средства Скользящее среднее к данным примера 13.1.1

1 Команда СервисАнализ данных будет доступна только тогда, когда к Excel присоединена надстройка Пакет анализа, которая автоматически не присоединяется при инсталляции Excel. Чтобы присоединить эту надстройку, выберите команду Сервис1* Надстройки и в диалоговом окне Надстройки установите флажок Пакет анализа. - Прим. ред.



УПРАЖНЕНИЯ 13.1

1. В примере 13.1.1 оцените объем спроса для t = 25, используя п = 12 в качестве базы скользящего среднего. Какой эффект имеет большее значение п с точки зрения подавления тенденции изменения данных?

2. Число кондиционеров, проданных за последние 24 месяца, приведено в табл. 13.2. Проанализируйте эти данные с точки зрения применимости метода скользящего среднего.

Таблица 13.2

Месяц

Продажа

Месяц

Продажа

3. В табл. 13.3 содержатся данные за десятилетний период о количестве людей, посетивших туристическую зону на автомобиле и воздушном транспорте. Проанализируйте эти данные с точки зрения применимости метода скользящего среднего.

Таблица 13.3

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

Автомобиль

1042

1182

1224

1338

1455

1613

1644

1699

1790

1885

Самолет

4. В табл. 13.4 представлены данные об объемах продажи универмага (в миллионах долларов). Проанализируйте эти данные с точки зрения применимости метода скользящего среднего.

Таблица 13.4

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

Продажа

21,0

23,2

23,2

24,0

24,9

25,6

26,6

27,4

28,5

29,6

5. Университет предлагает курсы лекций (вне своей территории) в пяти населенных пунктах штата. В табл. 13.5 приведены данные о числе слушателей курсов на протяжении шести лет. Данные относительно каждого года разбиты



по семестрам: осень (1), весна (2) и лето (3). Необходимо использовать эти данные для оценки числа слушателей в следующем году. Проанализируйте приведенные данные с точки зрения применимости метода скользящего среднего.

Таблица 13.5

Населенный пункт, где проводятся курсы лекций

Семестр

1989

1990

1991

1992

1993

1994

13.2. ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ

Прогнозирование путем экспоненциального сглаживания (метод экспоненциального сглаживания) предполагает, что вероятностный процесс определяется моделью yt - b + et; это предположение использовалось и при рассмотрении метода скользящего среднего. Метод экспоненциального сглаживания разработан для того, чтобы устранить недостаток метода скользящего среднего, который состоит втом, что все данные, используемые при вычислении среднего, имеют одинаковый вес. В частности, метод экспоненциального сглаживания приписывает больший весовой коэффициент самому последнему наблюдению.



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 [ 173 ] 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292