Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364150
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62792)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21320)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21697)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8694)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3463)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20645)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

Курсовая работа: Стратегический анализ рынка бытовой техники

Название: Стратегический анализ рынка бытовой техники
Раздел: Остальные рефераты
Тип: курсовая работа Добавлен 23:32:58 26 апреля 2011 Похожие работы
Просмотров: 4729 Комментариев: 2 Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать

ВВЕДЕНИЕ

В современных условиях управленческие решения должны приниматься лишь на основе тщательного анализа имеющейся информации. Для решения подобных задач предназначен аппарат прикладной статистики, составной частью которого являются статистические методы прогнозирования. Эти методы позволяют выявить закономерности на фоне случайностей, сделать обоснованные прогнозы и выявить вероятность их выполнения.

При рассмотрении классической модели регрессии характер экспериментальных данных не имеет принципиального значения. Методы исследования моделей, основанных на данных пространственных выборок и временных рядов, существенно отличаются. Это можно объяснить тем, что наблюдения во временных рядах нельзя считать независимыми.

Прогнозирование – это оценка на основе глубокого анализа тенденций развития социально-экономических явлений и их взаимосвязей. Процесс прогнозирования предполагает выявление возможных альтернатив развития в перспективе для обоснованного их выбора и принятия оптимального решения.

Экономическое прогнозирование невозможно без хорошего знания изучаемого явления и владения различными методами обработки динамических рядов, которые в каждом отдельном случае помогли бы обнаружить общую закономерность изменения, периодичность в повышении или снижении уровней (если она имеет место), корреляцию между отдельными рядами.

Для анализа данных целесообразно рассчитывать показатели: абсолютные приросты (изменения) уровней; темпы роста; темпы прироста (снижения) уровней.

Для обобщающей характеристики динамики исследуемого явления за ряд периодов использовались средние показатели: средний темп роста, средний темп прироста, средний абсолютный прирост.

Целью курсовой работы являлось приобретение практических навыков поиска и систематизации собранного материала для статистического исследования.

Для реализации поставленной цели в дипломной работе будут решены следующие задачи:

1) графический анализ данных об объеме рынка бытовой техники;

2) содержательный анализ данных об объеме рынка бытовой техники;

3) анализ данных об объеме рынка бытовой техники на основе методов прогнозирования;

4) задача прогнозирования на 2009 г., проверка адекватности и точности прогноза и анализ ситуации на рынке бытовой техники г. Уфа в 2009 г;

5) выбор наилучшего метода прогнозирования;

6) задача прогнозирования на 2010 г.;

7) сформулированы выводы.


РАЗДЕЛ 1. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

1.1 Экономические процессы и их прогнозирование

графический анализ прогнозирование

Одним из наиболее сложных этапов прогнозирования, который отнимает много времени и сил, является сбор обоснованных и достоверных данных. Точность любого прогноза ограничивается достоверностью тех данных, на которых он построен. Наиболее сложные модели прогнозирования не сработают, если они будут применяться к недостоверным данным [1, С.85].

Для оценки, будут ли имеющиеся данные полезны для решения поставленной задачи, можно использовать следующие четыре принципа:

1) данные должны быть достоверными и точными. Необходимо позаботиться о том, чтобы данные были получены из достоверного источника, и обратить внимание на то, чтобы они имели требуемую точность;

2) данные должны быть значимыми. Данные должны отражать те обстоятельства, для анализа которых они будут использоваться;

3) данные должны быть согласованными. Если обстоятельства, в отношении которых данные собирались, изменились, необходимо внести корректировки, направленные на сохранение согласованности новых данных с исторически сложившейся структурой;

4) данные должны собираться через определенные интервалы времени. Данные, собранные и подытоженные в строгом хронологическом порядке, представляют наибольший интерес для целей прогнозирования.

Для создания прогнозов представляют интерес два типа данных. К первому типу относят данные, собранные в фиксированный момент времени. Это может быть конкретный час, день, неделя, месяц или квартал. Второй тип представляют данные наблюдений, произведенных с течением времени. Кросс-секционными данными называются наблюдения, собранные в фиксированный момент времени [2, С.85]. Задача состоит в изучении таких данных с последующей экстраполяцией или последующим распространением полученных взаимоотношений на большую генеральную совокупность.

1.2. Анализ временных рядов

1.2.1 Временные ряды и их компоненты

Совокупность наблюдений величины , выполненных в течение некоторого промежутка времени, называют данными временного ряда или просто временным рядом. Чаще всего наблюдения регистрируются через постоянные промежутки времени. В общем случае временные ряды не представляют собой случайную выборку и требуют специальных методов для их исследования. Наблюдения во временных рядах, как правило, зависят друг от друга (автокоррелируют). Эта зависимость образует модель изменения или поведения данных, которую можно использовать для предсказания их будущих значений, а это, в свою очередь, может значительно помочь руководству в управлении деловыми операциями [3, С.180].

Декомпозиция

Один из методов анализа данных временных рядов включает попытку определить составляющие факторы, которые влияют на каждое значение временного ряда. Подобная процедура идентификации называется декомпозицией. Каждая компонента идентифицируется отдельно. Затем вклады каждой компоненты комбинируются с целью получения прогнозов будущих значений временных рядов.

Рассмотрение методов декомпозиции начинается с четырех компонент временных рядов – это трендовая, циклическая, сезонная и нерегулярная (или случайная) компоненты.

1. Тренд. Тренд – это компонента, представляющая основной рост (или спад) во временном ряду. Компонента тренда обозначается буквой .

2. Цикличность. Циклическая компонента – это последовательность волнообразных флуктуации или циклы длительностью более одного года. Изменение экономических условий обычно происходит циклически. Циклическая компонента обозначается буквой .

3. Сезонность. Сезонные изменения обычно присутствуют в квартальных, месячных или недельных данных. Под сезонными вариациями понимаются изменения с более или менее стабильной структурой, имеющие годовую цикличность и повторяющиеся из года в год. Сезонная компонента обозначается буквой .

4. Нерегулярность. Нерегулярная компонента включает непредсказуемые или случайные флуктуации. Нерегулярная компонента обозначается буквой .

Двумя простейшими моделями, связывающими наблюдаемую величину временного ряда () с компонентами тренда (), сезонности () и нерегулярности (), являются модель аддитивных компонент

(1.1)

и модель мультипликативных компонент.

. (1.2)

Модель аддитивных компонент применима в тех случаях, когда анализируемый временной ряд имеет приблизительно одинаковые изменения на протяжении всей длительности ряда. Иными словами, все значения ряда существенно убывают в пределах полосы постоянной ширины, центрированной на уровне тренда.

Модель мультипликативных компонент эффективнее в тех ситуациях, когда изменение временной последовательности увеличивается с ростом уровня.

Тренд

Тренд представляет собой долговременные изменения во временных рядах, которые иногда можно описать с помощью прямой линии или гладкой кривой. Если грубо представить тренд в виде прямой линии, т.е. если рост или спад похожи на прямую линию, то она описывается следующим уравнением:

, (1.3)

где

– это расчетное значение тренда в момент времени .

Символ используется для независимой переменной, представляющей время и обычно принимающей целочисленные значения 1,2,3,..., соответствующие последовательным периодам времени. Коэффициент наклона является средним ростом или спадом для любого возрастания во времени за один период.

Прогноз тренда

Пусть прогноз величины на шагов вперед делается в момент времени (конец последовательности), при этом для прогнозирования используется трендовая модель. Период времени, на который делается прогноз, – в данном случае это – называется началом предсказания. Значение именуется дальностью прогнозирования. Для модели линейного тренда можно сделать прогноз, вычисляя значения по уравнению .

1.2.2 Основные показатели динамики для временного ряда годовых данных

В исходных данных нам представлен интервальный ряд с равноотстоящими уровнями во времени [4, C.51]. Поэтому для определения среднего уровня ряда можно воспользоваться следующей формулой:

, (1.4)

где

– длина временного ряда, то есть число уровней.

Для количественной оценки динамики явлений применяются следующие основные аналитические показатели:

1) абсолютный прирост;

2) темпы роста;

3) темпы прироста.

Причем каждый из перечисленных показателей может быть трех видов:

1) цепной;

2) базисный;

3) средний.

Абсолютный прирост характеризует изменение показателя за определенный промежуток времени и находится по формуле:

, (1.5)

где

,

.

Причем, если , то можно найти цепной абсолютный прирост:

. (1.6)

Если , то можно найти базисный абсолютный прирост относительно начального уровня:

. (1.7)

Средний абсолютный прирост – это обобщающая характеристика скорости изменения исследуемого показателя во времени (скорость – это прирост в единицу времени):

, (1.8)

где

– цепной абсолютный прирост

Темп роста характеризует отношение двух сравниваемых уровней ряда и определяется по формуле:

. (1.9)

Цепной темп роста:

. (1.10)

Базисный темп роста относительно начального уровня:

. (1.11)

Средний темп роста – обобщающая характеристика динамики, отражающая интенсивность изменения уровней ряда. Эта величина показывает, сколько в среднем процентов составляет последующий уровень от предыдущего на всем периоде наблюдения. Показатель находится по формуле:

. (1.12)

Темп прироста характеризует абсолютный прирост в относительных величинах. Данный показатель показывает, на сколько процентов изменился сравниваемый уровень по отношению к уровню, принятому за базу сравнения. Для расчета этой величины необходимо воспользоваться следующей формулой:

. (1.13)

Цепной темп прироста:

. (1.14)

Базисный темп прироста относительно начального уровня:

. (1.15)

Средний темп прироста:

. (1.16)

1.2.3 Проверка гипотезы о наличии тренда (критерий Фостера-Стюарта, критерии серий)

Если присутствие тренда во временном ряду прослеживается нечетко, то прежде чем перейти к дальнейшему анализу, нужно выяснить, существует ли тенденция в исследуемом процессе [5, C.101]. Основные подходы к решению этой проблемы основаны на проверке статистических гипотез. Критерии выявления компонент ряда основаны на проверке гипотезы о случайности ряда ().

Существует множество критериев, которые отличаются мощностью и сложностью. К таким критериям можно отнести критерии серий и критерий Фостера-Стюарта. Критерии серий делятся на критерий серий, основанный на медиане выборки, и критерий «нисходящих» и «восходящих» серий.

Введем 2 гипотезы:

– тренда нет;

– тренд присутствует.

Критерий Фостера-Стюарта

Проверка гипотезы осуществляется в несколько этапов:

1) Для начала определяем вспомогательные характеристики и :

.


2) Вычисляем. Эта величина может принимать значения: –1,0,1.

3) .

4)

5) Применяем критерий Стьюдента:

, (1.17)

где

– среднее квадратическое отклонение величины .

Если, то гипотеза об отсутствии тренда отвергается.

Критерии серий:

1) Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий.

Образуем последовательность из «+» и «-» по следующему правилу [6, C.59]:

,

где

.

В случае если, учитывается лишь одно значение.

Далее необходимо подсчитать число серий и протяженность самой длинной серии и проверить выполнение неравенств:

, (1.18)

, (1.19)

где

– табличное значение.

Если оба неравенства выполняются, то принимается гипотеза при уровне значимости .

2) Критерий серий, основанный на медиане выборки.

Строим ранжированный ряд:, где – наименьшее значение из.

Определим медиану полученного вариационного ряда:

если , то ,

если , то .

Следующий шаг – это образование последовательности из «+» и «-» по правилу:

.

Если , то это значение пропускается.

Далее необходимо подсчитать число серий в совокупности , где под серией понимается последовательность подряд идущих плюсов или минусов. Один плюс или минус тоже считается серией.

При отсутствии системной составляющей протяженность самой длинной серии не должна быть слишком большой, а число серий слишком маленьким, то есть:

, (1.20)

. (1.21)

Если хотя бы одно из неравенств нарушается, то гипотеза отвергается с вероятностью ошибки , то есть подтверждается наличие неслучайной составляющей, зависящей от .

1.2.4 Анализ структуры временного ряда с использованием коэффициента автокорреляции

При наличии тенденции и периодических колебаний значений каждого последующего уровня ряда зависит от предыдущих [7, C.79].

Коэффициент автокорреляции находится по следующей формуле:

. (1.22)

Аналогично находятся остальные коэффициенты:

. (1.23)

Проверим значимость коэффициента автокорреляции. Для этого введем две гипотезы:

:

:

находится по таблице критических значений отдельно для >0 и <0. Причем, если ||>||, то принимается гипотеза , то есть коэффициент значим. Если ||<||, то принимается гипотеза и коэффициент автокорреляции незначим. Если коэффициент автокорреляции достаточно велик, то проверять его значимость необязательно.

1.2.5 Сглаживание временного ряда квартальных данных с помощью скользящих средних

Распространенным приемом при выявлении и анализе тенденции временного ряда является его сглаживание [8, C.114]. Суть различных приемов сглаживания сводится к замене фактических уровней временного ряда расчетными уровнями, которые в меньшей мере подвержены колебаниям. Это способствует более четкому проявлению тенденции развития.

Скользящие средние позволяют сгладить как случайные, так и периодические колебания и выявить тенденцию в развитии процесса, поэтому они служат важным инструментом при фильтрации компонент временного ряда. Иногда скользящие средние применяют как предварительный этап перед моделированием тренда с помощью процедур аналитического подхода [9, C.84].

Процедура сглаживания приводит к устранению периодических колебаний во временном ряду, если длина интервала берется равной или кратной периоду колебаний.

Поэтому для устранения сезонных колебаний часто требуется использовать или .

Если - четное число, то первое и последнее наблюдения на активном участке берутся с половинными весами. Активный участок сглаживания – наблюдения, которые берутся для расчета среднего значения.

Для четырехчленной скользящей средней используется следующая формула:

.(1.24)

Аналогично находятся остальные сглаженные значения.

Недостатком метода скользящей средней является потеря первых и последних уровней ряда. Причем потеря последних уровней ряда является существенным недостатком, так как свежие значения обладают наибольшей информационной ценностью.

Одним из приемов восстановления пропущенных уровней является последовательное прибавление среднего абсолютного прироста на последнем активном участке к последнему сглаженному значению. Для восстановления используется формула:

. (1.25)

. (1.26)

. (1.27)

. (1.28)

. (1.29)

1.3 Методы прогнозирования на основе временных рядов

Основным фактором, влияющим на выбор метода прогнозирования, является идентификация и четкое понимание реальных моделей, присутствующих в данных. Если в них удастся распознать тренд, циклическую или сезонную модель, это существенно облегчит поиск эффективного метода экстраполирования [10, C.51].

Аппарат прогнозирования для стационарных данных

Прогнозирование стационарного ряда в своей простейшей форме включает в себя использование его предыстории для оценки среднего значения, которое затем становится прогнозом на будущие периоды. Более сложная техника состоит в уточнении оценки с использованием вновь поступившей информации. Эти методы полезны, когда начальные оценки ненадежны или когда постоянство среднего значения под вопросом.

Методы прогнозирования, которые могут применяться по отношению к стационарным рядам, включают в себя наивные методы, методы простого усреднения, скользящие средние, простое экспоненциальное сглаживание и методы авторегрессионого скользящего среднего (методы Бокса-Дженкинса).

Аппарат прогнозирования для данных, имеющих тренд

Ряд, обладающий трендом, ранее был определен как ряд, содержащий долгосрочную компоненту, которая отражает постоянное возрастание или убывание значений ряда в течение продолжительного периода времени. Наличие тренда типично для временных рядов экономических показателей [11, C.124].

Аппарат прогнозирования, который должен использоваться для прогнозирования рядов, имеющих тренд, – это метод скользящих средних, метод линейного экспоненциального сглаживания Хольта, простая регрессия, возрастающие кривые, экспоненциальные модели и методы авторегрессионых интегрированных скользящих средних (методы Бокса-Дженкинса).

Измерение ошибки прогноза

Основные обозначения, используемые в прогнозировании [12, C.55]:

– значение временного ряда в момент .

– прогноз значения .

– погрешность или ошибка прогноза.

Разработано несколько методов оценки ошибок, присущих отдельным методам прогнозирования. Большинство этих методов состоит в усреднении некоторых функций от разностей между действительным значением и его прогнозом.

Ошибкой прогноза является разность между действительным значением и его прогнозом.

В одном из способов оценки метода прогнозирования используется суммирование абсолютных ошибок. Среднее абсолютное отклонение (MeanAbsoluteDerivation, MAD) измеряет точность прогноза, усредняя величины ошибок прогноза (абсолютные значения каждой ошибки).

. (1.30)

Среднеквадратическая ошибка (МеаnSquaredError, MSE) – это другой способ оценки метода прогнозирования. Каждая ошибка или погрешность возводится в квадрат; эти величины затем суммируются и делятся на количество наблюдений. Поскольку каждое значение отклонения возводится в квадрат, этот метод подчеркивает большие ошибки прогноза.

. (1.31)

Иногда предпочтительнее вычислять не абсолютные величины ошибок, а их процентное отношение. Средняя абсолютная ошибка в процентах (MeanAbsolutePercentage Еггог, МАРЕ) вычисляется путем отыскания абсолютной ошибки в каждый момент времени и деления ее на действительно наблюдаемое значение (в этот момент времени) с последующим усреднением полученных абсолютных процентных ошибок. Этот подход полезен в том случае, когда размер или значение прогнозируемой величины важны в оценке точности прогноза. МАРЕ подчеркивает, насколько велики ошибки прогноза в сравнении с действительными значениями ряда.

. (1.32)

Часто необходимо определить, является ли метод прогнозирования смещенным (полученный прогноз постоянно оказывается заниженным или завышенным) [13, C.78]. В этих случаях используется средняя процентная ошибка (MeanPercentage Еггог, МРЕ). Она вычисляется посредством нахождения ошибки в каждый момент времени и деления ее значения на действительное значение в этот момент времени с последующим усреднением полученных процентных выражений ошибок.

. (1.33)

Часть решения о выборе соответствующего метода прогнозирования состоит в определении того, дает ли данный метод достаточно малые ошибки прогноза. Действительно, естественно ожидать, что правильно подобранный метод будет давать относительно малые ошибки прогноза.

Определенные выше четыре способа оценки точности прогноза используются для следующих целей:

1) сравнение точности двух различных методов;

2) оценка полезности и надежности метода;

3) отыскание оптимального метода.

1.3.1 Метод экспоненциального сглаживания с учетом тренда

В 1957 г. Хольт разработал метод экспоненциального сглаживания, получивший название двухпараметрического метода Хольта. В этом методе учитывается локальный линейный тренд, присутствующий во временных рядах [14, C.117].

Если во временных рядах имеется тенденция к росту, то вместе с оценкой текущего уровня необходима и оценка наклона. В методике Хольта значения уровня и наклона сглаживаются непосредственно, при этом используются различные постоянные сглаживания для каждого из них. Эти постоянные сглаживания позволяют оценить текущий уровень и наклон, уточняя их всякий раз, когда появляются новые наблюдения. Одним из преимуществ методики Хольта является ее гибкость, позволяющая выбирать соотношение, в котором отслеживаются уровень и наклон.

Ниже приведены три уравнения, составляющие метод Хольта.

1. Экспоненциально сглаженный ряд или оценка текущего уровня:

. (1.34)

2. Оценка тренда:

. (1.35)

3. Прогноз нар периодов вперед:

, (1.36)

где

– новая сглаженная величина;

– постоянная сглаживания для данных ();

– новое наблюдение или реальное значение ряда в период ;

– постоянная сглаживания для оценки тренда ();

– оценка тренда;

– количество периодов вперед, на которое делается прогноз;

– прогноз на периодов вперед.

Постоянная нужна для сглаживания оценки тренда.

Постоянные и выбираются субъективно или путем минимизации ошибки прогнозирования, например значения MSE. Чем большие значения весов будут взяты, тем более быстрый отклик на происходящие изменения будет иметь место.

Для минимизации значения MSE нужно создать сетку значений и (т.е. все комбинации и ) и выбрать ту комбинацию, которая даст меньшее значение MSE.

Для того чтобы воспользоваться алгоритмом уравнения (1.34), нужно иметь набор из начальных величин и тренда. Одно из возможных решений состоит в том, чтобы первую оценку положить равной первому наблюдению. При этом тренд будет равен нулю. Другое решение – это определить начальное значение как среднее для первых пяти или шести наблюдений. Тогда тренд можно оценить наклоном линии, образованной этими пятью или шестью точками.

1.3.2 На основе аддитивной модели

Фактическое значение = трендовое значение + сезонная вариация + ошибка.

На первом шаге нужно исключить влияние сезонной вариации, воспользовавшись методом скользящей средней. Далее необходимо провести десезонализацию данных.

Уравнение линии тренда:

. (1.37)

Ошибки вычисляются с помощью формул (1.30, 1.31).

1.3.3 На основе мультипликативной модели

Фактическое значение = трендовое значение * сезонная вариация * ошибка. Значения сезонной вариации – это доли. Число сезонов равно 4.

На первом шаге нужно исключить влияние сезонной вариации, воспользовавшись методом скользящей средней. Далее необходимо провести десезонализацию данных.

Уравнение линии тренда:

. (1.38)

Ошибки вычисляются с помощью формул (1.30, 1.31).

1.3.4 Использование индексов

Расчёт производится путём деления суммарного годового объема рынка бытовой техники на суммарный объем прошлого года, усреднении этого индекса и умножении его на данные последнего рассматриваемого года.

1.3.5 Оценка адекватности и точности модели

Одной из наиболее эффективных оценок адекватности модели является коэффициент детерминации, который рассчитывается по формуле (1.39) [15, C.94]:

(1.39)

Рассчитывается коэффициент детерминации и делается вывод об адекватности модели.


РАЗДЕЛ 2. АНАЛИЗ ДАННЫХ ОБ ОБЪЕМЕ РЫНКА БЫТОВОЙ ТЕХНИКИ Г. УФА

Рынок бытовой техники является одним из самых крупных в России, и в частности в г. Уфа. Его доля в потребительском секторе составляет почти 50% [16].

Сегмент крупногабаритной бытовой техники является самым крупным сегментом рынка в г. Уфа. К нему относятся стиральные машины, холодильники, морозильники, кухонные плиты и панели, посудомоечные машины. Чайники, пылесосы, утюги и микроволновые печи относятся к сегменту мелкой бытовой техники.

В данной курсовой работе рассматриваются квартальные данные об объемах продаж всей бытовой техники в г. Уфа.

2.1 Графический анализ данных об объеме рынка бытовой техники

Исходные данные, полученные для анализа, охватывают период 2003-2009 гг. и включают объем рынка бытовой техники г. Уфа в денежном эквиваленте (руб.)

Таблица 2.1Объем рынка бытовой техники г. Уфа

Квартал 2009 г. 2008 г. 2007 г. 2006 г. 2005 г. 2004 г. 2003 г.
1 1823014 1747589 1395473 1110683 892901 712300 582790
2 1900147 1754871 1400217 1115879 898787 720458 589787
3 1958799 1768796 1421587 1135897 914525 734879 602547
4 1982140 1789797 1447879 1150121 922145 739528 605458

Суммарный объем рынка бытовой техники г. Уфа за 2003-2009 гг. представлен на рис. 2.1.

Рис. 2.1. Суммарный объем рынка бытовой техники

Графический анализ квартальных данных за 7 лет представлен на рис. 2.2.

Рис. 2.2. Анализ квартальных данных


На основе графического анализа исходного временного ряда можно сформулировать допущение о тенденции увеличения объемов рынка бытовой техники в течение последних семи лет.

2.2 Содержательный анализ данных об объеме рынка бытовой техники

2.2.1 Основные показатели динамики для временного ряда годовых данных

Рассчитаем показатели динамики на основе формул (1.4-1.16):

Таблица 2.2 Показатели динамики

Средний уровень ряда, 1207821
Цепной абсолютный прирост, 6997
Базисный абсолютный прирост, 6997
Средний абсолютный прирост, 51828
Цепной темп роста, 101%
Базисный темп роста, 101%
Средний темп роста, 147%
Цепной темп прироста, 1%
Базисный темп прироста, 1%
Средний темп прироста, 47%

Объем рынка бытовой техники изменяется со скоростью 51828 руб. в год. В последние годы спрос смещается в сторону аудио- и видеотехники. Причиной этому стало удовлетворение потребности покупателей в приобретении товаров первой необходимости (чайников, утюгов, пылесосов) [17].

Представим все статистические показатели динамики в виде таблицы (Приложение 1).

2.2.2 Сглаживание временного ряда квартальных данных с помощью скользящих средних

Найдем сглаженные значения, воспользовавшись формулой (1.24):

Полученные результаты сведем в таблицу 2.3.

Таблица 2.3 Сглаженные значения

№ квартала Объем рынка Сглаженные значения Отклонения, %
1 582790 546579 6,2
2 589787 578957 1,8
3 602547 611334 1,5
4 605458 643857 6,3
5 712300 676732 5,0
6 720458 710033 1,4
7 734879 749366 2,0
8 739528 794233 7,4
9 892901 838980 6,0
10 898787 884262 1,6
11 914525 934312 2,2
12 922145 988672 7,2
13 1110683 1043480 6,1
14 1115879 1099648 1,5
15 1135897 1163744 2,5
16 1150121 1234885 7,4
17 1395473 1306138 6,4
18 1400217 1379069 1,5
19 1421587 1460304 2,7
20 1447879 1548650 7,0
21 1747589 1636383 6,4
22 1754871 1722524 1,8
23 1768796 1774691 0,3
24 1789797 1802279 0,7
25 1823014 1844189 1,2
26 1900147 1891982 0,4
27 1958799 1940068 1,0
28 1982140 1988154 0,3

Рассчитаем средний абсолютный прирост, воспользовавшись формулой (1.25):

(для последних членов).

Рассчитаем восстановленные пропущенные уровни с помощью формул (1.26-1.29):

;

.

(для первых членов).

;

.

Теперь изобразим на графике сглаживающую линию:

Рис. 2.3. Сглаживание временного ряда

На рынке бытовой техники г. Уфа в 2009 году произошел спад. Снижение объемов продаж произошло повсеместно по России в связи с экономическим кризисом.

Среди причин кризисных тенденций, повлекших снижение объемов рынка, можно назвать:

1) снижение темпов увеличения доходов;

2) безработица;

3) снижение объемов кредитования;

4) замедление темпов строительства.

В 2009 году основные продажи техники осуществились за счет замены устаревших товаров, а не покупки дополнительной техники [18].

Существенное снижение объемов продаж произошло в сегменте дополнительных видов бытовой техники, например, микроволновых печей.

РАЗДЕЛ 3. ДИНАМИКА ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РЫНКА БЫТОВОЙ ТЕХНИКИ Г. УФА

На основе материала, изложенного в разделе 1, тренд описывается как долгосрочная компонента, отражающая возрастание или убывание временного ряда в течение длительного периода времени.

На основе графического анализа исходного временного ряда (рис. 2.1) можно сформулировать допущение о наличии тренда. Проверим это допущение с помощью гипотез.

3.1 Проверка гипотезы о наличии тренда

В таблице 3.1 представлены квартальные данные по объему рынка бытовой техники за 2006, 2007 и 2008 гг.

Таблица 3.1Квартальные данные по объему рынка бытовой техники

Квартал 2009 г. 2008 г. 2007 г. 2006 г. 2005 г. 2004 г. 2003 г.
1 1823014 1747589 1395473 1110683 892901 712300 582790
2 1900147 1754871 1400217 1115879 898787 720458 589787
3 1958799 1768796 1421587 1135897 914525 734879 602547
4 1982140 1789797 1447879 1150121 922145 739528 605458

Введем 2 гипотезы:

– данные об объеме рынка бытовой техники временного ряда тренда не имеют;

– данные об объеме рынка бытовой техники временного ряда тренда имеют.

3.1.1 Критерий Фостера-Стюарта

Проверим гипотезу о наличии тренда с помощью критерия Фостера-Стюарта. Для этого заполним вспомогательную таблицу.

Таблица 3.2 Вспомогательная таблица

t yt mt lt d
1 582790 - - -
2 589787 1 0 1
3 602547 1 0 1
4 605458 1 0 1
5 712300 1 0 1
6 720458 1 0 1
7 734879 1 0 1
8 739528 1 0 1
9 892901 1 0 1
10 898787 1 0 1
11 914525 1 0 1
12 922145 1 0 1
13 1110683 1 0 1
14 1115879 1 0 1
15 1135897 1 0 1
16 1150121 1 0 1
17 1395473 1 0 1
18 1400217 1 0 1
19 1421587 1 0 1
20 1447879 1 0 1
21 1747589 1 0 1
22 1754871 1 0 1
23 1768796 1 0 1
24 1789797 1 0 1
25 1823014 1 0 1
26 1900147 1 0 1
27 1958799 1 0 1
28 1982140 1 0 1

Проверка гипотезы:

.

Воспользуемся формулой (1.27):


, то есть, следовательно гипотеза отвергается, тренд есть.

3.1.2 Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий

Проверим гипотезу о наличии тренда с помощью критерия «восходящих» и «нисходящих» серий.

Образуем последовательность из «+» и «-»:

,

Проверим выполнение неравенств (1.18), (1.19):

, то есть первое неравенство не выполняется.

Следовательно, гипотеза об отсутствии тренда отвергается, то есть в объеме продаж бытовой техники присутствует тенденция.

3.1.3 Критерий серий, основанный на медиане выборки

Проверим гипотезу о наличии тренда с помощью критерия серий, основанного на медиане выборки.

Строим ранжированный ряд:

582790, 589787, 602547, 605458, 712300, 720458, 734879, 739528, 892901, 898787, 914525, 922145, 1110683, 1115879, 1135897, 1150121, 1395473, 1400217, 1421587, 1447879, 1747589, 1754871, 1768796, 1789797, 1823014, 1900147, 1958799, 1982140.

Образуем последовательность из «+» и «-»:

Проверим выполнение неравенств (1.30), (1.31):

Как видно, ни одно из неравенств системы не выполняется. Это говорит о том, что в объеме рынка бытовой техники подтверждается наличие неслучайной составляющей, зависящей от .

3.2 Выявление сезонных колебаний

Проанализируем структуру временного ряда с использованием коэффициента автокорреляции.

Воспользовавшись формулой (1.22), найдем коэффициенты корреляции.

– коэффициент автокорреляции первого порядка, так как сдвиг во времени равен единице (-лаг).

– коэффициент автокорреляции второго порядка.

– коэффициент автокорреляции третьего порядка.

– коэффициент автокорреляции четвертого порядка.

Таким образом, мы видим, что самым высоким является коэффициент автокорреляции четвертого порядка. Это говорит о том, что во временном ряде присутствуют сезонные колебания с периодичностью в четыре квартала.

В нашем случае коэффициент автокорреляции достаточно велик, и проверять его значимость необязательно.

РАЗДЕЛ 4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДАННЫХ ОБ ОБЪЕМЕ РЫНКА БЫТОВОЙ ТЕХНИКИ Г. УФА

4.1 Анализ данных об объеме рынка бытовой техники на основе методов прогнозирования

На основе имеющихся квартальных данных за период 2003-2009 гг., прогноз будет построен на 2010 г. Сравнить полученный прогноз с реальными показателями (первый, второй и третий кварталы) не представляется возможным ввиду отсутствия данных за 2010 г. [19].

Проанализировав данные об объеме рынка бытовой техники г. Уфа графически и содержательно, можно сделать вывод о факторах, определяющих развитие рынка:

· pocт peaльныx дoxoдoв нaceлeния;

· рост потребительского кредитования;

· рост жилищного строительства.

На основе материала, изложенного в пункте 1.3, были построены прогнозы на 2009 г. методами экспоненциального сглаживания с учетом тренда, на основе аддитивной модели, мультипликативной модели и с использованием индексов.

Сравнение полученных данных представлено в таблице 4.1.

Таблица 4.1 Сравнение прогнозных и реальных значений

Реальные значения Прогноз
Экспоненциальное сглаживание Аддитивная модель Мультипликативная модель С использованием индексов
1747589 1853982 1823281 1929637 1777767
1754871 1915300 1867596 1916210 1789130
1768796 1976618 1914558 1898126 1781820
1789797 2037936 1959756 1875383 1858792

В таблицах 4.2, 4.3 представлен сравнительный анализ ошибок прогнозирования при различных методах.

Таблица 4.2 Ошибки прогнозных значений в процентах

Прогноз
Экспоненциальное сглаживание Аддитивная модель Мультипликативная модель С использованием индексов
6,09 4,33 10,42 1,73
9,14 6,42 9,19 1,95
11,75 8,24 7,31 0,74
13,86 9,50 4,78 3,85
max 13,86 9,50 10,42 3,85
среднее 10,21 7,12 7,93 2,07

Таблица 4.3 Ошибки прогнозных значений в процентах

Прогноз
Экспоненциальное сглаживание Аддитивная модель Мультипликативная модель С использованием индексов
MAD 30116 21006 23263 6102
MSE 5909154885 2857036140 3467625716 292264866
MAPE 0,01702 0,01070 0,01239 0,00322

Таким образом, наименьшие ошибки получены при прогнозировании с помощью использования индексов.

4.2 Выбор наилучшего метода прогнозирования

На рис 4.1 представлены графики прогнозов различными методами.

Рис. 4.1. Сравнение прогнозов на 2009 г.

Наиболее точный прогноз получен с помощью использования индексов. При прогнозе данным методом ошибки минимальны.

В 2009 году ситуация на рынке бытовой техники ухудшилась. В основном снижение продаж коснулось рынка стиральных машин, встраиваемой техники, кондиционеров и телевизоров [20].

4.3 Оценка адекватности и точности модели

Полученный различными методами прогноз объема рынка бытовой техники г. Уфа необходимо оценить.

Для эффективной оценки адекватности моделей, позволяющих спрогнозировать объем рынка, рассчитаем коэффициенты детерминации по формуле (1.55):

Таблица 4.4 Коэффициенты детерминации

Метод прогнозирования Коэффициент детерминации
Метод Хольта 0,768
Аддитивная модель; 0,825
Мультипликативная модель 0,771
Прогноз с использованием индексов. 0,974

Наиболее высокий коэффициент детерминации у модели с использованием индексов, что говорит об адекватности этой модели.

Прогноз на 2010 г. построен с помощью наиболее точного и адекватного метода – с помощью индексов. Результаты представлены на рис. 4.2.

Рис. 4.2. Прогноз на 2010 г.

Таблица 4.5 Прогнозные значения на 2010 г.

Квартал Прогнозные значения
I 1953724
II 2036834
III 2073799
IV 2120464

На основе данного прогноза можно сделать вывод, что на рынке бытовой техники г. Уфа в 2010 г. ожидается увеличение объемов продаж.

Прогнозируемый годовой объем продаж за 2010 г. составит 8 184 821 руб.


ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе написания курсовой работы приобретены практические навыки поиска и систематизации собранного материала для статистического исследования, исследованы теоретические и прикладные аспекты прогнозирования на основе временных рядов.

Результаты применены к материалам рынка бытовой техники г. Уфа за 2010 г. В данной работе сделан графический и содержательный анализ данных, выявлена динамика основных показателей за 7 лет, разработана процедура прогнозирования, получен прогноз на 2010 г. Также оценена и проверена адекватность моделей и сделан вывод о том, что наиболее эффективный прогноз получен с помощью использования индексов.

В курсовой работе решены следующие задачи:

1) подготовка обзоров методов прогнозирования;

2) графический анализ данных об объеме рынка бытовой техники;

3) содержательный анализ данных об объеме рынка бытовой техники;

4) анализ данных об объеме рынка бытовой техники на основе методов прогнозирования;

5) задача прогнозирования на 2009 г., проверка адекватности и точности прогноза и анализ ситуации на рынке бытовой техники г. Уфа в 2009 г;

6) выбор наилучшего метода прогнозирования;

7) построение прогноза на 2010 г. и расчет прогнозируемого объема продаж

8) построение прогноза на 2008 г. и проверка адекватности и точности прогноза;

9) построение прогноза на 2009 г. и анализ ситуации на предприятии в 2009 г.;

10) выбор наилучшего метода прогнозирования;

11) построение прогноза на 2010 г. и расчет прогнозируемого дохода.

В курсовой работе сформулированы выводы о том, что прогнозируемый объем продаж в 2010 г. составит 8 184 821 руб.


СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Кендэл М. Временные ряды / М. Кендэл. М.: Финансы и статистика, 1981. 199 с.

2. Ханк Д. Бизнес-прогнозирование / Д Ханк, А. Райтс, Д. Уичерн. М: Издательство «Вильямс», 2003. 656 с.

3. Просветов Г.И. Управленческий учет. Задачи и решения / Г.И. Просветов. М: Издательство РДЛ, 2006. 272 с.

4. Боровиков В.П. Популярное введение в программу STATISTICA / В.П. Боровиков. М.: Финансы и статистика, 2003. 267 с.

5. Боровиков В.П. Прогнозирование в системе STATISTICA / В.П. Боровиков, Г.И. Ивченко. М.: Финансы и статистика, 2000. 277 с.

6. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов / Ю.П. Лукашин. М: Издательство РДЛ, 2007. 182 с.

7. Михайлов Д.С. Аналитические технологии для прогнозирования и анализа данных / Д.С. Михайлов. М.: Финансы и статистика, 2001. 199 с.

8. Орлов А.И. Прогнозирование / А.И. Орлов. М.: Финансы и статистика, 2003. 189 с.

9. Веснин В.Р. Прогнозы и прогнозирование / В.Р. Веснин. М: Триада 2000. 212 с.

10. Джонстон Д. Эконометрические методы / Д. Джонстон. М.: Статистика, 1980, 210 с.

11. Доугерти К. Введение в эконометрику / К. Доугерти. М.: Инфра-М, 1997. 251 с.

12. Кремер Н.Ш. Эконометрика: Учебник для ВУЗов / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003, 311 с.

13. Кандаурова Г.А. Прогнозирование и планирование в экономике / Г.А. Кандаурова. Интерпрессервис, Современная школа, 2005. 480 с.

14. Павленко В.Н. Временные ряды / В.Н. Павленко, А.М. Набиев, Е.А. Постников, М.А. Хрыкина. Санкт-Петербург: РГГМУ, 2007. 57 с.

15. Гамбаров Г.М. Статистическое моделирование и прогнозирование / Г.М.

16. Исследования рынка – Режим доступа: http://marketing.rbc.ru/

17. Официальный сайт консалтинговой компании MostMarketing– Режим доступа: http://www.m-marketing.ru/

18. Пресс-релиз – Режим доступа: http://press-release.com/

19. Информационный сайт города Уфы – Режим доступа: http://webufa.ru/

20. Информационный строительный портал – Режим доступа: http://restko.ru/


ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Статистические показатели динамики

t Yt Абсолютный прирост, минуты Темп роста, % Темп прироста, %
Цепной Базисный Цепной Базисный Цепной Базисный
1 582790 - - - - - -
2 589787 6997 6997 101 101 1 1
3 602547 12760 19757 102 103 2 3
4 605458 2911 22668 100 104 0 4
5 712300 106842 129510 118 122 18 22
6 720458 8158 137668 101 124 1 24
7 734879 14421 152089 102 126 2 26
8 739528 4649 156738 101 127 1 27
9 892901 153373 310111 121 153 21 53
10 898787 5886 315997 101 154 1 54
11 914525 15738 331735 102 157 2 57
12 922145 7620 339355 101 158 1 58
13 1110683 188538 527893 120 191 20 91
14 1115879 5196 533089 100 191 0 91
15 1135897 20018 553107 102 195 2 95
16 1150121 14224 567331 101 197 1 97
17 1395473 245352 812683 121 239 21 139
18 1400217 4744 817427 100 240 0 140
19 1421587 21370 838797 102 244 2 144
20 1447879 26292 865089 102 248 2 148
21 1747589 299710 1164799 121 300 21 200
22 1754871 7282 1172081 100 301 0 201
23 1768796 13925 1186006 101 304 1 204
24 1789797 21001 1207007 101 307 1 207
25 1823014 33217 1240224 102 313 2 213
26 1900147 77133 1317357 104 326 4 226
27 1958799 58652 1376009 103 336 3 236
28 1982140 23341 1399350 101 340 1 240
Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка
Комментарии:
Где скачать еще рефератов? Здесь: letsdoit777.blogspot.com
Евгений08:09:16 19 марта 2016
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
10:34:10 29 ноября 2015

Работы, похожие на Курсовая работа: Стратегический анализ рынка бытовой техники
Формирование системы управления рынком бытовых услуг на муниципальном ...
Формирование системы управления рынком бытовых услуг на муниципальном уровне СОДЕРЖАНИЕ Стр. Введение 3 Глава 1. Рынок бытовых услуг как объект ...
изучения сезонных колебаний и факторов сглаживания сезонности;
Экономический прогноз - это вероятностная оценка протекания экономического процесса в будущем, выполненный на основе определенного метода прогнозирования.1 Методом прогнозирования ...
Раздел: Рефераты по экономике
Тип: реферат Просмотров: 5599 Комментариев: 3 Похожие работы
Оценило: 1 человек Средний балл: 4 Оценка: неизвестно     Скачать
Методы прогноза лавинной опасности
Введение Снежные лавины - одно из стихийных природных явлений, способных вызвать гибель людей и причинить значительные разрушения. Среди прочих ...
Методическим центром по проведению снеголавинных наблюдений и организации службы временного прогноза лавинной опасности на территории СССР являлся Среднеазиатский научно ...
В САНИГМИ разрабатывались теоретические основы прогнозирования лавинной опасности и прикладные методики прогноза для различных лавиноопасных районов СССР (часто совместно с ...
Раздел: Рефераты по географии
Тип: дипломная работа Просмотров: 741 Комментариев: 4 Похожие работы
Оценило: 3 человек Средний балл: 5 Оценка: неизвестно     Скачать
Географическое прогнозирование как элемент экологической подготовки ...
Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное агентство по образованию Российский государственный педагогический университет имени ...
Гипотеза исследования заключается в том, что целенаправленное внедрение элементов географического прогнозирования позволит усилить эффективность экологической подготовки школьников ...
В методической литературе пока ещё не сложилось единого понятия таких терминов "географический прогноз" и "географическое прогнозирование".
Раздел: Рефераты по педагогике
Тип: дипломная работа Просмотров: 2040 Комментариев: 2 Похожие работы
Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать
Социальное прогнозирование в сфере демографических процессов
Оглавление Введение 1. Теоретическое обоснование методологий демографического прогнозирования: 1.1 Понятие и сущность демографических процессов 1.2 ...
выровненные, т.е. лишенные колебаний, уровни тренда для лет с номером i; а - это средний (выровненный) уровень тренда на момент или период, принятый за начало отсчета времени, т.е ...
При прогнозе с учетом случайной колеблемости учитывается как вызванная колеблемостью ошибка репрезентативности выборочной оценки тренда, так и колебания уровней в отдельные периоды ...
Раздел: Рефераты по социологии
Тип: курсовая работа Просмотров: 2701 Комментариев: 2 Похожие работы
Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать
Планирование и прогнозирование расходной и доходной части бюджета
Глава 1 1.1 Бюджетная система РФ Бюджет РФ является важнейшим звеном финансовой системы страны, он составляет основу финансовых средств государства ...
При разработке моделей прогнозирования тренд оказывается основной составляющей прогнозируемого временного ряда, на которую уже накладываются другие составляющие.
Метод экспоненциального сглаживания даёт возможность получить оценки параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего ...
Раздел: Рефераты по финансовым наукам
Тип: курсовая работа Просмотров: 5643 Комментариев: 2 Похожие работы
Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать
Оптимизация работы предприятия ООО "Техсервис" по критерию ...
Тема дипломной работы: "Оптимизация работы предприятия ООО "Техсервис" по критерию прибыли за счет инноваций технологии и экономии ресурсов" РЕФЕРАТ ...
При сглаживании и прогнозировании временных рядов рассмотренными выше методами для расчета прогноза использовался только тренд, т. е. детерминированная составляющая процесса.
Временные ряды, подобные тем, что приведены в таблице 2.11, обычно служат для расчета четырех различных типов изменений в показателях: трендовых, сезонных, циклических и случайных.
Раздел: Рефераты по экономико-математическому моделированию
Тип: дипломная работа Просмотров: 2284 Комментариев: 2 Похожие работы
Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать
Анализ временных рядов
Введение В данной главе рассматриваются задачи описания упорядоченных данных, полученных последовательно (во времени). Вообще говоря, упорядоченность ...
3) методы сглаживания и фильтрации, предназначенные для преобразования временных рядов с целью удаления высокочастотных и сезонных колебаний;
Сезонный эффект во временном ряде проявляется на "фоне" тренда и его выделение оказывается возможным после предварительной оценки тренда.
Раздел: Рефераты по экономико-математическому моделированию
Тип: учебное пособие Просмотров: 12766 Комментариев: 3 Похожие работы
Оценило: 3 человек Средний балл: 4 Оценка: неизвестно     Скачать
Основные методы прогнозирования
Основные методы прогнозирования Содержание Введение 1. Прогнозирование и виды прогнозов 2. Методы прогнозирования 3. Статистическое прогнозирование 4 ...
Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогнозов на основе сезонных колебаний уровней динамического ряда.
Именно в результате того, что в приведенной выше формуле измерение сезонных колебаний производится на базе соответствующих теоретических уровней тренда yti, в исчисляемых при этом ...
Раздел: Рефераты по менеджменту
Тип: реферат Просмотров: 9853 Комментариев: 2 Похожие работы
Оценило: 3 человек Средний балл: 4.3 Оценка: неизвестно     Скачать

Все работы, похожие на Курсовая работа: Стратегический анализ рынка бытовой техники (12933)

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(151190)
Комментарии (1843)
Copyright © 2005-2016 BestReferat.ru bestreferat@mail.ru       реклама на сайте

Рейтинг@Mail.ru