Курсовые,дипломы,задачи 
Загрузка...Цена за один вариант 600 р
Дисциплина: Прогнозирование и планирование.
Темы для написания теоритического раздела:
1. Сущность, роль и функции прогнозирования. Формы предвидения. Социально-экономическое прогнозирование
2. Особенности и взаимосвязь прогнозирования и планирования
3. Типология прогнозов по различным признакам
4. Научная основа, принципы и этапы прогнозирования
5. Интуитивные методы прогнозирования
6. Фактографические методы прогнозирования
7. Выбор метода прогнозирования. Пути упрощения общей задачи прогнозирования
8. Система прогнозов социально-экономического развития. Порядок разработки прогнозов социально-экономического развития
9. Комплекс прогнозов социально-экономического развития (общая характеристика)
10. Сущность, значение и этапы прогнозирования демографического развития
11. Виды демографического прогноза. Основные показатели и проблемы демографического развития.
12. Прогнозирование взаимодействия общества и природы
13. Прогнозирование научно-технического процесса
14. Прогнозирование внешних факторов социально-
экономического развития
15. Прогнозирование уровня жизни населения и развития социальной сферы
16. Межотраслевые народно-хозяйственные комплексы. Прогнозирование развития межотраслевых комплексов (на примере агропромышленного комплекса)
17. Прогнозирование эффективности, темпов роста, структуры производства
Решение задач
. Вариант №1
Фирма занимается продажей аккумуляторов. Объем продаж за 12 месяцев представлен в таблице.
| Месяц | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| Текущие продажи, тыс. руб. | 30,6 | 32,9 | 33,0 | 34,7 | 34,9 | 35,9 | 36,9 | 37,6 | 38,3 | 39,1 | 39,9 | 40,9 |
1. Используя экспоненциальное сглаживание, сделать прогноз продаж аккумуляторов по месяцам года и на 13-й месяц при значении константы сглаживания
α = 0,5, учитывая, что прогноз на 1-й месяц составил 28,0 тыс. руб. Рассчитать среднее абсолютное отклонение.
2. Рассчитать прогноз продаж методом экспоненциального сглаживания с трендовым регулированием по месяцам года и на 13-й месяц при α = 0,5; β = 0,7. Прогноз на 1-й месяц составил 28,0 тыс. руб. Рассчитать среднее абсолютное отклонение.
3. Рассчитать прогноз продаж методом трехмесячной взвешенной скользящей средней при распределении весов: прошлый месяц – 6; два месяца назад – 2; три месяца назад – 1. Рассчитать среднее абсолютное отклонение.
Указать лучший вариант прогноза и обосновать свой вывод.
Вариант №2
Объем продаж фирмы за 12 месяцев 2000 года составил:
| Месяц | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| Объем
Продаж, Млн. руб. |
221 | 222 | 213 | 223 | 240 | 226 | 235 | 246 | 240 | 228 | 238 | 258 |
1. Используя экспоненциальное сглаживание, сделать прогноз продаж по месяцам года и на 13-й месяц при значении константы сглаживания α = 0,4. Известно, что прогноз объема продаж на первый месяц составлял 220 млн. руб. Рассчитать среднее абсолютное отклонение.
2. Используя экспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием, составить прогноз продаж по месяцам года и на 13-й месяц при α = 0,4; β = 0,7. Рассчитать среднее абсолютное отклонение.
3. Рассчитать прогноз продаж по месяцам года и на 13-й месяц методом трёхмесячной взвешенной скользящей средней при распределении весов: прошлый месяц – 5, два месяца назад – 3, три месяца назад – 1. Рассчитать среднее абсолютное отклонение.
Указать лучший вариант прогноза и обосновать свой вывод.
Вариант №3
Энергетическая компания собрала информацию о спросе на электроэнергию в регионе за последний год, которая представлена в таблице.
| Месяц | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| Спрос, МВт | 14,0 | 18,3 | 20,6 | 25,9 | 28,2 | 27,8 | 25,8 | 37,3 | 41,5 | 34,5 | 36,3 | 38,2 |
1. Используя экспоненциальное сглаживание, сделать прогноз спроса на электроэнергию по месяцам года и на 13-й месяц при значении константы сглаживания
α = 0,8, учитывая, что прогноз на 1-й месяц составил 12,0 МВт. Рассчитать среднее абсолютное отклонение.
2. Рассчитать прогноз методом экспоненциального сглаживания с трендовым регулированием по месяцам года и на 13-й месяц при α = 0,8; β = 0,3. Рассчитать среднее абсолютное отклонение.
3. Рассчитать прогноз продаж по месяцам года и на 13-й месяц методом трехмесячной взвешенной скользящей средней при распределении весов: прошлый месяц – 5; два месяца назад – 2; три месяца назад – 1. Рассчитать среднее абсолютное отклонение.
Указать лучший вариант прогноза и обосновать свой вывод.
Вариант №4
1. Используйте метод экспоненциального сглаживания, чтобы разработать прогноз продаж товара по месяцам года и на 13-й месяц, используя приведенные ниже данные. Прогноз продаж на 1 месяц – 140 шт. Используйте константу сглаживания 0,20. Вычислите среднее абсолютное отклонение.
| Месяц | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| Объем продаж, шт. | 142 | 138 | 134 | 138 | 141 | 139 | 146 | 144 | 155 | 138 | 134 | 147 |
2. Используя метод экспоненциального сглаживания с трендовым регулированием, составить прогноз продаж по месяцам года и на 13-й месяц, рассчитать среднее абсолютное отклонение при значениях констант сглаживания α = 0,2; β = 0,6.
3. Рассчитать прогноз продаж по месяцам года и на 13-й месяц методом трехмесячной взвешенной меняющейся средней при распределении весов: прошлый месяц – 5, два месяца назад – 2, три месяца назад – 1. Определите среднее абсолютное отклонение.
Указать лучший вариант прогноза и обосновать свой вывод.
Вариант № 5
1. В приведенной таблице показаны продажи цветных телевизоров и отстающая на 3 месяца безработица. Определите, можно ли использовать уровень безработицы для предсказания спроса на цветные телевизоры по методу линейной регрессии. Рассчитайте стандартное отклонение, коэффициенты корреляции и детерминации. Определите прогноз продаж телевизоров при уровне безработицы в 9 %. Подумайте, можно ли пользоваться линейной регрессией при уровне безработицы выше 9 %. Результаты прокомментируйте.
| Период | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| Объем продаж, $ млн. | 20 | 41 | 17 | 35 | 25 | 31 | 38 | 50 | 15 | 19 | 14 |
| Безработица, % | 7,2 | 4,0 | 7,3 | 5,5 | 6,8 | 6,0 | 5,4 | 3,6 | 8,4 | 7,0 | 9,0 |
2. Магазин по продаже мебели хочет предсказать спрос на мягкую мебель по месяцам следующего года на основании результатов продаж 2-х последних лет, если, согласно предварительной оценке, годовой спрос на мягкую мебель составит 700 комплектов.
| Месяц | Продажи | Месяц | Продажи | ||
| 2008 год | 2009 год | 2008 год | 2009 год | ||
| Январь | 35 | 38 | Июль | 73 | 75 |
| Февраль | 41 | 50 | Август | 72 | 76 |
| Март | 58 | 62 | Сентябрь | 62 | 65 |
| Апрель | 60 | 63 | Октябрь | 50 | 45 |
| Май | 59 | 57 | Ноябрь | 43 | 49 |
| Июнь | 70 | 69 | Декабрь | 40 | 39 |
Вариант № 6
1. При изучении покупательской активности были собраны следующие данные:
| Наблюдение | Фактор | Объем продаж, шт. | Наблюдение | Фактор | Объем продаж, шт. |
| 1 | 15 | 74 | 8 | 18 | 78 |
| 2 | 25 | 80 | 9 | 14 | 70 |
| 3 | 40 | 84 | 10 | 15 | 72 |
| 4 | 32 | 81 | 11 | 22 | 85 |
| 5 | 51 | 96 | 12 | 24 | 88 |
| 6 | 47 | 65 | 13 | 33 | 90 |
| 7 | 30 | 83 |
Определите, можно ли установить линейную зависимость между фактором и объемом продаж. Рассчитайте объем продаж при значении фактора – 41. Рассчитайте стандартное отклонение, коэффициент корреляции и детерминации. Определите, можно ли пользоваться полученной линейной регрессией за пределами приведенного диапазона значений фактора? Ответ поясните.
2. Ежемесячные продажи кожаных курток за последние 24 месяца представлены в таблице. Составить прогноз продаж по месяцам 2010 года, если предполагают, что продажи за весь год составят 500 штук.
| Месяц | Продажи, шт. | Месяц | Продажи, шт. | ||
| 2008 год | 2009 год | 2008 год | 2009 год | ||
| Январь | 30 | 19 | Июль | 35 | 28 |
| Февраль | 25 | 18 | Август | 40 | 43 |
| Март | 55 | 41 | Сентябрь | 53 | 62 |
| Апрель | 48 | 59 | Октябрь | 50 | 60 |
| Май | 57 | 57 | Ноябрь | 32 | 34 |
| Июнь | 45 | 40 | Декабрь | 21 | 23 |
Вариант № 7
1. В приведенной ниже таблице представлены число продаж товаров в день и цены на товары. Можно ли установить линейную зависимость между этими переменными? Определите число продаж при цене $ 8,3. Рассчитайте стандартное отклонение, коэффициенты корреляции и детерминации. Результаты расчета прокомментируйте. Подумайте, можно ли пользоваться линейной регрессией при цене выше $ 8,75. Ответ поясните.
| Период | Среднее число продаж в день, шт. | Цена, $ | Период | Среднее число продаж в день, шт. | Цена, $ |
| 1 | 200 | 6,00 | 8 | 170 | 7,25 |
| 2 | 190 | 6,50 | 9 | 205 | 6,25 |
| 3 | 155 | 8,25 | 10 | 162 | 7,50 |
| 4 | 188 | 6,75 | 11 | 167 | 7,75 |
| 5 | 198 | 5,75 | 12 | 160 | 8,00 |
| 6 | 180 | 7,00 | 13 | 135 | 8,75 |
| 7 | 132 | 8,50 |
2. Продажи товара за последние 2 года представлены в таблице. Построить прогноз продаж по месяцам следующего года, если предполагают, что продажи за весь год составят 1700 штук.
| Месяц | Продажи, шт. | Месяц | Продажи, шт. | ||
| 2008 год | 2009 год | 2008 год | 2009 год | ||
| Январь | 123 | 125 | Июль | 193 | 198 |
| Февраль | 125 | 118 | Август | 180 | 204 |
| Март | 145 | 145 | Сентябрь | 153 | 182 |
| Апрель | 152 | 168 | Октябрь | 148 | 163 |
| Май | 175 | 159 | Ноябрь | 122 | 145 |
| Июнь | 184 | 184 | Декабрь | 112 | 128 |
Вариант № 8
1. Фирма имеет сеть из 12 магазинов. Можно ли использовать линейную регрессию для прогнозирования прибыли магазина? Рассчитать прибыль при объеме продаж 10 $ млн., а также рассчитать стандартное отклонение линии регрессии, коэффициенты корреляции и детерминации. Результаты расчета прокомментировать. Можно ли пользоваться полученной линейной регрессией за пределами данного диапазона продаж? Ответ пояснить.
| Период | Продажи,
$ млн., |
Прибыль,
$ млн., |
Период | Продажи,
$ млн., |
Прибыль,
$ млн., |
| 1 | 7 | 0,15 | 7 | 16 | 0,24 |
| 2 | 2 | 0,10 | 8 | 12 | 0,20 |
| 3 | 6 | 0,13 | 9 | 14 | 0,27 |
| 4 | 4 | 0,15 | 10 | 20 | 0,44 |
| 5 | 14 | 0,25 | 11 | 15 | 0,34 |
| 6 | 15 | 0,27 | 12 | 7 | 0,17 |
2. Продажи автомобилей за последние 2 года представлены в таблице. Построить прогноз продаж автомобилей по месяцам следующего года, если предполагают, что продажи за весь год составят 8300 штук.
| Месяц | Продажи, шт. | Месяц | Продажи, шт. | ||
| 2008 год | 2009 год | 2008 год | 2009 год | ||
| Январь | 640 | 562 | Июль | 765 | 695 |
| Февраль | 648 | 574 | Август | 805 | 699 |
| Март | 630 | 572 | Сентябрь | 840 | 720 |
| Апрель | 761 | 645 | Октябрь | 828 | 685 |
| Май | 735 | 673 | Ноябрь | 840 | 700 |
| Июнь | 850 | 752 | Декабрь | 800 | 643 |
Вариант №9
В приведённой таблице представлены прогноз и фактические показатели объёма продаж товара за 15 месяцев. Оценить адекватность прогноза путём расчёта трекингового сигнала и методом контрольного графика. Дать развёрнутый ответ.
| Месяц | Фактические продажи | Прогноз |
| 1 | 147 | 143 |
| 2 | 151 | 144 |
| 3 | 154 | 150 |
| 4 | 155 | 151 |
| 5 | 149 | 154 |
| 6 | 146 | 148 |
| 7 | 138 | 146 |
| 8 | 132 | 144 |
| 9 | 125 | 135 |
| 10 | 124 | 126 |
| 11 | 130 | 125 |
| 12 | 135 | 132 |
| 13 | 142 | 132 |
| 14 | 159 | 152 |
| 15 | 160 | 151 |
Вариант №10
В приведённой таблице представлены прогноз и фактические показатели объёма продаж товара за 15 месяцев. Оценить адекватность прогноза путём расчёта трекингового сигнала и методом контрольного графика. Дать развёрнутый ответ.
| Месяц | Фактические продажи | Прогноз |
| 1 | 244 | 234 |
| 2 | 257 | 250 |
| 3 | 260 | 251 |
| 4 | 255 | 254 |
| 5 | 251 | 255 |
| 6 | 248 | 251 |
| 7 | 242 | 250 |
| 8 | 230 | 243 |
| 9 | 228 | 238 |
| 10 | 225 | 227 |
| 11 | 235 | 227 |
| 12 | 238 | 232 |
| 13 | 245 | 233 |
| 14 | 257 | 259 |
| 15 | 263 | 257 |
Контрольная работа. Теория из трех вопросов + задачи по варианту № 5117