Войти в мой кабинет
Регистрация
ГОТОВЫЕ РАБОТЫ / ДИПЛОМНАЯ РАБОТА, ИНФОРМАТИКА

Модели адаптивного прогнозирования и их реализация в среде MS Excel

miya_pal 250 руб. КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ
Страниц: 52 Заказ написания работы может стоить дешевле
Оригинальность: неизвестно После покупки вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100% с помощью сервиса
Размещено: 17.09.2018
Результатом дипломной работы стало построение краткосрочного про-гноза в рамках адаптивных моделей Брауна и Хольта – Уинтерса. В ходе вы-полнения дипломной работы были проведены следующие работы: 1) Проведен предварительный анализ данных; 2) Идентифицирована модель; 3) Исследована адекватность и точность модели; 4) На основе адекватной модели построен прогноз; 5) Проведен анализ полученных результатов.
Введение

Во всех сферах профессиональной деятельности приходится делать про-гнозы в отношении тех показателей, которые специалист (прогнозист) прямо контролировать не может и значения которых определенно предвидеть невоз-можно. В тех случаях, когда при исследовании динамики показателей деятельности тренд выражен недостаточно четко и когда между уровнями временного ряда есть значительная автокорреляция, используются адаптивные методы прогнозирования. В экономических исследованиях наибольшее распространение получили модели, в адаптивном механизме которых используется про¬цедура экспоненциального сглаживания. И это не случайно. С помощью экспоненциального сглаживания можно построить адаптивные модели в условиях, когда нет информации о характере изменений их динамических характеристик. Отсутствие информации заставляет нас использовать уникальное разумное предположение в такой ситуации медленного дрейфа этих характеристик. В самой модели это предположение реализуется с помощью процедуры экспоненциального сглаживания. Целью выпускной квалификационной работы (ВКР) является исследова-ние возможностей, адаптация и реализация в среде MS Excel моделей адаптив-ного прогнозирования для их использования в практике экономического про-гнозирования и учебном процессе. Результаты работы рассчитаны с на использование стандартных офисных средств имеющихся «под рукой» практически у каждого менеджера и студента; они могут быть использованы в случаях, когда информационные потребности прогнозиста могут быть удовлетворены без привлечения мощных и дорогостоящих специальных проблемно-ориентированных программных средств. Указанными обстоятельствами подтверждается актуальность выбранной темы выпускной квалификационной работы. Для реализации этой поставленной в ВКР цели ставились и решались следующие задачи: - изучение теории и практики экономического прогнозирования; - анализ возможностей моделей адаптивного прогнозирования и инструментов стандартных офисных средств их реализации; - моделирование динамики экономических процессов, подверженных се-зонным колебаниям; - алгоритмизация методов реализации моделей Брауна и Хольта-Уинтерса, автоматизация расчетов в среде MS Excel; - иллюстрация практического применения результатов ВКР на примере прогнозирования объема продаж смартфонов в магазинах ООО «Эльдорадо». Выпускная квалификационная работа структурно состоит из введения, двух глав и заключения. Во введении показывается актуальность, определяются цели и задачи данного исследования. В первой главе дан общий обзор адаптивных моделей прогнозирования, а также обзор программных средств их реализации. Изложены теоритические основы построения одной из базовых СС – моделей – модели Брауна и ее возможности. Показана автоматизация расчетов с использованием средств MSExcel. Вторая глава посвящена разработке и практическому применению ин-формационной технологии адаптивного прогнозирования в среде MS Excel (иллюстрация практического применения результатов ВКР проведена на примере прогнозирования объема продаж смартфонов в магазинах ООО «Эльдорадо»). Основное внимание уделяется применению адаптивных моделей Брауна и Хольта-Уинтерса (адаптивная модель с сезонной компонентой). При иллюстрации практического применения методов прогнозирования (на примере данных ООО «Эльдорадо») построен прогноз реализации продукции на несколько периодов вперед в рамках адаптивной модели Брауна и Хольта – Уинтерса. Результаты представлены графически и проведен их анализ. В заключении подводятся итоги и приводятся результаты исследования.
Содержание

ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………..2 1. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ОЦЕНКА ИХ КАЧЕСТВА………………………………………………………………………4 1.1 Экономическое прогнозирование, обзор современных моделей адаптивного прогнозирования и программных средств их реализации….7 1.2 Этапы построения прогнозирования по изолированному динамическому ряду. Автоматизация расчетов на предварительном этапе анализа ВР с использованием средств MS Excel……………………………………………………13 1.3 Анализ возможностей АР и СС моделей адаптивного прогнозирования и инструментов стандартных офисных средств………………………………21 2. АДАПТИВНЫЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ, АЛГОРИТМИЗАЦИЯ И АВТОМАТИЗАЦИЯ РАСЧЕТОВ В СРЕДЕ MS EXCEL…………………..27 2.1 Модель Брауна, оценка качества и прогнозирование. Автоматизация расче-тов в среде MS Excel…………………………………………………………..27 2.2 Модель Хольта – Уинтерса, оценка качества и прогнозирование. Автоматизация расчетов в среде MS Excel……………………………………………..36 ЗАКЛЮЧЕНИЕ……………………………………………………………………46 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ……………………………..51
Список литературы

1. Орлова И.В. Экономико-математическое моделирование: Практическое пособие по решению задач. – М.: Вузовский учебник, 2004. – 144с. 2. Экономико-математическое методы и прикладные модели: учебник для бакалавров / В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, И.В. Орлова; под ред. В.В. Федосеева. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство Юрайт, 2012. – 328 с. – Серия: Бакалавр, Базовый курс. 3. А.Н. Гармаш, И.В. Орлова, Н.В. Концевая, Е.Н. Горбатенко, В.А. Боль-шаков Экономико-математические методы в примерах и задачах: Учеб. пособие / Под ред. А.Н. Гармаша. – М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2015. – 416 с. 4. В.А. Половников, В.Я. Габескирия, Орлова И.В. Финансовая математика. Методические указания по изучению дисциплины и темы контрольных работ для самостоятельной работы студентов 4 курса, обучающихся по направлению 521600 «Экономика» (бакалавр) (первое высшее образование). – М.: ВЗФЭИ, 2008. 5. Финансовая математика: Математическое моделирование финансовых операций: Учеб. пособие / под ред. В.А. Половникова и А.И. Пилипенко. – М.: Вузовский учебник, 2004. – 360 с. 6. И.В. Орлова, В.А. Половников Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учеб. пособие. – М.: Вузовский учебник, 2007. – 365 с. 7. И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Т.В. Костеева, «Эконометрика»: Учебник под ред. И.И. Елисеевой. – 2-изд.-М.: Финансы и статистика, 2006.- 576 с. 8. А.И. Орлов «Эконометрика»: Учеб. пособие для вузов / Орлов А.И.-М.: Издательство «Экзамен», 2002.-576 с. 9. В.В. Давнис Адаптивное прогнозирование экономических процессов (Модели и методы): Дис. директора экономических наук: 08.00.13: Воронеж, 1999.-356 с. 10. Ю.П.Лукашин Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2003.- 416 с.: ил. 11. Е.М. Четыркин Финансовая математика: Учеб. – М.: Дело, 2000. – 400 с. 12. Е.М. Четыркин Статистические методы прогнозирования. ? М.: Финансы и статистика, 1979. ? 394 с. 13. Эконометрика: Учебник/ Елисеева И.И., Курышева С.В., Костева Т.В. и др.; Под ред. Елисеевой И.И.. ? М.: Финансы и статистика, 2001.?344 с. 14. С.И. Шелобаев Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учебное пособие для вузов.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.?367с. 15. Таблицы математической статистики. Л.Н. Большев, Н.В. Смирнов. ? М.: Наука, 1985.?637 с.
Отрывок из работы

1. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ОЦЕНКА ИХ КАЧЕСТВА Основной формой представления информации о динамике экономического процесса являются временные ряды значений (наблюдений) того или иного экономического показателя, который характеризует рассматриваемый процесс. Модели, построенные по данным, характеризующим один объект за ряд последовательных моментов (периодов), называются моделями временных рядов. Временной ряд (ВР) – это зафиксированные во времени значения рас-сматриваемого показателя. Под длиной ВР n понимают количество входящих в него значений (уровней). Большинство временных рядов в экономике характеризуется тенденцией (трендом) и случайными колебаниями. В этом случае фактические уровни временного ряда yt можно представить в виде суммы компонент, отражающих закономерность и случайность развития: Здесь: - долговременная, устойчивая тенденция развития (тренд); - остаточная компонента (остаток, отклонение). Плавную кривую (гладкую функцию), описывающую тренд во временном ряду принято называть кривой роста. Модель кривой роста – это математическое описание тренда. Важнейшей задачей при исследовании временных рядов является выяв-ление и статистическая оценка основной тенденции развития изучаемого про-цесса и отклонений от нее. Анализ временных рядов, отражающих развитие экономических процес-сов, начинается с оценки данных. Уровни проверяемого показателя должны быть сопоставимыми, однородными и стабильными. Количество наблюдений в них должно быть довольно большим. Конечно же, мы должны испытывать доверие к данным, т. е. информация должна быть достоверной. Сопоставимость данных предполагает формирование всех уровней ВР в единой методологии, в том числе они должны иметь одинаковые: единицы измерения, шаг наблюдений, методику расчета, интервал времени, относящиеся к неизменной совокупности.
Не смогли найти подходящую работу?
Вы можете заказать учебную работу от 100 рублей у наших авторов.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 5 мин!
Похожие работы
Дипломная работа, Безопасность жизнедеятельности, 81 страница
500 руб.
Дипломная работа, Право и юриспруденция, 71 страница
390 руб.
Служба поддержки сервиса
+7(499)346-70-08
Принимаем к оплате
Способы оплаты
© «Препод24»

Все права защищены

Разработка движка сайта

/slider/1.jpg /slider/2.jpg /slider/3.jpg /slider/4.jpg /slider/5.jpg