Экономическое прогнозирование (стр. 1 из 4)

Задание 1. Оценка взаимосвязей и зависимостей

1.1 Анализ зависимостей с помощью диаграмм

Построить диаграммы, показывающие зависимость объемов розничного товарооборота от времени: в табл. 2 выделить первые шесть столбцов, вызвать «Мастер диаграмм», определить место для диаграммы, выбрать тип диаграммы и выполнить последовательно все необходимые шаги. Проанализировать полученные результаты, сопоставляя динамику объемов товарооборота за различные годы. Выдать диаграмму на печать вместе с анализом.

Таблица 1. Объем промышленного производства по области в текущих ценах, млрд. руб.

Месяцы	1993 г.	1994 г.	1995 г.	1996 г	1997 г.	Месяцы
1	2	3	4	5	6	7
Январь	31	186,8	557,3	1023	1068	1
Февраль	41,6	247,5	655	1118	1141	2
Март	54,4	267,2	700,7	1181	1133	3
Апрель	62,2	274,8	755,4	1309	1037	4
Май	72,9	226,8	712,9	1072	945	5
Июнь	74,7	267,1	802,7	1139	1019	6
Июль	74,1	254,4	828	1116	1109	7
Август	103,6	303,7	916,7	983,3	1035	8
Сентябрь	138,2	343,5	965	1027	968	9
Октябрь	173,6	447,7	1103	1244	1156	10
Ноябрь	193,4	478,5	1026	1140	1232	11
Декабрь	233,2	572,7	1200	1452	1533	12

Таблица 2. Объем розничного товарооборота по Новосибирской области в текущих ценах, млрд. руб.

Месяцы	1994 г.	1995 г.	1996 г	1997 г.	Месяцы
1	2	3	4	5	6
Январь	189	522	912	1021	1
Февраль	190	586	895	972	2
Март	229	632	997	1101	3
Апрель	206	732	914	964	4
Май	217	549	1074	975	5
Июнь	265	636	984	1209	6
Июль	257	581	1028	1205	7
Август	253	562	1180	1185	8
Сентябрь	302	607	952	1176	9
Октябрь	322	815	958	1117	10
Ноябрь	352	893	845	1075	11
Декабрь	414	977	1233	1359	12

Решение:

Построим диаграммы, показывающие зависимость объемов розничного товарооборота от времени: в табл. 2 выделим первые шесть столбцов, вызвать «Мастер диаграмм», определяем место для диаграммы, выбираем тип диаграммы и выполняем последовательно все необходимые шаги. Получим диаграмму следующего вида (рисунок 1) и проанализируем полученные результаты:

Рисунок 1. Зависимость объемов розничного товарооборота от времени

На основе полученной диаграммы видим, что в 1994 году с января по декабрь объем товарооборота нарастал постепенными темпами. В декабре он достиг значения 414 млрд. руб. (в январе 1994 года объем товарооборота 1 89 млрд. руб.). В 1994 году незначительные спады объема товарооборота наблюдаются лишь в апреле, июле и августе.

В 1995 году происходит значительное увеличение товарооборота по сравнению с аналогичными периодами 1994 года. С января по апрель наблюдается постепенный рост объема товарооборота с 522 млрд. руб. до 732 млрд. руб. В мае величина товарооборота резко уходит вниз до 549 млрд. руб. и уже с мая по сентябрь 1995 года объем товарооборота колеблется около этого значения, то увеличиваясь, то уменьшаясь.

И только в октябре происходит резкий подъем товарооборота до 815 млрд. руб. Стабильный рост объема товарооборота наблюдается до конца 1995 года.

Изменения объема товарооборота в 1996 году имеет характер спадов и подъемов, причем в августе и ноябре наблюдаются резкие скачки. В ноябре 1996 года значение изучаемой величины достигло уровня ниже значения аналогичного периода предыдущего года. Для декабря 1996 года характерен резкий подъем объема розничного товарооборота.

Особенностью динамики розничного товарооборота в 1997 году является спад в феврале и апреле, а затем подъем в июне. В период с июня по ноябрь объем розничного товарооборота постепенно уменьшался с 1209 млрд. руб. до 1075 млрд. руб. В декабре изучаемая величина достигла своего максимального значения 1359 млрд. руб. за весь исследуемый период.

Таки образом объем товарооборота в период с января 1994 года по декабрь 1997 года, претерпевая различные изменения, увеличился со 189 млрд. руб. до 1359 млрд. руб.

1.2 Анализ зависимостей с помощью коэффициентов корреляции

Рассчитать коэффициенты корреляции, используя «Мастер функций - коррел.» (коэффициенты корреляции показывают тесноту связи между двумя показателями y и x и могут принимать значения в диапазоне от 0 до 1) и коэффициенты детерминации (квадрат коэффициента корреляции), которые показывают, сколько процентов изменений зависимой переменной объясняется изменениями независимой переменной.

- между объемами промышленного производства в 1997 г. (6-й столбец табл. 1) и временем;

- между объемами промышленного производства в 1996 г. (5-й столбец табл. 1) и объемами промышленного производства в 1997 г. (6-й столбец табл. 1);

- между объемами промышленного производства в 1996 г. (5-й столбец табл. 1) и объемами товарооборота в 1996 г. (4-й столбец табл. 2).

Проанализировать полученные результаты, оценив тесноту связи в различные годы, изменения коэффициентов корреляции.

Решение: Коэффициент корреляции и коэффициент детерминации между объемами промышленного производства в 1997 г. (6-й столбец табл. 1) и временем равны:

Коэффициент корреляции = 0,5

Коэффициент детерминации 0,5² =0,25

Вывод: связь между объемами промышленного производства в 1996 г. и временем умеренная, изменения объема промышленного производства на 25% объясняются изменением времени.

Коэффициент корреляции и коэффициент детерминации между объемами промышленного производства в 1996 г. (5-й столбец табл. 1) и объемами промышленного производства в 1997 г. (6-й столбец табл. 1):

Коэффициент корреляции = 0,74

Коэффициент детерминации 0,74² =0,55

Вывод: связь между объемами промышленного производства в 1996 г. и объемами промышленного производства в 1997 г. высокая, изменения объема промышленного производства в 1997 году на 55% объясняются изменением объема промышленного производства в 1996 году.

Коэффициент корреляции и коэффициент детерминации между объемами промышленного производства в 1996 г. (5-й столбец табл. 1) и объемами товарооборота в 1996 г. (4-й столбец табл. 2):

Коэффициент корреляции = 0,23

Коэффициент детерминации 0,23²=0,05

Вывод: связь между объемами промышленного производства в 1996 г. и объемами товарооборота в 1996 г. слабая, изменения объема товарооборота в 1996 году лишь на 5% объясняются изменением объема промышленного производства в 1996 году.

Задание 2. Прогнозирование по уравнениям трендов

Задание: а) На основе данных за 1995 г. (табл. 1, 4-й столбец) спрогнозировать объем промышленного производства на 1996 г.; суммировать предсказанные значения за 12 месяцев (за год) и сопоставить прогнозные результаты с фактическими (5-й столбец табл. 1), в том числе по сумме за год, определить ошибку прогноза.

Решение: Используя методические рекомендации, выполнив все необходимые действия в Excel, получим, что отрезок a =31.88; наклон b =52.13

Результаты прогнозирования по уравнениям трендов на 1996 г.

Месяцы	Фактический объем товарооборота	Прогнозный объем товарооборота	Ошибка прогноза, %
Январь	1023	710	-30,6
Февраль	1118	762	-3 1,9
Март	1181	814	-31,1
Апрель	1309	866	-33,8
Май	1072	918	-14,4
Июнь	1 139	970	-14,8
Июль	1116	1022	-8,4
Август	983,3	1075	9,3
Сентябрь	1027	1127	9,7
Октябрь	1244	1179	-5,2
Ноябрь	1140	1231	8,0
Декабрь	1452	1283	-11,6
За год	13804,3	11956	-13,4

Вывод: Фактические значения для объема промышленного производства в 1996 году значительно отличаются от прогнозных значений в первые четыре месяца. При сравнении сумм за год ошибка прогноза составляем 13,4%.

Задание: б) Объединить данные об объемах промышленного производства за 1993, 1994, 1995 и 1996 гг. в один столбец, рядом ввести номера месяцев от 1 до 48, определить отрезок и тренд, спрогнозировать объем промышленного производства на 1997 г., определить ошибки прогноза за каждый месяц и по сумме за 12 месяцев 1997 г.

Решение: Используя методические рекомендации, выполнив все необходимые действия в Excel, получим, что отрезок a =-136,64; наклон b =30,39

Результаты прогнозирования по уравнениям трендов на 1997 г.

Месяцы	Фактический объем товарооборота	Прогнозный объем товарооборота	Ошибка прогноза, %
Январь	1068	1353	26,6
Февраль	1141	1353	18,5
Март	1133	1353	19,4
Апрель	1037	1353	30,4
Май	945	1353	43,1
Июнь	1019	1353	32,7
Июль	1109	1353	22,0
Август	1035	1353	30,7
Сентябрь	968	1353	39,7
Октябрь	1156	1353	17,0
Ноябрь	1232	1353	9,8
Декабрь	1533	1353	-11,8
За год	13376	16230	21,3

Вывод: Фактические значения для объема промышленного производства в 1997 году значительно отличаются от прогнозных в большинстве месяцев. При сравнении сумм за год ошибка прогноза составляет 21,3%.