Компьютеризация экономических расчетов
Финансовые функции: модели аннуитета и амортизации, анализ инвестиций. Средства моделированных данных: подбор параметра, таблица подстановки, диспетчер сценариев. Расчет статистических функций. Метод экспоненциального сглаживания и скользящих средних.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 29.11.2012 |
| Размер файла | 976,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Петербургский государственный университет путей сообщения» (ФГБОУ ВПО ПГУПС)
Кафедра «Экономика транспорта»
Курсовая работа по компьютеризации экономических расчетов
Вариант № 21(код 313)
Выполнил:
студент группы ЭБТ-104
Филиппова В.А.
О7-104-31
Проверила
Проскурякова Е.А.
Cанкт-Петербург 2012
Содержание
Введение
1. Финансовые функции
1.1 Модели аннуитета
1.2 Анализ инвестиций
1.3 Модели амортизации
2. Средства моделированных данных
2.1 Подбор параметра
2.2 Таблица подстановки
2.3 Диспетчер сценариев
3. Статистика
3.1 Расчет статистических функций
3.2 Расчет статистических функций для определения прогноза
3.3 Метод экспоненциального сглаживания
3.4 Метод скользящих средних
3.5 Метод регрессии
3.6 Расчет прогноза графоаналитическим методом
Заключение
Введение
Компьютеризация - процесс внедрения электронно-вычислительной техники во все сферы жизнедеятельности человека. Другими словами -это широкое внедрение компьютеров в различные сферы человеческой деятельности (например, для управления технологическими процессами, транспортом, производством и передачей энергии и другими производственными процессами; проектирования сложных объектов; планирования, учёта и обработки статистических данных, организационно-административного управления; проведения научных исследований, обучения, диагностирования и т. д.). Следовательно, тема моего курсового проекта очень актуальна в наше время.
Так как мы будущие экономисты, мы должны обладать навыками экономических расчетов. Поэтому главной задачей курсовой работы- научиться рассчитывать финансовые и статистические функции.
Для этого мы будем использовать программу Excel. Microsoft Excel -- программа для работы с электронными таблицами. Моя цель- научиться использовать Excel для экономико-статистических расчетов.
финансовая функция моделирование данное статистика
1. Финансовые функции
1.1 Модели аннуитета
ПЛТ (PMT)-размер периодического платежа.
Задание.
По своему варианту выполнить следующие расчеты в Excel:
1. Рассчитать функцию платежа РМТ.
2. Рассчитать функцию платежа, если срок кредита удвоится.
|
Вариант |
пс |
i |
Месяц |
|
|
1 |
8000 |
10% |
3 |
|
|
2 |
10000 |
20% |
4 |
|
|
3 |
12000 |
30% |
6 |
Ответ №1= 2 058,74р.
Ответ №2= 1 054,99р.
Вывод: Таким образом взятый нами кредит при 10% годовой ставке в 12000 усл.ед., мы должны отдавать равными платежами по 2058,74 усл. ед. в течении 6 месяцев; в течении 12 месяцев по 1054,99 усл. ед.
КПЕР(TERM)-кол-во периодов выплат.
Задание.
По своему варианту выполнить следующие расчеты Excel:
1. Рассчитать функцию TERM.
2. Рассчитать функцию TERM, если PMT удвоится.
|
Вариант |
PMT |
i |
FV |
|
|
1 |
100 |
20% |
2000 |
|
|
2 |
200 |
30% |
3000 |
|
|
3 |
300 |
40% |
4000 |
Ответ№1= 12,140301
Ответ№2= 6,37416607
Вывод: для того чтобы накопить 4000 $ при ставке 20% годовых, при ежемесячных выплат в размере 300$ понадобится 12,140301 месяцев.
Если же размер периодического платежа увеличить в два раза (т.е. до 600),то желанная сумма будет накоплена через 6,37416607 мес.
БС(FV)-будущая стоимость.
Задание. По своему варианту выполнить следующие расчеты :
1. Рассчитать функцию FV.
2. Рассчитать функцию FV, если PMT удвоится по первому пункту задания.
|
Вариант |
PMT |
i |
TERM |
|
|
1 |
300 |
20% |
2 |
|
|
2 |
400 |
30% |
4 |
|
|
3 |
500 |
40% |
6 |
Ответ №1= 3 127,81р. №2= 6 255,63р.
Вывод: это означает, что внося в конце каждого месяца платеж по 500$ при банковской ставке 20% годовых в течении полугода мы накопим 3 127,81р.
Если же мы будем вносить по 1000р. ежемесячно при той же ставке, то мы накопим 6 255,63р.
ПС(PV)-текущая стоимость.
Задание. По своему варианту выполнить следующие расчеты :
1. Рассчитать функцию PV.
2. Рассчитать функцию PV, если PMT удвоится.
|
Вариант |
PMT |
i |
TERM |
|
|
1 |
2000 |
12% |
2 |
|
|
2 |
3000 |
16% |
3 |
|
|
3 |
4000 |
18% |
4 |
Ответ №1= 15 607,86р. №2= 31 215,72р.
Вывод: Это число показывает, что для получения через 4 месяца сумму 16000 рублей сегодня необходимо вложить 15607,86 рублей.
Если желаемая сумма увеличивается вдвое, т.е. теперь равна 32000 рублей, то для того, чтобы получить ее через 3 месяца, сегодня необходимо вложить 31215,72 рублей.
СТАВКА (RATE)
Задание.
1. По своему варианту рассчитать функцию RATE.
2.Как изменится функция RATE, если cрок накопления удвоится?
|
Вариант |
FV |
PV |
TERM |
|
|
1 |
5000 |
4000 |
1 |
|
|
2 |
5500 |
3500 |
2 |
|
|
3 |
6000 |
4000 |
3 |
Ответ№1=14%
Ответ№2=7%
Вывод: чтобы через 3 года накопить 6000р., вложив сегодня 4000р., то годовая процентная ставка на капитал должна быть 14%.
Если же срок накопления удвоится до 6 лет, то процентная ставка будет 7%.
1.2 Анализ инвестиций
ЧПС(NPV)-чистый дисконтированный доход.
Задание.
1.Вы имеете возможность вложить сроком на три месяца определенную сумму. Известны доходы в результате вложения. Задана дисконтная ставка на капитал. По своему варианту рассчитать функцию NPV.
|
Вариант |
i |
0 |
1 |
2 |
3 |
|
|
1 |
0,2 |
-20000 |
1000 |
12000 |
12000 |
|
|
2 |
0,3 |
-22000 |
10000 |
11000 |
11000 |
|
|
3 |
0,4 |
-24000 |
10000 |
10000 |
10000 |
Ответ№1= -2 936,28р.
Вывод: это означает, что вложив средства на три года, с дисконтной ставкой на капитал, равной 0,4, мы получим чистый дисконтированный доход в
размере -2 936,28р. рублей. ЧПС<0. Проект невыгоден.
ВСД(IRR)-внутренняя норма доходности.
Задание.
1.По своему варианту рассчитать функцию IRR
2.Как изменится функция IRR, если размер инвестиций удвоится.
|
Вариант |
Годы |
|||||
|
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
||
|
221 |
-250 |
-350 |
200 |
250 |
500 |
|
|
222 |
-250 |
-200 |
200 |
150 |
150 |
|
|
223 |
-250 |
-300 |
150 |
250 |
200 |
|
|
231 |
-300 |
-350 |
200 |
250 |
500 |
|
|
232 |
-150 |
-200 |
280 |
150 |
150 |
|
|
233 |
-200 |
-200 |
150 |
250 |
200 |
|
|
311 |
-250 |
-200 |
200 |
250 |
500 |
|
|
312 |
-100 |
-150 |
200 |
150 |
150 |
|
|
313 |
-150 |
-200 |
280 |
150 |
150 |
|
|
313 |
-300 |
-400 |
280 |
150 |
150 |
Ответ №1=26%, №2= -8%
Вывод: Это означает, что при данном размере инвестиций внутренний уровень доходности составит 26%.
Если размер инвестиций вырастет вдвое, то внутренний уровень доходности будет равен -8%.
1.3 Модели амортизации
АПЛ(SLN)-линейная модель амортизации.
Задание.
Используя линейную (SLN) схему начисления амортизационных отчислений:
1.Рассчитать амортизационные отчисления за каждый год службы
2.Рассчитать накопление амортизационных фондов
3.Определить ежегодную остаточную стоимость
4. Построить графики в соответствии с пунктами 2 - 3.
|
Вариант |
Cost |
Salvage |
Life |
|
|
1 |
10000 |
1000 |
5 |
|
|
2 |
20000 |
1500 |
10 |
|
|
3 |
30000 |
2000 |
8 |
3625,00р.
|
год |
аморт. отчисления |
накопленный аморт. Фонд |
остаточная стоимость |
|
|
1 |
3 625,00р. |
3 625,00р. |
26 375,00р. |
|
|
2 |
3 625,00р. |
7 250,00р. |
22 750,00р. |
|
|
3 |
3 625,00р. |
10 875,00р. |
19 125,00р. |
|
|
4 |
3 625,00р. |
14 500,00р. |
15 500,00р. |
|
|
5 |
3 625,00р. |
18 125,00р. |
11 875,00р. |
|
|
6 |
3 625,00р. |
21 750,00р. |
8250 |
|
|
7 |
3 625,00р. |
25 375,00р. |
4625 |
|
|
8 |
3 625,00р. |
29 000,00р. |
1000 |
Вывод: во второй таблице представлены ежегодные амортизационные отчисления, накопленный амортизационный фонд и остаточная стоимость.
На графике представлены изменения накопленного амортизационного фонда и остаточной стоимости.
ДДОБ(DDB)-метод ускоренной амортизации (двойное уменьшение остатка).
Задание.
Используя ускоренную (DDB) схему начисления амортизационных отчислений:
1.Рассчитать амортизационные отчисления за каждый год службы
2.Рассчитать накопление амортизационных фондов
3. Определить ежегодную остаточную стоимость
4. Построить графики в соответствии с пунктами
2 - 3.
|
Вариант |
Cost |
Salvage |
Life |
|
|
1 |
10000 |
1000 |
5 |
|
|
2 |
20000 |
1500 |
10 |
|
|
3 |
30000 |
2000 |
8 |
|
год |
аморт.отчисления |
накопленный аморт. фонд |
остаточная стоимость |
|
|
1 |
7 500,00р. |
7 500,00р. |
22 500,00р. |
|
|
2 |
5 625,00р. |
13 125,00р. |
16 875,00р. |
|
|
3 |
4 218,75р. |
17 343,75р. |
12 656,25р. |
|
|
4 |
3 164,06р. |
20 507,81р. |
9 492,19р. |
|
|
5 |
2 373,05р. |
22 880,86р. |
7 119,14р. |
|
|
6 |
1 779,79р. |
24 660,64р. |
5 339,36р. |
|
|
7 |
1 334,84р. |
25 995,48р. |
4 004,52р. |
|
|
8 |
1 001,13р. |
26 996,61р. |
3 003,39р. |
Вывод: во второй таблице представлены ежегодные амортизационные отчисления, накопленный амортизационный фонд и остаточная стоимость.
На графике представлены изменения накопленного амортизационного фонда и остаточной стоимости.
АСЧ(SYD)-ускоренная модель амортизации (метод суммы годовых чисел).
Используя SYD схему начисления амортизационных отчислений:
1. Рассчитать амортизационные отчисления за каждый год службы
2. Рассчитать накопление амортизационных фондов
3. Определить ежегодную остаточную стоимость
4. Построить графики в соответствии с пунктами 2 - 3.
|
Вариант |
Cost |
Salvage |
Life |
|
|
1 |
10000 |
1000 |
5 |
|
|
2 |
20000 |
1500 |
10 |
|
|
3 |
30000 |
2000 |
8 |
|
год |
аморт.отчисления |
накопленный аморт. фонд |
остаточная стоимость |
|
|
1 |
6 444,44р. |
6 444,44р. |
23 555,56р. |
|
|
2 |
5 638,89р. |
12 083,33р. |
17 916,67р. |
|
|
3 |
4 833,33р. |
16 916,67р. |
13 083,33р. |
|
|
4 |
4 027,78р. |
20 944,44р. |
9 055,56р. |
|
|
5 |
3 222,22р. |
24 166,67р. |
5 833,33р. |
|
|
6 |
2 416,67р. |
26 583,33р. |
3 416,67р. |
|
|
7 |
1 611,11р. |
28 194,44р. |
1 805,56р. |
|
|
8 |
805,56р. |
29 000,00р. |
1 000,00р. |
Вывод: во второй таблице представлены ежегодные амортизационные отчисления, накопленный амортизационный фонд и остаточная стоимость.
На графике представлены изменения накопленного амортизационного фонда и остаточной стоимости.
2. Средства моделированных данных
2.1 Подбор параметра
Пример 1
|
вариант |
годы |
|||||
|
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
||
|
1 |
-3000 |
900 |
1000 |
1100 |
1150 |
|
|
2 |
-3200 |
950 |
1050 |
1150 |
1200 |
|
|
3 |
-3400 |
1000 |
1100 |
1200 |
1250 |
|
1. Рассчитать ВНД. |
||||
|
2. Увеличить ВНД на 10% за счет сокращения инвестиций. |
||||
|
Увеличить ВНД на 10% за счет увеличения доходов в 1-ый год. |
|
годы |
денежный поток |
ВСД |
|
|
0 |
-3400 |
10% |
|
|
1 |
900 |
||
|
2 |
1000 |
||
|
3 |
1200 |
||
|
4 |
1250 |
№2
|
годы |
денежный поток |
ВСД |
|
|
0 |
-2745,961481 |
20% |
|
|
1 |
900 |
||
|
2 |
1000 |
||
|
3 |
1200 |
||
|
4 |
1250 |
№3
|
годы |
денежный поток |
ВСД |
|
|
0 |
-3400 |
20% |
|
|
1 |
1689,830278 |
||
|
2 |
1000 |
||
|
3 |
1200 |
||
|
4 |
1250 |
Вывод: по данным таблицы 1 видно, что внутренняя ставка доходности для представленного ряда денежных потоков будет равна 10 %.
По данным таблицы 2 видно, что для увеличения внутренней ставки доходности нужно сократить инвестиции до 2745,961481 руб.
По данным таблицы 3 видно, что для увеличения внутренней ставки доходности нужно увеличить доход за первый год до 1689,830278 руб.
Пример 2
|
вариант |
Издержки, тыс. руб. |
||||||
|
ЗП с начисл. |
Материалы |
Топливо |
Электро-энергия |
Амортизация |
Прочие |
||
|
1 |
200 |
250 |
40 |
110 |
350 |
650 |
|
|
2 |
220 |
260 |
50 |
120 |
450 |
700 |
|
|
3 |
240 |
270 |
60 |
130 |
550 |
750 |
|
НДС |
0,18 |
|
|
ННП |
0,24 |
|
|
Выпуск |
560 |
|
|
Цена |
6 |
Задание:
|
1. Заполнить исходную таблицу (Форма 1.). |
||
|
Пример 2.1. |
||
|
2. Увеличить прибыль на ед. продукции на 0,5 тыс.руб. за счет выпуска. |
||
|
Пример 2.2. |
||
|
3. Стоимость основных средств в результате переоценки увеличилась на 50%. |
||
|
Следовательно, увеличить амортизацию на 50%. |
||
|
Сколько необходимо выпускать изделий, чтобы увеличить прибыль на ед. продукции на 0,5 тыс.руб.? |
||
|
Пример 2.3. |
||
|
4. Пусть выпуск продукции увеличился на 50 изделий. |
||
|
Амортизация остается увеличенной на 50%. |
||
|
Какой должна быть цена изделия, чтобы прибыль нетто предприятия возросла на 1000 тыс. руб. |
|
Форма 1. |
исходные данные |
пример 1 |
пример 2 |
пример 3 |
|
|
ЗП с начисл. |
240 |
240 |
240 |
240 |
|
|
Материалы |
270 |
270 |
270 |
270 |
|
|
Топливо |
40 |
40 |
40 |
40 |
|
|
Электроэнергия |
110 |
110 |
110 |
110 |
|
|
Амортизация |
550 |
550 |
825 |
825 |
|
|
Прочие |
750 |
750 |
750 |
750 |
|
|
Издержки |
1960 |
1960 |
2235 |
2235 |
|
|
Выпуск |
560 |
689,9 |
671,6 |
610 |
|
|
с\с |
3,5 |
2,8 |
3,3 |
3,99 |
|
|
Цена |
6 |
6 |
6 |
8,9 |
|
|
Доход |
3360 |
4139,2 |
4029,5 |
4964,6 |
|
|
Прибыль |
1400 |
2179,2 |
1794,5 |
2729,6 |
|
|
Прибыль-НДС |
795,2 |
1434,1 |
1069,2 |
1836,0 |
|
|
Прибыль нетто-ННП |
604,35 |
1089,9 |
812,6 |
1395,4 |
|
|
Ед. прибыль |
1,08 |
1,58 |
1,21 |
2,49 |
|
|
НДС |
0,18 |
0,18 |
0,18 |
0,18 |
|
|
ННП |
0,24 |
0,24 |
0,24 |
0,24 |
Вывод: по данным столбца пример 2.1 видно, что для увеличения прибыли на единицу продукции до 1.58 тыс. руб. нужно увеличить выпуск продукции до 689,9.
По данным столбца пример 2.2 видно, что при увеличенной амортизации на 50% (с 550 до 825) требуется выпускать 671,6 тыс. изделий для получения прибыли на единицу продукции в размере 1,21 тыс. руб.
По данным столбца пример 2.3 видно, что при увеличенной амортизации на 50% (с 550 до 825) и выпуска продукции на 50 изд. (с 560 до 610) для получения прибыли нетто в размере 1395,4 тыс.руб. цена изделия должна быть равной 8,9 тыс.руб.
2.2 Таблица подстановки
Изменение одной переменной
|
вариант |
срок кредитования, лет |
размер кредита, $ |
процентные ставки, % |
|
|
1 |
2 |
12000 |
5, 10, 15, 20, 25 |
|
|
2 |
3 |
15000 |
10,15, 20, 25, 30 |
|
|
3 |
4 |
20000 |
15, 20, 25, 30, 35 |
Задание:
Определить размер ежемесячной платы за кредит (PMT) при различных процентных ставках.
|
ставка |
ПЛТ |
|
|
-250,00р. |
||
|
15% |
-333,97 |
|
|
20% |
-365,16 |
|
|
25% |
-397,89 |
|
|
30% |
-432,07 |
|
|
35% |
-467,66 |
Вывод: значит, размер ежемесячной платы за кредит, взятый на 4 года при различных процентных ставках 15, 20, 25, 30 и 35% соответственно равны 250; 333,97; 365,16; 397,89; 432,07; 467,66 руб.
Пример 2
|
вариант |
срок кредитования, лет |
размер кредита, $ |
процентные ставки, % |
|
|
1 |
2 |
2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000 |
5, 6, 7, 8, 9, 10 |
|
|
2 |
3 |
4000, 5000, 6000, 7000, 8000, 9000 |
9, 10, 11, 12, 13, 14 |
|
|
3 |
4 |
6000, 7000, 8000, 9000, 10000, 11000 |
12, 13, 14, 15, 16, 17 |
Задание: Определить размер ежемесячной платы за кредит (PMT) при различных процентных ставках и различной величине кредита.
|
ставка |
2000 |
3000 |
4000 |
5000 |
6000 |
7000 |
||
|
Размер кредита |
-41,67р. |
-62,50р. |
-83,33р. |
-104,17р. |
-125,00р. |
-145,83р. |
||
|
12% |
-52,6677 |
-79,0015 |
-105,335 |
-131,669 |
-158,003 |
-184,337 |
||
|
13% |
-53,655 |
-80,4825 |
-107,31 |
-134,137 |
-160,965 |
-187,792 |
||
|
14% |
-54,653 |
-81,9794 |
-109,306 |
-136,632 |
-163,959 |
-191,285 |
||
|
15% |
-55,6615 |
-83,4922 |
-111,323 |
-139,154 |
-166,984 |
-194,815 |
||
|
16% |
-56,6806 |
-85,0208 |
-113,361 |
-141,701 |
-170,042 |
-198,382 |
||
|
17% |
-57,7101 |
-86,5651 |
-115,42 |
-144,275 |
-173,13 |
-201,985 |
Вывод: таким образом, размеры ежемесячной платы за кредиты (2, 3, 4, 5, 6, 7тыс.) при процентных ставках 12, 13, 14, 15, 16 и 17% представлены в таблице.
Изменение двух переменных
|
Определить размер ежемесячной платы за кредит (PMT) |
|
|
не только для разных процентных ставок, но и в зависимости от срока выплат. |
|
вариант |
размер кредита, $ |
процентные ставки, % |
срок кредитования, лет |
|
|
1 |
15000 |
5, 10, 15, 20, 25 |
1, 2, 3, 4 |
|
|
2 |
20000 |
10,15, 20, 25, 30 |
2, 3, 4, 5 |
|
|
3 |
25000 |
15, 20, 25, 30, 35 |
3, 4, 5, 6 |
|
#ЧИСЛО! |
36 |
48 |
60 |
72 |
|
|
0,5 |
-1352,85 |
-1212,56 |
-1140,12 |
-1099,86 |
|
|
0,1 |
-806,68 |
-634,06 |
-531,18 |
-463,15 |
|
|
0,15 |
-866,63 |
-695,77 |
-594,75 |
-528,63 |
|
|
0,2 |
-929,09 |
-760,76 |
-662,35 |
-598,82 |
|
|
0,25 |
-994,00 |
-828,93 |
-733,78 |
-673,43 |
Вывод: по данным таблицы можно с легкостью узнать размер ежемесячной платы за кредит не только для разных процентных ставок, но и в зависимости от срока выплат.
2.3 Диспетчер сценариев
Задание:
Создать 4 сценария
1. "Замечательный"
1.1 Увеличить каждый вид издержек на 10 тыс. руб.
1.2 Выпуск продукции увеличить на 50 шт.
1.3 НДС снизить до 15%
2. "Хороший"
2.1 Увеличить каждый вид издержек на 20 тыс. руб.
2.2 Выпуск продукции увеличить на 40 шт.
2.3 Цену увеличить на 1 тыс. руб.
2.4 НДС снизить до 15%
3. "Так себе"
3.1 Увеличить каждый вид издержек на 20 тыс. руб.
3.2 Цену увеличить на 1 тыс. руб.
4. "Плохой"
4.1 Увеличить каждый вид издержек на 30 тыс. руб.
Оформить результаты расчетов, копируя их в специальную таблицу (форма 2).
|
Форма2 |
||||||
|
Исходные данные |
Замечательный |
Хороший |
Так себе |
Плохой |
||
|
ЗП с начисл. |
240 |
250 |
260 |
260 |
270 |
|
|
Материалы |
270 |
280 |
290 |
290 |
300 |
|
|
Топливо |
40 |
50 |
60 |
60 |
70 |
|
|
Электроэнергия |
110 |
120 |
130 |
130 |
140 |
|
|
Амортизация |
550 |
560 |
570 |
570 |
580 |
|
|
Прочие |
750 |
760 |
770 |
770 |
780 |
|
|
Издержки |
1960 |
2020 |
2080 |
2080 |
2140 |
|
|
Выпуск |
560 |
610 |
600 |
560 |
560 |
|
|
Себестоимость |
3,5 |
3,3 |
3,5 |
3,7 |
3,8 |
|
|
Цена |
6 |
6 |
7 |
7 |
6 |
|
|
Доход |
3360 |
3660 |
4200 |
3920 |
3360 |
|
|
Прибыль |
1400 |
1640 |
2120 |
1840 |
1220 |
|
|
Прибыль-НДС |
795,2 |
1091 |
1490 |
1134,4 |
615,2 |
|
|
Прибыль нетто-ННП |
604,35 |
829,16 |
1132,40 |
862,14 |
467,55 |
|
|
Ед. прибыль |
1,08 |
1,36 |
1,89 |
1,54 |
0,83 |
|
|
НДС |
0,18 |
0,15 |
0,15 |
0,18 |
0,18 |
|
|
ННП |
0,24 |
0,24 |
0,24 |
0,24 |
0,24 |
Вывод: по данным Формы 2 можно увидеть различия между сценариями.
3. Статистика
3.1 Расчет статистических функций
1. Найти значения Среднего, Среднего Геометрического и Среднего Гармонического, Максимума, Минимума, Среднего Отклонения, Дисперсии и Стандартного Отклонения для следующих качественных показателей работы подвижного состава Октябрьской ж.д.:
2. По материалам расчетов составить сводную таблицу.
3. Построить графики рядов (можно нестандартные с двумя осями Y):
4. Оформить результаты в отчете.
|
Производительность локомотива, тыс. ткм брутто |
884 |
889 |
947 |
944 |
964 |
1038 |
|
|
Вес поезда брутто, тонн |
2756 |
2771 |
2803 |
2824 |
2847 |
2906 |
|
|
Среднесуточный пробег локомотива, км |
383,1 |
374,7 |
384,2 |
391,3 |
396,2 |
410,4 |
|
|
Участковая скорость, км/час |
32,3 |
31,8 |
32,8 |
33,2 |
33,6 |
34,2 |
|
|
Техническая скорость, км/час |
43,1 |
42 |
42,5 |
42,5 |
43,4 |
44 |
|
СРЗНАЧ |
СРГЕОМ |
СРГАРМ |
МАКС |
МИН |
СРОТКЛ |
ДИСП |
СТАНД ОТКЛ |
|
|
944,3 |
943,0 |
941,6 |
941,6 |
884 |
38,7 |
3173,9 |
56,3 |
|
|
2817,8 |
2817,4 |
2817,0 |
2817,0 |
2756 |
41,2 |
2979,8 |
54,6 |
|
|
390,0 |
389,8 |
389,7 |
389,7 |
374,7 |
9,3 |
154,3 |
12,4 |
|
|
33,0 |
33,0 |
33,0 |
33,0 |
31,8 |
0,7 |
0,8 |
0,9 |
|
|
42,9 |
42,9 |
42,9 |
42,9 |
42 |
0,6 |
0,5 |
0,7 |
|
Наименование показателя |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
1997 |
|
|
Производительность вагона, ткм нетто |
6755 |
6518 |
6711 |
6893 |
7518 |
5215 |
|
|
Динамическая нагрузка вагона рабочего парка, тонн |
29,83 |
29,7 |
30,1 |
30,6 |
30,9 |
31,3 |
|
|
Статическая нагрузка на вагон, тонн |
51,77 |
52,3 |
52,93 |
53,78 |
54,74 |
55,02 |
|
|
Среднесуточный пробег вагона рабочего парка, км |
226,5 |
219,7 |
223,1 |
225,3 |
243,3 |
166,7 |
|
|
Оборот вагона, сут. |
4,2 |
4,48 |
4,55 |
4,4 |
4,09 |
4,23 |
|
|
Полный рейс вагона, км |
951,9 |
983,4 |
1015,7 |
992,5 |
995,5 |
1011,3 |
|
СРЗНАЧ |
СРГЕОМ |
СРГАРМ |
МАКС |
МИН |
СРОТКЛ |
ДИСП |
СТАНД ОТКЛ |
|
|
6601,7 |
6562,2 |
6519,5 |
6519,5 |
5215 |
490,1 |
577970,3 |
760,2 |
|
|
30,4 |
30,4 |
30,4 |
30,4 |
29,7 |
0,5 |
0,4 |
0,6 |
|
|
53,4 |
53,4 |
53,4 |
53,4 |
51,77 |
1,1 |
1,7 |
1,3 |
|
|
217,4 |
216,0 |
214,3 |
214,3 |
166,7 |
16,9 |
684,9 |
26,2 |
|
|
4,3 |
4,3 |
4,3 |
4,3 |
4,09 |
0,2 |
0,0 |
0,2 |
|
|
991,7 |
991,5 |
991,3 |
991,3 |
951,9 |
16,0 |
525,6 |
22,9 |
Вывод: Таким образом, посчитали следующие показатели: срзнач, сргарм, сргеом, макс и мин, сроткл, дисперсию и стандарт. отклоние. Были построены графики рядов производительность локомотива и вагона.
3.2 Расчет статистических функций для определения прогноза
Пользуясь статистическими функциями определения прогноза, рассчитали линейное уравнение вида: y=3,592308x+372,7. Функцией отрезок был рассчитан параметр «b» в уравнении прямой. Функцией наклон был рассчитан параметр «a» в том же самом уравнении. Функций тенденция позволяет получить прогноз методом экстраполяции прямой. Функция предсказ используется для прогнозирования и только одно будущее значение методом экстраполяции прямой. Функция рост позволяет получить прогноз методом экстраполяции экспоненты y=e^x.
3.3 Метод экспоненциального сглаживания
|
Среднесуточный пробег локомотива, км |
||||||||||||||
|
год |
1988 |
1989 |
1990 |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
1997 |
1998 |
1999 |
2000 |
|
|
среднесуточный пробег локомотива, км |
394,4 |
387,6 |
385,6 |
385,6 |
383,1 |
374,7 |
384,2 |
391,3 |
396,2 |
410,4 |
431,6 |
430,4 |
417,5 |
|
|
а=0,3 |
394,4 |
389,6 |
386,8 |
386,0 |
384,0 |
377,5 |
382,2 |
388,6 |
393,9 |
405,5 |
423,8 |
428,4 |
||
|
а=0,7 |
394,4 |
392,4 |
390,3 |
388,9 |
387,2 |
383,4 |
383,7 |
386,0 |
389,0 |
395,4 |
406,3 |
413,5 |
|
Участковая скорость, км/час |
||||||||||||||
|
год |
1988 |
1989 |
1990 |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
1997 |
1998 |
1999 |
2000 |
|
|
Уч-вая скорость, км/час |
29,6 |
29,5 |
29,7 |
30,3 |
32,3 |
31,8 |
32,8 |
33,2 |
33,6 |
34,2 |
35,2 |
33,8 |
32,6 |
|
|
а=0,3 |
29,6 |
29,5 |
29,6 |
30,1 |
31,6 |
31,8 |
32,5 |
33,0 |
33,4 |
34,0 |
34,8 |
34,1 |
||
|
а=0,7 |
29,6 |
29,6 |
29,6 |
29,8 |
30,6 |
30,9 |
31,5 |
32,0 |
32,5 |
33,0 |
33,7 |
33,7 |
|
Техническая скорость, км/час |
||||||||||||||
|
год |
1988 |
1989 |
1990 |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
1997 |
1998 |
1999 |
2000 |
|
|
Тех-ая скорость, км/час |
42,2 |
42,3 |
42,3 |
42,5 |
43,1 |
42 |
42,5 |
42,5 |
43,4 |
44 |
44,4 |
43,4 |
42,7 |
|
|
а=0,3 |
42,2 |
42,3 |
42,3 |
42,4 |
42,9 |
42,3 |
42,4 |
42,5 |
43,1 |
43,7 |
44,2 |
43,6 |
||
|
а=0,7 |
42,2 |
42,2 |
42,3 |
42,3 |
42,6 |
42,4 |
42,4 |
42,4 |
42,7 |
43,1 |
43,5 |
43,5 |
С помощью метода экспоненциального сглаживания мы определили фактические значения на 2000г. Например, при ошибке прогноза на уровне 30% участковая скорость в 2000г. составит 34,1 км/час, а при ошибке на уровне 70% -33,7 км/час.
3.4 Метод скользящих средних
Рассчитать прогноз с использованием метода скользящих средних для курса акций обыкновенных РАО ЕС в 1998 году (драматическому для российского рынка, после дефолта рынок ценных бумаг так и не оправился) по цене последней сделки по своему варианту за соответствующий период. В качестве порядка сглаживания принять числа 5; 13; 21. Выполнить необходимые действия в пакете Анализ данных. Графики в Excel построить самостоятельно. Ввести планки погрешности в пределах 5% ошибки. Сделать выводы. Оформить результаты в отчете.
|
дата |
Цена последней сделки, USD |
а=5 |
а=13 |
а=21 |
|
|
05.05.1998 |
0,3299 |
||||
|
06.05.1998 |
0,3258 |
||||
|
07.05.1998 |
0,318 |
||||
|
08.05.1998 |
0,3195 |
||||
|
12.05.1998 |
0,3005 |
0,31874 |
|||
|
13.05.1998 |
0,281 |
0,30896 |
|||
|
14.05.1998 |
0,2644 |
0,29668 |
|||
|
15.05.1998 |
0,255 |
0,28408 |
|||
|
18.05.1998 |
0,22 |
0,26418 |
|||
|
19.05.1998 |
0,2362 |
0,25132 |
|||
|
20.05.1998 |
0,2336 |
0,24184 |
|||
|
21.05.1998 |
0,2305 |
0,23506 |
|||
|
22.05.1998 |
0,2275 |
0,22956 |
0,272454 |
||
|
25.05.1998 |
0,2146 |
0,22848 |
0,263585 |
||
|
26.05.1998 |
0,2055 |
0,22234 |
0,254331 |
||
|
27.05.1998 |
0,1785 |
0,21132 |
0,2436 |
||
|
28.05.1998 |
0,1802 |
0,20126 |
0,232885 |
||
|
29.05.1998 |
0,1755 |
0,19086 |
0,223269 |
||
|
01.06.1998 |
0,149 |
0,17774 |
0,213115 |
||
|
02.06.1998 |
0,1818 |
0,173 |
0,206762 |
||
|
03.06.1998 |
0,2025 |
0,1778 |
0,202723 |
0,2395 |
|
|
04.06.1998 |
0,2015 |
0,18206 |
0,2013 |
0,233386 |
|
|
05.06.1998 |
0,2018 |
0,18732 |
0,198654 |
0,227481 |
|
|
08.06.1998 |
0,198 |
0,19712 |
0,195915 |
0,221767 |
|
|
09.06.1998 |
0,1855 |
0,19786 |
0,192454 |
0,215386 |
|
|
10.06.1998 |
0,167 |
0,19076 |
0,1878 |
0,209029 |
|
|
11.06.1998 |
0,155 |
0,18146 |
0,183215 |
0,203029 |
|
|
15.06.1998 |
0,1402 |
0,16914 |
0,178192 |
0,197114 |
|
|
16.06.1998 |
0,1512 |
0,15978 |
0,176092 |
0,192171 |
|
|
17.06.1998 |
0,176 |
0,15788 |
0,175769 |
0,190076 |
|
|
18.06.1998 |
0,1725 |
0,15898 |
0,175538 |
0,187043 |
|
|
19.06.1998 |
0,1695 |
0,16188 |
0,177115 |
0,18399 |
|
|
22.06.1998 |
0,1632 |
0,16648 |
0,175685 |
0,180786 |
|
|
23.06.1998 |
0,1655 |
0,16934 |
0,172838 |
0,177833 |
|
|
24.06.1998 |
0,17 |
0,16814 |
0,170415 |
0,17571 |
|
|
25.06.1998 |
0,161 |
0,16584 |
0,167277 |
0,17359 |
|
|
26.06.1998 |
0,151 |
0,16214 |
0,163662 |
0,172281 |
|
|
29.06.1998 |
0,138 |
0,1571 |
0,160008 |
0,170271 |
|
|
30.06.1998 |
0,1316 |
0,15032 |
0,157285 |
0,168181 |
|
|
01.07.1998 |
0,1255 |
0,14142 |
0,155015 |
0,167062 |
|
|
02.07.1998 |
0,1215 |
0,13352 |
0,153577 |
0,16419 |
|
|
03.07.1998 |
0,1305 |
0,12942 |
0,151985 |
0,160762 |
|
|
06.07.1998 |
0,1205 |
0,12592 |
0,147715 |
0,156905 |
|
|
07.07.1998 |
0,1156 |
0,12272 |
0,143338 |
0,1528 |
|
|
08.07.1998 |
0,1111 |
0,11984 |
0,138846 |
0,148662 |
|
|
09.07.1998 |
0,114 |
0,11834 |
0,135062 |
0,145257 |
|
|
10.07.1998 |
0,124 |
0,11704 |
0,131869 |
0,14321 |
|
|
13.07.1998 |
0,141 |
0,12114 |
0,129638 |
0,142543 |
|
|
14.07.1998 |
0,1785 |
0,13372 |
0,130985 |
0,144367 |
|
|
15.07.1998 |
0,183 |
0,1481 |
0,133446 |
0,145881 |
|
|
16.07.1998 |
0,174 |
0,1601 |
0,136215 |
0,145786 |
|
|
17.07.1998 |
0,189 |
0,1731 |
0,140631 |
0,146571 |
|
|
20.07.1998 |
0,191 |
0,1831 |
0,145669 |
0,147595 |
|
|
21.07.1998 |
0,1775 |
0,1829 |
0,149977 |
0,148276 |
|
|
22.07.1998 |
0,16 |
0,1783 |
0,152246 |
0,148014 |
|
|
23.07.1998 |
0,149 |
0,1733 |
0,154438 |
0,147014 |
|
|
24.07.1998 |
0,1435 |
0,1642 |
0,156585 |
0,146181 |
|
|
27.07.1998 |
0,1225 |
0,1505 |
0,157462 |
0,144824 |
|
|
28.07.1998 |
0,1322 |
0,14144 |
0,158862 |
0,144548 |
|
|
29.07.1998 |
0,133 |
0,13604 |
0,159554 |
0,144614 |
|
|
30.07.1998 |
0,1385 |
0,13394 |
0,159362 |
0,145233 |
|
|
31.07.1998 |
0,1315 |
0,13154 |
0,155746 |
0,14571 |
Таким образом, был рассчитан прогноз с использованием метода скользящих средних для курса акций в 1998 году по цене последней сделки. В качестве порядка были приняты сглаживания со значениями 5; 13; 21. Были выполнены необходимые действия в пакете Анализ данных и построены графики.
3.5 Метод регрессии
Найти уравнение связи и дать статистические оценки связи между количеством проданных акций и числом сделок в РТС с использованием метода регрессии для курса акций обыкновенных РАО ЕС в 1998 году по своему варианту за соответствующий период. Выполнить необходимые действия в пакете Анализ данных. Графики в Excel построить самостоятельно. Ввести планки погрешности в пределах 5% ошибки. Сделать выводы. Оформить результаты в отчете. Данные по вариантам приведены в задании 4.
|
дата |
Объем торгов, кол-во акций |
Число сделок |
|
|
05.05.1998 |
166937 |
538 |
|
|
06.05.1998 |
59110 |
244 |
|
|
07.05.1998 |
83540 |
263 |
|
|
08.05.1998 |
109943 |
366 |
|
|
12.05.1998 |
81203 |
310 |
|
|
13.05.1998 |
150334 |
560 |
|
|
14.05.1998 |
128197 |
459 |
|
|
15.05.1998 |
223465 |
705 |
|
|
18.05.1998 |
150844 |
505 |
|
|
19.05.1998 |
234530 |
664 |
|
|
20.05.1998 |
145545 |
471 |
|
|
21.05.1998 |
167650 |
595 |
|
|
22.05.1998 |
99210 |
348 |
|
|
25.05.1998 |
99679 |
334 |
|
|
26.05.1998 |
120340 |
427 |
|
|
27.05.1998 |
172166 |
505 |
|
|
28.05.1998 |
132223 |
372 |
|
|
29.05.1998 |
66415 |
231 |
|
|
01.06.1998 |
83620 |
251 |
|
|
02.06.1998 |
70800 |
281 |
|
|
03.06.1998 |
124568 |
438 |
|
|
04.06.1998 |
138607 |
454 |
|
|
05.06.1998 |
46215 |
186 |
|
|
08.06.1998 |
48669 |
173 |
|
|
09.06.1998 |
65005 |
214 |
|
|
10.06.1998 |
119250 |
389 |
|
|
11.06.1998 |
61300 |
244 |
|
|
15.06.1998 |
72285 |
201 |
|
|
16.06.1998 |
127967 |
359 |
|
|
17.06.1998 |
145685 |
465 |
|
|
18.06.1998 |
177153 |
510 |
|
|
19.06.1998 |
133325 |
385 |
|
|
22.06.1998 |
55350 |
148 |
|
|
23.06.1998 |
23115 |
83 |
|
|
24.06.1998 |
27100 |
99 |
|
|
25.06.1998 |
45193 |
143 |
|
|
26.06.1998 |
110035 |
226 |
|
|
29.06.1998 |
79595 |
180 |
|
|
30.06.1998 |
72700 |
161 |
|
|
01.07.1998 |
63675 |
157 |
|
|
02.07.1998 |
79889 |
183 |
|
|
03.07.1998 |
64736 |
123 |
|
|
06.07.1998 |
36350 |
81 |
|
|
07.07.1998 |
77300 |
188 |
|
|
08.07.1998 |
62900 |
117 |
|
|
09.07.1998 |
56525 |
113 |
|
|
10.07.1998 |
94855 |
190 |
|
|
13.07.1998 |
116346 |
273 |
|
|
14.07.1998 |
205978 |
435 |
|
|
15.07.1998 |
167250 |
377 |
|
|
16.07.1998 |
104640 |
291 |
|
|
17.07.1998 |
99881 |
293 |
|
|
20.07.1998 |
52254 |
142 |
|
|
21.07.1998 |
84250 |
227 |
|
|
22.07.1998 |
115445 |
379 |
|
|
23.07.1998 |
81237 |
209 |
|
|
24.07.1998 |
80631 |
191 |
|
|
27.07.1998 |
83663 |
221 |
|
|
28.07.1998 |
137000 |
350 |
|
|
29.07.1998 |
114150 |
246 |
|
|
30.07.1998 |
88010 |
189 |
|
|
31.07.1998 |
86482 |
220 |
Вывод итогов:
|
Регрессионная статистика |
||
|
Множественный R |
0,923100394 |
|
|
R-квадрат |
0,852114338 |
|
|
Нормированный R-квадрат |
0,849649577 |
|
|
Стандартная ошибка |
57,95534846 |
|
|
Наблюдения |
62 |
|
Дисперсионный анализ |
||||||
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
||
|
Регрессия |
1 |
1161208,2 |
1161208 |
345,718844 |
1,38797E-26 |
|
|
Остаток |
60 |
201529,34 |
3358,822 |
|||
|
Итого |
61 |
1362737,5 |
|
Коэфф. |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Нижние 95,0% |
Верхние 95,0% |
||
|
Y |
-2,7830 |
17,9353 |
-0,1551662 |
0,877211152 |
-38,6589 |
33,0930 |
-38,6589 |
33,0930 |
|
|
X |
0,0030 |
0,0002 |
18,5935162 |
1,38797E-26 |
0,0026 |
0,0033 |
0,0026 |
0,0033 |
у=0,0030х-2,7830
Вывод остатка:
|
Наблюдение |
Предсказанное Y |
Остатки |
станд ост |
|
|
1 |
491,1538447 |
46,84615527 |
0,81502274 |
|
|
2 |
172,1129895 |
71,88701053 |
1,25067997 |
|
|
3 |
244,3970008 |
18,60299916 |
0,32365233 |
|
|
4 |
322,5187672 |
43,4812328 |
0,75648029 |
|
|
5 |
237,4822348 |
72,5177652 |
1,26165375 |
|
|
6 |
442,0285299 |
117,9714701 |
2,05245083 |
|
|
7 |
376,5290965 |
82,47090355 |
1,43481703 |
|
|
8 |
658,4101114 |
46,5898886 |
0,81056425 |
|
|
9 |
443,5375289 |
61,46247107 |
1,06931532 |
|
|
10 |
691,1494723 |
-27,14947226 |
-0,47234265 |
|
|
11 |
427,8587333 |
43,14126666 |
0,75056561 |
|
|
12 |
493,2634845 |
101,7365155 |
1,76999741 |
|
|
13 |
290,7617351 |
57,23826489 |
0,99582318 |
|
|
14 |
292,1494224 |
41,85057756 |
0,72811039 |
|
|
15 |
353,2816352 |
73,71836476 |
1,28254161 |
|
|
16 |
506,6255228 |
-1,62552281 |
-0,02828061 |
|
|
17 |
388,4413122 |
-16,44131216 |
-0,28604361 |
|
|
18 |
193,7271812 |
37,27281883 |
0,64846719 |
|
|
19 |
244,6337066 |
6,366293429 |
0,11075987 |
|
|
20 |
206,7016138 |
74,29838617 |
1,29263274 |
|
|
21 |
365,7915329 |
72,20846709 |
1,25627263 |
|
|
22 |
407,3304292 |
46,66957083 |
0,81195055 |
|
|
23 |
133,9589851 |
52,04101489 |
0,90540216 |
|
|
24 |
141,2199333 |
31,78006671 |
0,55290507 |
|
|
25 |
189,5552427 |
24,44475727 |
0,42528641 |
|
|
26 |
350,0565197 |
38,94348029 |
0,67753312 |
|
|
27 |
178,5928087 |
65,40719125 |
1,137945 |
|
|
28 |
211,0954639 |
-10,09546388 |
-0,17563944 |
|
|
29 |
375,8485675 |
-16,84856749 |
-0,29312898 |
|
|
30 |
428,2729684 |
36,72703163 |
0,63897167 |
|
|
31 |
521,3811661 |
-11,38116606 |
-0,19800791 |
|
|
32 |
391,7019336 |
-6,701933551 |
-0,11659929 |
|
|
33 |
160,9878203 |
-12,98782031 |
-0,22596025 |
|
|
34 |
65,61020645 |
17,38979355 |
0,30254515 |
|
|
35 |
77,40111048 |
21,59888952 |
0,3757744 |
|
|
36 |
130,9350694 |
12,06493055 |
0,20990394 |
|
|
37 |
322,7909788 |
-96,79097879 |
-1,68395566 |
|
|
38 |
232,7244497 |
-52,72444968 |
-0,91729247 |
|
|
39 |
212,3233748 |
-51,32337484 |
-0,89291677 |
|
|
40 |
185,62001 |
-28,62001002 |
-0,49792686 |
|
|
41 |
233,5943432 |
-50,59434323 |
-0,88023318 |
|
|
42 |
188,7593197 |
-65,75931972 |
-1,14407128 |
|
|
43 |
104,7702102 |
-23,77021016 |
-0,41355073 |
|
|
44 |
225,9339541 |
-37,93395414 |
-0,65996953 |
|
|
45 |
183,3269233 |
-66,32692329 |
-1,15394636 |
|
|
46 |
164,4644357 |
-51,46443567 |
-0,89537092 |
|
|
47 |
277,8760671 |
-87,8760671 |
-1,5288553 |
|
|
48 |
341,4641018 |
-68,46410183 |
-1,19112869 |
|
|
49 |
606,6691983 |
-171,6691983 |
-2,98667626 |
|
|
50 |
492,0799559 |
-115,0799559 |
-2,00214468 |
|
|
51 |
306,8281363 |
-15,82813633 |
-0,27537566 |
|
|
52 |
292,7471044 |
0,252895604 |
0,00439984 |
|
|
53 |
151,8273087 |
-9,827308674 |
-0,17097412 |
|
|
54 |
246,4977642 |
-19,49776417 |
-0,33921932 |
|
|
55 |
338,7982036 |
40,20179642 |
0,69942513 |
|
|
56 |
237,5828347 |
-28,58283473 |
-0,49728009 |
|
|
57 |
235,7897888 |
-44,78978885 |
-0,77924637 |
|
|
58 |
244,7609359 |
-23,7609359 |
-0,41338938 |
|
|
59 |
402,5756029 |
-52,57560288 |
-0,91470285 |
|
|
60 |
334,9665296 |
-88,96652962 |
-1,54782701 |
|
|
61 |
257,6229333 |
-68,62293334 |
-1,19389202 |
|
|
62 |
253,101854 |
-33,10185395 |
-0,57590134 |
Вывод вероятности:
|
Персентиль |
Y |
|
|
0,806451613 |
81 |
|
|
2,419354839 |
83 |
|
|
4,032258065 |
99 |
|
|
5,64516129 |
113 |
|
|
7,258064516 |
117 |
|
|
8,870967742 |
123 |
|
|
10,48387097 |
142 |
|
|
12,09677419 |
143 |
|
|
13,70967742 |
148 |
|
|
15,32258065 |
157 |
|
|
16,93548387 |
161 |
|
|
18,5483871 |
173 |
|
|
20,16129032 |
180 |
|
|
21,77419355 |
183 |
|
|
23,38709677 |
186 |
|
|
25 |
188 |
|
|
26,61290323 |
189 |
|
|
28,22580645 |
190 |
|
|
29,83870968 |
191 |
|
|
31,4516129 |
201 |
|
|
33,06451613 |
209 |
|
|
34,67741935 |
214 |
|
|
36,29032258 |
220 |
|
|
37,90322581 |
221 |
|
|
39,51612903 |
226 |
|
|
41,12903226 |
227 |
|
|
42,74193548 |
231 |
|
|
44,35483871 |
244 |
|
|
45,96774194 |
244 |
|
|
47,58064516 |
246 |
|
|
49,19354839 |
251 |
|
|
50,80645161 |
263 |
|
|
52,41935484 |
273 |
|
|
54,03225806 |
281 |
|
|
55,64516129 |
291 |
|
|
57,25806452 |
293 |
|
|
58,87096774 |
310 |
|
|
60,48387097 |
334 |
|
|
62,09677419 |
348 |
|
|
63,70967742 |
350 |
|
|
65,32258065 |
359 |
|
|
66,93548387 |
366 |
|
|
68,5483871 |
372 |
|
|
70,16129032 |
377 |
|
|
71,77419355 |
379 |
|
|
73,38709677 |
385 |
|
|
75 |
389 |
|
|
76,61290323 |
427 |
|
|
78,22580645 |
435 |
|
|
79,83870968 |
438 |
|
|
81,4516129 |
454 |
|
|
83,06451613 |
459 |
|
|
84,67741935 |
465 |
|
|
86,29032258 |
471 |
|
|
87,90322581 |
505 |
|
|
89,51612903 |
505 |
|
|
91,12903226 |
510 |
|
|
92,74193548 |
538 |
|
|
94,35483871 |
560 |
|
|
95,96774194 |
595 |
|
|
97,58064516 |
664 |
|
|
99,19354839 |
705 |
Вывод: из таблицы с коэффициентами: у=0,0030х-2,7830.
В таблице Регрессионная статистика множественный R =0,923100394 . Значит высокая степень лин.зависимости. R>0, поэтому зависимость между x и y положительная. Был построен график из таблицы вывод остатка.
3.6 Расчет прогноза графоаналитическим методом
1. Пользуясь графоаналитическими средствами Excel найти наилучший прогноз (с учетом R2) для 2001 года
Построить графики в Excel. Вывести уравнения и R2 , ввести планки погрешности в пределах 5% ошибки. Сделать выводы. Оформить результаты в отчете. Данные по вариантам приведены в задании 4.
|
Показатели работы Октябрьской ж.д. |
|||||||||||||||
|
№ |
Наименование |
1988 |
1989 |
1990 |
1991 |
1992 |
1993 |
1994 |
1995 |
1996 |
1997 |
1998 |
1999 |
2000 |
|
|
1 |
Грузооборот, млн. тарифные ткм |
168317 |
165191 |
160984 |
147793 |
120439 |
104359 |
89569 |
92124 |
87959 |
90467 |
85997 |
96898 |
103807 |
|
|
2 |
Пассажирооборот, млн. пасс-км |
41824 |
42212 |
42547 |
38458 |
32063 |
34145 |
26910 |
23900 |
21692 |
20653 |
16840 |
16863 |
19179 |
|
|
3 |
Производительность локомотива, тыс. ткм брутто |
1005 |
988 |
981 |
930 |
884 |
889 |
947 |
944 |
964 |
1038 |
1107 |
1146 |
1150 |
|
|
4 |
Вес поезда брутто, тонн |
2944 |
2892 |
2872 |
2825 |
2756 |
2771 |
2803 |
2824 |
2847 |
2906 |
2944 |
3011 |
3085 |
|
|
5 |
Среднесуточный пробег локомотива, км |
394,4 |
387,6 |
385,6 |
385,6 |
383,1 |
374,7 |
384,2 |
391,3 |
396,2 |
410,4 |
431,6 |
430,4 |
417,5 |
|
|
6 |
Участковая скорость, км/час |
29,6 |
29,5 |
29,7 |
30,3 |
32,3 |
31,8 |
32,8 |
33,2 |
33,6 |
34,2 |
35,2 |
33,8 |
32,6 |
Среднесуточный пробег локомотива=-0,1103*14^3+3,0069*14^2-19,54*14+415,47=428,5992
Участковая скорость = -0,0134*14^3+0,2353*14^2-0,5697*14+29,883=31,2564
Вывод: в обоих случаях наилучшей, т. е где R^2 наиболее близка к единице, формой тренда стала полиномиальная.
Заключение
Я выполнила финансовые, статистические расчеты.
Так же мной были построены графики погрешностей, остатков, нормального распределения и подбора.
Все расчеты курсового проекта были выполнены с помощью программы Excel.
Проделав эти расчеты, я научилась пользоваться этой программой.
Я уверенна, что мне это пригодится в дальнейшем моем обучении.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Основные особенности применения метода скользящей средней, этапы расчета прогнозного значения. Способы определения величины интервала сглаживания. Этапы постройки графика фактических и расчетных показателей. Анализ метода экспоненциального сглаживания.
контрольная работа [234,4 K], добавлен 13.03.2013Методы расчета экономической эффективности инвестиций по показателям прибыли, издержек, рентабельности, амортизации капитальных вложений. Метод внутренней нормы доходности и аннуитета, дисконтирования платежей. Математическое моделирование и сценарии.
реферат [35,1 K], добавлен 23.01.2012Сбор исходных статистических данных. Расчет характеристик экспериментальных данных. Характеристики среднего положения измеренных значений. Распределение статистических данных. Построение и анализ контрольных карт средних арифметических и размахов.
курсовая работа [146,8 K], добавлен 17.10.2013Сущность оплаты труда и ее показатели. Индексный метод в статистических исследованиях заработной платы. Метод статистических группировок в изучении заработной платы. Технология выполнения и анализ результатов статистических компьютерных расчетов.
курсовая работа [912,6 K], добавлен 02.02.2011Анализ системы показателей, характеризующих как адекватность модели, так и ее точность; определение абсолютной и средней ошибок прогноза. Основные показатели динамики экономических явлений, использование средних значений для сглаживания временных рядов.
контрольная работа [16,7 K], добавлен 13.08.2010Проведение статистических расчетов с целью определения средних показателей численности персонала на предприятии, выработки товаров на одного работника, годовой нормы амортизации и определения коэффициентов смертности, связанных с самоубийством.
контрольная работа [37,9 K], добавлен 23.02.2010Группы средних величин: степенные, структурные. Особенности применения средних величин, виды. Рассмотрение основных свойств средней арифметической. Характеристика структурных средних величин. Анализ примеров на основе реальных статистических данных.
курсовая работа [230,6 K], добавлен 24.09.2012Основные приемы и методы обработки и анализа статистических данных. Исчисление арифметической, гармонической и геометрической средних величин. Ряды распределения, их основные характеристики. Методы выравнивания рядом динамики. Система национальных счетов.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 24.10.2014Моделирование односекторной экономической системы. Построение графической, статистической и динамической моделей. Графики погашения внешних инвестиций. Моделирование двухсекторной экономической системы. Архитектура системы. Спецификация данных модели.
дипломная работа [1023,8 K], добавлен 16.12.2012Понятие сводки и группировки статистических данных, их содержание, виды и основные элементы. Цели и задачи сводки и группировки данных, решаемые задачи и правила проведения. Этапы составления и назначение, виды и характеристика статистических таблиц.
контрольная работа [22,6 K], добавлен 20.04.2009
