Прогнозирование рынка (стр. 3 из 3)
| 01 | 02 | 03 | 04 | 05 | 06 | 07 | 08 | 09 | 10 | 11 | 12 |
| 776 | 664 | 756 | 730 | 739 | 669 | 728 | 726 | 705 | 653 | 647 | 788 |
Решение.
Исходные данные о динамике цен представим графически:
Таким образом, в динамике цен наметилась общая тенденция к их снижению. Однако в последнем месяце наблюдается рост цен. Зависимость цен от месяца близка к линейной.
С помощью программы REG 45 спрогнозируем цену на 13 месяц:
| № наблюден. | Х | Y | YR | Y - YR |
| 1 | 1 | 776 | 731,37 | 44,628 |
| 2 | 2 | 664 | 728,41 | -64,410 |
| 3 | 3 | 756 | 725,45 | 30,551 |
| 4 | 4 | 730 | 722,49 | 7,513 |
| 5 | 5 | 739 | 719,53 | 19,474 |
| 6 | 6 | 669 | 716,56 | -47,564 |
| 7 | 7 | 728 | 713,60 | 14,397 |
| 8 | 8 | 726 | 710,64 | 15,359 |
| 9 | 9 | 705 | 707,68 | -2,679 |
| 10 | 10 | 653 | 704,72 | -51,718 |
| 11 | 11 | 647 | 701,76 | -54,756 |
| 12 | 12 | 788 | 698,79 | 89,205 |
| ПРОГНОЗ | 13 | 695,83 | 48,839 | |
| NF = | 1 | 744,673 | 646,994 |
| ПАРАМЕТРЫ УРАВНЕНИЙ РЕГРЕССИИ | |||||||
| Функция | NF | Ao | A1 | R | So | KA | Rotn |
| Ao+A1X | 1 | 734,333 | -2,962 | -0,224 | 48,839 | 0,052 | 0,224 |
| 1/(Ao+A1X) | 2 | 0,001 | 0,000 | 0,239 | 48,899 | 0,052 | 0,218 |
| Ao+A1/X | 3 | 699,613 | 59,823 | 0,330 | 47,306 | 0,052 | 0,330 |
| X/(Ao+A1X) | 4 | 0,000 | 0,001 | 0,988 | 47,744 | 0,054 | 0,303 |
| AoA1X | 5 | 733,889 | -0,002 | -0,231 | 48,845 | 0,052 | 0,223 |
| 1/(Ao+E(-x)) | 6 | 0,001 | 0,000 | -0,298 | 47,584 | 0,053 | 0,313 |
| AoXA1 | 7 | 744,424 | -0,025 | -0,286 | 48,031 | 0,052 | 0,285 |
| Ao+A1log(X) | 8 | 745,085 | -18,012 | -0,285 | 48,029 | 0,052 | 0,285 |
| Ao/(A1+ X) | 9 | 159313,678 | 217,213 | 0,239 | 48,899 | 0,052 | 0,218 |
| AoX/(X+ A1X) | 10 | 6,974E+02 | -7,993E-02 | -0,319 | 47,336 | 0,052 | 0,328 |
| AoA1/X | 11 | 705,943 | 0,036 | 0,349 | 47,780 | 0,050 | 0,301 |
| Ao+A1X2 | 12 | 723,641 | -0,158 | -0,159 | 49,467 | 0,053 | 0,159 |
Для прогноза выберем функцию №4: X/(Ao+A1X), т.к.
1) Коэффициент линейной корреляции (R):
R = -0,988. При R >= |0.7| высокая линейная связь между факторами.
2) Коэффициент аппроксимации (КА) минимальный.
0,05<0,054 <0,1 – хорошая степень приближения.
3) Отношение Sост/Yср = 0,06, т.е не превышает 0,1. Т.е. можно говорить об удовлетворительном качестве подбора функции.
Прогноз цены на 13 месяц с помощью функции №12.
Графическое представление прогнозирования:
Доверительный интервал прогноза:
ДИ [Y^ – tSост; Y^ + tSост]
для Р = 0,795:
t = 2.
С вероятностью осуществления прогноза Р = 0,795, доверительный интервал равен:
ДИ [703,22 – 2 . 47,744; 703,22 + 2 . 47,744] = [607,73; 798,71]
Таким образом, точечный прогноз цены 703,22, интервальный прогноз [607,73; 798,71].
Список использованных источников
1. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб.пособие. М.: Издат.дом «Дашков и К0», 2000. 308 с.
2. Прогнозирование и планирование экономики: Учеб. пособие Под общ. ред. В.И. Борисевича, Г.А.Кандауровой. Мн.: ИП «Экоперспектива», 2000. 432 с.
3. Мазманова Б.Г. Методические вопросы прогнозирования сбыта. // Маркетинг в России и за рубежом. 2000. №1.
4. Харитонов В.И. Прогнозирование рынка. Мн.: ИПП, 2004. 53 с.