Материал: Макроэкономическое планирование и прогнозирование. методические указания к выполнению лабораторных работ для студентов направления 38.03.01 «Экономика». Шибаева M.A., Околелова Э.Ю

выходной диапазон в виде одного столбца без значений стандартных погрешностей.

Метод скользящего среднего исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней арифметической, рассчитанной за последние три месяца.

Для прогнозирования методом скользящего среднего используется функция «Скользящее среднее» пункта меню «Сервис», «Анализ данных». Окно исходных данных прогнозирования объемов инвестиций методом скользящего среднего представлено на рис. 2.

Рис. 2. Прогнозирование методом экспоненциального сглаживания

Элементы диалогового окна «Скользящее среднее»:

1)Входной диапазон. Введите ссылку на диапазон исследуемых данных. Входной диапазон должен состоять из одного столбца или одной строки, содержащих не менее четырех ячеек с данными.

2)Метки в первой строке. Установите флажок, если первая строка входного интервала содержит за головки. Снимите флажок, если заголовки отсутствуют; в этом случае подходящие названия для данных выходного диапазона будут созданы автоматически.

3)Интервал. Введите число значений, необходимое для расчета скользящего среднего. Значение по умолчанию равно 3.

4)Выходной диапазон. Введите ссылку на левую верхнюю ячейку выходного диапазона. Если установлен флажок Стандартные погрешности, то выходной диапазон состоит из двух столбцов, и значения стандартных погрешностей содержатся в правом столбце. Если исходных значений для построения прогноза или для вычисления стандартной ошибки недостаточно, Microsoft Excel возвратит значение

6

ошибки #Н/Д.

Выходной диапазон и исходные данные должны находиться на одном листе. По этой причине параметры Новый лист и Новая книга недоступны.

5) Вывод графика. Установите флажок для автоматического создания встроенной диаграммы на листе, содержащем выходной диапазон.

6) Стандартные погрешности. Установите флажок, чтобы включить в выходной диапазон столбец стандартных погрешностей. Снимите флажок, чтобы получить выходной диапазон в виде одного столбца без значений стандартных погрешностей.

Рис. 3. Прогноз методом скользящего среднего

Многофакторные модели позволяют одновременно учитывать воздействие нескольких факторов на уровень прогнозируемого показателя. Данные модели используются при прогнозировании макроэкономических показателей, показателей спроса на продукцию, себестоимости, цен, прибыли и др. Эконометрической моделью называют систему регрессионных уравнений и тождеств, описывающих взаимосвязи и зависимости основных показателей развития экономики. Система эко- номико-математических моделей эконометрического типа служит для описания сложных социально-экономических процессов. Факторы (переменные) эконометрической модели подразделяются на экзогенные (внешние) и эндогенные (внутренние). Экзогенные переменные выбираются так, чтобы они оказывали влияние на моделируемую систему, а сами ее влиянию не подвергались. Они могут вводиться в модель на основе экспертных оценок или результатов корреляционного анализа. Эндогенные переменные определяются путем решения стохастических и тождественных уравнений. Для каждой эндогенной переменной методом наименьших квадратов оценивается несколько вариантов регрессионных уравнений и выбирается лучший для включения в модель.

7

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №3 Стратегическое планирование в условиях неопределенности

Цель работы: получение навыков стратегического планирования на предприятии в условиях неопределенности.

Задание: определить оптимальную стратегию заказа в условиях риска, опираясь на методы теории вероятности и игровые способы принятия решений. Выполнение раздела следует начать с формирования платежной матрицы (табл. 3), т.е. матрицы того дохода, который продавец получит при закупке разного числа единиц товара. Цены на продукцию представлены в табл. 2.

Так, например, при спросе 3 партии продавец должен закупить 3 партии товара – при этом он получает максимальный доход.

Доходы продавца – 41,2*3 = 123,6 (тыс. руб.) Расходы продавца – 21,5*3 = 64,5(тыс. руб.) Итого чистый доход – 123,6-64,5 = 59,1(тыс. руб.)

Если закупка продавца оказывается меньше спроса, он упускает прибыль изза неправильно выбранной стратегии. Упущенная прибыль располагается в платежной матрице ниже максимального дохода. Вероятность дневного спроса (0,15; 0,25; 0,3;0,15; 0,1; 0,05). Например, при спросе 3 партии продавец заказывает 2 партии товара:

Доходы продавца – 41,2*2 = 82,4(тыс. руб.) Расходы продавца – 21,5*2 = 43(тыс. руб.) Итого чистый доход – 82,4 - 43 = 39,4(тыс. руб.)

В случае оптимального заказа доход мог бы составить 59,1 (тыс. руб.) (табл.3). Если закупка продавца превышает дневной спрос, то, по условию задачи,

он должен сдать часть нереализованного товара обратно на склад за меньшую цену, доход продавца сокращается, а при значительной ошибке в выборе стратегии даже может привести к убыткам.

Предположим, при спросе 1 партии товара продавец приобрел 6 партий: Расходы продавца – 21,5*6 =129 (тыс. руб.)

Доходы продавца –41,2*1 = 41,2 (тыс. руб.)

При этом у продавца осталось 5 нереализованных партий товара, которые он сдает на склад.

Доход от сдачи 5 партий на склад: 17,2*5 = 86 (тыс. руб.)

Итого чистый доход: (41,2+86)-129 = -1,8 (тыс. руб.), т.е. продавец несет потери.

8

В случае оптимального заказа (равенства спроса и стратегии заказа) продавец получает максимальный доход, который расположен по диагонали платежной матрицы:

при первой стратегии заказа максимальный чистый доход составит 19,7 тыс.

руб.,

при второй – 39,4 тыс. руб.,

при третьей – 59,1 тыс. руб.,

при четвертой – 78,8 тыс. руб.,

при пятой – 98,5 тыс. руб.

при шестой – 118,2 тыс. руб.

Далее следует рассчитать матрицу потерь (табл. 4), которая формируется на основе платежной матрицы и показывает те потери, которые несет продавец, если формирует портфель заказов, отступая от оптимальной стратегии.

Для ее расчета в каждой клетке находится разность между максимальным доходом и реальным.

Например, при заказе продавцом трех партий товара и спросе в 3 партии он имеет максимальный доход.

При заказе продавцом двух партий товара, а спросе в 3 партии, его упущенная прибыль составит: 59,1 – 39,4 = 19,7 (тыс. руб.)

При заказе продавцом шести партий товара, а спросе в 1 партию упущенная прибыль составит: 19,7 - (-1,8) = 21,5 (тыс. руб.)

По диагонали в матрице потерь расположены нули, т.к. в платежной матрице по диагонали представлен максимальный доход.

9

Максимальное значение упущенной прибыли получилось у первой стратегии заказа при спросе в 6 единиц продукции – 98,5 тыс. руб. Минимальное значение упущенной прибыли составило 4,3 тыс. руб.

Данные рассчитанной матрицы потерь, а также сведения о вероятности дневного спроса на продукцию используются далее для вычисления вмененных издержек от занижения заказа (верхний «треугольник» матрицы потерь) – табл. 5, вмененных издержек от завышения заказа (нижний «треугольник» матрицы потерь) – табл. 6, а также суммарных ожидаемых вмененных издержек – табл. 7.

Таблица 5 Расчет ожидаемых вмененных издержек от занижения заказа

Величины ожидаемых вмененных издержек от занижения заказа получаются путем умножения соответствующей строки матрицы потерь на вектор столбца вероятности спроса, например для первой строки в табл. 4:

0*0,15 + 19,7*0,25 + 39,4*0,3 + 59,1*0,15 + 78,8*0,1+98,5*0,05 = 44,33 тыс. руб.

Таблица 6 Расчет ожидаемых вмененных издержек от завышения заказа

Аналогичным образом производится расчет столбца ожидаемых вмененных издержек от завышения заказа в табл. 6.

Табл. 6 объединяет правые столбцы табл. 6 и 5 и позволяет найти суммарные ожидаемые вмененные издержки (правый столбец табл. 7).

Стратегия заказа, соответствующая минимальному значению из чисел третьего столбца табл. 7 – и есть оптимальная стратегия заказа с учетом вероятности дневного спроса на товары. В нашем случае минимальное значение затрат составит 10,65 тыс. руб. при четвертой стратегии заказа.

10