Курсовая работа (т): Применение современных компьютерных программ при решении задач прогнозирования

Применение современных компьютерных программ при решении задач прогнозирования

Оглавление

компьютерный программа прогнозирование груз

Введение

. Применение современных компьютерных программ при решении задач прогнозирования

.1 Современные компьютерные программы

.2 Программы финансового анализа и примеры использования современных компьютерных программ

.3 Программа Statistica

.4 Программа Forecast Expert

. Определение прогнозного объема перевозок грузов

.1 Прогнозирование грузовых перевозок на основе среднего темпа роста

.2 Прогнозирование грузовых перевозок на основе экстраполяции тренда

.2.1 Аналитическое выравнивание временного ряда

.2.2 Расчет статистических критериев

.2.3 Построение доверительного интервала прогноза

Заключение

Библиографический список

Введение

Актуальность темы "Применение современных компьютерных программ при решении задач прогнозирования".

Для прогнозирования используют компьютерные программы - инструменты прогнозирования. Это позволяет автоматизировать большую часть операций при построении прогноза, а также позволяет избежать ошибок, связанных с вводом данных. Такие приложения могут быть как локальными (для использования на одном компьютере), так и интернет-приложениями (доступными в виде веб-сайта, например). В качестве локальных приложений следует выделить такие программы, как SPSS, Statistica, Forecast Expert.

Актуальность темы "Прогнозирование грузовых перевозок". Прогнозирование, являясь одним из этапов процесса управления, позволяет определить возможности, в рамках которых могут ставиться реалистичные задачи планирования развития грузовых перевозок. Располагая прогнозной информацией о предстоящих изменениях, их положительных и отрицательных сторонах, к ним можно не только подготовиться, но и попытаться вмешаться в ход развития.

Цель курсовой работы - рассмотрение современных компьютерных программ при решении задач прогнозирования, а также определение прогнозного объема перевозок грузов на основе среднего темпа роста и на основе экстраполяции тренда.

В соответствии с поставленной целью нужно решить следующие задачи:

В 1 разделе:

) Рассмотреть современные компьютерные программы

) Рассмотреть более детально такие инструменты, как: Statistica и Forecast Expert.

Во 2 разделе:

) Определить темпы роста перевозок грузов и построить дальнейший прогноз перевозок на их основе;

) Рассчитать объем перевозок грузов по уравнению прямой;

) Рассчитать объем перевозок грузов по уравнению параболы;

) Рассчитать статистические критерии и выбрать форму зависимости, наилучшим образом описывающей исходный временной ряд;

) Построить доверительный интервал в прогнозируемом периоде перевозок грузов.

1. Применение современных компьютерных программ при решении задач прогнозирования

.1 Современные компьютерные программы

Менеджеру, занимающемуся управлением в организации, в своей деятельности приходится работать с большими объемами информации, обрабатывать ее и принимать на ее основе управленческие решения. Очевидно, что без использования современных информационных технологий в области экономического прогнозирования, финансового анализа, планирования, статистической обработки ему не обойтись.

Проведенный анализ отечественного рынка пакетов прикладных программ показал фактическое отсутствие специализированных программных продуктов по комплексной автоматизации антикризисного управления промышленными организациями. Однако разработано огромное количество прикладных программных продуктов, способных помочь руководству организации в планировании и осуществлении отдельных этапов антикризисных программ.

Все существующие на настоящий момент информационные технологии антикризисного управления можно свести в группы и подгруппы, представленные на Рис. 1.

1.2 Программы финансового анализа и примеры использования современных компьютерных программ

Программы финансового анализа занимают особое место в антикризисном управлении организацией, так как они востребованы на всех этапах антикризисного управления от прогнозирования кризисов до разработки антикризисных стратегий и их реализации. Кроме того, они позволяют автоматизировать самую трудоемкую и ответственную работу - финансовый анализ деятельности организации.

Программы финансового анализа позволяют проводить всесторонний анализ финансового состояния организации и динамики ее развития; рассчитывать и сравнивать с нормативными значения финансовых показателей, характеризующих состояние бизнеса; осуществлять преобразование стандартных российских бухгалтерских отчетов в формы, соответствующие Международным стандартам финансовой отчетности (IAS); разрабатывать методики анализа с использованием детальных данных бухгалтерского учета; проводить переоценку статей актива и пассива баланса; строить в автоматическом режиме прогноз всех финансовых отчетов на несколько периодов вперед; проводить вертикальный и горизонтальный анализ баланса, рассчитывать структуру активов и пассивов организации, а также динамику их изменения; автоматически получать заключение о финансовом состоянии организации. Большинство таких программ позволяют проводить оценку кредитоспособности организации, находить оптимальный путь развития, разрабатывать программу финансового оздоровления организации, находящейся в кризисной ситуации, обосновывать инвестиционные решения.

Существуют также специализированные пакеты прикладных программ для внешнего антикризисного управления, например СППР "Инвестор", позволяющие производить сравнительную оценку и отбор перспективных инновационных проектов, а также оптимизацию распределения ресурсов по времени финансирования проектов, или "Combi-PC", который позволяет проводить анализ по видам продукции, вариантам планов, мероприятиям, исполнителям, фирмам и т. д.

Однако использование таких программ для внутреннего антикризисного управления весьма затруднено, так как они, как правило, рассматривают организацию как потенциального банкрота и ориентированы на "реанимацию" или ликвидацию неблагополучного предприятия.

. Программные продукты для статистического анализа и прогнозирования деятельности организации. Наиболее важным разделом статистического анализа для целей антикризисного управления является регрессионный анализ, с помощью которого возможна оценка регрессионных коэффициентов для целей:

прогнозирования поведения экономических показателей работы организации во времени;

моделирования факторной зависимости одних экономических показателей от других.

Для этих целей наиболее удобны такие пакеты программ, как MS Excel, STATISTICA, Альт-Прогноз, Forecast Expert, STATGRAPHICS.Excel включает в себя весьма удобное и простое в обращении средство проведения регрессионного анализа. Недостатком этого пакета является невысокая точность моделей, однако в большинстве случаев она и не требуется.

Для прогнозирования показателей в MS Excel используются функции ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ.

Функцию ТЕНДЕНЦИЯ возможно использовать для получения прогнозных значений интересующего экономического показателя в соответствии с линейной аппроксимацией по методу наименьших квадратов (т.е. для случая линейного роста показателя). Функция РОСТ использует экспоненциальный тренд, то есть позволяет проводить нелинейное прогнозирование изменения значений показателя.

Пример. Данные об объемах продаж организации Х за первые 10 дней месяца представлены в Таблице 5.1.

Таблица 5.1

Прогнозные значения продаж на 11-24 дни месяца, рассчитанные с использованием функций ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ, представлены соответственно на Рис. 5.3 и 5.4.

производство продукции (работ, услуг);

отгрузка продукции (работ, услуг), контроль склада;

управление текущими затратами;

инвестирование средств (инвестиционная программа);

финансовая политика организации (программа кредитования, эмиссии, расчетов с бюджетом).

Формирование финансового бюджета в таком случае предполагает три этапа - отражение исходного состояния организации, описание разработанных планов, анализ и оптимизация будущего финансового положения организации.

Прогнозируемое финансовое состояние организации описывается с помощью показателей и коэффициентов, а также в виде графиков и диаграмм.

Такие программы помогают сформировать и обосновать план выхода организации из кризиса; подготовить обоснованный график привлечения и возврата заемных средств по проекту, реализуемому в действующей организации; выработать финансовую стратегию головной компании в отношении своих структурных подразделений.

Другой класс программ данной группы - программы, позволяющие с высокой степенью надежности предсказать будущий объем продаж или доходов организации, спрос на услуги или изделия, курсы валют, акций или фьючерсов, остатки денежных средств на счетах или иные значимые показатели (например, Forecast Expert). Они позволяют получать достоверные прогнозы в области финансов, производства, маркетинга. Применение такой системы при финансовом планировании и антикризисном управлении снижает риски принимаемых решений и подсказывает пути достижения максимальной прибыли.

.3 Программа Statistica

- программный пакет для статистического анализа, разработанный компанией StatSoft, реализующий функции анализа данных, управления данных, добычи данных, визуализации данных с привлечением статистических методов.предоставляет мощные и удобные в использовании инструменты для статистического и графического анализа, прогнозирования, data mining, создания собственных пользовательских приложений, интеграции, совместной работы, web-доступа и др.

Помимо общих статистических и графических средств в системе имеются специализированные модули, например, для проведения социологических или биомедицинских исследований, решения технических и, что очень важно, промышленных задач: карты контроля качества, анализ процессов и планирование эксперимента. Работа со всеми модулями происходит в рамках единого программного пакета, для которого можно выбирать один из нескольких предложенных интерфейсов пользователя.

С помощью реализованных в системе STATISTICA мощных языков программирования, снабженных специальными средствами поддержки, легко создаются законченные пользовательские решения и встраиваются в различные другие приложения или вычислительные среды. Очень трудно представить себе, что кому-то могут понадобиться абсолютно все статистические процедуры и методы визуализации, имеющиеся в системе STATISTICA, однако опыт многих людей, успешно работающих с пакетом, свидетельствует о том, что возможность доступа к новым, нетрадиционным методам анализа данных (а STATISTICA предоставляет такие возможности в полной мере) помогает находить новые способы проверки рабочих гипотез и исследования данных.

Система STATISTICA предлагает пользователю широкий выбор методов разведочного анализа данных. Программа вычисляет практически все используемые описательные статистики общего характера: медиану, моду, квартили, заданные пользователем процент или, среднее значение и стандартное отклонение, квартильный размах, доверительные интервалы для среднего, асимметрию и эксцесс (и их стандартные ошибки), гармоническое и геометрическое среднее, а также многие специальные описательные статистики. Как и во всех других модулях системы STATISTICA, проведение разведочного анализа данных поддерживают разнообразные графики и диаграммы, в т.ч. различные виды диаграмм размаха и гистограмм, гистограммы двумерных распределений (трехмерные и категоризованные), двух- и трехмерные диаграммы рассеяния с помеченными подмножествами данных, нормальные и полунормальные вероятностные графики и графики с исключенным трендом, К-К и В-В графики и т.д. Имеется набор критериев для подгонки нормального распределения к данным (критерии Колмогорова-Смирнова, Лилиефорса и Шапиро-Уилкса). Процедуры для подгонки многих других типов распределений можно найти также в описании анализа процессов и графических возможностей системы. Практически все описательные статистики и графики могут быть построены для данных, категоризованных (сгруппированных) по значениям одной или нескольких группирующих переменных. Например, с помощью нескольких щелчков мыши можно сгруппировать имеющиеся данные о людях по полу и возрасту и затем просмотреть категоризованные гистограммы, диаграммы размаха, графики на нормальной вероятностной бумаге, диаграммы рассеяния и т.д. В случае, если было выбрано более двух категоризующих переменных, автоматически будет построен каскад соответствующих графиков. Имеется возможность производить категоризацию по числовым (непрерывным) переменным, например, можно потребовать, чтобы значения переменной были разбиты на заданное число интервалов; с помощью средства перекодировки в реальном времени можно задать конкретный специальный способ перекодировки переменной (возможности практически сколь угодно сложной перекодировки доступны в любой момент, причем перекодировка может быть задана через соотношения между любыми переменными файла данных). В дополнение к этому в системе имеется специализированная процедура иерархической группировки, позволяющая осуществлять категоризацию данных по многим (до шести) переменным и строить различные категоризованные графики, описательные статистики и корреляционные матрицы для подгрупп (пользователь может в интерактивном режиме сделать неучитываемыми некоторые из факторов в полной таблице группировок и изучать статистики для маргинальных таблиц). Многочисленные возможности форматирования и расстановки меток позволяют получать таблицы и отчеты презентационного качества, содержащие длинные метки и описания переменных. При этом важно отметить, что процедура группировки выполняется для чрезвычайно больших объемов данных (например, по одной категоризующей переменной можно построить до 300 групп), а ее результаты содержат все соответствующие статистики дисперсионного анализа (включая полные таблицы ANOVA, критерии проверки гипотез типа критерия Левена однородности дисперсии, семь различных апостериорных (post-hoc) критериев и т.д.). Как и во всех других модулях системы STATISTICA, для достижения высокой - не имеющей аналогов в сравнении с другими пакетами - точности результатов здесь можно производить вычисления с повышенной точностью (если нужно - с четырехкратной). Благодаря интерактивному характеру системы изучение данных становится очень простым делом. Например, графики и диаграммы для разведочных статистик можно получать непосредственно из данных любых выходных таблиц, просто указав мышью на отдельные ячейки или группы ячеек. Одним щелчком мыши можно получать каскады графиков (в том числе сложных, например, со множественными категориями), которые затем можно просматривать в режиме подобном демонстрации слайдов, просто нажимая кнопку Продолжить. В дополнение к большому числу готовых статистических графиков пользователь может самостоятельно задавать различные типы визуализации исходных данных, описательных статистик, взаимосвязей между статистиками, группировок и категоризаций с помощью средств прямого доступа (point-and-click), что позволяет существенно уменьшить требуемое количество действий мышью. Средства графического разведочного анализа объединены с собственно статистичекими процедурами, что существенно облегчает визуальный анализ данных (например, в интерактивном режиме можно удалять выбросы, выделять подмножества данных, осуществлять сглаживание и подгонку функций, а богатые средства работы с кистью позволяют легко выявлять и/или выделять нужные данные).

.4 Программа Forecast Expert

Программный продукт Forecast Expert предназначен для построения прогноза временного ряда с помощью параметрической модели Бокса-Дженкинса. В качестве прогнозируемых могут выступать параметры как сфер производства и обращения - цены мирового рынка, спрос на изделия, объемы закупок комплектующих и производственных запасов при увеличении объема производства, цены комплектующих, параметры технологических процессов, концентрация вредных веществ в выбросах, количество проданных авиабилетов, загруженность персонала медицинских учреждений, пунктов питания, - так и финансового рынка - цены покупки и продажи акций, деловая активность участников рынка, объем предложений свободных средств инвесторами и многое другое.

Применение Forecast Expert позволяет проанализировать имеющиеся данные и построить прогноз с указанием доверительного интервала (при заданной вероятности прогноза) на произвольный период времени, не превосходящий по величине длину исходного ряда. Модель определяет степень влияния сезонных факторов и при построении прогноза учитывает их.

При существовании устойчивой зависимости прогнозируемого временного ряда от другого временного ряда, называемого базовым, Forecast Expert позволяет построить прогноз с учетом вышеуказанной зависимости. Для этого необходимо построить прогноз базового ряда (при помощи Forecast Expert или другим методом, например - экспертной оценки) и ввести его в Forecast Expert как продолжение известных данных по базовому ряду на период времени, для которого необходимо построить прогноз. Эта возможность, предоставляемая Forecast Expert, оказывает незаменимую услугу при анализе и прогнозе стоимости изделия, в ценообразовании которого один фактор играет главенствующую роль (например - стоимость стального проката в зависимости от цены на электроэнергию).

Применение Forecast Expert позволяет при прогнозировании ряда отслеживать соотношение между получаемыми значениями и некоторым рядом пороговых значений. Этим рядом может быть, например, мировая цена аналога (в рублях по текущему курсу) при прогнозировании цены продукта внутреннего рынка. Прогноз осуществляется в ценах экспортера и пересчитывается по желанию пользователя в соответствии с прогнозом курса валюты, который может быть осуществлен либо программой Forecast Expert, либо пользователем с применением метода экспертных оценок.

2. Определение прогнозного объема перевозок грузов

.1 Прогнозирование грузовых перевозок на основе среднего темпа роста

Данный метод может быть рекомендован к практическому применению в случае постоянно растущего (убывающего) объема перевозок, т.е. при постоянных цепных темпах роста.

Цепной темп роста характеризует отношение какого-либо уровня временного ряда к предыдущему уровню и выражается в процентах или в долях единицы:

 или ,

где  - цепной темп роста;