Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...
Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...
Топ:
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного...
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов...
Эволюция кровеносной системы позвоночных животных: Биологическая эволюция – необратимый процесс исторического развития живой природы...
Интересное:
Наиболее распространенные виды рака: Раковая опухоль — это самостоятельное новообразование, которое может возникнуть и от повышенного давления...
Распространение рака на другие отдаленные от желудка органы: Характерных симптомов рака желудка не существует. Выраженные симптомы появляются, когда опухоль...
Национальное богатство страны и его составляющие: для оценки элементов национального богатства используются...
Дисциплины:
2019-08-07 | 152 |
5.00
из
|
Заказать работу |
В данном разделе будет осуществлено прогнозирование потребительского спроса в соответствии с данными федеральной службы государственной статистики за 10-ти летний период. При прогнозировании спроса будут использованы методы математической статистики. Основными использованными данными будет являться потребление молочных продуктов в килограммах на душу населения. Прогноз будет осуществлен на долгосрочный период (Т > 2 лет) [67]. Данные, используемые для прогнозирования представлены в таблице 2.
Таблица 2.Объемы потребления молочных продуктов на душу населения Московской области в год, кг |
Далее перейдем к рассмотрению данных на будущий период предполагая, что тренд является линейным. Основная задача заключается в том, чтобы, используя исторические данные, смоделировать наилучший тренд.
Всякое моделирование тренда предполагает использование регрессионного анализа. По причине линейности тренда регрессионное уравнение, описывающее его, также должно быть линейным. Уравнение регрессии будет выглядеть следующим образом:
В данном уравнении:
- значение тренда на оси ординат в момент t
- точка, в которой тренд пересекает ось ординат;
- коэффициент наклона линии тренда [65].
При минимальной сумме квадратов отклонений относительно линии тренда, тренд считается наилучшим:
При – фактическом значении показателя в исторических данных в момент времени t; – значении тренда в момент времени t; n – количестве компонентов исторических данных.
Отклонения (Yt – Ft) необходимо возвести в квадратную степень, так как их значение может быть, как положительным, так и отрицательным. Квадратным возведением отклонений обеспечивается «равноправность» отклонений в положительную и отрицательную стороны.
Далее необходимо получить коэффициенты В0 и В1, которые в последствии будут подставлены в регрессионное уравнение:
С помощью данного выражения имеется возможность для расчета коэффициентов В0 и В1, в соответствии с имеющимися данными, и построения наилучшей линии тренда. Расчет коэффициентов по историческим данным:
Необходимые для расчета суммы сведены в таблицу 3.
Годы | Объем потребления в год на душу населения, кг | ||||
2006
1
245
245
1
2
506
4
3
260
780
9
4
1040
16
5
1285
25
2011
6
248
1488
36
7
1876
49
8
2168
64
9
2277
81
10
2650
100
55
2580
14315
385
Таблица 3. Расчет составляющих регрессионного уравнения |
При наличии всех сумм вычислим В0 и В1:
Соответственно, получим регрессионное уравнение:
Данная линия нанесена на график исторических данных (приложение 6). В соответствии с полученным уравнением, объем потребления молочных продуктов на душу населения Московской области ежегодно возрастает на 2,2522 кг.
Далее необходимо осуществить проверку модели, сопоставить линию тренда с реальным разбросом значений исторических данных. Для этого будет использовано уравнение тренда, в которое будут подставлены имеющиеся исторические данные за рассматриваемый период.
В уравнение тренда подставляются значения t, далее результаты сравниваются с историческими данными.
Расчет отклонения тренда от реальных данных является проверкой модели на адекватность. Кроме того, необходимо рассчитать следующие величины:
1. Среднеквадратическое отклонение:
2. Среднее абсолютное отклонение:
Годы | Объем потребления в год на душу населения, кг | Темпы (х) роста к предыдущему году | Объем потребления Ft предсказанный с помощью тренда в год | Отклонение (Yt-Ft) в год | Квадрат отклонения, (Yt-Ft)^2 | Абсолютная величина |Yt-Ft| | ||
2006 | 1 | 245 | 1,80 | 247,8648 | -2,8648 | 8,2 | 2,9 | |
2007 | 2 | 253 | 1,03 | 250,117 | 2,883 | 8,3 | 2,9 | |
2008 | 3 | 260 | 1,03 | 257,36 | 2,64 | 7,0 | 2,6 | |
2009 | 4 | 260 | 1,00 | 257,62 | 2,38 | 5,7 | 2,4 | |
2010 | 5 | 257 | 0,99 | 256,8736 | 0,1264 | 0,0 | 0,1 | |
2011 | 6 | 248 | 0,97 | 257,12 | -9,12 | 83,2 | 9,1 | |
2012 | 7 | 268 | 1,08 | 265,37 | 2,63 | 6,9 | 2,6 | |
2013 | 8 | 271 | 1,01 | 266,97 | 4,03 | 16,2 | 4,0 | |
2014 | 9 | 253 | 0,93 | 264,16 | -11,16 | 124,5 | 11,2 | |
2015 | 10 | 265 | 1,05 | 267,13 | -2,13 | 4,5 | 2,1 | |
1,1 | 264,6 | 40,0 |
Составляющие данные выражения величины представлены в таблице 4.
Таблица 4. Оценка отклонений тренда от фактических значений и расчет абсолютных отклонений |
Исходя из этого:
Получаем, что составляет примерно 2%, а в свою очередь 1,55% от среднего значения исторических данных.
Средний темп роста потребления молочных продуктов получен при помощи расчета средней геометрической величины темпа роста [68], и равен 1,1.
В конечном итоге используемое уравнение тренда позволит составить прогноз по потреблению молочных продуктов на душу населения в Московской области до 2020 года. Для расчета необходимо подставить в уравнение тренда нужные величины t (11,12 и т.д.). В итоге были получены значения:
2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
272,639 | 274,891 | 277,143 | 279,396 |
В результате прогнозирования удалось смоделировать тренд и представить прогноз на будущий период.
По данным предоставленным службой IDF (Международная молочная организация) среднедушевое потребление сыра в Московском регионе составило 5,5 кг за 2015 год [69]. Исходя из данного факта, даже не имея официальной конкретной информации о потреблении сыра (федеральная служба статистики не выделяет сыр, как отдельный продукт, а предоставляет данные в обобщенном виде по разделу «молочная продукция») можно заключить, что сыр составляет примерно 2,2% от всей молочной продукции, потребляемой одним человеком в год.
Историки об Елизавете Петровне: Елизавета попала между двумя встречными культурными течениями, воспитывалась среди новых европейских веяний и преданий...
Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...
Особенности сооружения опор в сложных условиях: Сооружение ВЛ в районах с суровыми климатическими и тяжелыми геологическими условиями...
Археология об основании Рима: Новые раскопки проясняют и такой острый дискуссионный вопрос, как дата самого возникновения Рима...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!