Прогнозирование емкости и конъюнктуры рынка

Рынок является сложной динамичной системой, в которой участвует большое число экономических субъектов. Все они соединены между собой различными связями: экономическими, финансовыми, информационными, организационными и др. Поэтому изменение показателей у одного участника рынка могут негативно сказаться на результатах деятельности другого. В этих условиях, чтобы не только выжить, но и обеспечить эффективную работу своего предприятия в будущем, любой предприниматель должен осуществлять постоянный анализ протекающих на рынке экономических процессов и на его основе определять прогноз будущего состояния, как рынка, так и своего предприятия.
Решение этой задачи включают в себя анализ и прогноз конъюнктуры рынка, анализ и прогноз коммерческо-производственной деятельности своего предприятия, анализ и прогноз коммерческо-производственной деятельности других предприятий.
При прогнозировании необходимо задаться рядом его основных характеристик. Для получения обоснованной прогнозной оценки, в первую очередь, наиболее важно иметь необходимый период основания прогноза. Важность этой характеристики прогнозирования объясняется тем, что правильно выбранный период упреждения прогноза позволяет с помощью прогнозной модели наиболее полно описать тенденцию развития объекта прогнозирования. Отсюда, чем короче будет период основания прогноза, тем менее точно будет описана тенденция, тем менее обоснованным будет и сам прогноз. Считается, что период основания прогноза должен включать не менее 6 используемых во временном ряде уровней ряда.

Введение 3
Задание 1 «Прогнозирование на основе стационарного временного ряда» 7
1.1. Исходные данные для Варианта №23 представлены в таблице 1. 7
1.2 По исходным данным построим график, который представлен на рисунке 1: 7
1.3 Анализ методом коэффициента Кендэла (коэффициента ранговой корреляции): 7
1.4 Прогнозирование стационарного процесса. 10
Задание 2 «Прогнозирование на основе тренда временного ряда» 12
2.1 Исходные данные для Варианта №23 представлены в таблице 4. 12
2.2 По исходным данным построим график, который представлен на рисунке 2: 12
2.3 Сглаживание исходных данных методом скользящей средней. 13
2.4. Анализ методом Фостера-Стюарта. 15
2.5 Анализ методом коэффициента Кендэла. 18
2.6 Определение параметров линейного тренда методом усреднения по левой и правой половине ряда. 20
2.7 Определение параметров линейного тренда методом наименьших квадратов. 23
2.8 Определение параметров нелинейной трендовой модели. 25
2.9 Расчет параметров для показательного (экспоненциального) тренда. 29
2.10Сравним линейный и выбранный нелинейный – показательный тренды. 30
2.11 Сравнение трендовых моделей с помощью критерия наименьшей суммы квадратов отклонений: 31
2.12. Оценка адекватности выбранной трендовой модели. 32
Задание 3. Прогнозирование на основе сезонного цикла временного 41
ряда. 41
3.1 Построим таблицы 21 и 22 с исходными данными и с заданным вариантом прогнозирования (№23). 41
Параметры вариантов прогнозирования 41
3.2 На рисунке 8 построим график по исходным данным. 41
3.3 Анализ методом коэффициента Кендэла. 42
3.4 Сезонное прогнозирование. 44
Задание 4. Прогнозирование с помощью метода экспоненциального сглаживания. 48
4.1 Построим таблицы 25 и 26 с исходными данными и уровнями сглаживания по варианту №23. 48
Номер варианта исходных данных 48
4.2 На рисунке 9 построим график по исходным данным. 48
4.3 Метод экспоненциального сглаживания . 49
4.4 Критерий наименьшей суммы квадратов отклонений. 52
Список литературы 54