С.
И. ФедькушоваАннотация. В статье рассматривается значимость использования регрессионного моделирования. В частности, определяется процесс прогнозирования экономического показателя рентабельности продукции на основе использования временных рядов.
Ключевые слова: временной ряд, линия тренда, коэффициент аппроксимации, прогнозное значение, уровень рентабельности.
Моделирование производственных процессов позволяет лицу, принимающему решение, скорректировать деятельность предприятия. При этом могут применяться различные математические методы обработки эмпирических данных. Широкое распространение в настоящее время получают методы регрессионного анализа, так как позволяют не только определить значимость влияния факторов на результативный признак, оценить качество и адекватность построенной модели, связывающей между собой различные экономические показатели, но и выполнить прогноз по предлагаемым регрессионным зависимостям.
Рассмотрим процесс определения прогнозных значений на основе временных рядов.
Выполнить прогноз на 2015 год по уровню рентабельности продукции, если имеются следующие данные [1], [2]:
В контексте нашей задачи:
y – уровень рентабельности продукции;
x – порядковый номер года;
a, b, c, ci (i = 1, 2, …, n) – константы.
3. Расчет прогноза на 2015 год по уровню рентабельности продукции:
А) прогноз по линии тренда:
В контекстном меню выбрать Формат линии тренда, вкладкаПараметры укажем Прогнозвперед на 1 единицу.
Таким образом, прогнозный уровень рентабельности продукции на 2015 год определен.
Ссылки на источники:
1. Краснов А.Е., Красуля О.Н., Большаков О.В., Шлёнская Т.В. Информационные технологии пищевых производств в условиях неопределённости. М.: ВНИИМП, 2001. 496 с.
2. Зеленина Л.И. Разработка и применение численных методов для комплексных программ актуальных задач пищевой промышленности.: Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва, 2006. 167с.
Fedkushova Svetlana
lecturer of information technology Archangel of trade and economic College, Arkhangelsk
Zelenina Larisa
candidate of technical Sciences, associate Professor At Kladno mathematics and highly productive on calculations of the Institute of Math, information and space technologies of the Northern (Arctic) Federal University named after M.V. Lomonosov, Arkhangelsk
Forecasting economic indicators on the basis of the time series.
Abstract. This article discusses the importance of using regression modeling. In particular determined by the process of forecasting economic rate of return on the basis of time series.
Keywords: time series, the trend line, the coefficient of approximation, forecasted value, the level of profitability.
