Экономико-математическое прогнозирование в управлении организацией

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 24 Марта 2012 в 23:24, курсовая работа

Описание работы

Любая организация в современных условиях должна стремиться максимизировать результативность своей деятельности, для того, чтобы оставаться конкурентоспособной на мировом и отечественном рынках. Поэтому очень важно понимать, что для того, чтобы деятельность организации была наиболее эффективной, менеджерам необходимо в первую очередь учиться строить качественные прогнозы относительно будущего развития организации. Следует также учитывать то обстоятельство, что осуществление прогноза, это достаточно тяжёлая задача, и для того, чтобы прогноз отображал ситуацию наиболее приближённую к реальности, не достаточно использовать методы, основанные на построении интуитивных прогнозов.
Целью данной работы является анализ экономико-математических методов прогнозирования в управлении организации, а также рассмотрение метода анализа временных рядов при прогнозировании объёма продаж.

Содержание работы

СОДЕРЖАНИЕ 2
ВВЕДЕНИЕ 3
1. СУЩНОСТЬ, ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ МЕТОДОВ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 5
1.1Необходимость прогнозирования в управлении организации…………..4
1.2 Задачи и принципы прогнозирования……………………………………...5
1.3 Экономико-математические методы прогнозирования……………….…9
1.4 Метод анализа временных рядов………………………………………….10
2. ОСОБЕННОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ С ПОМОЩЬЮ ИИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДА АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ 16
2.1 Проблемы прогнозирования объёмов продаж с помощью методов анализа временных рядов……………………………………………………….14
2.2 Способы прогнозирования объёмов продаж с помощью методов анализа временных рядов……………………………………………………….17
3. СПОСОБЫ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ В ПРАКТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ 22
3.1 Проблемы использования метода анализа временных рядов в управлении организации………………………………………………………...20
3.2 Проблемы анализа временных рядов в системе управления базами данных, пакете MS Excel, и системе STATISTICA………………………….22
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 27
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 29
ПРИЛОЖЕНИЕ А 31
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 32
ПРИЛОЖЕНИЕ В 33
ПРИЛОЖЕНИЕ Г 34
ПРИЛОЖЕНИЕ Д 35
ПРИЛОЖЕНИЕ Е 36

Файлы: 1 файл

курсовая работа по уо.docx

— 101.35 Кб (Скачать файл)

Таким образом, можно сделать  вывод, что в управлении организации, важное место отводится прогнозированию  деятельности организации. Но для того, что бы её деятельность была максимально эффективна, менеджерам необходимо постоянно обращаться к экономико-математическим методам прогнозирования. Следует учитывать, что для того что бы оставаться конкурентоспособными на мировом и отечественном рынках, менеджеры организаций должны постоянно следить за обновлениями в области информационных технологий, касающихся методов экономико-математического прогнозирования, для того, что бы иметь возможность осуществлять прогнозы с максимальной точностью.

 

СПИСОК  ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

  1. Алгоритм прогнозирования объёма продаж в MS Excel [Электронный ресурс]. – 2011. – Режим доступа: http://www.cfin.ru/finanalysis/sales_forecast.shtml. - Дата доступа: 18.11.2011.
  2. Дзюба, С.А. Метод построения матрицы оценки позиции товара // Маркетинг в России и за рубежом. – 2007. № 4. – С. 3-11.
  3. Дзюба, С.А. Технология прогнозирования временных рядов с сезонной составляющей // Менеджмент в России и за рубежом. – 2010. №3. – С. 18-24.
  4. Доработка алгоритма прогнозирования объёма продаж [Электронный ресурс]. – 2011. – Режим доступа: http://www.cfin.ru/finanalysis/math/add_to_kosh-bond.shtml. - Дата доступа: 19.11.2011.
  5. Дудорин, Н.В. Управление экономикой производства: учеб. пособие для институтов повышения квалификации экономических вузов по специальности «Менеджмент». – Москва: Экзамен, 2005. – 277 с.
  6. Кравцов, М.К. Эконометрическое моделирование совокупного спроса в Республике Беларусь // Экономический бюллетень НИЭИ Министерства экономики Республики Беларусь. – 2006. - №3. – С. 4-26.
  7. Медведев, С.Ю. Экспертно-консультационная поддержка принятия решений при анализе временных рядов // Деньги и кредит. – 2007. - №5. – С. 56–62.
  8. Методы математической статистики в обработке экономической информации: учебное пособие / Т.Т. Цымбаленко, А.Н. Бастдамов, О.С. Цымбаленко и др. Под ред. Т.Т. Цимбаленко. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 200 с.
  9. Олейников, Д.П. Принятие решений при качественных критериях оценки альтернатив: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. – Волгоград, 2006. - 24 с.
  10. Периодические линии тренда в прогнозировании объемов продаж [Электронный ресурс]. – 2011. – Режим доступа: http://www.cfin.ru/finanalysis/math/add_to_kosh-bond.shtml. - Дата доступа: 14.11.2011.
  11. Предвидение и прогнозирование в принятии управленческих решений [Электронный ресурс]. – 2011. – Режим доступа: http://www.elitarium.ru/2007/11/27/predvidenie_prognozirovanie.html. - Дата доступа: 17.10.2011.
  12. Применение экономико-математических методов  и моделей, средств вычислительной техники в управлении [Электронный ресурс]. – 2011. – Режим доступа: http://lib.4i5.ru/cu753.htm. - Дата доступа: 17.10.2011.
  13. Прогноз продаж статистическим методом [Электронный ресурс]. – 2011. – Режим доступа: http://www.cfin.ru/finanalysis/math/statistical_method.shtml. - Дата доступа: 18.11.2011.
  14. Салманов, О.Н. Эконометрика: учебное пособие. – М: Экономистъ, 2006. – 320 с.
  15. Уязвимость прогнозной модели продаж Кошечкина [Электронный ресурс]. – 2011. – Режим доступа: http://www.marketing.spb.ru/lib-mm/sales/brand_portfolio.htm. - Дата доступа: 18.11.2011.
  16. Френкель, А.А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели / А.А. Френкель. – Москва: Экономика, 2009. - 216 с.
  17. Юзбашев,  О.И. О правильном измерении тренда при наличии сезонных колебаний // Вопросы статистики. – 2006. - №3. С. 72–73.

 

 

 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ  А

Таблица 1.2 Фактические  объёмы реализации продукции

Месяц

Объем продаж (бел. руб.)

Месяц

Объем продаж (бел. руб.)

1

июль

1226160

13

июль

1348770

2

август

761780

14

август

837930

3

сентябрь

676080

15

сентябрь

743690

4

октябрь

338590

16

октябрь

372440

5

ноябрь

510110

17

ноябрь

561120

6

декабрь

445310

18

декабрь

489840

7

январь

322070

19

январь

354280

8

февраль

198830

20

февраль

218720

9

март

343650

21

март

378010

10

апрель

443000

22

апрель

487300

11

май

632440

23

май

695690

12

июнь

1234140

24

июнь

1357550




 

 

 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ  Б

 

Рисунок 1.2 Сравнительный анализ полиномиального и линейного тренда

 

 

 

 

 

 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ  В

 

Таблица 2.2 Расчёт значение сезонной компоненты

 

Расчёт  средних сезонной компоненты

Месяцы

Объём продаж

Значение  тренда

Сезонная  компонента

1

1226160

1142590,11

83569,89

2

761780

915602,34

-153822,34

3

676080

663048,09

13031,91

4

338590

450618,36

-112028,36

5

510110

313011,75

197098,25

6

445310

261159,66

184150,34

7

322070

288738,69

33331,31

8

198830

377970,24

-179140,24

9

343650

504707,31

-161057,31

10

443000

642808,5

-199808,5

11

632440

767799,21

-135359,21

12

1234140

859820,04

374319,96

13

1348770

1142590,11

206179,89

14

837930

915602,34

-77672,34

15

743690

663048,09

80641,91

16

372440

450618,36

-78178,36

17

561120

313011,75

248108,25

18

489840

261159,66

228680,34

19

354280

288738,69

65541,31

20

218720

377970,24

-159250,24

21

378010

504707,31

-126697,31

22

487300

642808,5

-155508,5

23

695690

767799,21

-72109,21

24

1357550

859820,04

497729,96


 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ  Г

 

Таблица 3.2 Расчёт средних значений сезонной компоненты

 

Расчёт  средних значений сезонной компоненты

Месяцы

1-й  сезон

2-й  сезон

Итого

Среднее

Сезонная  компонента

1

83569,89

206179,89

289749,78

144874,89

119807,6409

2

-153822,34

-77672,34

-231494,68

-115747,34

-140835,6765

3

13031,91

80641,91

93673,82

46836,91

21766,61735

4

-112028,36

-78178,36

-190206,72

-95103,36

-120179,7404

5

197098,25

248108,25

445206,5

222603,25

197527,8341

6

184150,34

228680,34

412830,68

206415,34

181343,1407

7

33331,31

65541,31

98872,62

49436,31

24366,01707

8

-179140,24

-159250,24

-338390,48

-169195,24

-194263,626

9

-161057,31

-126697,31

-287754,62

-143877,31

-168951,975

10

-199808,5

-155508,5

-355317

-177658,5

-202727,5275

11

-135359,21

-72109,21

-207468,42

-103734,21

-128804,6102

12

374319,96

497729,96

872049,92

436024,96

410951,9055

     

Итого

300875,7

0


 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ  Д

 

Таблица 4.2 Расчёт ошибок

 

Месяцы

Объём продаж

Значение  модели

Отклонения

1

1226160

1262397,751

-36237,7509

2

761780

774766,6635

-12986,6635

3

676080

684814,7073

-8734,7073

4

338590

330438,6197

8151,38035

5

510110

510539,5841

-429,58405

6

445310

442502,8007

2807,19935

7

322070

313104,7071

8965,2929

8

198830

183706,6136

15123,38645

9

343650

335755,335

7894,665

10

443000

440080,973

2919,02705

11

632440

638994,5999

-6554,59985

12

1234140

1270771,945

-36631,94535

13

1348770

1262397,751

86372,2491

14

837930

774766,6635

63163,3365

15

743690

684814,7073

58875,2927

16

372440

330438,6197

42001,38035

17

561120

510539,5841

50580,41595

18

489840

442502,8007

47337,19935

19

354280

313104,7071

41175,2929

20

218720

183706,6136

35013,38645

21

378010

335755,335

42254,665

22

487300

440080,973

47219,02705

23

695690

638994,5999

56695,40015

24

1357550

1270771,945

86778,05465

Информация о работе Экономико-математическое прогнозирование в управлении организацией