Прогнозирование товарооборота торговой организации

МИНИСТЕРСТВО  ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ

 УО «БЕЛАРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСТИТЕТ» 
 
 
 
 

Кафедра экономики  торговли 
 
 
 
 
 

ИНДИВИДУАЛЬНАЯ  РАБОТА 

по  дисциплине: Автоматизация рабочего места специалиста

на  тему: Прогнозирование товарооборота торговой организации 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Студентка ФЭУТ, 5 курс

группа РГС - 1                                                                               Н.Ю. Шкуринская 
 

Руководитель                                                                               

к.э.н., асс.                                                                                       Н. А. Подобед 
 
 
 
 
 
 
 
 

МИНСК 2011

 

СОДЕРЖАНИЕ 

1 Оформление экономических данных в  Excel 3

2 Основные инструменты анализа экономических данных 5

2.1 Инструмент «описательная статистика» 5

2.2 Отбор данных и подготовка данных для корреляционного анализа 6

3 Вычисление скользящего среднего 8

4 Составление линейных прогнозов 9

4.1 Использование функции ЛИНЕЙН для создания модели тренда…………..9

4.2 Использование функции ТЕНДЕНЦИЯ для построения прогноза товарооборота………………………………………………………………………10

4.3 Использование функции ПРЕДСКАЗ для построения прогноза товарооборота 10

5 Построение нелинейных прогнозов 11

5.1 Составление нелинейного прогноза с помощью функции ЛГРФПРИБЛ 11

5.2 Составление нелинейных прогнозов с помощью функции РОСТ 12

6. Прогнозирование с применением экспоненциального сглаживания 13

7. Добавление линии тренда к рядам данных на диаграмме ……………………14 
1 Оформление экономических данных средствами Excel 

    В работе проведен анализ экономических  показателей торгового объекта.

    Цель  работы заключается в изучении динамики товарооборота и его прогнозировании средствами MS Excel, анализе факторов, на него влияющих. Сведения об объеме товарооборота за 16 месяцев представлены в таблице 1.

    Таблица 1 – Объем товарооборота торгового предприятия за 16 месяцев 

     Наглядно  проследить тенденцию изменения  товарооборота можно на рисунках 1, 2 и 3

Рисунок 1 - Динамика товарооборота  торгового предприятия

 

Рисунок 2 - Динамика товарооборота торгового предприятия 
 

Рисунок 3 - Динамика товарооборота  торгового предприятия 

     Динамика  товарооборота изучается путем  расчета базисных и цепных отклонений, базисных, цепных темпов изменения, а так же удельного веса товарооборота за каждый месяц в общем объеме. Расчеты представлены в таблице 2. 

Таблица 2 - Динамика товарооборота  торгового предприятия 

 

     По  результатам таблицы можно судить, что наибольший удельный вес в общем объеме товарооборота в 16-ом месяце, его доля составляет 7,1%, а базисный темп изменения составил 126,9%. Что касается наибольшего цепного темпа роста, то в 16 месяце он имел значение – 103,5 

2 Основные инструменты  анализа экономических  данных

     2.1 Инструмент «описательная  статистика»

     Инструмент  описательная статистика предназначен для оценки выборки экономических  данных, когда есть необходимость проследить характер распределения и определить меру разброса фактических величин вокруг среднего значения.

     Для анализа воспользуемся данными  из таблицы 1. В таблице 3 представлена статистическая оценка данных о товарообороте. 

Таблица 3 - Статистическая оценка данных о товарообороте

 

     Среднее значение (31638,1875) является основной характеристикой центра распределения, вычисляется по средней арифметической. Отклонения от него в сумме равняются нулю.

     Стандартная ошибка равна 543,4189469. Она оценивает меру ошибки рассчитанного на основе сформированной выборки среднего значения

     Медиана равна 31342 – данное значение делит заданное множество данных на две равные части, т.е. половина чисел оказывается больше и половина – меньше медианы.

     Мода  – значение, которое встречается  чаще других во множестве данных. В  данном случае таких значений не наблюдается.

     Стандартное отклонение и дисперсия выборки - статистические характеристики разброса всех данных. Большое стандартное  отклонение указывает на то, что  значения сильно разбросаны относительно среднего. Стандартное отклонение равно – 2173,675788.

     Асимметрия и эксцесс - коэффициенты, отражающие отклонение фактически распределенных данных от нормального распределения. Эксцесс   (-0,238133799) характеризует отклонение от нормального распределения. Эксцесс характеризует «крутизну» подъема кривой распределения по сравнению с нормальной кривой. В случае отрицательного эксцесса (как в данном случае) сравниваемая кривая имеет более низкую и пологую вершину. Асимметричность характеризует качественную однородность исследуемой совокупности. В данном случае асимметрия незначительна (0,341308898).

     Интервал (7815) – разность между минимальным и максимальным значением данных.

     Минимум (минимальное значение товарооборота) равно 28231.

     Наибольшее  значение товарооборота (максимум) составляет 36046.

     Сумма представляет собой величину просуммированных значений товарооборота по месяцам (506211).

     Счет (16) равен количеству месяцев, заданных в условии.

     Наибольший(3)-если нужно вкл строку наиб значение входного диапазона

     Наименьший(5)-если нужно вкл строку наим знач входного диапазона

     Уровень надежности равен 96,0%. Установка уровня надежности позволяет с заданной вероятностью определить доверительный интервал для среднего значения совокупности данных.

     Таким образом, приведенные данные позволяют проследить, что за 16 исследуемых месяцев размер товарооборота составил в среднем 31638,1875млн.. руб. и колеблется в пределах 28231—36046 млн. руб.