Модели и методы социально-экономического прогнозирования. Давнис В.В - 89 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

11.2. Решение типовой задачи
Задание 11.2.1. Для того чтобы быть готовым к максимально эффек-
тивному удовлетворению запросов своих клиентов, Главное управление
Юго-Восточной железной дороги постоянно отслеживает динамику пасса -
жиро - потока (см . табл. 11.2.1) и осуществляет прогнозные расчеты этого
показателя. Поскольку пассажиро - поток подвержен сезонным колебаниям
( см . рис. 11.2.1), то для получения прогнозных оценок целесообразно стро -
ить сезонные модели. Как показывает опыт аналитического отдела Управ-
ления, наиболее надежные прогнозные оценки получаются с помощью
адаптивной модели с линейным трендом и мультипликативной компонен -
той сезонности.
Таблица 11.2.1
Пассажиро - поток, чел .
Сезон / Год
2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г.
Январь – февраль 118035 122116 126903 128345
Март – апрель 115420 117263 121718 123658
Май – июнь 121322 124065 129541 131421
Июль – август 303243 308813 312976 314306
Сентябрь – октябрь 139395 142063 146235 148035
Ноябрь – декабрь 82117 83926 85082
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
1357911131517192123
Поток пассажиров, чел .
Рис . 11.2.1. Динамика пассажиро - потока , чел .
Решение задачи с помощью Excel
1. Ввод исходных данных и оформление их в виде, удобном для про -
ведения расчетов. 
     11.2. Р е ш е ние типо во й за да чи
     З а да ние 11.2.1. Дл я т ого чт об ы б ыт ь гот овым к м а ксим а л ь н о эф ф ек-
т ивн ом у у д овл ет ворен ию за просов своих кл иен тов, Гл а вн ое у пра вл ен ие
Ю го-Вост очн ой ж ел езн ой д ороги постоян н о от сл еж ива ет д ин а м ику па сса -
ж иро-пот ока (см . т а б л . 11.2.1) и осу щ ест вл яет прогн озн ые ра счет ы этого
пока за т ел я. Поскол ь ку па сса ж иро-пот ок под верж ен сезон н ым кол еб а н иям
(см . рис. 11.2.1), т о д л я пол у чен ия прогн озн ыхоцен ок цел есооб ра зн о ст ро-
ит ь сезон н ые м од ел и. К а к пока зыва ет опыт а н а л ит ического от д ел а У пра в-
л ен ия, н а иб ол ее н а д еж н ые прогн озн ые оцен ки пол у ча ют ся с пом ощ ь ю
а д а пт ивн ой м од ел и с л ин ейн ым т рен д ом и м у л ь т ипл ика т ивн ой ком пон ен -
т ой сезон н ост и.
                                                                                 Таб лиц а11.2.1

                                                   Па сса ж иро-поток, чел .
                       Сезон / Год
                                            2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г.
                Я н ва рь – ф евра л ь      118035 122116 126903 128345
                М а рт – а прел ь           115420 117263 121718 123658
                М а й – июн ь               121322 124065 129541 131421
                И юл ь – а вгу ст           303243 308813 312976 314306
                Сен тяб рь – октяб рь       139395 142063 146235 148035
                Н ояб рь – д ека б рь        82117     83926     85082



  350000
  300000
  250000
  200000
  150000
                                                                          Пот ок па сса ж иров, чел .
  100000
    50000
        0
            1      3    5    7   9       11 13 15 17 19 21 23

                       Р ис . 11.2.1. Дин а м ика па сса ж иро-потока , чел .


     Реш ен ие за д а чи с пом ощ ь ю Excel
     1. Ввод исход н ыхд а н н ыхи оф орм л ен ие ихв вид е, у д об н ом д л я про-
вед ен ия ра счет ов.

Страницы