Прибыль предприятия, её сущность и формирование

НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

СРЕДНЕГО  ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ЭКОНОМИКО-КОМПЬЮТЕРНЫЙ ТЕХНИКУМ»

 

 

 

 

                 КУРСОВАЯ   РАБОТА

 

 

 

по дисциплине:      «ЭКОНОМИКА ОТРАСЛИ»

 

на  тему:     

 

               «Прибыль предприятия,

      её сущность  и формирование»

 

 

 

 

 

 

 

Выполнил: 
студент  4-го курса  
группы 09-1(ПО)

Киселёв И.Н.

 

 

Руководитель:

Некрасова Л.В

 

 

 

  Работа защищена  __________ оценка

 

 

 

 

Курск – 2012 г.

Тема 5.  Методы  прогнозирования

 

Задания:

1. Рассмотреть понятия прогноза и прогнозирования, задачи и принципы прогнозирования
2. Рассмотреть различные методы прогнозирования
3. Решить данную практическую задачу на построение прогноза различными методами (как минимум тремя)
4. Провести сравнительный анализ применения различных методов прогнозирования
5. Решить данную задачу с использованием  MS Excel (привести описание решения)
6. Составьте компьютерную программу по решению задач данного типа (привести описание программы, приложить программу в электронном виде)

 

Вариант 5.7.

В таблице  указан спрос на продажу изделий  некой фабрики за последние 20 месяцев. Проанализируйте эти данные и  постройте прогноз.

 

Месяц	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16
спрос	57	56	67	62	50	56	47	56	54	42	64	60	70	66	57	55

 

 

 

 

 

 

 

 

                                               Содержание

     Введение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1. Формализованные методы прогнозирования. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6              
1.     Методы экстраполяции. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  6                      

             1.2     Методы моделирования. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13                       

             1.3     Методы аналогии. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15                        

     2.    Анализ методов  прогнозирования. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17              

              2.1   Применение методов экстраполяции. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17 

    3. Среда разработки программы для курсовой работы - Delphi. . . . . . . . . 19

              3.1  Использование программы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .20

              3.2 Листинг программы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

    Заключение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24         

   Список использованной литературы  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25        

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                                              Введение

            Процесс прогнозирования достаточно актуален в настоящее время. Широка сфера его применения. Прогнозирование широко используется в экономике, а именно в управлении. В менеджменте понятие «планирование» и «прогнозирование» тесно переплетены. Они не идентичны и не подменяют друг друга. Планы и прогнозы различаются между собой временными границами, степенью детализации содержащихся в них показателей, степенью точности и вероятности их достижения, адресностью и, наконец, правовой основой. Прогнозы, как правило, носят индикативный характер, а планы обладают силой директивного характера. Не подмена и противопоставление плана и прогноза, а их правильное сочетание – таков путь планомерного регулирования экономики в условиях рыночной экономики и перехода к ней.

   В промышленности методы прогнозирования также играют первостепенную роль. Используя экстраполяцию и тенденцию, можно делать предварительные выводы относительно разных процессов, явлений, реакций, операций. Определённую нишу прогнозирование занимает и в военных дисциплинах. Используя методы прогнозирования, можно определить (оценить) радиоактивную обстановку местности и т. д.

  Существует много методов прогнозирования. Продифференцировав их общее число, необходимо выбрать оптимальный из них для использования в каждой конкретной ситуации.

  Анализ методов прогнозирования, изучение этих методов, использование их в разных сферах деятельности является мероприятием рационализаторского характера. Степень достоверности прогнозов можно затем сравнить с действительно реальными показателями, и, сделав выводы, приступить к следующему прогнозу уже с существующими данными, т.е. имеющейся тенденцией. Опираясь на полученные данные, можно во временном аспекте переходить на более высокую ступень.

Актуальность  темы обусловлена тем, что очень  важно на современном этапе учесть все факторы и уменьшить риск инновационного проекта. Для этого  применяются всевозможные методы прогнозирования.

Для выполнения задания на практике я использовал  программные средства такие как: программа- приложение Delphi и Microsoft Office                    Excel 2007. Также в программе Delphi я составил и разработал программу.

 

Цель  работы - дать характеристику методов прогнозирования и провести их анализ, изучить реализацию методов прогнозирования при решении практической задачи.

 

Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:

1. Рассмотреть понятия прогноза и прогнозирования, задачи и принципы прогнозирования.
2. Рассмотреть основные методы прогнозирования.
3. Провести сравнительный анализ методов прогнозирования и область их применения.

Курсовая работа состоит из двух частей: теоретической и практической. В первой части рассмотрены теоретические аспекты прогнозирования, представлена характеристика методов прогнозирования. В практической части приведено решение поставленной задачи: определена сумма дисконтированных эффектов на основе данных о результатах инвестиционного проекта.

 

 

 

 

 

 

 

1. Формализованные методы прогнозирования

Эти методы базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение  достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки  их выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке результатов.

 

1.1 Методы экстраполяции

Экстраполяция - это метод научного исследования, который основан на распространении прошлых и настоящих тенденций, закономерностей, связей на будущее развитие объекта прогнозирования. Методы экстраполяции наиболее распространенные в группе формализованных. Цель методов экстраполяции - показать, к какому состоянию в будущем может прийти объект, если его развитие будет осуществляться с той же скоростью или ускорением, что и в прошлом. Методы экстраполяции достаточно широко применяются на практике, так как они просты, дешевы, и не требуют для расчетов большой статистической базы. Использование методов экстраполяции предполагает два допущения: а) основные факторы, тенденции прошлого сохранят свое проявление в будущем; б) исследуемое явление развивается по плавной траектории, которую можно выразить, описать математически. Названные допущения в большинстве случаев характерны для экономических процессов.

Как поступить, если условия формирования тренда (тренд - тенденция, определяющая общее направление развития) изменились? В этом случае предполагается использование  такого искусственного приема, как  исправление тренда. Отсекаются показатели ряда, которые были сформированы отжившими  факторами, но при разделении старых и новых тенденций следует  быть осторожным (можно воспользоваться  экспертными оценками).

Прогноз должен иметь высокую точность, ошибка прогноза будет тем меньше, чем меньше период (срок) упреждения и чем больше база прогноза.

Период (срок) упреждения - это интервал времени, на который разрабатывается  прогноз. База прогноза - это статистическая информация за ряд лет, на которую  мы опираемся при построении расчетов. Срок упреждения должен составлять не менее 1/3 базы прогноза.

Построенные с помощью методов  экстраполяции прогнозы нельзя рассматривать  как конечный этап прогнозирования, ибо полученный показатель следует  оценить с помощью экспертов  и в случае необходимости скорректировать, если экономические, политические и  другие условия в стране (городе) меняются.

Процедура экстраполяции - это чисто  механический прием, следовательно, большое  значение здесь имеет расчет доверительного интервала, т.е. диапазона отклонения полученной прогнозной оценки. Доверительный  интервал рассчитывается двумя способами: формальным и неформальным. Формальный основан на применении специальных  математических формул, а неформальный – на использовании экспертных оценок, заключений.

 

Метод скользящего среднего. Данный метод дает прогнозную точечную оценку и более эффективно используется при краткосрочном прогнозировании. Преимущество данного метода состоит в том, что он прост в применении и не требует обширной информационной базы. Данный метод состоит в том, что расчёт показателя на прогнозируемый момент времени (2.1) строится путём усреднения значений этого показателя за несколько предшествующих моментов времени. При этом используется формула:

    (1.1)

где        

F_k – прогноз на момент времени t_k;

N – число  предшествующих моментов времени;

X_k-i – реальное значение показателей в момент времени T_k-i.

 

Метод экспоненциального сглаживания. Суть метода экспоненциального сглаживания состоит в том, что временной ряд сглаживается с помощью взвешенной скользящей средней, в которой приписываемые уровнем ряда подчиняются экспоненциальному закону, взвешенные уровни ряда характеризуют значение исследуемого показателя на конец интервала сглаживания. Таким образом, придавая последним членам динамического ряда большую значимость, чем первым. Основная цель экспоненциального сглаживания состоит в вычислении рекуррентных поправок к коэффициентам уравнения тренда. Для прямолинейной зависимости вида у=а+вt расчеты ведутся следующим образом:

• определяются начальные условия сглаживания первого S0¹ и второго S0² порядка следующим образом:

S0¹= a-(1-α)/α*b                              (1.2)

S0² = a-2(1-α)/α*b                           (1.3)

 

a, b – параметры уравнения тренда, построенного на основе анализа тенденции исходного временного ряда.

 

α=2/n+1                                         (1.4)

 

n – число уровней динамического ряда

- рассчитывается  экспоненциальные средние первого  и второго порядка

 

S_t¹(y)=α*y_t + (1-α) * S¹_t-1(y)                   (1.5)

S_t²(y)=α * S_t¹(y) + (1-α) * S²_t-1(y)           (1.6)

 

y_t – начальный уровень исходного динамического ряда.

S¹_t-1(y) – расчетное значение соответствующее начальному уровню сглаживания (для первого расчета) и экспоненциальной средней первого порядка для предыдущих расчетов (в случае последующих вычислений)

S²_t-1(y) – расчетное значение соответствующее начальным условиям сглаживания и экспоненциальной средней предыдущего расчета второго порядка.

• осуществляется оценка коэффициентов исходного уравнения тренда с учетом экспоненциальных весов.

а_э = 2 * S_t¹(y) - S_t²(y)                                           (1.7)

в_э = a/1-a * (S_t¹(y) - S_t²(y))                                 (1.8)                                                       

По формуле (2.8) определяются расчетные уровни сглаженного ряда.

Сглаживание рядов с помощью  метода экспоненциального сглаживания..

В таблице указан спрос на продажу изделий некой фабрики за последние 20 месяцев. Проанализируйте эти данные и постройте прогноз.

i	Yi	Y*
1	57	-
2	56	57
3	67	56,9
4	62	57,91
5	50	58,319
6	56	57,4871
7	47	57,33839
8	56	56,304551
9	54	56,2740959
10	42	56,04668631
11	64	54,64201768
12	60	55,57781591
13	70	56,02003432
14	66	57,41803089
15	57	58,2762278
16	55	58,14860502
17	59	57,83374452
18	57	57,95037007
19	57	57,85533306
20		57,76979975