АСК-анализ и прогнозирование сценариев изменения трендов экономических показателей многоотраслевой корпорации
Характеристика проблемы краткосрочного прогнозирования сценариев изменения трендов экономических показателей многоотраслевой корпорации. Анализ моделей корпорации, отличающихся частными критериями взаимосвязи между прошлыми и будущими сценариями трендов.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 28.04.2017 |
| Размер файла | 928,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
|
УДК 303.732.4 |
UDC 303.732.4 |
|
|
АСК-АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СЦЕНАРИЕВ ИЗМЕНЕНИЯ ТРЕНДОВ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ МНОГООТРАСЛЕВОЙ КОРПОРАЦИИ (часть 1) |
ASK-ANALYSIS AND FORECASTING OF SCENARIOS OF CHANGING TRENDS OF ECONOMIC INDICATORS OF A DIVERSIFIED CORPORATION (part 1) |
|
|
Макаревич Лилия Олеговна соискатель |
Makarevich Lilija Olegovna competitor |
|
|
НОУ ВПО "Санкт-Петербургский институт внешнеэкономических связей, экономики и права", филиал в г. Краснодаре, Россия |
St.-Petersburg institute of foreign economic relations, economy and law, branch in Krasnodar, Krasnodar, Russia |
|
|
В статье формулируется проблема краткосрочного прогнозирования сценариев изменения трендов экономических показателей многоотраслевой корпорации, на основе прошлых сценариев с применением системно-когнитивного анализа (СК-анализ) и его инструментария (интеллектуальной системы «Эйдос»). Осуществляется формальная постановка задачи и формализация предметной области, т.е. разработка классификационных и описательных шкал и градаций и формирование обучающей выборки. Описывается процедура синтеза четырех моделей корпорации, отличающихся частными критериями взаимосвязи между прошлыми и будущими сценариями трендов показателей корпорации. Производится верификация всех частных моделей с использованием двух интегральных критериев. Решается задача прогнозирования динамики будущих состояний корпорации на основе ее динамики в прошлом |
In this article, the problem of short-range forecasting of the trends of economical indexes of diversified corporation is stated, on the basis of application of systemic-cognitive analysis and its tooling (intellectual system "Eidos") the formal problem definition and data domain formalization, i.e. development of classification and descriptive dials and graduations and shaping of training sample is performed. In this article, the routine of synthesis of four models of the corporation, different by frequent measure of correlation between past indexes of the factories entering into corporation and the future statuses of corporation as a whole is featured, verification of all private models with utilization of two integral measure is fabricated, forecasting of the future statuses of corporation on their system of determination is performed |
|
|
Ключевые слова: СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД, СИСТЕМНО-КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ, МНОГООТРАСЛЕВАЯ КОРПОРАЦИЯ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, СЕМАНТИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ |
Keywords: SYSTEMIC APPROACH, SYSTEMIC-COGNITIVE ANALYSIS, SYSTEMS APPROACH, DIVERSIFIED CORPORATION, FORECASTING, SEMANTIC INFORMATION MODEL |
Данная работа посвящена разработке технологии и методики оперативного (поквартального на год вперед) прогнозирования сценариев трендов экономических показателей многоотраслевой агропромышленной корпорации, является непосредственным продолжением работ [1, 2, 3, 4] и основана на методологии АСК-анализа и его технологии, развитых в работах [5, 6, 7].
В настоящее время создание удобного для экономистов и надежного инструмента краткосрочного (оперативного) прогнозирования сценариев трендов экономических показателей корпорации, дающего прогнозы высокой достоверности, является как научной, так и практической проблемой, поиск решений которой весьма актуален. Поэтому цель данной работы состоит в разработке методики оперативного (поквартального на год вперед) прогнозирования сценариев изменения трендов экономических показателей многоотраслевой корпорации.
Прогнозирование будущих сценариев изменения показателей фондового рынка на основе прошлых сценариев исследовано в работах [5, 8, 9, 10]. Однако для прогнозирования сценариев трендов показателей корпорации данный подход применятся впервые. Таким образом, в данной работе мы рассмотрим новый, ранее не применявшийся для решения поставленной проблемы и достижения поставленной цели подход, основанный на применении системно-когнитивного анализа (СК-анализа) и его программного инструментария: интеллектуальной системы «Эйдос» [5]. СК-анализ, рассматриваемый совместно с его программным инструментарием, которым в настоящее время является система «Эйдос», является автоматизированным системно-когнитивным анализом (АСК-анализ). В работе [5] предложены следующие этапы АСК-анализа предметной области:
1. Когнитивная структуризация предметной области, при которой определяется, что мы хотим прогнозировать и на основе чего (конструирование классификационных и описательных шкал).
2. Формализация предметной области:
- разработка градаций классификационных и описательных шкал (номинального, порядкового и числового типа);
- использование разработанных на предыдущих этапах классификационных и описательных шкал и градаций для формального описания (кодирования) исходных данных (исследуемой выборки).
3. Синтез и верификация (оценка степени адекватности) модели.
4. Если модель адекватна, то ее использование для решения задач идентификации, прогнозирования и принятия решений, а также для исследования моделируемой предметной области.
Рассмотрим предлагаемый вариант реализации этих этапов.
1-й этап АСК-анализа: «Когнитивная структуризация предметной области».
На этом этапе было решено, что разрабатываемая методика должна обеспечивать прогнозирование сценариев трендов следующих показателей холдинга в целом на 4 квартала вперед по отношению к текущему кварталу (таблица 1):
Таблица 1 - КЛАССИФИКАЦИОННЫЕ ШКАЛЫ
|
Kod |
NAME |
|
|
1 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации |
|
|
2 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретения |
|
|
3 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль |
|
|
4 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы |
|
|
5 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль |
Прогнозирование предлагается осуществлять на основе сценариев изменения трендов тех же показателей по предприятиям, входящим в корпорацию (таблица 2), за все кварталы предыдущего года (таблица 3):
Таблица 2 - ПРЕДПРИЯТИЯ, ВХОДЯЩИЕ В КОРПОРАЦИЮ
|
001.БАКАЛЕЯ ООО |
|
|
002.РОССИНГРИДГРУПП |
|
|
003.КОРМИЛИЦА |
|
|
004.КУБАНЬ АЛКО ООО |
|
|
005.КУБТОРГ ЗАО |
|
|
006.МОСКВИЧКА ООО |
|
|
007.МЯСОКОМБИНАТ |
|
|
008.РЫБА ООО (ХОЛОД) |
|
|
009.СТРОЙТРУБОСТАЛЬ |
|
|
010.ТОРГОДЕЖДА ЗАО |
|
|
011.ФРУКТЫ.RU (ЮНЕКС) |
|
|
012.ХОЗЯЮШКА ООО |
|
|
013.ЮМК |
|
|
014.ЮЖГАЗ |
|
|
015.КОНДИТЕРСКАЯ Ф-КА |
Таблица 3 - ОПИСАТЕЛЬНЫЕ ШКАЛЫ
|
Kod |
NAME |
|
|
1 |
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации |
|
|
2 |
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретения |
|
|
3 |
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль |
|
|
4 |
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы |
|
|
5 |
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль |
В таблице 5 приведены исходные данные, использованные для синтеза формальной модели объекта прогнозирования. Эти исходные данные получены из исходных данных, использованных в работах [1-4] по методике, впервые примененной в 1994 году для прогнозирования сценариев изменения курсов валют и ценных бумаг на фондовом рынке и описанной в работе [5].
Для классификации типов сценариев предлагается использовать числа в двоичной системе счисления и считать, что если значение разряда 1, то тренд взрастает, а если 0, то тренд убывает. От количества разрядов I в этих числах по формуле N=2I зависит их количество N и, соответственно, степень детализации сценария изменения тренда.
Таким образом, сценарий изменения тренда представляет собой 2-ю производную (в конечных разностях) от значений показателей, т.к. тренд является 1-й производной (в конечных разностях). Естественно, по известному сценарию изменения трендов определяются и сами значения трендов и значения показателей.
В таблице 4 приведены сценарии изменения трендов, сами значения трендов и изображения сценариев в графическом виде. Для удобства расчетов 0 заменены на -1.
Таблица 4 - ВИДЫ СЦЕНАРИЕВ ТРЕНДОВ
(КОДЫ И ИЗОБРАЖЕНИЯ СХЕМ ДИНАМИКИ)
|
Код Значения (сигнатура Сценарий изменения тренда Изображение сценария 1 1 1 1 1 1 2 3 4 2 1 1 1 -1 1 2 3 2 3 1 1 -1 1 1 2 1 2 4 1 1 -1 -1 1 2 1 0 5 1 -1 1 1 1 0 1 2 6 1 -1 1 -1 1 0 1 0 7 1 -1 -1 1 1 0 -1 0 8 1 -1 -1 -1 1 0 -1 -2 |
Код Значения (сигнатура Сценарий изменения тренда Изображение сценария 9 -1 1 1 1 -1 0 1 2 10 -1 1 1 -1 -1 0 1 0 11 -1 1 -1 1 -1 0 -1 0 12 -1 1 -1 -1 -1 0 -1 -2 13 -1 -1 1 1 -1 -2 -1 0 14 -1 -1 1 -1 -1 -2 -1 -2 15 -1 -1 -1 1 -1 -2 -3 -2 16 -1 -1 -1 -1 -1 -2 -3 -4 |
Коды сценариев трендов, приведенные в таблице 4, использованы в таблице 5. При этом они формировались не вручную, а автоматически в MS Excel. Кратко рассмотрим, как это делалось.
Таблица 5 - ПРИНЦИП ОПРЕДЕЛЕНИЯ СЦЕНАРИЕВ ТРЕНДОВ
В БАЗЕ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ (ФРАГМЕНТ)
|
NAME |
2000_1K |
2000_2K |
2000_3K |
2000_4K |
2001_1K |
2001_2K |
2001_3K |
2001_4K |
2002_1K |
2002_2K |
2002_3K |
|
|
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
9 |
6 |
11 |
6 |
|
|
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретения |
2 |
3 |
5 |
9 |
6 |
3 |
5 |
9 |
6 |
11 |
6 |
|
|
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
|
|
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
15 |
14 |
11 |
6 |
|
|
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль |
6 |
11 |
5 |
1 |
6 |
11 |
5 |
11 |
2 |
3 |
5 |
|
|
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации |
8 |
15 |
14 |
11 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
|
|
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретения |
8 |
15 |
14 |
12 |
2 |
3 |
5 |
9 |
6 |
3 |
5 |
|
|
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль |
8 |
15 |
14 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
|
|
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы |
8 |
15 |
14 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
|
|
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль |
8 |
15 |
14 |
12 |
6 |
11 |
5 |
1 |
6 |
11 |
5 |
|
|
В 1-м кв.: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации |
0,274 |
0,058 |
0,154 |
-0,204 |
0,264 |
0,056 |
0,145 |
-0,124 |
0,169 |
0,050 |
0,183 |
|
|
В 1-м кв.: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретения |
0,280 |
0,057 |
0,141 |
-0,203 |
0,271 |
0,052 |
0,132 |
-0,117 |
0,173 |
0,045 |
0,173 |
|
|
В 1-м кв.: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль |
0,348 |
0,015 |
0,254 |
-0,265 |
0,320 |
0,016 |
0,235 |
-0,192 |
0,189 |
0,003 |
0,295 |
|
|
В 1-м кв.: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы |
0,179 |
0,012 |
0,198 |
-0,124 |
0,173 |
0,008 |
0,189 |
-0,051 |
0,082 |
0,011 |
0,217 |
|
|
В 1-м кв.: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль |
0,696 |
0,026 |
0,302 |
-0,428 |
0,621 |
0,050 |
0,282 |
-0,388 |
0,596 |
0,081 |
0,401 |
|
|
В 2-м кв.: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации |
0,058 |
0,154 |
-0,204 |
0,264 |
0,056 |
0,145 |
-0,124 |
0,169 |
0,050 |
0,183 |
-0,034 |
|
|
В 2-м кв.: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретения |
0,057 |
0,141 |
-0,203 |
0,271 |
0,052 |
0,132 |
-0,117 |
0,173 |
0,045 |
0,173 |
-0,021 |
|
|
В 2-м кв.: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль |
0,015 |
0,254 |
-0,265 |
0,320 |
0,016 |
0,235 |
-0,192 |
0,189 |
0,003 |
0,295 |
-0,097 |
|
|
В 2-м кв.: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы |
0,012 |
0,198 |
-0,124 |
0,173 |
0,008 |
0,189 |
-0,051 |
0,082 |
0,011 |
0,217 |
0,046 |
|
|
В 2-м кв.: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль |
0,026 |
0,302 |
-0,428 |
0,621 |
0,050 |
0,282 |
-0,388 |
0,596 |
0,081 |
0,401 |
-0,426 |
|
|
1 кв.назад: 001.БАКАЛЕЯ ООО : Выручка от реализации (Отгрузка) |
0,146 |
0,185 |
0,115 |
-0,137 |
0,146 |
0,185 |
0,115 |
-0,137 |
0,146 |
0,185 |
||
|
1 кв.назад: 001.БАКАЛЕЯ ООО : Себестоимость приобретения |
0,134 |
0,181 |
0,126 |
-0,138 |
0,135 |
0,181 |
0,127 |
-0,138 |
0,135 |
0,181 |
||
|
1 кв.назад: 001.БАКАЛЕЯ ООО : Валовая прибыль |
0,262 |
0,222 |
0,014 |
-0,120 |
0,254 |
0,219 |
0,015 |
-0,122 |
0,248 |
0,217 |
||
|
1 кв.назад: 001.БАКАЛЕЯ ООО : Коммерческие расходы: |
0,066 |
0,103 |
0,094 |
0,011 |
0,067 |
0,103 |
0,094 |
0,011 |
0,067 |
0,103 |
||
|
1 кв.назад: 001.БАКАЛЕЯ ООО : Чистая прибыль |
193,614 |
0,944 |
-0,233 |
-0,723 |
3,240 |
0,744 |
-0,188 |
-0,599 |
1,805 |
0,637 |
||
|
Информация по остальным предприятиям, входящим в корпорацию (таблица 2) |
||||||||||||
|
Виды сценариев трендов (коды схем динамики) |
||||||||||||
|
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
||||||||
|
2 |
1 |
1 |
1 |
-1 |
||||||||
|
3 |
1 |
1 |
-1 |
1 |
||||||||
|
4 |
1 |
1 |
-1 |
-1 |
||||||||
|
5 |
1 |
-1 |
1 |
1 |
||||||||
|
6 |
1 |
-1 |
1 |
-1 |
||||||||
|
7 |
1 |
-1 |
-1 |
1 |
||||||||
|
8 |
1 |
-1 |
-1 |
-1 |
||||||||
|
9 |
-1 |
1 |
1 |
1 |
||||||||
|
10 |
-1 |
1 |
1 |
-1 |
||||||||
|
11 |
-1 |
1 |
-1 |
1 |
||||||||
|
12 |
-1 |
1 |
-1 |
-1 |
||||||||
|
13 |
-1 |
-1 |
1 |
1 |
||||||||
|
14 |
-1 |
-1 |
1 |
-1 |
||||||||
|
15 |
-1 |
-1 |
-1 |
1 |
||||||||
|
16 |
-1 |
-1 |
-1 |
-1 |
||||||||
|
Прогнозы |
||||||||||||
|
1 |
Корреляция строки: В 1-м кв.: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации |
|||||||||||
|
1 |
-0,667 |
0,035 |
-0,289 |
0,903 |
-0,730 |
0,030 |
-0,426 |
0,908 |
-0,500 |
0,296 |
-0,466 |
|
|
2 |
0,900 |
-0,654 |
0,040 |
-0,268 |
0,853 |
-0,540 |
0,051 |
-0,531 |
0,816 |
-0,599 |
0,163 |
|
|
3 |
-0,275 |
0,907 |
-0,655 |
0,032 |
-0,244 |
0,930 |
-0,547 |
0,092 |
-0,587 |
0,800 |
-0,571 |
|
|
4 |
0,541 |
0,219 |
-0,533 |
-0,204 |
0,527 |
0,337 |
-0,430 |
-0,381 |
0,198 |
0,174 |
-0,353 |
|
|
5 |
0,042 |
-0,288 |
0,905 |
-0,668 |
0,121 |
-0,419 |
0,922 |
-0,468 |
0,271 |
-0,497 |
0,874 |
|
|
6 |
0,816 |
-0,815 |
0,818 |
-0,810 |
0,843 |
-0,831 |
0,842 |
-0,865 |
0,941 |
-0,949 |
0,898 |
|
|
7 |
-0,202 |
0,536 |
0,216 |
-0,550 |
-0,106 |
0,442 |
0,325 |
-0,326 |
-0,274 |
0,262 |
0,263 |
|
|
8 |
0,667 |
-0,035 |
0,289 |
-0,903 |
0,730 |
-0,030 |
0,426 |
-0,908 |
0,500 |
-0,296 |
0,466 |
|
|
9 |
-0,667 |
0,035 |
-0,289 |
0,903 |
-0,730 |
0,030 |
-0,426 |
0,908 |
-0,500 |
0,296 |
-0,466 |
|
|
10 |
0,202 |
-0,536 |
-0,216 |
0,550 |
0,106 |
-0,442 |
-0,325 |
0,326 |
0,274 |
-0,262 |
-0,263 |
|
|
11 |
-0,816 |
0,815 |
-0,818 |
0,810 |
-0,843 |
0,831 |
-0,842 |
0,865 |
-0,941 |
0,949 |
-0,898 |
|
|
12 |
-0,042 |
0,288 |
-0,905 |
0,668 |
-0,121 |
0,419 |
-0,922 |
0,468 |
-0,271 |
0,497 |
-0,874 |
|
|
13 |
-0,541 |
-0,219 |
0,533 |
0,204 |
-0,527 |
-0,337 |
0,430 |
0,381 |
-0,198 |
-0,174 |
0,353 |
|
|
14 |
0,275 |
-0,907 |
0,655 |
-0,032 |
0,244 |
-0,930 |
0,547 |
-0,092 |
0,587 |
-0,800 |
0,571 |
|
|
15 |
-0,900 |
0,654 |
-0,040 |
0,268 |
-0,853 |
0,540 |
-0,051 |
0,531 |
-0,816 |
0,599 |
-0,163 |
|
|
16 |
0,667 |
-0,035 |
0,289 |
-0,903 |
0,730 |
-0,030 |
0,426 |
-0,908 |
0,500 |
-0,296 |
0,466 |
|
|
Максимальная корреляция |
||||||||||||
|
0,900 |
0,907 |
0,905 |
0,903 |
0,853 |
0,930 |
0,922 |
0,908 |
0,941 |
0,949 |
0,898 |
||
|
Код схемы динамики тренда с макс.корреляцией |
||||||||||||
|
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
9 |
6 |
11 |
6 |
||
|
Прогнозы сценариев трендов по остальным показателям (таблица 1) |
||||||||||||
|
Предыстория |
||||||||||||
|
1 |
Корреляция строки: В 1-м кв.: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации |
|||||||||||
|
1 |
-1,000 |
0,333 |
0,424 |
0,676 |
-0,667 |
0,035 |
-0,289 |
0,903 |
-0,730 |
0,030 |
-0,426 |
|
|
2 |
0,333 |
-1,000 |
0,129 |
-0,183 |
0,900 |
-0,654 |
0,040 |
-0,268 |
0,853 |
-0,540 |
0,051 |
|
|
3 |
0,333 |
0,333 |
-0,978 |
0,355 |
-0,275 |
0,907 |
-0,655 |
0,032 |
-0,244 |
0,930 |
-0,547 |
|
|
4 |
0,577 |
-0,577 |
-0,735 |
0,149 |
0,541 |
0,219 |
-0,533 |
-0,204 |
0,527 |
0,337 |
-0,430 |
|
|
5 |
0,333 |
0,333 |
0,424 |
-0,847 |
0,042 |
-0,288 |
0,905 |
-0,668 |
0,121 |
-0,419 |
0,922 |
|
|
6 |
0,577 |
-0,577 |
0,479 |
-0,892 |
0,816 |
-0,815 |
0,818 |
-0,810 |
0,843 |
-0,831 |
0,842 |
|
|
7 |
0,577 |
0,577 |
-0,479 |
-0,427 |
-0,202 |
0,536 |
0,216 |
-0,550 |
-0,106 |
0,442 |
0,325 |
|
|
8 |
1,000 |
-0,333 |
-0,424 |
-0,676 |
0,667 |
-0,035 |
0,289 |
-0,903 |
0,730 |
-0,030 |
0,426 |
|
|
9 |
-1,000 |
0,333 |
0,424 |
0,676 |
-0,667 |
0,035 |
-0,289 |
0,903 |
-0,730 |
0,030 |
-0,426 |
|
|
10 |
-0,577 |
-0,577 |
0,479 |
0,427 |
0,202 |
-0,536 |
-0,216 |
0,550 |
0,106 |
-0,442 |
-0,325 |
|
|
11 |
-0,577 |
0,577 |
-0,479 |
0,892 |
-0,816 |
0,815 |
-0,818 |
0,810 |
-0,843 |
0,831 |
-0,842 |
|
|
12 |
-0,333 |
-0,333 |
-0,424 |
0,847 |
-0,042 |
0,288 |
-0,905 |
0,668 |
-0,121 |
0,419 |
-0,922 |
|
|
13 |
-0,577 |
0,577 |
0,735 |
-0,149 |
-0,541 |
-0,219 |
0,533 |
0,204 |
-0,527 |
-0,337 |
0,430 |
|
|
14 |
-0,333 |
-0,333 |
0,978 |
-0,355 |
0,275 |
-0,907 |
0,655 |
-0,032 |
0,244 |
-0,930 |
0,547 |
|
|
15 |
-0,333 |
1,000 |
-0,129 |
0,183 |
-0,900 |
0,654 |
-0,040 |
0,268 |
-0,853 |
0,540 |
-0,051 |
|
|
16 |
1,000 |
-0,333 |
-0,424 |
-0,676 |
0,667 |
-0,035 |
0,289 |
-0,903 |
0,730 |
-0,030 |
0,426 |
|
|
Максимальная корреляция |
||||||||||||
|
1,000 |
1,000 |
0,978 |
0,892 |
0,900 |
0,907 |
0,905 |
0,903 |
0,853 |
0,930 |
0,922 |
||
|
Код схемы динамики тренда с макс.корреляцией |
||||||||||||
|
8 |
15 |
14 |
11 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
||
|
Предыстория сценариев трендов по остальным показателям (таблица 3) |
Таблица 6 - ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ СИНТЕЗА МОДЕЛИ ОБЪЕКТА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
(КОДЫ СЦЕНАРИЕВ ИЗМЕНЕНИЯ ТРЕНДОВ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КОРПОРАЦИИ ЗА ПРОШЛЫЕ И БУДУЩИЕ ПЕРИОДЫ)
|
NAME |
2000_1K |
2000_2K |
2000_3K |
2000_4K |
2001_1K |
2001_2K |
2001_3K |
2001_4K |
2002_1K |
2002_2K |
2002_3K |
2002_4K |
2003_1K |
2003_2K |
2003_3K |
2003_4K |
2004_1K |
2004_2K |
2004_3K |
2004_4K |
2005_1K |
2005_2K |
2005_3K |
2005_4K |
2006_1K |
2006_2K |
2006_3K |
2006_4K |
2007_1K |
2007_2K |
2007_3K |
2007_4K |
2008_1K |
2008_2K |
2008_3K |
2008_4K |
2009_1K |
2009_2K |
2009_3K |
2009_4K |
|
|
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
9 |
6 |
11 |
6 |
1 |
6 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
9 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
4 |
8 |
15 |
|
|
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретения |
2 |
3 |
5 |
9 |
6 |
3 |
5 |
9 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
9 |
2 |
3 |
5 |
9 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
4 |
16 |
15 |
|
|
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
2 |
3 |
5 |
9 |
2 |
3 |
5 |
9 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
8 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
14 |
12 |
16 |
15 |
|
|
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
15 |
14 |
11 |
6 |
11 |
5 |
10 |
4 |
7 |
14 |
11 |
6 |
1 |
6 |
11 |
5 |
1 |
2 |
4 |
16 |
1 |
2 |
15 |
5 |
10 |
4 |
7 |
5 |
1 |
14 |
12 |
8 |
15 |
|
|
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль |
6 |
11 |
5 |
1 |
6 |
11 |
5 |
11 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
16 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
9 |
2 |
4 |
8 |
11 |
2 |
11 |
5 |
1 |
8 |
9 |
8 |
15 |
|
|
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации |
8 |
15 |
14 |
11 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
9 |
6 |
11 |
6 |
1 |
6 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
9 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
|
|
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретения |
8 |
15 |
14 |
12 |
2 |
3 |
5 |
9 |
6 |
3 |
5 |
9 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
9 |
2 |
3 |
5 |
9 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
|
|
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль |
8 |
15 |
14 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
2 |
3 |
5 |
9 |
2 |
3 |
5 |
9 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
8 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
|
|
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы |
8 |
15 |
14 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
11 |
6 |
15 |
14 |
11 |
6 |
11 |
5 |
10 |
4 |
7 |
14 |
11 |
6 |
1 |
6 |
11 |
5 |
1 |
2 |
4 |
16 |
1 |
2 |
15 |
5 |
10 |
4 |
7 |
5 |
1 |
|
|
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль |
8 |
15 |
14 |
12 |
6 |
11 |
5 |
1 |
6 |
11 |
5 |
11 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
1 |
2 |
3 |
5 |
9 |
2 |
4 |
8 |
11 |
2 |
11 |
5 |
1 |
Размещено на http://www.allbest.ru/
В таблице 6 приведены исходные данные, использованные для синтеза формальной модели объекта прогнозирования.
2-й этап АСК-анализа: «Формализация предметной области» включает:
- разработку градаций классификационных и описательных шкал (номинального, порядкового и числового типа);
- использование разработанных на предыдущих этапах классификационных и описательных шкал и градаций для формального описания (кодирования) исходных данных (исследуемой выборки).
После подготовки таблицы 6 средствами MS Excel, она записывается из него в стандарте DBF IV xls-dbf-конвертер есть только в версиях MS Excel 2003 и более ранних, а из последующих он исключен. Поэтому для данного преобразования можно пользоваться специальными конвертерами или OpenOffice., непосредственно воспринимаем универсальным программным интерфейсом системы «Эйдос» с внешними базами данных (_153) (рисунок 2):
Рисунок 1. Экранные формы стандартного программного интерфейса _153
системы «Эйдос» для формализации предметной области
Данный программный интерфейс полностью автоматизирует выполнение следующего этапа: «Формализация предметной области». В результате его работы формируются справочники классификационных и описательных шкал и градаций и обучающей выборки (таблицы 7, 8, 9).
Таблица 7 - СПРАВОЧНИК КЛАССИФИКАЦИОННЫХ ШКАЛ И ГРАДАЦИЙ
|
KOD |
NAME |
|
|
1 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации-1 |
|
|
2 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации-2 |
|
|
3 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации-3 |
|
|
4 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации-4 |
|
|
5 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации-5 |
|
|
6 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации-6 |
|
|
7 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации-8 |
|
|
8 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации-9 |
|
|
9 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации-11 |
|
|
10 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации-15 |
|
|
11 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретени-1 |
|
|
12 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретени-2 |
|
|
13 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретени-3 |
|
|
14 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретени-4 |
|
|
15 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретени-5 |
|
|
16 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретени-6 |
|
|
17 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретени-9 |
|
|
18 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретен-11 |
|
|
19 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретен-15 |
|
|
20 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Себестоимость приобретен-16 |
|
|
21 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль-1 |
|
|
22 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль-2 |
|
|
23 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль-3 |
|
|
24 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль-5 |
|
|
25 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль-6 |
|
|
26 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль-8 |
|
|
27 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль-9 |
|
|
28 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль-11 |
|
|
29 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль-12 |
|
|
30 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль-14 |
|
|
31 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль-15 |
|
|
32 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Валовая прибыль-16 |
|
|
33 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы-1 |
|
|
34 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы-2 |
|
|
35 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы-4 |
|
|
36 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы-5 |
|
|
37 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы-6 |
|
|
38 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы-7 |
|
|
39 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы-8 |
|
|
40 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы-10 |
|
|
41 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы-11 |
|
|
42 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы-12 |
|
|
43 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы-14 |
|
|
44 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы-15 |
|
|
45 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Коммерческие расходы-16 |
|
|
46 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль-1 |
|
|
47 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль-2 |
|
|
48 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль-3 |
|
|
49 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль-4 |
|
|
50 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль-5 |
|
|
51 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль-6 |
|
|
52 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль-8 |
|
|
53 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль-9 |
|
|
54 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль-11 |
|
|
55 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль-15 |
|
|
56 |
Прогн.сценария на сл.кв: ВС.ПО ХОЛД.: Чистая прибыль-16 |
В таблице 7 содержатся только те сценарии изменения трендов экономических показателей (таблица 4, в таблице 7 обозначены числом), которые фактически встречаются в исходных данных (таблица 6).
Таблица 8 - СПРАВОЧНИК ОПИСАТЕЛЬНЫХ ШКАЛ И ГРАДАЦИЙ
|
KOD |
NAME |
|
|
1 |
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации-1 |
|
|
2 |
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации-2 |
|
|
3 |
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации-3 |
|
|
4 |
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от реализации-5 |
|
|
5 |
Сценарий в прошл.кварт: ВС.ПО ХОЛД.: Выручка от р... |
Подобные документы
Структурная равноинтервальная группировка. Определение связи между численностью постоянного населения и потреблением продуктов на душу населения. Динамический ряд для характеристики изменения социально-экономических показателей по Псковскому району.
контрольная работа [252,9 K], добавлен 07.03.2011Зависимость объемов розничного товарооборота от времени. Расчет коэффициентов корреляции, оценка тесноты связи между показателями промышленного производства. Прогнозирование по уравнениям трендов, однофакторным и многофакторным регрессионным моделям.
контрольная работа [237,5 K], добавлен 18.02.2011Общие принципы системного анализа. Основные этапы построения эконометрических моделей и использования их для прогнозирования. Экстраполяция трендов и ее использование в анализе. Правила составления информации подсистем. Модель "спрос-предложение".
реферат [190,5 K], добавлен 24.01.2011Определение и роль валютного курса. Конъюнктурные и структурные факторы, влияющие на его изменение. Понятие инфляции и ее темпы. Исследование изменения курса валют и инфляции с помощью графиков ряда динамики и трендов и уравнения множественной регрессии.
курсовая работа [927,8 K], добавлен 12.05.2015Теоретические основы сценарного подхода в прогнозировании. Основные принципы организации процесса формирования сценариев на различных этапах. Анализ вариантов планирования сценарных условий социально-экономического развития на период 2013-2015 годов.
контрольная работа [17,1 K], добавлен 14.07.2013Анализ и выявление значимых факторов, влияющих на объект. Построение эконометрической модели затрат предприятия для обоснований принимаемых решений. Исследование трендов временных рядов. Оценка главных параметров качества эконометрической модели.
курсовая работа [821,1 K], добавлен 21.11.2013Основные проблемы эконометрического моделирования. Использование фиктивных переменных и гармонических трендов. Метод наименьших квадратов и выборочная дисперсия. Смысл коэффициента детерминации. Расчет функции эластичности. Свойства линейной модели.
контрольная работа [18,6 K], добавлен 06.11.2009Эффективность прогнозирования основных показателей развития промышленности в народном хозяйстве на основе межотраслевых моделей. Основная проблема прогнозирования промышленной политики. Развитие и регулирование отраслей материального производства.
контрольная работа [16,6 K], добавлен 23.05.2009Ряды основных технико-экономических показателей. Расчет валового объема продукции цепным и базисным способом. Численность промышленно-производственного персонала. Стоимость основных производственных фондов. Прогнозирование развития динамических рядов.
курсовая работа [54,7 K], добавлен 15.11.2013Характеристика методов прогнозирования, эконометрические методы. Сравнение показателей производства ВРП Бурятии, динамика среднедушевого производства, счет производства. Прогнозирование на основе эконометрической модели, выявление наличия тенденций.
курсовая работа [524,3 K], добавлен 15.10.2009Особенности группировки экономических данных. Методика определения средних показателей, мод, медиан, средней арифметической, индексов товарооборота, цен и объема реализации, абсолютных приростов, темпов роста и прироста. Анализ цен реализации товара.
контрольная работа [51,1 K], добавлен 03.05.2010Зависимость числа занятых в экономике от величины кредитов, предоставленных организациям. Выбор параметров линейного, экспоненциального, степенного, гиперболического трендов, описывающих динамику доли малых предприятий. Расчёт коэффициента автокорреляции.
контрольная работа [279,2 K], добавлен 10.02.2015Построение ряда динамики. Расчет параметров линейного, степенного, экспоненциального (показательного), параболического, гиперболического трендов с помощью пакета Excel. Вычисление относительной ошибки аппроксимации. Оценка адекватности линейной модели.
практическая работа [165,9 K], добавлен 13.05.2014Использование методов линейного программирования для целей оптимального распределения ресурсов. Методы математической статистики в экономических расчетах. Прогнозирование экономических показателей методом простого экспоненциального сглаживания.
курсовая работа [976,0 K], добавлен 13.08.2010Зависимость численности пользователей Интернет в конкретной стране от экономических показателей, таких как ВВП на душу населения, национальный доход на душу населения, количество пользовательских компьютеров, а также степень урбанизации населения.
эссе [46,4 K], добавлен 27.03.2008Обзор основных инструментов, применяемых в прогнозировании. Характеристика базовых методов построения прогнозов социально-экономических систем при помощи программного обеспечения MS EXCEL. Особенности разработки прогнозных моделей на 2004, 2006 и 2009 гг.
лабораторная работа [218,4 K], добавлен 04.12.2012Теоретико-методологический подход к построению множественных регрессионных моделей. Моделирование и прогнозирование основных экономических показателей при использовании панельных данных. Исследование объемов продаж пяти предприятий с течением времени.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 02.12.2013Сведения о методе скользящей средней, коэффициенте линейной парной корреляции, регрессионном анализе. Построение графиков изменения значений показателей по данным варианта. Обработка динамических рядов методом скользящей средней и построение графиков.
курсовая работа [614,4 K], добавлен 08.06.2012Сущность социально-экономического прогнозирования. Роль сахара в жизни человека. Математический аппарат, используемый при прогнозировании потребления. Регрессионный анализ. Методы наименьших квадратов и моментов. Оценка качества моделей прогнозирования.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 26.11.2012Методы социально-экономического прогнозирования. Статистические и экспертные методы прогнозирования. Проблемы применения методов прогнозирования в условиях риска. Современные компьютерные технологии прогнозирования. Виды рисков и управление ими.
реферат [42,4 K], добавлен 08.01.2009
