Контрольная по экономическому прогнозированию. 
Оценка взаимосвязей и зависимостей, рогнозирование по уравнениям трендов. 
Прогнозирование по однофакторным

Задание 1.1 Анализ зависимостей с помощью диаграмм

Построить диаграммы, показывающие зависимость объемов промышленного производства от времени.

В табл. 1 выделить первые шесть столбцов, вызвать «Мастер диаграмм», определить место для диаграммы, выбрать тип диаграммы и выполнить последовательно все необходимые шаги.

Проанализировать полученные результаты, сопоставляя динамику объемов промышленного производства за различные годы. Выдать диаграмму на печать вместе с анализом.

Таблица 1

Оборот оптовой торговли Читинской области, млн. руб.

Месяцы 2003 2004 2005 2006 Месяцы

1 2 3 4 5 6

Январь 409,7 486,5 532,9 858,3 1

Февраль 391,5 505,6 654,2 825,9 2

Март 604,4 701,7 801,4 987,5 3

Апрель 529,8 578,6 848,2 1063,1 4

Май 540,6 621,6 797,4 1195,9 5

Июнь 530,3 777,0 888,7 1321,5 6

Июль 663,3 759,6 988,1 1794,6 7

Август 656,9 794,0 1111,7 2091,1 8

Сентябрь 634,6 832,4 1051,5 2191,0 9

Октябрь 558,4 802,6 972,3 2122,3 10

Ноябрь 479,7 728,5 920,5 2179,6 11

Декабрь 530,0 780,3 937,2 2331,5 12

Таблица 2

Оборот розничной торговли Читинской области, млн. руб.

Месяцы 2003 2004 2005 2006 Месяцы

1 2 3 4 5 6

Январь 1938,3 2381,3 2672,7 3124,9 1

Февраль 1896,6 2408,5 2722,5 3195,2 2

Март 2093,1 2659,5 3019,1 3614,4 3

Апрель 2140,4 2666,2 3053,6 3674,6 4

Май 2082,4 2689,5 3197,8 3812,6 5

Июнь 2133,2 2755,4 3238,0 3850,6 6

Июль 2182,0 2841,3 3345,9 3742,8 7

Август 2276,7 2884,5 3465,7 3926,1 8

Сентябрь 2272,6 2933,8 3468,7 3941,4 9

Октябрь 2381,7 2961,2 3546,0 4107,9 10

Ноябрь 2295,2 2942,1 3557,1 4146,9 11

Декабрь 2826,3 3419,9 3196,5 4956,5 12

Решение:

Оценка зависимости моделируемого показателя от времени и от других показателей необходима для того, чтобы определить возможность прогнозирования какого-либо показателя по данной модели. Если зависимость сильная, то прогноз будет более надежным, чем в том случае, когда зависимость слабая.

При изучении зависимостей можно:

— сопоставить развитие какого-либо процесса или отдельного показателя за конкретный период времени;

— выявить зависимости между двумя рядами динамики;

— сопоставить динамику одного и того же показателя.

По результатам анализа можно сделать предварительный вывод о возможности прогнозирования и наиболее адекватных моделях. Если зависимость между данным динамическим рядом и временем сильная, устойчивая, существенно не меняется при сопоставлении за различные временные интервалы, то возможно использовать для прогнозирования уравнения тренда.

Если зависимость от времени несущественная, а связи между двумя факторами тесные, то целесообразно применять факторные модели.

Зависимость между показателями можно оценить, во-первых, на основании изучения диаграмм, во-вторых, путем расчета коэффициентов связи — коэффициентов корреляции и детерминации.