Моделирование и прогнозирование спроса на ИПУ

На рисунке 4 представлена зависимость  спроса от определяющих его факторов.

 

 

 

Коэффициент регрессии показывает, на сколько единиц изменится в среднем выходной показатель (Y – спрос) при изменении фактора на одну единицу. Уравнение регрессии имеет вид:

Y = 0,0153 *x3-174,281

 

Где:  Y – спрос на словарь терминов по курсу «ИСБ и П»;

        Х3 – денежный доход;

       -174,281– свободный член уравнения.

 

Коэффициент 0,0153 говорит о том , что при увеличении индекса цен 1 тенге изменение спроса на словарь терминов по курсу «ИСБ и П» составляет в среднем 0,0153 единиц. Если подставить в уравнение среднее значение факторов, то буде получено среднее значение спроса. Если требуется восстановить (предсказать) значение (Y) на каком либо периоде, то в уравнение на подставить значение его входных параметров.

Коэффициенты корреляции показывают силу связи Y  и Х. Если коэффициент близок к 1.00 – связь сильная положительная (т.е. с ростом дохода растет и спрос на), близость к 0 говорит об отсутствии связи (спрос безразличен к изменению индекса цен). Чем выше парные корреляции – тем надежнее удалось объяснить исходный показатель.

Общее представление  о качестве связи дает коэффициент  детерминации. Он показывает, сколько  процентов колеблемости (дисперсии) Y удалось объяснить за счет вариации влияющих переменных. Обычно 80 % – 90 %  при 3 влияющих факторах считается очень хорошим результатом.

Вклады факторов показывают, сколько процентов колеблемости Y можно объяснить колеблемостью данного фактора. Сумма вкладов равна коэффициенту детерминации, то есть можно рассчитать сравнительную долю объясненного фактором влияния. В нашем случае коэффициент детерминации равен 98.7 %, а вклады 98.7, то видно что изменчивость денежного дохода показателя объясняет 98.7 % объясненной колеблемости.

 

Прогнозирование спроса на ИПУ на основе использования ПЭВМ

Прогнозирование – это  предсказание возникновения в предметной области тех или иных ситуаций в будущем на основе моделей прошлого или настоящего.

На рисунке 5 представлен  индивидуальный прогноз спроса словарь  терминов по курсу «ИСБ и П»;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Линейная функция имеет  вид  (рисунок 6).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Кривая спроса описывается  тремя функциями:

• линейной;
• гиперболической;

-    логарифмической.

Линейная функция описывается  уравнением:

 

Y = 7,61+1,53*t

Линейная функция описывает  колебания исходных данных на 98,7 %.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Коэффициент детерминации – это показатель представляющий собой долю межгрупповой дисперсии  в общей дисперсии. Этот коэффициент  показывает долю (удельный вес) общей  вариации изучаемого признака (спроса на словарь терминов по курсу «ИСБ и П»), обусловленную вариацией группировочного признака.

Относительная ошибка  – это возможные пределы отклонений выборочной доли и выборочной средней  от доли и средней в генеральной  совокупности. Поскольку в результате выборочного наблюдения сводные  показатели получаются только на основе выборочной совокупности, то они почти никогда не совпадают со сводными показателями всех единиц совокупности. Поэтому важно знать возможные пределы отклонений этих показателей и условия, от которых зависит величина этих отклонений.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

     Общая оценка полученной  экономико-математической  модели проводится по двум направлениям:  во-первых,  проверяется степень адекватности, построенной ЭММ реальному процессу; во-вторых, модель  проверяется  с  точки  зрения точности результата прогноза, полученного на основе этой модели. 

Прогнозирование величины спроса представлено в таблице 3.

 

Периоды	Уровень спроса	Индекс цен	Денежный доход
1	9,2	1,000	12000
2	10,4	0,995	12100
3	11,7	0,974	12200
4	14,4	0,982	12300
5	17,5	0,979	12400
6	18,5	0,933	12500
7	18,6	1,109	12600
8	19,5	1,171	12700
9	19,6	1,165	12800
10	21,1	1,160	12900
11	24,0	1,165	13000
12	25,8	1,170	13100
13	27,7	1,175	13200
14	27,7	1,169	13300
15	28,7	1,085	13400
16	32,1	1,175	13500
17	33,9	1,175	13600
18	34,9	1,175	13700
19	37,4	1,178	13800
20	39,9	1,178	13900
21	40,2	1,160	14000
22	43,50	1,180	14100
23	44,95	1,180	14200
24	46,50	1,180	14300
25	48,06	1,180	14400
26	49,62	1,180	14500

Таблица 3  Прогнозирование спроса

 

Заключение

Выполнение данной лабораторной работы по курсу «Информационный маркетинг»  дало:

• построение модели спроса на словарь терминов по курсу «ИСБ и П»

• построение прогноза на 5 периодов.

В данной лабораторной работе использовались следующие методы:

• Корреляционный анализ;
• Регрессионный анализ;
• Прогнозирование.

Корреляционный анализ показал, как влияют факторы, включенные в модель на  спрос. На спрос на словарь терминов по курсу «ИСБ и  П» положительно влияет денежный доход (в расчете на душу населения в  тенге) и цена. С изменением денежного дохода и цены (его рост) спрос на словарь терминов по курсу «ИСБ и П» увеличивается.

Регрессионный анализ показал  на сколько единиц изменится в  среднем выходной показатель (Y –  спрос) при изменении фактора  на одну единицу. При  увеличении денежного дохода 1 тенге изменение спроса на словарь терминов по курсу «ИСБ и П» составляет в среднем 0,0153 единиц.

Прогнозирование показало, что спрос на учебное пособие словарь терминов по курсу «ИСБ и П» в течении 5 периодов будет расти и составит 49,62.

 

Список использованных источников

1. Глушков В. М.  Основы безбумажной информатики, -М: -Наука, 1987.-552с.
2. Диго С. М- Проектирование баз данных: учебник. -М.: Финансы и статистика,1988,-216с.
3. Иванова Т.Е., Платонова Т. В. Основы информационного маркетинга -Ярославль,1990. - 48с.
4. Половников В. А., Скучалинов Л. M.  Методы и модели экономического прогнозирования. -М.: Статистика, 1981.-97 с.
5. Рабочая книга по прогнозированию. –М: Мысль, 1982.-430 с.
6. Курс лекций по курсу «Информационный маркетинг»
7. Методические указания и задания для лабораторной работы №2 по курсу «Информационный маркетинг»

 

Приложения

Приложение  1

 

Параметры модели и их основные характеристики.

 

 

Товары, товарные группы	Параметры уравнений регрессии						Корреляционное отношение		Значение критерия			Средняя ошибка аппроксимации, %
1	а	а	а	а	а	а	8		9			10
	2	3	4	5	6	7

 

 

 

Приложение  2

 

Прогноз спроса на 1-ый товар /комплекс товаров/

 

№ п/п услов ные годы	Наименование  товаров	Прогноз спроса на 1-ый товар /комплекс товаров/
		В среднем на душу населения /тенге/		В расчете на все население /млн.тенге/
1	2	3		4