Тема: АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕН НА РЖАНУЮ МУКУ В Г. ЧЕЛЯБИНСКЕ

Рожь - национальная культура России, обеспечивающая в течении ряда столетий полноценное питание ее населения. Рожь всегда считалась основной зерновой культурой в России и считалась «ржаным царством». Норма потребления ржаной муки (в процентах от всех злаков) около 30. Это универсальный продукт с широким спектром применения. Рожь более устойчива, в сравнении с пшеницей, и к морозу, и к засухе, она менее восприимчива к болезням и не боится вредителей. Поэтому рожь всегда дает более стабильный урожай.
Зерно ржи широко используется в качестве сырья для производства хлебобулочных изделий, муки, пряников, макаронных изделий, в приготовлении теста к пирогам, кваса, спирта и ржаного солода, а также различных зерновых смесей и комбикормов в сфере животноводства.
По уровню питательности и энергетической ценности рожь обычно находится между пшеницей и ячменем, она обладает многочисленными полезными свойствами. В ее состав входит необходимая нашему организму аминокислота - лизин, клетчатка, марганец, цинк, а железа на 30 процентов больше, чем в пшеничной. Выделяют три сорта ржаной муки: обойная, сеяная и обдирная.
Поэтому можно сказать, что ржаная мука является важным продуктом, объем потребления, которого является обширным.
Цена на ржаную муку зависит от многих факторов: политических, экономических, динамики сбора урожая, погодных и прочих. Такими факторами является политическая и экономическая ситуация в стране, потребление ржаной муки промышленностью и населением, изменение курса ведущих валют, распространение разнообразных продуктов, стремящихся заменить ржаную муку, инфляция, так же в ценообразование может вмешиваться государство, удерживая цены на определенной планке.
Актуальность исследования цен на ржаную муку в г. Челябинске и составление прогноза состоит в том, что данный продукт является важным звеном многих производств, связанных с пищевой промышленностью, а также пользуется спросом у простого обывателя.
Цель данной работы - проведение анализа цен на ржаную муку в г. Челябинске и составление прогноза. Исходя из цели, сформируем задачи:
1) изучить теоретические основы построения прогнозов, их виды, достоинства и недостатки;
2) исследовать рынок ржаной муки;
3) построить лучшую аддитивную модель;
4) построить лучшую линейную модель;
5) построить точечные прогнозы цен на ржаную муку в Челябинске по полученным моделям;
6) определить наиболее вероятное значение цены на ржаную муку в следующем временном периоде.
Для решения поставленных задач будут использованы разнообразные математические методы, используемые при составлении прогнозов.
Реализация этих методов будет проведена с помощью средств программ Excel и EViews.
Купить

В первой главе был исследован рынок ржаной муки и показана его важность.
Дано определение временного ряда, приведены основные способы для анализа временных рядов:
1) определение количественных характеристик случайной величины;
2) количественное сравнение временных рядов;
3) описание формальных моделей;
4) декомпозиция временного ряда.
Описаны основные характеристики временного ряда необходимые для его анализа, а именно: математическое ожидание и дисперсия. Так же даны формулы необходимые для их нахождения.
Во второй главе мы построили лучшую аддитивную модель, которой оказалась полиномиальная модель второго порядка. А также выбрали лучшую линейную модель, которой оказалась модель скользящего среднего AR(2). Для выявления лучших моделей мы провели:
1) для аддитивной модели:
1.1) предварительную обработку ряда, а именно сделали проверку на аномальные значения и устранили их, используя критерий Ирвина
1.2) выявили наличие тренда используя критерий серий;
1.3) определили модели, на основании диаграммы рассеянья, которые больше всего подходят под наш временной ряд;
1.4) используя Excel построили эти модели и на основании приведенного индекса детерминации выбрали лучшую.
2) для линейной модели:
2.1) определили, что наш ряд не стационарен, так как присутствует тренд, поэтому пришлось перейти к ряду первых разностей и исследовать уже его. Он оказался стационарным, как мы выяснили благодаря использованию EViews, а именно расширенному тесту Дикки-Фуллера;
2.2) вновь используя EViews построили различные виды линейных моделей, таких как AR(3), MA(4), ARMA(3,4);
2.3) провели сравнительный анализ данных моделей и выбрали лучшую из них, на основании показателей адекватности моделей.
В третьей главе был проведен точечный прогноз по лучшей аддитивной и линейной моделям;
На основании приведенного индекса детерминации определена модель, которая лучше всего описывает наш временной ряд, и соответственно дает наиболее точный прогноз. Такой моделью стала линейная модель AR(3). Наилучшее прогнозное значение 111,52 рублей за упаковку 1 кг ржаной муки в г. Челябинске
В ходе работы поставленные цели и задачи были выполнены в полном объеме.
За время исследования были получены новые знания и навыки, а именно:
1) был изучен рынок ржаной муки;
2) приобретены более глубокие познания в работе с временнымирядами;
3) получены новые навыки работы с программами EViews и Excel;
4) изучены новые модели для прогнозирования и многое другое.
Купить