📄Работа №84770
Тема: Статистический анализ и прогнозирование объемов производства мебельной продукции в Российской Федерации
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Информатика и вычислительная техника
Объем:
108 листов
Год:
2016
Просмотров:
112
4910
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 5
1.1 Предмет и метод статистики как общественной науки 5
1.2 Теоретические основы и основные понятия статистики 8
1.3 Виды статистических методов прогнозирования 12
1.4 Процесс прогнозирования, опирающийся на статистические методы... 28
1.5 Современная организация статистики в Российской Федерации 33
2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОБЪЕМОВ ПРОИЗВОДСТВА
МЕБЕЛЬНОЙ ПРОДУКЦИИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ 40
2.1 Особенности мебельной промышленности в Российской Федерации... 40
2.2 Анализ особенностей и направлений развития российского рынка
мебельного производства 45
2.3 Рынок мебельной промышленности как объект статистического
исследования 53
3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМОВ ПРОИЗВОДСТВА МЕБЕЛЬНОЙ
ПРОДУКЦИИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ 64
.3.1 Анализ временных рядов 64
3.2 ARIMA-модели 65
3.3 Экспоненциальное сглаживание 73
3.4 Сезонная декомпозиция 78
3.5 Анализ распределенных лагов 81
3.6 Одномерный анализ Фурье 83
3.7 Получение прогнозных значений методом ARIMA 85
3.8 Получение прогнозных значений методом сезонной декомпозиции 93
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 97
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 99
ПРИЛОЖЕНИЯ
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 5
1.1 Предмет и метод статистики как общественной науки 5
1.2 Теоретические основы и основные понятия статистики 8
1.3 Виды статистических методов прогнозирования 12
1.4 Процесс прогнозирования, опирающийся на статистические методы... 28
1.5 Современная организация статистики в Российской Федерации 33
2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОБЪЕМОВ ПРОИЗВОДСТВА
МЕБЕЛЬНОЙ ПРОДУКЦИИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ 40
2.1 Особенности мебельной промышленности в Российской Федерации... 40
2.2 Анализ особенностей и направлений развития российского рынка
мебельного производства 45
2.3 Рынок мебельной промышленности как объект статистического
исследования 53
3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМОВ ПРОИЗВОДСТВА МЕБЕЛЬНОЙ
ПРОДУКЦИИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ 64
.3.1 Анализ временных рядов 64
3.2 ARIMA-модели 65
3.3 Экспоненциальное сглаживание 73
3.4 Сезонная декомпозиция 78
3.5 Анализ распределенных лагов 81
3.6 Одномерный анализ Фурье 83
3.7 Получение прогнозных значений методом ARIMA 85
3.8 Получение прогнозных значений методом сезонной декомпозиции 93
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 97
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 99
ПРИЛОЖЕНИЯ
📖 Введение
В экономике, в предпринимательской деятельности прогноз является научно-аналитическим этапом процесса планирования. Прогноз может определить возможности, с помощью которых станет реальным постановка задач по планированию развитий экономики или предпринимательской деятельности. Для этого применяют математические методы и порой весьма сложные. На сегодняшний день существует много простых и действенных программных продуктов, которые позволяют сделать прогнозирование и планирование доступными. Необходимо лишь разобраться в выборе необходимого программного продукта и метода реализации для продуктивного решения задачи.
Наша работа будет непосредственно связана с рынком мебельной продукции. Производство мебельной продукции является одной из наиболее важных мероприятий выполняющихся в лесопромышленном комплексе, которая также обеспечивает население жизненно важными товарами народного потребления.
На уровень развития промышленности мебельной продукции непосредственно влияют:
- объемы производства мебели в стране;
- эффективность функционирования лесопромышленного,
машиностроительного и станкостроительного комплексов,
- рост платёжеспособного спроса населения;
- рост объемов жилищного строительства и объектов производственной, образовательной и социально -производственной сфер;
- импортно-экспортная и налоговая политика государства;
- уровень и динамика цен на мировом рынке;
- место, занимаемое Россией в международном разделении труда в мебельном бизнесе.
Актуальным вопросом является прогнозирование объемов производства мебельной продукции в Российской Федерации.
3
Цель работы: построить прогноз производства мебельной продукции в Российской Федерации.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• провести статистический анализ объёмов производства мебельной продукции в Российской Федерации;
• проанализировать методы и модели прогнозирования;
• применяя различные методы прогнозирования, построить помесячные прогнозы производства мебельной продукции.
Предмет исследования - методы получения прогнозных оценок.
Объект исследования - мебельная промышленность Российской Федерации.
В первой главе показана сущность статистического анализа, его роль в управлении компанией, современная организация статистики в Российской Федерации, виды статистических методов прогнозирования, процесс прогнозирования, опирающийся на статистические методы,
Во второй главе рассмотрены методы прогнозирования, преимущественно основанных на анализе временных рядов, а также подходы к оценке адекватности и точности построенных прогнозов.
В третьей главе построены помесячные прогнозные оценки объемов производства продукции мебельной промышленности на период 2016 года, на основе количественных оценок, полученных с помощью таких методов как ARIMA и сезонная декомпозиция. Оценена адекватность построенных прогнозов, полученные прогнозные оценки производства на 2016 г. Все расчеты реализованы в пакете STATISTICA.
Наша работа будет непосредственно связана с рынком мебельной продукции. Производство мебельной продукции является одной из наиболее важных мероприятий выполняющихся в лесопромышленном комплексе, которая также обеспечивает население жизненно важными товарами народного потребления.
На уровень развития промышленности мебельной продукции непосредственно влияют:
- объемы производства мебели в стране;
- эффективность функционирования лесопромышленного,
машиностроительного и станкостроительного комплексов,
- рост платёжеспособного спроса населения;
- рост объемов жилищного строительства и объектов производственной, образовательной и социально -производственной сфер;
- импортно-экспортная и налоговая политика государства;
- уровень и динамика цен на мировом рынке;
- место, занимаемое Россией в международном разделении труда в мебельном бизнесе.
Актуальным вопросом является прогнозирование объемов производства мебельной продукции в Российской Федерации.
3
Цель работы: построить прогноз производства мебельной продукции в Российской Федерации.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• провести статистический анализ объёмов производства мебельной продукции в Российской Федерации;
• проанализировать методы и модели прогнозирования;
• применяя различные методы прогнозирования, построить помесячные прогнозы производства мебельной продукции.
Предмет исследования - методы получения прогнозных оценок.
Объект исследования - мебельная промышленность Российской Федерации.
В первой главе показана сущность статистического анализа, его роль в управлении компанией, современная организация статистики в Российской Федерации, виды статистических методов прогнозирования, процесс прогнозирования, опирающийся на статистические методы,
Во второй главе рассмотрены методы прогнозирования, преимущественно основанных на анализе временных рядов, а также подходы к оценке адекватности и точности построенных прогнозов.
В третьей главе построены помесячные прогнозные оценки объемов производства продукции мебельной промышленности на период 2016 года, на основе количественных оценок, полученных с помощью таких методов как ARIMA и сезонная декомпозиция. Оценена адекватность построенных прогнозов, полученные прогнозные оценки производства на 2016 г. Все расчеты реализованы в пакете STATISTICA.
✅ Заключение
Прогнозирование объема производства - это неотъемлемой частью процесса принятия решений, оно позволяет проводить систематическую проверка ресурсов компании, которая в свою очередь позволяет более полно использовать ее преимущества и вовремя обнаруживать потенциальные угрозы. Компания должна постоянно следить за динамикой объема производства и альтернативными возможностями развития рыночной ситуации с тем, чтобы наилучшим образом распределять имеющиеся ресурсы и выбирать наиболее целесообразные направления своей деятельности.
События на рынке зачастую развиваются непредсказуемо. Но любая компания, составляя план действий на ближайший квартал или следующий год, разрабатывая новую стратегию или готовя к выпуску новый продукт, всегда старается просчитать результаты своих усилий, чтобы понять, на что она может и должна рассчитывать в будущем.
Существует множество методов прогнозирования, но ни один из них не гарантирует точности предсказания. Не смотря на это в зависимости от конкретной обстановки, может дать достаточно неплохой прогноз будущего развития событий.
Для повышения точности прогнозирования требуются знания. Аналитикам компании необходимо постоянно изучать рынок, искать и находить взаимосвязи и закономерности. Чем сильнее опора на такую информацию, тем более точным будет прогноз.
В данной работе рассмотрены различные методы прогнозирования. Акцент сделан на методах анализа временных рядов, как наиболее доступном для использования методе.
В качестве объекта исследования рассмотрена деятельность мебельной промышленности в Российской Федерации, занимающаяся непосредственно производством мебельной продукции. С учетом специфики данной отрасли, получены помесячные прогнозные оценки объемов производства на половину 2016г. с применением моделей временного ряда. Для проверки точности и адекватности используемых моделей был проведен анализ и выявлены ошибки прогноза.
В ходе работы были решены все поставленные ранее задачи. При этом можно сделать следующие выводы:
1. Используемые в работе модели временных рядов позволяют получать обоснованные количественные прогнозные оценки, которые могут быть использованы специалистами мебельных компаний при построении прогнозов на среднесрочные периоды.
2. Анализ показал, что необходимо отслеживать ошибку отклонения прогноза, осуществлять мониторинг и корректировку оценок в течение прогнозного периода.
3. Полученные прогнозы могут быть применимы при принятии управленческих решений в области внутрифирменного планирования для составления, например плана производства продукции и распределении ресурсов.
В ходе работы также были выявлено, что при анализе динамики производства за 2009-2015 гг. было замечено наличие сезонности у производимой продукции, что позволило в последующем использовать при прогнозе модели временных рядов. Были получены помесячные прогнозные оценки объемов производства на 2016 г. с применением моделей ARIMA и сезонная декомпозиция. Построены помесячные прогнозные оценки объемов производства.
События на рынке зачастую развиваются непредсказуемо. Но любая компания, составляя план действий на ближайший квартал или следующий год, разрабатывая новую стратегию или готовя к выпуску новый продукт, всегда старается просчитать результаты своих усилий, чтобы понять, на что она может и должна рассчитывать в будущем.
Существует множество методов прогнозирования, но ни один из них не гарантирует точности предсказания. Не смотря на это в зависимости от конкретной обстановки, может дать достаточно неплохой прогноз будущего развития событий.
Для повышения точности прогнозирования требуются знания. Аналитикам компании необходимо постоянно изучать рынок, искать и находить взаимосвязи и закономерности. Чем сильнее опора на такую информацию, тем более точным будет прогноз.
В данной работе рассмотрены различные методы прогнозирования. Акцент сделан на методах анализа временных рядов, как наиболее доступном для использования методе.
В качестве объекта исследования рассмотрена деятельность мебельной промышленности в Российской Федерации, занимающаяся непосредственно производством мебельной продукции. С учетом специфики данной отрасли, получены помесячные прогнозные оценки объемов производства на половину 2016г. с применением моделей временного ряда. Для проверки точности и адекватности используемых моделей был проведен анализ и выявлены ошибки прогноза.
В ходе работы были решены все поставленные ранее задачи. При этом можно сделать следующие выводы:
1. Используемые в работе модели временных рядов позволяют получать обоснованные количественные прогнозные оценки, которые могут быть использованы специалистами мебельных компаний при построении прогнозов на среднесрочные периоды.
2. Анализ показал, что необходимо отслеживать ошибку отклонения прогноза, осуществлять мониторинг и корректировку оценок в течение прогнозного периода.
3. Полученные прогнозы могут быть применимы при принятии управленческих решений в области внутрифирменного планирования для составления, например плана производства продукции и распределении ресурсов.
В ходе работы также были выявлено, что при анализе динамики производства за 2009-2015 гг. было замечено наличие сезонности у производимой продукции, что позволило в последующем использовать при прогнозе модели временных рядов. Были получены помесячные прогнозные оценки объемов производства на 2016 г. с применением моделей ARIMA и сезонная декомпозиция. Построены помесячные прогнозные оценки объемов производства.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.