Оптимальне планування основних засобів

Визначення кореляційної залежності ціни і витрат від кількості реалізованої продукції; встановлення зв'язку між відповідними ознаками та обчислення коефіцієнту детермінації; перевірка адекватності значень параметрів параболічної однофакторної моделі.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид практическая работа
Язык украинский
Дата добавления 30.03.2013
Размер файла 613,4 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/

Практичне заняття

Оптимальне планування основних засобів

Задача 1

Є такі показники діяльності підприємства за 6 періодів: кількість виробленої та реалізованої продукції (К) (тис. од.), ціна одиниці продукції (Ці) (тис. гр. од.), витрати (Ві) виробництва за повною собівартістю (млн. гр. од.).

Необхідно знайти:

· кореляційну залежність ціни (Ц), витрат (В) від кількості реалізованої продукції (К);

;

;

· Оцінити щільність зв`язку між відповідними ознаками та обчислити коефіцієнт детермінації, тобто перевірити адекватність моделі;

· Здійснити аналіз на оптимальність обсягу реалізації продукції за критерієм максимізації прибутку;

· Зробити висновки.

Таблиця 1

Дані задачі 1

Період

1

2

3

4

5

6

К

68

31

26

25

14

12

Ц

6

17

19

19

24

25

В

401

420

520

484

280

255

Розв`язок:

1. Знайдемо тип залежності функції =Ц(К):

Виходячи з графіка рис.1, залежність =Ц(К) - є лінійною. Вигляд лінійної однофакторної моделі такий:

= b0 + b1К

Рис. 1. Апроксимація даних Ц(К) лінійною залежністю

Розрахуємо значення параметрів лінійної однофакторної моделі за такими залежностями:
;
Для пошуку необхідних сум складемо відповідну кореляційну таблицю:

1

68

6

4626

408

5,465

165,587

152,111

2

31

17

961

527

17,779

0,308

1,778

3

26

19

676

494

19,443

1,231

0,444

4

25

19

625

475

19,775

2,08

0,444

5

14

24

196

336

23,436

26,039

32,111

6

12

25

144

300

24,102

33,275

44,444

176

110

7226

2540

110

228,519

231,333

29,33

18,33

Тоді:
Таким чином, оцінене рівняння для залежності =Ц(К) має вигляд:
2. Розрахуємо коефіцієнт кореляції та детермінації для цієї залежності:
Виходячи із значення коефіцієнта кореляції (r = 0,994), існує щільний негативний зв`язок між Ц та К.
Виходячи із значення коефіцієнта детермінації (D=0,988), модель є адекватною і зміна результативної ознаки (ціни - Ц) відбувається на 98,9% за рахунок зміни факторної ознаки (кількості реалізованої продукції - К), а на 1,1% - за рахунок не врахованих в моделі факторів.

3. Визначимо тип залежності В(К) за допомогою графіка, що апроксимує дані кореляційної таблиці до функції, зображеної на рис. 2:

Рис. 2. Апроксимація даних В(К) параболічною залежністю

Виходячи з графіка рис.2, залежність =В(К) - є лінійною. Вигляд параболічної однофакторної моделі такий: = b0 + b1К+ b2К2.
Для пошуку параметрів параболічної залежності скористаємося такою системою нормальних рівнянь:
Для розрахунку значень параметрів параболічної однофакторної моделі необхідно скласти відповідну кореляційну таблицю:

В

К

К2

К3

К4

КВ

ВК2

1

401

68

4624

314432

21381376

27268

1854224

397.718247

19.22747

58.77778

2

420

31

961

29791

923521

13020

403620

500.250094

11431.19

711.1111

3

520

26

676

17576

456976

13520

351520

456.744459

4020.971

16044.44

4

484

25

625

15625

390625

12100

302500

446.404438

2816.542

8220.444

5

280

14

196

2744

38416

3920

54880

296.608539

9355.686

12844.44

6

255

12

144

1728

20736

3060

36720

262.271047

17177.32

19136.11

2360

176

7226

381896

23211650

72888

3003464

2360

44820.94

57015.33

/n

393.33

29.33

SSR

SST

Складемо систему нормальних рівнянь та розв`яжемо її:
Таким чином, рівняння = В(К) має вигляд:
4. Розрахуємо коефіцієнт кореляції та детермінації для цієї залежності:

Коефіцієнт кореляції:

Коефіцієнт детермінації: D=0,7861.

Виходячи із значення коефіцієнта детермінації, зміна результативної ознаки (В) відбувається за рахунок зміни факторної ознаки (К) на 78,7%, а на 3.3% - за рахунок інших не врахованих в моделі факторів.

5. Знайдемо оптимальний прибуток.

Так як , то гілки параболи направлені донизу, що свідчить про те, що дана крива має максимум.

Для того, щоб знайти максимум функції знайдемо її похідну і дорівняємо до нуля:

П' = 3,8294695 - 0,119702К = 0

Копт = 31,99169

Перевіримо функцію на наявність максимуму. Для цього візьмемо похідну в точках (К-1) та (К+1):

= 0,1197 >0; = -0,1197 < 0.

Таким чином, К =31,99169 дійсно є точкою оптимуму (максимуму).

Для порівняння показників діяльності підприємства за останній період (31.12.2000) із запропонованими оптимальними значеннями цих характеристик складемо таку таблицю:

Таблиця

Порівняльна характеристика показників діяльності підприємства в останній період із запропонованими оптимальними значеннями

Показники

К

Ц

В

П

6-й період

12

25

255

45

Оптимальне

31,99169

17,442

507,25589

50,74316698

Відхилення

-19,99169

7,558

-252,25589

-5,7416698

Висновок: лінійна залежність та квадратична є гарними наближеннями для вихідних даних, що засвідчується отриманими значеннями кореляційних відношень, це дозволяє прогнозувати значення кількості виробленого та реалізованого продукту при наявності значень щодо ціни одиниці продукції або витрат на цей обсяг продукції за повною собівартістю. І навпаки, маючи, заплановану оптимальну кількість продукту, що виробляється, можна визначити, виходячи з оцінених рівнянь оптимальну ціну, яку необхідно встановити та витрати, що може собі дозволити виробник. кореляційний детермінація ціна витрата

Порівнюючи дані роботи підприємства за 6-й період із запропонованими оптимальними даними щодо кількості, ціни та витрат отримаємо: для того, щоб прибуток збільшився на 5.74116698 млн. грн., необхідно збільшити виробництво на 19.99169 тис. од., за рахунок цього можна зменшити ціну одиниці продукції на 7,558 тис. гр. од., а витрати - збільшити на 252,25589 гр. од.

Задача 2

Є такі показники діяльності підприємства за 6 періодів: кількість виробленої та реалізованої продукції (К) (тис. од.), ціна одиниці продукції (Ці) (тис. гр. од.), витрати (Ві) виробництва за повною собівартістю (млн. гр. од.).

Необхідно знайти:

· кореляційну залежність ціни (Ц), витрат (В) від кількості реалізованої продукції (К);

; ;

· Оцінити щільність зв`язку між відповідними ознаками та обчислити коефіцієнт детермінації, тобто перевірити адекватність моделі;

· Здійснити аналіз на оптимальність обсягу реалізації продукції за критерієм максимізації прибутку; Зробити висновки.

Таблиця 1

Дані задачі 2

Період

1

2

3

4

5

6

К

55

49

48

44

37

18

Ц

1,048

3,044

3,583

4,463

6,079

7,743

В

30

118

148

206

158

132

Розв`язок:

Ц

КРазмещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 1. Апроксимація даних Ц(К) лінійною залежністю

1. Знайдемо тип залежності функції =Ц(К):

Виходячи з графіка рис.1, залежність =Ц(К) - є лінійною. Вигляд лінійної однофакторної моделі такий:

= b0 + b1К.

Розрахуємо значення параметрів лінійної однофакторної моделі за такими залежностями:
Для пошуку необхідних сум складемо відповідну кореляційну таблицю:

1

55

1,048

3025

57,64

2,09

5,0549

10,7604

2

49

3,044

2401

149,156

3,11

1,4989

1,6494

3

48

3,583

2304

171,984

3,28

1,1082

0,5555

4

44

4,469

1936

196,636

3,96

0,1365

0,0198

5

37

6,079

1369

224,923

5,15

0,6824

3,0649

6

18

7,743

324

139,374

8,38

16,5755

11,6602

251

25,97

11359

939,713

25,97

25,0564

27,7102

41,83

4,3283

Тоді:
Таким чином, оцінене рівняння для залежності =Ц(К) має вигляд:
2. Розрахуємо коефіцієнт кореляції та детермінації для цієї залежності:
Виходячи із значення коефіцієнта кореляції (r = 0,95), існує щільний негативний зв`язок між Ц та К.
Виходячи із значення коефіцієнта детермінації (D=0,9), модель є адекватною і зміна результативної ознаки (ціни - Ц) відбувається на 90% за рахунок зміни факторної ознаки (кількості реалізованої продукції - К), а на 10% - за рахунок не врахованих в моделі факторів.

3. Визначимо тип залежності В(К) за допомогою графіка, що апроксимує дані кореляційної таблиці до функції, зображеної на рис. 2:

В

КРазмещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 2. Апроксимація даних В(К) параболічною залежністю

Виходячи з графіка рис. 2, залежність =В(К) - є лінійною. Вигляд параболічної однофакторної моделі такий:
= b0 + b1К+ b2К2.
Для пошуку параметрів параболічної залежності скористаємося такою системою нормальних рівнянь:
Для розрахунку значень параметрів параболічної однофакторної моделі необхідно скласти відповідну кореляційну таблицю:

1

55

30

3025

166375

9150625

1650

90750

35

16753,7

11811,34

2

49

118

2401

117649

5764801

5782

283318

127

136,9

428,5

3

48

148

2304

110592

5308416

7104

340992

139

0,09

86,49

4

44

206

1936

85184

3748096

9064

398816

181

1789,29

4529,29

5

37

198

1369

50653

1874161

7326

270270

222

6938,9

3516,5

6

18

132

324

5832

104976

2376

42768

128

114,5

44,89

251

832

11359

536285

25951075

33302

1426914

832

19733,4

20417,01

/n

41,8

138,7

Складемо систему нормальних рівнянь та розв`яжемо методом Крамера:
; ;
Таким чином, рівняння = В(К) має вигляд:
4. Розрахуємо коефіцієнт кореляції та детермінації для цієї залежності:
Коефіцієнт кореляції:
Коефіцієнт детермінації: D=0,9665.

Виходячи із значення коефіцієнта детермінації зміна результативної ознаки (В) відбувається за рахунок зміни факторної ознаки (К) на 96,7%, а на 3.3% - за рахунок інших не врахованих в моделі факторів.

5. Знайдемо оптимальний прибуток.

Так як , то гілки параболи направлені догори, що свідчить про те, що дана крива не має максимуму.

(Таким чином, дослідити таку функцію за критерієм максимуму прибутку неможливо).

ВИСНОВОК:

Лінійна залежність та квадратична є гарними наближеннями для вихідних даних, що засвідчується отриманими значеннями кореляційних відношень, це дозволяє прогнозувати значення кількості виробленого та реалізованого продукту при наявності значень щодо ціни одиниці продукції або витрат на цей обсяг продукції за повною собівартістю. І навпаки, маючи, заплановану оптимальну кількість продукту, що виробляється, можна визначити, виходячи з оцінених рівнянь оптимальну ціну, яку необхідно встановити та витрати, що може собі дозволити виробник.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Транспортна задача відкритого типу, критерій мінімальної вартості транспортування однорідного вантажу. Мінімальна вартість перевезення. Пошук кореляційної залежності ціни й витрат від кількості реалізованої продукції. Коефіцієнт кореляції та детермінації.

    контрольная работа [109,6 K], добавлен 04.10.2011

  • Особливість проведення розрахунків параметрів чотирьохфакторної моделі, обчислення розрахунків значень Yр за умови варіювання. Аналіз методів перевірки істотності моделі за допомогою коефіцієнтів кореляції і детермінації, наявності мультиколінеарності.

    контрольная работа [36,2 K], добавлен 24.01.2010

  • Застосування функції "ЛИНЕЙН" для оцінки параметрів та аналізу моделі. Перевірка загальної якості товару за допомогою коефіцієнта детермінації. Модель з якісними змінними. Значення F-критерію, який відповідає за статичну значущість всієї моделі.

    контрольная работа [28,5 K], добавлен 09.11.2014

  • Перевірка макроекономічних показників Австрії на стаціонарність даних. Побудова економетричної моделі впливу показників інфляції, кількості зайнятих та безробітних на приріст валового внутрішнього продукту. Аналіз скоригованого коефіцієнту детермінації.

    контрольная работа [35,0 K], добавлен 05.01.2014

  • Виробнича функція Кобба-Дугласа. Розрахунок методом математичної екстраполяції прогнозного значення обсягу виробництва при заданих значеннях витрат праці та виробничого капіталу. Оцінка адекватності моделі за критерієм Фішера. Оцінки параметрів регресії.

    контрольная работа [39,9 K], добавлен 13.03.2015

  • Перевірка випадковості коливань рівнів залишкової послідовності, рівності математичного очікування, незалежності значень рівнів випадкового компонента, нормальності закону розподілу випадкової величини методом rs-критерію, адекватності Гауссової моделі.

    курсовая работа [113,6 K], добавлен 07.12.2014

  • Визначення числових характеристик випадкових величин. Дослідження залежності розподілу об'ємності та щільності мотальних бобін від діаметру намотування. Визначення виду регресійної однофакторної математичної моделі з використанням методу Чебишева.

    курсовая работа [173,6 K], добавлен 13.11.2013

  • Оцінка якості моделі лінійної регресії. Використання методу найменших квадратів при розрахунках параметрів. Згладжування рядів динаміки за методом простої середньої і експоненціального згладжування. Перевірка адекватності моделі за критерієм Фішера.

    контрольная работа [272,3 K], добавлен 10.05.2015

  • Обчислення інтервалів стійкості двоїстих оцінок стосовно зміни запасів дефіцитних ресурсів. Розрахунок інтервалів можливих змін ціни одиниці рентабельної продукції. Визначення очікуваного значення прибутку, коефіцієнту варіації та рівня дисперсії.

    контрольная работа [171,7 K], добавлен 25.04.2010

  • Статистичний і економічний зміст коефіцієнтів кореляції і детермінації. Економічне тлумачення довірчих інтервалів коефіцієнтів моделі, точкового значення прогнозу. Форма відображення статистичних даних моделі. Параметри стандартного відхилення асиметрії.

    контрольная работа [20,1 K], добавлен 03.08.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.