Міністерство освіти і науки України Національний університет водного господарства та природокористування Кафедра трудових ресурсів і підприємництва Звіт №1 з дисципліни «Інформаційні системи в менеджменті» на тему: «FORECAST EXPERT» [ім’я автора приховано] Перевірив Борисов А.Є. Рівне-2009 Опис програми FORECAST EXPERT Forecast Expert - інструмент прогнозування економічних показників та аналізу тенденцій ринку. Система може з високим ступенем надійності передбачити майбутній обсяг продажів або доходів компанії, попит на послуги чи вироби, курси валют, акцій або ф'ючерсів, залишки грошових коштів на рахунках або інші важливі показники. Forecast Expert дозволяє навіть недосвідченим у галузі математичної статистики користувачам швидко отримувати достовірні прогнози в галузі фінансів, виробництва, маркетингу. Застосування системи при фінансовому плануванні і управлінні знижує ризики прийнятих рішень і підказує шляхи досягнення максимального прибутку. Програмний продукт призначений для побудови прогнозу часового ряду за допомогою параметричної моделі Дженкінса, для прогнозування будь-якого параметра, відносно якого є належна кількість вимірів у конкретному проміжку часу. Застосування Forecast Expert дозволяє проаналізувати дані і побудувати прогноз з встановленням довірчого інтервалу та вільно обраний період часу, який не більше довжини вихідного ряду. Модель визначає вплив сезонних факторів і при будуванні прогнозу враховує їх. Застосування Forecast Expert дозволяє при прогнозуванні ряду відстежувати відношення між отриманими значеннями і деяким рядом порогових значень. Цим рядом може бути, наприклад, світова ціна аналогу при прогнозуванні ціни продукту внутрішнього ринку. Прогноз виконується у цінах експорту і перераховується при бажанні у відповідності до курсу валюти. Приклад 1 (файл EX1.BFE) Оригінальним рядом є лінійна залежність. Період спостереження становить 30 одиниць. Завдання – побудувати прогноз оригінального ряду. Вводиться ряд чисел у вікно оригінальний ряд, відповідно Forecast Expert обраховує верхню та нижню межу, і сам прогноз.
Рис.1 Оскільки залежність є лінійною, то прогноз співпадає з верхньою та нижньою границями довірчого інтервалу. Це завдяки відсутності факторів впливу на даний процес. Приклад 2 (файл EX2.BFE) Оригінальним рядом є періодична залежність, що свідчить про дію на аналізований процес сезонних факторів. Період спостереження 30 одиниць. Завданням є побудувати прогноз оригінального ряду (рис.2)
Так як і у 1 прикладі, скільки залежність є лінійною, то прогноз співпадає з верхньою та нижньою границями довірчого інтервалу. Це завдяки відсутності випадкових факторів впливу на даний процес. Приклад 3 (файл EX3.BFE) Оригінальним рядом являється послідовність спостережень за показниками процесу, що знаходиться під впливом як постійно діючих зі зростаючою ефективністю факторів, так і факторів, що проявляють свій вплив періодично. Період спостереження 30 одиниць. Завдання – побудувати прогноз оригінального ряду. Він зображений на рис.3.
Рис.3 Так як і у попередніх прикладах, скільки залежність є лінійною, то прогноз співпадає з верхньою та нижньою границями довірчого інтервалу. Це завдяки відсутності випадкових факторів впливу на даний процес. Приклад 4 (файл EX4.BFE) Оригінальним рядом являється послідовність спостережень за температурою хімічного процесу. Період спостереження 214 одиниць. Завданням є побудувати прогноз оригінального ряду.
Рис.4 Оскільки аналізований процес є випадковим, то при розрахунку був побудований його довірчий інтервал із ймовірністю 50%, яка встановлюється в системі за замовчуванням. Ймовірність довірчого інтервалу може бути змінена користувачем даної програми в діалоговому вікні Опції. Значення верхньої та нижньої межі довірчого інтервалу прогнозу вказані на графіку (рис.4) Приклад 5 (файл EX5.BFE) Оригінальним рядом являється послідовність спостережень за кількістю плям на Сонці. Період спостереження 100 років. Інтервал між спостереженнями 1 рік. Завдання – побудувати прогноз оригінального ряду.
Рис 5. Оскільки аналізований процес є випадковим, то при розрахунку був побудований його довірчий інтервал із ймовірністю 50%, яка встановлюється в системі за замовчуванням. Ймовірність довірчого інтервалу може бути змінена користувачем даної програми в діалоговому вікні Опції. Значення верхньої та нижньої межі довірчого інтервалу прогнозу вказані на графіку (рис.5) ВИСНОВКИ При виконанні даної лабораторної роботи ми ознайомилися з роботою програми FORECAST EXPERT – інструментом прогнозування економічних показників та аналізу тенденцій ринку, а також для побудови прогнозу часового ряду за допомогою параметричної моделі Дженкінса, для прогнозування будь-якого параметра, відносно якого є належна кількість вимірів у конкретному проміжку часу. Отримані результати свідчать про високу точність даної програми. Тобто отримані результати є корисними при прогнозі певних економічних чи інших показників. Це значно спрощує роботу працівників у певній галузі.