МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ ЛНР
ЛУГАНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
имени ВЛАДИМИРА ДАЛЯ
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
к выполнению контрольной работы
по дисциплине
“ОСНОВЫ БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ”
(для студентов заочной формы обучения
направления подготовки «38.03.03 – Управление персоналом»,
«38.03.02– Менеджмент», «38.03.01 – Экономика»)
УТВЕРЖДЕНО
на
заседании
кафедры
экономической кибернетики и
прикладной статистики
Протокол № 9 от 07.11.2017
Луганск 2017
УДК 681.3.0.66
Методические указания к выполнению контрольной работы по
дисциплине «Основы бизнес-информатики» (для студентов заочной
формы обучения направления подготовки «38.03.03 – Управление
персоналом», «38.03.02 – Менеджмент», «38.03.01 – Экономика»,
«43.03.02 – Туризм», «43.03.03 – Гостиничное дело») / Сост. Э.К.
Мусаева – Луганск: изд-во ЛНУ им. В.Даля, 2017. – 84 стр.
Представлены практические рекомендации, необходимые исходные
данные, требования и список литературы к выполнению контрольной
работы по дисциплине «Основы бизнес-информатики».
Составители
Э.К. Мусаева, ст.преп.
Отв. за выпуск
А.В. Велигура, к.т.н., доц.
Рецензент
Н.В. Воробьева, доц.
2
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.................................................................................................... 4
ТРЕБОВАНИЯ К КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЕ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
«ОСНОВЫ БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ» ................................................... 5
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ ......................................................................... 6
Вопрос №1 ............................................................................................ 6
Вопрос №2 ............................................................................................ 7
Вопрос №3 ............................................................................................ 8
Вопрос №4 ............................................................................................ 8
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ ......................................................................... 10
Задание №1 ......................................................................................... 10
Задание №2 ......................................................................................... 11
Задание №3 ......................................................................................... 11
Задание №4 ......................................................................................... 17
Задание №5 ......................................................................................... 35
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ........................................................................... 45
ПРИЛОЖЕНИЕ А ....................................................................................... 47
ПРИЛОЖЕНИЕ Б ........................................................................................ 48
ПРИЛОЖЕНИЕ В ....................................................................................... 49
ПРИЛОЖЕНИЕ Г ........................................................................................ 50
ПРИЛОЖЕНИЕ Д ....................................................................................... 66
ПРИЛОЖЕНИЕ Е ........................................................................................ 82
3
ВВЕДЕНИЕ
Научная информация является одним из национальных ресурсов,
которые определяют, в конечном итоге, социально-экономическое
развитие страны. Эффективное использование научной информации задача не только специальных информационных органов, но и всех тех,
кто непосредственно занят в научной или производственной сфере.
Поэтому, в какой бы области знаний не работал сейчас ученый или
специалист, для него очень важно уметь грамотно обрабатывать
информацию искать, отбирать, анализировать и использовать ее.
В современных условиях, когда объем необходимых для человека
знаний резко и быстро возрастает, уже невозможно делать главную
ставку на усвоение определенной суммы, фактов. Важно прививать
умение самостоятельно пополнять свои знания, ориентироваться в
стремительном потоке научной и политической информации.
При таких условиях важное значение приобретает подготовка
высококвалифицированных специалистов, которые могли бы не только
квалифицированно решать вопросы выбора информационной системы,
но и организовать процессы управления с помощью информационной
системы. Все это обусловливает актуальность изучения дисциплины
«Основы бизнес-информатики».
Цель изучения дисциплины является приобретение студентами
знаний о процессах преобразования, передачи и использования
информации, раскрытие значения информационных процессов в
формировании современной системно-информационной картины мира,
раскрытие роли информационных технологий и развития современного
общества, выработка практических навыков сознательного и
рационального использования компьютеров.
В результате выполнения контрольной работы студент должен
научиться:
создавать и редактировать текстовые документы с помощью
текстового процессора Microsoft Word (Open Office Writer)
работать с электронными таблицами с помощью редактора
электронных таблиц Microsoft Excel (Open Office Calc)
составлять краткосрочные и долгосрочные перспективы с
использованием методов прогнозирования;
вырабатывать и принимать эффективные инвестиционные
решения;
принимать решения для повышения эффективности управления,
а так же для достижения максимальных успехов в бизнесе.
4
ТРЕБОВАНИЯ К КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЕ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
«ОСНОВЫ БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ»
Контрольная работа должна быть сверстана в текстовом редакторе
Microsoft Word и представлять собой единый документ, включающий в
себя обязательные разделы:
Титульный лист
Содержание
1. Теоретическая часть
Вопрос 1
Вопрос 2
Вопрос 3
Вопрос 4
2. Практическая часть
Задание 1
Задание 2
Задание 3
Задание 4
Задание 5
Список использованных источников
Задание должно быть выполнено с помощью приложения Microsoft
Excel и экспортировано в текстовый редактор Microsoft Word.
В электронном виде документ должен иметь гиперссылки с каждого
пункта содержания на указанный раздел работы.
Параметры страницы (формат А4): верхнее поле – 10, нижнее – 10,
левое – 30, правое – 10. Ориентация всего документа – книжная, при
необходимости – альбомная. Абзацный отступ – 15.
Шрифт Times New Roman, кегль 14, цвет – авто, интервал –
обычный, выравнивание по ширине, межстрочный интервал – 1,5.
Текст должен включать автоматический перенос. Ширина зоны
переноса слов 0,25.
Выравнивание нумерации страниц справа внизу страницы. Номер на
первой странице не ставить. В верхней части страницы поместить
колонтитул с Ф.И.О. студента, выполнившего работу, и индексом его
группы.
Титульный лист оформить по образцу Приложения А.
Выбор варианта осуществляется по номеру списка в журнале
академической группы.
5
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
Каждый теоретический вопрос следует оформить соответствующим
одноименным стилем. Необходимо сформировать четыре стиля со
следующими именами:
Первый – шрифт Times New Roman, кегль 14, цвет – авто,
интервал – обычный, выравнивание по ширине,
межстрочный интервал – 1,5 , отступ слева – 1,5.
Второй – шрифт Arial, кегль 13, цвет шрифта – красный,
интервал – разряженный, выравнивание – по правому краю,
межстрочный интервал – множитель 0,9, отступ справа –
0,5.
Третий – шрифт Courier New, кегль 12, цвет – авто, интервал
– уплотненный, выравнивание – по центру, межстрочный
интервал – 1.
Четвертый – шрифт Microsoft Sans Serif, кегль 11,
выравнивание по правому краю, межстрочный интервал –
1,15.
Все заголовки должны быть набраны шрифтом Times New Roman,
кегль 16, начертание полужирный курсив.
Дополнительные требования к оформлению теоретических
вопросов:
Первый и второй вопросы – первую букву необходимо
оформить как буквицу;
Третий и четвертый вопросы – разбить на две колонки
одинаковой ширины;
При изложении материала по вопросам в случае оформления
рисунков, необходимо чередую вставлять их с обтеканием и без
обтекания.
Вопрос №1
Вариант вопроса выбирается в соответствии с номером по списку.
1) Понятие об информации. Процесс передачи и приёма
информации.
2) Сообщения и символы. Канал связи.
3) Энтропия и количество информации. Единицы количества
информации.
4) Скорость передачи информации.
5) Теорема Шеннона. Пропускная способность канала связи.
6) Кодирование информации.
6
7) Экономичность и избыточность кодирования.
8) Оптимальный код. Сжатие информации.
9) Способы представления информации в ЭВМ.
10) Понятие об алгоритме и языке программирования.
11) Персональный компьютер. Назначение, основные блоки, область
применения.
12)
Производительность
ПК.
Способы
увеличения
производительности.
13) Понятие об аппаратном и программном обеспечении.
Совместимость аппаратного и программного обеспечения.
14) Системный блок PC. Типы корпусов, назначение, основные
компоненты системного блока, органы управления и индикации.
15) Виды памяти ЭВМ: краткая характеристика.
16) Устройства внешней памяти: типы и краткая характеристика.
Вопрос №2
Дать характеристику указанному программному продукту по
следующему плану:
назначение;
область применения;
достоинства и недостатки;
особенности (в сравнении с аналогичными продуктами) (в виде
таблицы);
требования к аппаратному и программному обеспечению;
производитель и условия распространения ПО (коммерческое,
свободное, условно бесплатное).
1) Операционная система Mac OS (любой версии).
2) Microsoft Windows Vista.
3) Microsoft Windows XP.
4) Операционная система Linux любой версии (или любая другая
Unix-подобная система).
5) Microsoft Office (в целом о семействе программ).
6) Microsoft Word.
7) Microsoft Excel.
8) Microsoft Access.
9) Microsoft PowerPoint.
10) Microsoft OneNote.
11) ABBY FineReader.
12) Microsoft Internet Explorer.
7
13) Браузер (выбрать одного из них): Netscape Navigator, Mozilla,
Opera или любой другой альтернативный браузер для Microsoft
Windows.
14) Почтовый клиент (выбрать одного из них): MS Outlook Express,
Microsoft Mail, Netscape Mail, The Bat или любая другая для Microsoft
Windows.
15) Любой графический редактор.
16) Любая антивирусная программа.
Вопрос №3
1. Табличные процессоры. Классификация.
2. Табличный процессор Excel. Назначение.
3. Основные приемы работы в Excel: ведение рабочей книги.
4. Структура документа, скрытие данных.
5. Формулы в Excel, использование функций
6. Арифметические и тригонометрические функции.
7. Функции ссылки и автоподстановки.
8. Функции работы с датой и временем
9. Логические функции.
10. Объединение и связывание электронных таблиц.
11. Консолидация данных в электронной таблице.
12. Сортировка данных, фильтрация списков: автофильтр.
13. Сложная фильтрация: расширенный фильтр
14. Сводные таблицы.
15. Анализ и распределение данных: проверка вводимого значения.
16. Подбор параметра.
17. Таблицы подстановки данных.
18. Графические возможности Excel. Мастер диаграмм.
Вопрос №4
1. Характерные
свойства
электронной
коммерции,
ее
составляющие.
2. Взаимосвязь развития электронной коммерции с развитием сети
Интернет.
3. Информационные системы для автоматизации работы в
социальных сетях и блогах.
4. Социальные сети в предпринимательстве и бизнесе.
5. Социальные сети в маркетинге.
6. Определение и характеристики интернет-маркетинга.
7. Основные клиенты интернет-маркетинга. Преимущества
интернет-маркетинга для различных групп пользователей.
8
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
Маркетинговые сервисы компании Яндекс.
Сервисы компании Google для бизнеса и рекламы.
Продвижение сайта интернет-магазина.
Определение электронного платежа и электронной платежной
системы.
Электронные платежные инструменты.
Отечественные электронные платежные системы и их краткая
характеристика (Россия, Украина).
Определение
мобильной
коммерции,
ее
основные
составляющие.
Платежные системы для осуществления платежей в сети
Интернет.
Облачные технологии в торговле.
Электронная подпись.
Криптографическая защита данных.
Основные меры информационной безопасности
9
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
Задание №1
Практическое задание из этой части должно включать в себя
следующие обязательные разделы:
табличные формы Приложение В, в соответствии с номером
варианта задания;
две диаграммы (гистограмма, круговая) на основании
созданных табличных форм;
график табличной функции;
график тригонометрической функции (Приложение Б);
поверхность от функции двух переменных.
При выводе численных значений не более двух знаков после
запятой.
При построении диаграмм, графиков и поверхностей обязательными
элементами должны быть – заголовки диаграммы (кегль – 16) названия
осей (кегль – 12, начертание обычное. Ориентация – горизонтально).
Метки делений для осей всегда должны располагаться внизу (для оси
абсцисс) и рядом с осью (для оси ординат).
Дополнительные требования к построению.
Диаграммы – использовать объемные виды (гистограмма, круговая);
в поле диаграммы должны отображаться подписи данных и легенда;
область построения должна быть прозрачной.
График табличной функции – использовать данные из любой
таблицы; тип диаграммы – точечная; вывод графика функции
осуществить с помощью линий тренда; в области построения должны
отображаться уравнение диаграммы и величина достоверности
R 2 (необходимый тип функции подбирается исходя из
2
максимального значения R ). В формате области построения
аппроксимации
использовать градиентную заливку.
График тригонометрической функции – использовать формулу в
соответствии с номером варианта (Приложение Б); количество
дискретных значений аргумента – не менее 20; тип диаграммы – график;
применить сглаживание кривой; в формате области построения
использовать текстурную заливку.
Поверхность – использовать формулу в соответствии с номером
варианта (Приложение В); количество дискретных значений аргумента
10
– не менее 20; используя возможности изменения расположения в
пространстве
поверхности
добиться
наиболее
адекватного
представления заданной функции; область построения должна быть
прозрачной.
Результат работы представить в общем документе контрольной
работы в виде скриншотов, а также в файле Microsoft Excel.
Задание №2
На основании представленных табличных форм (Приложение Г) и в
соответствии с номером варианта сформировать таблицу. Параметры
ячеек установить, ориентируясь на размеры и внешний вид таблицы.
Далее, в соответствии с дополнительными условиями табличной
формы, сформировать вторую и, соответственно, сводную таблицу.
Результат работы представить в общем документе контрольной
работы в виде скриншотов, а также в файле Microsoft Excel.
Задание №3
Данные для выполнения практического задания представлены в
Приложение Д, электронный вариант исходных данных размещен в
СДО кафедры экономической кибернетики и прикладной статистики по
адресу https://ecps.gnomio.com/
В соответствия со своим вариантом необходимо выполнить пять
пунктов, которые сформулированы в каждом электронном документе.
Результат работы представить в общем документе контрольной
работы в виде скриншотов, а также в файле Microsoft Excel.
Вариант 1
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для полей "сорт" и "форма реализации" .
3. Выделить синей рамкой и синим шрифтом ячейки, в которых
значение количества продаж превышает 1000 единиц.
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос:
Какова доля выручки от реализации товаров каждого сорта?
Результат отсортировать в соответствии с понижением сортности и
показать на круговой диаграмме.
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по оптовой
продаже товаров высшего сорта с 5.01 по 10.01
11
Вариант 2
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для полей "сорт" и "форма реализации" .
3. Выделить красной рамкой и синим шрифтом ячейки, в которых
значение количества продаж не превышает 500 единиц.
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос:
Какова доля выручки от реализации товаров каждого поставщика?
Результат отсортировать в соответствии с понижением сортности и
показать на круговой диаграмме.
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по оптовой
продаже молока высшего сорта с 5.01 по 10.01
Вариант 3
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для полей "сорт" и "Поставщик" .
3. Выделить синей рамкой ячейки, в которых значение количества
продаж находится в интервале от 500 до 1000 единиц.
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос:
Каковы доля выручки от продаж товаров каждого поставщика?
Показать результат на диаграмме.
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по продаже
товаров поставщика "Экзотика" оптом и мелким оптом за вторую
половину января
Вариант 4
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для полей "наименование товаров" и "клиент" .
3. Выделить красным цветом ячейки столбца "Всего", значения
которых превышают 1000, а равных - желтым цветом и красной
рамкой.
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос:
Какова доля выручки от реализации товаров каждого наименования?
Результат отсортировать и показать на круговой диаграмме.
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по оптовой
продаже товаров "носки муж." и "носки дет." с 5.12 по 10.12
12
Вариант 5
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для поля "наименование товаров" и ограничить
ввод в поле "дата покупки" текущей датой .
3.Выделить красным цветом ячейки столбца "Скидка за опт",
соответствующим 1%ным скидкам, а желтым цветом - 5%.
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос:
Каковы доля выручки от продаж товаров каждому клиенту?
Показать результат на диаграмме.
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по оптовым
продажам носков фирме Ольга со 2.12 по 12.01.
Вариант 6
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для полей "сорт" и "форма реализации" .
3. Выделить синей рамкой и синим шрифтом ячейки, в которых
значение количества продаж превышает 1000 единиц.
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос:
Каковы доля выручки от продаж товаров каждого поставщика?
Показать результат на диаграмме.
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по продаже
товаров поставщика "Экзотика" оптом и мелким оптом за вторую
половину января
Вариант 7
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для поля "наименование товаров" и ограничить
ввод в поле "дата покупки" текущей датой .
3.Выделить красным цветом ячейки столбца "Скидка за опт",
соответствующим 1%ным скидкам, а желтым цветом - 5%.
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос:
Каковы доля выручки от продаж товаров каждому клиенту?
Показать результат на диаграмме.
13
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по оптовым
продажам носков фирме Ольга со 2.12 по 12.01.
Вариант 8
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для полей "наименование товаров" и "клиент" .
3. Выделить красным цветом ячейки столбца "Всего", значения
которых превышают 20 000, а равных - желтым цветом и красной
рамкой.
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос:
Какова доля выручки от реализации товаров каждого наименования?
Результат отсортировать и показать на круговой диаграмме.
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по оптовой
продаже товаров "носки муж." и "носки дет." с 5.12 по 10.12
Вариант 9
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для полей "сорт" и "товар" .
3. Выделить синей рамкой и синим шрифтом ячейки, в которых
выручка не превышает 1000 руб
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос:
Какова доля выручки от реализации товаров каждого поставщика?
Результат отсортировать в соответствии с понижением сортности и
показать на круговой диаграмме.
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по оптовой
продаже молока высшего сорта с 1.01 по 5.01
Вариант 10
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для полей "сорт" и "форма реализации" .
3. Выделить синей рамкой и синим шрифтом ячейки, в которых
значение количества продаж превышает 1000 единиц.
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос::
Каковы доля выручки от продаж товаров каждого поставщика?
Показать результат на диаграмме.
14
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по продаже
товаров поставщика "Экзотика" оптом и мелким оптом за вторую
половину января
Вариант 11
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для полей "сорт" и "форма реализации" .
3. Выделить синей рамкой и синим шрифтом ячейки, в которых
значение количества продаж превышает 1000 единиц.
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос:
Какова доля выручки от реализации товаров каждого сорта?
Результат отсортировать в соответствии с понижением сортности и
показать на круговой диаграмме.
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по оптовой
продаже товаров высшего сорта с 5.01 по 10.01
Вариант 12
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для полей "сорт" и "форма реализации" .
3. Выделить красной рамкой и синим шрифтом ячейки, в которых
значение количества продаж не превышает 500 единиц.
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос:
Какова доля выручки от реализации товаров каждого поставщика?
Результат отсортировать в соответствии с понижением сортности и
показать на круговой диаграмме.
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по оптовой
продаже молока высшего сорта с 5.01 по 10.01
Вариант 13
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для полей "сорт" и "Поставщик" .
3. Выделить синей рамкой ячейки, в которых значение количества
продаж находится в интервале от 500 до 1000 единиц.
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос::
15
Каковы доля выручки от продаж товаров каждого поставщика?
Показать результат на диаграмме.
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по продаже
товаров поставщика "Экзотика" оптом и мелким оптом за вторую
половину января
Вариант 14
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для полей "наименование товаров" и "клиент".
3. Выделить красным цветом ячейки столбца "Всего", значения
которых превышают 1000, а равных - желтым цветом и красной
рамкой.
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос:
Какова доля выручки от реализации товаров каждого наименования?
Результат отсортировать и показать на круговой диаграмме.
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по оптовой
продаже товаров "носки муж." и "носки дет." с 5.12 по 10.12
Вариант 15
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для поля "наименование толваров" и ограничить
ввод в поле "дата покупки" текущей датой .
3.Выделить красным цветом ячейки столбца "Скидка за опт",
соответствующим 1%ным скидкам, а желтым цветом - 5%.
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос::
Каковы доля выручки от продаж товаров каждому клиенту?
Показать результат на диаграмме.
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по оптовым
продажам носков фирме Ольга со 2.12 по 12.01.
Вариант 16
1. Выполнить необходимые расчеты.
2. Организовать контроль данных при вводе, ограничив при этом
допустимые значения для полей "сорт" и "товар" .
3. Выделить синей рамкой и синим шрифтом ячейки, в которых
выручка не превышает 1000 руб
16
4. Проанализировать данные таблицы и дать ответ на следующий
вопрос:
Какова доля выручки от реализации товаров каждого поставщика?
Результат отсортировать в соответствии с понижением сортности и
показать на круговой диаграмме.
5. Сделать на отдельном листе выборку информации по оптовой
продаже молока высшего сорта с 1.01 по 5.01
Задание №4
В Приложении Е приведен фрагмент таблицы из книги Макконнел
К., Брю С. Экономикс: Принципы, проблемы и политика. Т.2.- М.:
Республика, 1992. — 400 Таблица содержит данные по 29 экономическим
показателям за 10 лет. Выполните следующее:
1. Выберите один показатель для упражнения в соответствии с
вашим вариантом.
2. Используя табличный процессор, попытайтесь найти истинную
форму тренда показателя (а) за 6 лет, (б) за 9 лет. Какой из трендов
недоступен в случае (а) и почему?
3. Оцените качества всех трендов, построенных в ходе поиска.
4. Сделайте прогноз: (а) на 7-й, (б) на 10-й год по найденному
истинному тренду.
5. Сделайте точечный прогноз на один год вперед по простой
статистической функции FORECAST (ПРЕДСКАЗ).
6. Сравните результаты учебных прогнозов по тренду и по
FORECAST (ПРЕДСКАЗ) между собой, а также с известными
фактическими данными.
8. Определите степень отклонения вашего прогноза от
фактического значения (в процентах).
9. Сделайте выводы о прогнозе с формальной точки зрения и с
точки зрения здравого смысла.
10. Оформите все ваши поисковые расчеты, аргументы и выводы.
11. Если желаете удвоить количество ваших оценочных
рейтинговых баллов, то подберите актуальные современные данные (с
обязательными ссылками на источник). Обработайте ваши данные с
помощью изученной технологии. Оформите результаты, дайте
заключительную справку о возможном прогнозе выбранного вами
показателя на конкретный период.
Методические рекомендации и пример решения
В современной экономике, в бизнесе без прогноза не обойтись.
Любое серьезное решение, в особенности связанное с вложением денег,
17
требует прогноза, предвидения развития экономической ситуации.
Для того, чтобы предвидеть будущее, надо хорошо знать прошлое и
присущие ему закономерности.
Динамические процессы, происходящие в экономических системах,
чаще всего проявляются в виде ряда последовательно расположенных в
хронологическом порядке значений того или иного показателя, который
в своих изменениях отражает ход развития изучаемого явления в
экономике.
Если в течение достаточно продолжительного времени регулярно
фиксировать курсы валют, акций, цены на товары и т.д., то такие
данные образуют временные ряды. Временными рядами являются также
данные о выпуске или потреблении различных товаров и услуг по
месяцам, кварталам, годам. В производстве временные ряды возникают
при измерении количества изделий, выпускаемых подразделениями
предприятия за час, смену, декаду, при оценках количества брака за те
же периоды, при наблюдении за изменениями запасов на складах.
В экономике и бизнесе данные типы временных рядов появляются
очень часто. Во временном ряде содержится информация об
особенностях
и
закономерностях
протекания
процесса,
а
статистический анализ позволяет выявить и использовать их для оценки
характеристик процесса в будущем, т.е. для прогнозирования.
Временной ряд - набор чисел, привязанный к последовательным,
обычно равноотстоящим моментам времени. Числа, составляющие ряд
и получающиеся как результат наблюдения за ходом некоторого
процесса, называются элементами, а промежуток времени между
наблюдениями - шагом квантования по времени (или короче - шагом по
времени). Элементы ряда нумеруют в соответствии с номером момента
времени, к которому этот элемент относится (т.е. обозначают их как Y1,
Y2, … Yn).
Формально задача прогнозирования сводится к получению оценок
значений ряда на некотором периоде будущего, т.е. к получению
значения Y(t), t= N + 1, N+2, ... . При использовании методов
экстраполяции
исходят
из
предположения
о
сохранении
закономерностей прошлого развития на период прогнозирования. Во
многих случаях (но не всегда!) при разработке оперативного (до года) и
краткосрочного (до 2 лет) прогноза эти предположения являются
справедливыми.
Прогноз рассчитывается в два этапа. На первом - формальном выявляют при помощи статистических методов закономерности
прошлого развития и переносят их (экстраполируют) на некоторый
период будущего. На втором - производится корректировка
18
полученного прогноза с учетом результатов содержательного анализа
текущего состояния.
Трендом называется выражение тенденции в форме достаточно
простого
и
удобного
уравнения,
наилучшим
образом
аппроксимирующего
(приближающего)
истинную
тенденцию
динамического ряда. Тренд можно рассматривать в качестве
обобщенного выражения действий комплекса факторов, т. е. их
равнодействующей.
По форме тренды могут быть линейными, параболическими,
экспоненциальными,
логарифмическими,
степенными,
гиперболическими, полиномиальными, логистическими и другими.
Статистические методы исследования исходят из предположения о
возможности представления уровней временного ряда в виде суммы
нескольких компонент, отражающих закономерность и случайность
развития, в частности, в виде суммы четырех компонент:
Y(t)=f(t)+S(t)+U(t)+E(t)
где f(t)- тренд (долгосрочная тенденция) развития;
S(t) - сезонная компонента;
U(t) - циклическая компонента;
E(t) - остаточная компонента.
Сезонная компонента характеризует устойчивые внутригодичные
колебания уровней, которые носят периодический или близкий к нему
характер. Она проявляется в некоторых показателях, представленных
квартальными или месячными данными.
В тех случаях, когда период колебаний составляет несколько лет,
говорят, что во временном ряде присутствует циклическая компонента.
Основная цель статистического анализа временных рядов - изучение
соотношения между закономерностью и случайностью в формировании
значений уровней ряда, оценка количественной меры их влияния.
Закономерности, объясняющие динамику показателя в прошлом,
используются для прогнозирования его значений в будущем, а учет
случайности позволяет определить вероятность отклонения от
закономерного развития и его возможную величину.
Инструментальные средства Excel для работы с трендами
В работе с рядами динамики используется достаточно широкий круг
средств электронной таблицы. Для облегчения изучения эти средства
можно разделить по роли в технологическом процессе на
вспомогательные, промежуточные и основные.
1. Вспомогательные инструменты ускоряют построение числовых
рядов периодов времени. Однако пользователь может решить задачу и
19
незадействуя эти средства. Сюда входят опции Edit, Fill, Series (Правка,
Заполнить, Прогрессия) и диалоговое окно Series, а также недиалоговая
организация "растягивания" двухклеточного ряда до необходимого
диапазона. Версия Excel 97 еще более эффективна, поскольку позволяет
растягивать в ряд даже одноклеточное значение, имеющее формат даты.
2. Промежуточные инструменты Excel-технологии задействуются
обязательно и строят XY-графики зависимости показателя от времени.
XY-график - это самостоятельный информационный продукт и в то же
время (с точки зрения аналитика трендов) полуфабрикат, необходимый
для доступа к инструментам моделирования трендов. В Excel
инструментарий расчета и моделирования трендов до получения таких
графиков заблокирован.
3. Основные Excel-инструменты для работы с динамическими
рядами охватывают две группы:
a) средства построения графического и математического выражения
тренда, куда относятся опция Insert Trendline (Добавить линию тренда)
и три ее диалоговых окна:
окно Туре (Тип) - выбор формы тренда;
окно Trendline Formatting (Формат линии тренда);
окно Options (Параметры) - добавление на график метки тренда (с
математическим видом уравнения и коэффициентом детерминации), а
также задание количества периодов для графического прогноза по
тренду (вперед или назад);
b) средства получения прогноза в числовом виде и его оценки:
функция ЛИНЕЙН возвращает данные регрессионного анализа,
включая наклон и смещение графика относительно оси Y;
для расчета прогноза в одной точке на основе линейного тренда
предназначена функция FORECAST (ПРЕДСКАЗ) из группы
статистических функций;
для одновременного сглаживания исходных уровней и расчета
прогноза в нескольких точках по разным трендам автор предлагает
использовать однофакторную what-if модель и ее опцию Data, Table для
расчета доверительного интервала прогноза используется инструмент из
группы средств анализа данных Descriptive statistics (Описательные
статистики), если рассматривается генеральная совокупность; в других
случаях применяется серия стандартных статистических функций;
STDEV (СТАНДОТКЛОН) и STDEVP (СТАНДОТКЛОНП) соответственно стандартное отклонение по выборке и по генеральной
совокупности;
COUNT (СЧЕТ) - количество чисел (наблюдений) или размер
совокупности;
20
CONFIDENCE (ДОВЕРИТ) - доверительный интервал.
Вспомогательные инструменты
Любые исходные данные могут быть введены в необходимые клетки
вручную. Если в серии вводимых чисел есть закономерность, то
удобнее вводить их с помощью вспомогательного инструмента,
ускоряющего работу, заполнителя.
Опция Fill (Заполнить) в меню Edit (Правка) постоянно готова к
работе. Она открывает диалоговое окно, предоставляющее большой
выбор возможностей для заполнения серий данных по столбцам или по
строкам.
С помощью такого заполнителя легко создавать ряды периодов. Но
после автоматического создания ряда необходимо проследить за тем,
чтобы периоды, за которые не было наблюденных исходных данных,
были удалены из ряда. Например, если бы в ряду лет с 1988 по 1998 не
было данных за 1991 год, то число 1991 следовало бы удалить. Затем
рядом с периодами вводятся вручную или копируются из других клеток
соответствующие значения (уровни) показателей, например, данные о
размерах налогов.
Когда исходный динамический ряд из двух элементов данных
(периода и изучаемого показателя) создан, можно формировать график
и встраивать в него линию тренда.
Промежуточные инструменты
Исходным пунктом моделирования трендов в Excel является
построение диаграммы.
Для построения диаграммы следует определить блок исходного
динамического ряда, т. е. диапазон клеток. Важно, чтобы в блок вошла и
специальная строка меток данных. Далее необходимо щелкнуть левой
кнопкой мыши по пиктограмме Мастер диаграмм и выбрать Точечная
диаграмма (т. е. тип XY) в стандартном списке типов (слева). В правой
части окна выберем вид (подтип) точечной диаграммы. Если в левом
нижнем углу диалогового окна Мастер диаграмм нажать и удерживать
кнопку "Просмотр результата", то справа вместо галереи видов вы
увидите теперь образец будущей диаграммы. Щелчок по кнопке Далее
активизирует второй шаг Мастера, где предоставляется возможность
уточнить или задать исходный диапазон (если он не был задан еще до
щелчка по пиктограмме Мастера диаграмм). Здесь же уточняется, как
следует воспринимать данные (по столбцам или по строкам). После
этого щелчком по кнопке Далее активизируется третий шаг Мастера
диаграмм. На третьем шаге Мастера диаграмм устанавливаются все
21
специальные параметры диаграммы (заголовки, оси, линии сетки,
легенда, подписи данных). Для того, чтобы освободить больше места
для основной части диаграммы, можно переместить легенду из правой
части вниз. Щелкнем по вкладке Легенда и в ее контуре Размещение
активизируем переключатель Внизу. Щелкнем по кнопке Далее и
активизируем четвертый шаг Мастера диаграмм. На четвертом шаге
Мастера диаграмм определяется, где разместить диаграмму: на
отдельном или на имеющемся листе электронной таблицы. Диаграмма
по умолчанию размещается на имеющемся листе, если мы щелкнем по
кнопке Готово.
Для правильности последующих вычислений в Excel необходимо,
чтобы значения периодов были представлены их номерами, начиная с
единицы, с учетом расстояния между соседними периодами.
В Excel придется сделать это вручную, иначе в случаях степенной,
экспоненциальной и ряда других регрессий мы получим необъяснимые
результаты.
После того как график данных построен, в него можно встраивать
различные тренды, а затем выбирать наилучший.
При построении графика следует освободить как можно больше
пространства на графике для последующего размещения меток трендов,
поскольку именно метки трендов предоставят нам математический вид
тренда и коэффициент детерминации. С этой целью можно даже
отказаться от тематического заголовка диаграммы или предельно его
сжать за счет редактирования и размера шрифта.
Форматируя линии показателей, нельзя увлекаться жирными
линиями, поскольку на них будут накладываться линии трендов.
Расхождения будут видны более четко при тонких линиях, к тому же
выбирать пересекающиеся линии можно будет значительно легче. Однако,
если на одном графике необходимо разместить несколько показателей,
лучше применить различные типы штриховых, штрих-пунктирных тонких
(и, в крайнем случае, толстых линий).
Для свободного размещения на графике текстовых меток тренда,
содержащих вид уравнения и коэффициент детерминации R2, предварительно
заносят график исходных данных в буфер для копирования и создают столько
копий этого графика, сколько форм трендов предполагается исследовать.
Копии графика можно сделать или все на одном листе, или каждую копию
помещать в начало нового листа. Второй вариант позволяет отразить тип
тренда в имени листа (например: лин., лог., эксп., степ., полин_2, полин_6 и
т.п.), обеспечив легкий доступ к необходимому графику и тренду. Однако,
если будет необходимо печатать несколько графиков (или даже все) на одном
листе бумаги, наиболее предпочтительным будет первый вариант.
22
Основные инструменты
Чтобы построить тренд одного типа, необходимо выполнить такие
действия:
1. троить XY-диаграмму исходного динамического ряда.
2. Создать копию диаграммы исходного ряда (не обязательно).
3. Выделить щелчком левой кнопки мыши (ЛКМ) линию показателя,
для
которого
следует
построить
тренд
(линия
должна
промаркироваться).
4. Щелкнуть правой кнопкой мыши (ПКМ) по маркированной линии
для открытия контекстно-зависимого меню.
5. Выбрать опцию Добавить линию тренда (Insert Trendline).
6. В открывшемся диалоговом окне типов тренда выбрать один тип.
7. В том же окне выбрать вкладку Параметры.
8. В открывшемся диалоговом окне параметров тренда установить
флажок Показывать уравнение на диаграмме и флажок Поместить
на диаграмму величину достоверности аппроксимации R2.
9. (По желанию) установить необходимое число периодов для
изображения возможного прогноза вперед или назад.
10. (По желанию) ввести название моделируемого тренда, которое
будет помещено в метку диаграммы. Названия даются и по умолчанию,
но без указания степени полиномиального тренда. Поэтому в случае
моделирования
нескольких
полиномиальных
трендов
стоит
воспользоваться этой возможностью.
11. Если не нужен свободный член уравнения, следует
активизировать флажок Пересечение кривой с осью Y в точке 0.
12. Активизировать кнопку ОК.
13. Для получения каждого нового тренда повторить технологию от
п. 2 до п. 12.
Окно Линия тренда (Trendline) предоставляет возможность
моделировать тренд, используя пять основных типов регрессии:
Linear – линейную;
Logaritmic – логарифмическую;
Polinomial - полиномиальную (степени от двух до шести
задаются в прокурчиваемом списке Степень (Order);
Power – степенную;
Exponential – экспоненциальную.
Для этих видов регрессии установкой соответствующих флажков
пользователь может заказать вывод метки тренда, куда автоматически
помещается вид уравнения (Equation) и значение коэффициента
детерминации (R2). Последний показывает, какая доля вариации
наблюденного признака (Y) объяснена за счет фактора времени (X) при
23
данной форме тренда. При иных формах тренда доля объясненной
вариации может изменяться.
С учетом пяти форм полиномиальных уравнений тренда можно
получить девять форм уравнений регрессии.
Отдельно следует отметить инструмент построения скользящей
средней (Moving Average). Метод скользящей средней является самым
простым методом механического сглаживания. Временной ряд тогда
правильно отражает объективный процесс развития экономического
явления, когда уровни этого ряда состоят из однородных, сопоставимых
величин. По правилам статистики скользящую среднюю обычно
применяют до расчета регрессии при большой размерности ряда
предварительно для сглаживания резких колебаний с целью
уменьшения ошибки из-за разброса данных, и только затем по
сглаженной линии строят тренды. Пользователь сам устанавливает
число точек усредняемых периодов в прокручиваемом списке Точки
(Period). Метка тренда (вид уравнения и R2) для скользящей средней не
существует. Метод скользящей средней может использоваться в
комбинации с другими методами. Это особенно выгодно тогда, когда на
полной исходной совокупности нельзя построить тренд единого типа,
но отдельные участки ряда хорошо аппроксимируются разными типами
уравнений. В экономике и социологии такие ситуации возникают, когда
в какие-то периоды времени значительно изменяются условия
протекания процесса, отображаемого показателем.
В Excel математический вид уравнения тренда и R 2 полностью
выводятся в метку тренда на диаграмме. Для получения же числового
вида сглаженного исходного ряда необходима дополнительная
процедура:
1. Ввести или скопировать формулу тренда из диаграммы в первую
клетку свободного столбца таблицы (формула должна быть
представлена по правилам Excel, начиная со знака равенства, а не с Y);
2. Вместо X (в качестве X) дать ссылку на соответствующую клетку
столбца периодов;
3. Скопировать формулу на остальные клетки столбца сглаженных
значений.
Пример решения
По имеющимся данным об уровне показателя за 1982-1992 годы
выявить тренд и на его основе выполнить прогноз возможных уровней
показателя на два года вперед (таблица 4.1).
24
Таблица 4.1
Исходные данные
Годы
№ года
Уровни показателя
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
149
145
168
146
177
176
190
186
176
211
170
Решение задачи
Расположим данные на листе Excel как показано в таблице 4.2.
Значения периодов представим их номерами, начиная с единицы, с
учетом расстояния между соседними периодами.
Таблица 4.2
Исходные данные в среде Excel
1
2
3
4
5
6
7
8
9
12
11
12
A
Годы
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
B
№ года
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
C
Уровни показателя
149
145
168
146
177
176
190
186
176
211
170
Если мы будем рассматривать имеющиеся данные в качестве
генеральной совокупности, то доверительный интервал для среднего
25
уровня показателя может быть вычислен на основе инструмента
Описательная статистика (Descriptive Statistics) из пакета Анализ
данных.
Таблица 4.3
Результаты обработки исходных данных инструментом
Описательная статистика
Уровни показателя
Среднее
Стандартная ошибка
Медиана
Мода
Стандартное отклонение
Дисперсия выборки
Эксцесс
Асимметричность
Интервал
Минимум
Максимум
Сумма
Счет
Уровень надежности(95,0%)
172,1818
6,069024
176
176
20,12868
405,1636
-0,01911
0,24638
66
145
211
1894
11
13,52263
После получения описательных статистик формируется точечная
диаграмма XY, на копиях которой строится ряд трендов (обычным
порядком, как было описано выше). Дальнейший расчет для анализа и
прогнозирования осуществлен с помощью модели "что, если".
Выбранное и обоснованное исследователем прогнозное значение
среднего уровня показателя, пересчитывается с учетом доверительного
интервала. Так, например, если принят линейный прогноз на 1994 г. в
размере 192,14, то его нижняя и верхняя границы составят
соответственно:
от (192,14-13,5226)= 178,62 до (192,14+13,5226)=205,66.
26
y = 19,959ln(x) + 140,4
R² = 0,5459
250
200
150
y = 4,4182x + 145,67
R² = 0,53
100
50
0
1
Рис. 4.1. Моделирование тренда на диаграмме
4
7
Уровни
показателя
Получение прогноза в числовом виде
и его
оценки
Расширение возможностей в моделировании
трендов
Логарифмическая
(Уровнидостигается
показателя)
использованием функции ЛИНЕЙН.
(Уровниквадратов,
показателя) чтобы
Эта функция использует метод Линейная
наименьших
вычислить
прямую
линию,
которая
наилучшим
образом
аппроксимирует имеющиеся данные. Функция возвращает массив,
который описывает полученную прямую. Уравнение для прямой линии
имеет следующий вид:
y = m1x1 + m2x2 + ... + b или y = mx + b
Зависимое значение y является функцией независимого значения x.
Значения m - это коэффициенты, соответствующие каждой независимой
переменной x, а b - это постоянная. Заметим, что y, x и m могут быть
векторами. Функция ЛИНЕЙН возвращает массив {mn;mn-1;...;m1;b}.
ЛИНЕЙН может также возвращать дополнительную регрессионную
статистику. Синтаксис функции имеет следующий вид:
ЛИНЕЙН (известные_значения_y; известные_значения_x; конст;
статистика)
Известные_значения_y - это множество значений y, которые уже
известны для соотношения y = mx + b.
Известные_значения_x
- это необязательное множество значений
27
10
x, которые уже известны для соотношения y = mx + b.
Массив известные_значения_x может содержать одно или
несколько множеств переменных. Если используется только одна
переменная, то известные_значения_y и известные_значения_x могут
быть массивами любой формы
при условии, что они имеют
одинаковую размерность. Если используется более одной переменной,
то известные_значения_y должны быть вектором (то есть интервалом
высотой в одну строку или шириной в один столбец).
Конст - это логическое значение, которое указывает, требуется ли,
чтобы константа b была равна 0. Если конст имеет значение ИСТИНА
или опущено, то b вычисляется обычным образом. Если конст имеет
значение ЛОЖЬ, то b полагается равным 0, и значения m подбираются
так, чтобы выполнялось соотношение y = mx.
Статистика - это логическое значение, которое указывает, требуется
ли вернуть дополнительную статистику по регрессии. Если статистика
имеет значение ИСТИНА, то функция ЛИНЕЙН возвращает
дополнительную регрессионную статистику, так что возвращаемый
массив будет иметь вид:
{mn;mn-1;...;m1;b:
sen;sen-1;...;se1;seb:
r2;sey:
F;df:
ssreg;ssresid}.
Если статистика имеет значение ЛОЖЬ или опущена, то функция
ЛИНЕЙН возвращает только коэффициенты m и постоянную b.
При помощи функции ЛИНЕЙН можно вычислить значения
коэффициентов как в случае линейной (y = mx + b), так и для ряда
нелинейных зависимостей. Вычисление коэффициентов для некоторых
нелинейных
зависимостей
достигается
с
использованием
преобразований, приведенных в таблице 4.5.
28
Таблица 4.4
Дополнительная регрессионная статистика
Величина
se1,se2,...,sen
seb
r2
Sey
F
df
ssreg
ssresid
Описание
Стандартные значения ошибок для коэффициентов m1,m2
,...,mn.
Стандартное значение ошибки для постоянной b (seb = #Н/Д,
если конст имеет значение ЛОЖЬ).
Коэффициент
детерминированности.
Сравниваются
фактические значения y и значения, получаемые из уравнения
прямой; по результатам сравнения вычисляется коэффициент
детерминированности, нормированный от 0 до 1. Если он равен
1, то имеет место полная корреляция с моделью, т.е. нет
различия между фактическим и оценочным значениями y. В
противоположном
случае,
если
коэффициент
детерминированности равен 0, то уравнение регрессии неудачно
для предсказания значений y.
Стандартная ошибка для оценки y.
F-статистика, или
F-наблюдаемое значение. F-статистика
используется для определения того, является ли наблюдаемая
взаимосвязь между зависимой и независимой переменными
случайной или нет.
Степени свободы. Степени свободы полезны для нахождения Fкритических значений в статистической таблице. Для
определения уровня надежности модели нужно сравнить
значения в таблице с F-статистикой, возвращаемой функцией
ЛИНЕЙН.
Регрессионая сумма квадратов.
Остаточная сумма квадратов.
Таблица 4.5
Тип
зависимости
Линейная
зависимость
Экспоненциальная
кривая
y=bx+a
Степенная кривая
y=axb
y=eaxb
Уравнение
y=aebx
y=eaebx
Гиперболическая
y=a+b/x
кривая I типа
Гиперболическая
y=1/(a+bx)
кривая II типа
Преобразование
Функция
ЛИНЕЙН(массив_y;массив_x;1;1)
ЛИНЕЙН(LN(массив_y);
массив_x;1;1)
y=ln y
a=ea
y=ln y
x=ln x
a=ea
ЛИНЕЙН
(LN(массив_y);
LN(массив_x);1;1)
ЛИНЕЙН
1/(массив_x);1;1)
ЛИНЕЙН
массив_x;1;1)
x=1/x
Y=1/y
29
(массив_y;
(1/(массив_y);
Простая
рациональная
y=x/(a+bx)
кривая
Логарифмическая
y=a+b*ln x
кривая
ЛИНЕЙН
1/(массив_x);1;1)
y=1/y
x=1/x
(1/(массив_y);
ЛИНЕЙН
(массив_y;
LN(массив_x);1;1)
ЛИНЕЙН
(LN(массив_y);
1/(массив_x); 1; 1)
ЛИНЕЙН
(1/(массив_y);
LN(массив_x); 1; 1)
x=ln x
y=ln y
x=1/x
Обратнологарифy=1/y
y=1/(a+b*lnx)
мическая кривая
x=ln x
S-образная кривая y=ea+b/t
Таким образом, появляется возможность увеличить до 9 число типов
зависимостей при моделировании трендов в Excel. Кроме того, функция
ЛИНЕЙН рассчитывает дополнительную статистику, использование
которой дает возможность делать выводы о качестве построенной
модели.
Для того, чтобы получить графическое изображение результатов
моделирования с использованием функции ЛИНЕЙН, необходимо в
ячейки столбца, находящегося рядом с фактическими данными, ввести
формулу для вычисления Y в соответствии с преобразованиями из
таблицы, а затем вычисленные и фактические значения отобразить на
диаграмме.
Функция ПРЕДСКАЗ вычисляет или предсказывает будущее
значение по существующим значениям. Предсказываемое значение - это
y-значение, соответствующее заданному x-значению. Известные
значения - это x- и y-значения, а новое значение предсказывается с
использованием линейной регрессии. Эту функцию можно использовать
для предсказания будущих продаж, потребностей в оборудовании или
тенденций потребления.
Синтаксис функции имеет следующий вид:
ПРЕДСКАЗ(x;известные_значения_y;известные_значения_x)
X - это точка данных, для которой предсказывается значение.
Известные_значения_y - это зависимый массив или интервал
данных.
Известные_значения_x - это независимый массив или интервал
данных.
Уравнение для ПРЕДСКАЗ имеет вид у=a+bx.
Для генерации одномерного статистического отчета, содержащего
информацию о центральной тенденции и изменчивости входных
данных, рекомендуется использовать Описательную статистику.
Описательная статистика - это инструмент из пакета Анализ
30
данных для создания статистической таблицы (отчета), содержащей
информацию о центральной тенденции и изменчивости входных
данных. В Excel 97 в диалоговом окне Описательная статистика для
параметра Уровень надежности необходимо установить флажок, если в
отчете вы желаете получить также и доверительный интервал. В поле
Уровень надежности введите требуемое значение или в подтверждение
щелкните по подсказке, данной в этом поле по умолчанию (95%). При
значении 95% вычисляется доверительный интервал со значимостью
0.05. Обратите внимание на то, что в отчете в русской версии Excel 97
некорректно переведен термин "доверительный интервал", который
фигурирует здесь под названием "уровень надежности", что вызывает
замешательство и недоверие при использовании этих результатов.
В результате работы данного инструмента будут вычислены:
среднее, стандартная ошибка (среднего), медиана, мода, стандартное
отклонение, дисперсия выборки, эксцесс, асимметричность, интервал,
минимум, максимум, сумма, счет, наибольшее (#), наименьшее (#),
уровень надежности.
Можно получить доверительный интервал, и с помощью
статистической функции ДОВЕРИТ (CONFIDENCE), которая
возвращает доверительный интервал для среднего генеральной
совокупности. Доверительный интервал - это интервал с обеих сторон
от среднего выборки.
Синтаксис функции:
ДОВЕРИТ(альфа;станд_откл;размер).
Альфа - это уровень значимости, используемый для вычисления
уровня надежности. Уровень надежности равняется 100*(1 - альфа)
процентам, т. е. альфа, равное 0,05, означает 95-процентный уровень
надежности.
Станд_откл - это стандартное отклонение генеральной совокупности
для интервала данных, предполагается известным (вычисляется с
помощью другой функции, см. далее).
Размер - это размер выборки.
Статистическая функция СТАНДОТКЛОНП (STDEVP) вычисляет
стандартное отклонение по генеральной совокупности. Стандартное
отклонение - это мера того, насколько широко разбросаны точки
данных относительно их среднего.
СТАНДОТКЛОНП предполагает, что аргументы образуют всю
генеральную совокупность. Если же данные являются только выборкой
из генеральной совокупности, то стандартное отклонение следует
вычислять с помощью функции СТАНДОТКЛОН (STDEV). Для
больших выборок СТАНДОТКЛОН и СТАНДОТКЛОНП возвращают
31
примерно равные значения.
Любой тренд - это упрощение реальности, вынужденное
"отрешение" от реально действовавших факторов, их отсечение.
Поэтому конечный результат формального моделирования всегда
должен оцениваться пользователем с точки зрения здравого смысла на
основе неформального комплекса знаний об условиях развития
процесса, о допустимых предельных значениях показателя и т. п.
На одном наборе исходных данных можно получить до 9 уравнений
трендов. Задача исследователя состоит в отборе наилучшего тренда, по
которому можно было бы построить надежный прогноз. Специалист,
имеющий опыт моделирования трендов, понимающий условия развития
процесса и общий тип сценария (оптимистический, реалистический,
пессимистический),
возможно,
не
станет
перебирать
все
альтернативные типы, хорошо зная традиционные зависимости,
характерные для конкретных экономических показателей (доходов,
прибыли, издержек, запасов и т. п.). В противном случае необходимо
исследовать максимум альтернатив для поиска уравнения с наивысшим
значением коэффициента детерминации, приближающимся к единице.
В Excel для оценки качества уравнения тренда (проверки истинности
тренда) автоматически выводится только коэффициент детерминации
(R2), что является недостатком программы. Обратите внимание на
парадокс: наивысшие значения R2 имеют полиномиальные тренды, а на
диаграмме прогнозы на два периода вперед по этим трендам выходят за
рамки здравого смысла.
Осторожные статистики-практики чаще применяют метод сверки
контрольной диаграммы теоретического (сглаженного по тренду) ряда
признака с суммой значений выходного ряда. Однако для подсчета этих
сумм сначала необходимо построить ряды теоретических значений
показателя по найденным уравнениям трендов.
Пример прогнозирования по трендам в аналитической форме
По имеющимся данным об уровне показателя за 1982-1992 годы
выявить тренд и на его основе выполнить прогноз возможных уровней
показателя на два года вперед (таблица 4.6).
Таблица 4.6
Исходные данные
Годы
1982
1983
1984
1985
№ года
1
2
3
4
32
Уровни Показателя
149
145
168
146
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
5
6
7
8
9
10
11
177
176
190
186
176
211
170
Выделим ячейки A16:B20 и зададим в них формулу следующего
вида:
= ЛИНЕЙН(C2:C12;B2:B12;1;1)
Ввод формулы необходимо осуществить одновременным нажатием
клавиш Ctrl+Shift+Enter.
Опираясь на полученные результаты, введем в ячейку D2 формулу:
=4,418*B2+145,67
Скопируем формулу в ячейки D3..D12 и получим, таким образом,
рассчитанные по данной модели значения показателя. Копирование
выполним перетаскиванием значения ячейки D2 на указанный интервал.
По аналогии исследуем другие виды зависимостей, отбирая те, для
которых коэффициент детерминации имеет наибольшее значение. Чем
выше значение коэффициента детерминации, тем точнее прогноз.
Пример выполненных вычислений на листе Excel приведен в таблице
4.7.
Таблица 4.7
Результаты вычислений
A
Годы
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
B
C
Уровни
№ года
показателя
1
149
2
145
3
168
4
146
5
177
6
176
7
190
8
186
9
176
10
211
11
170
D
Линейная
150,09
154,51
158,92
163,34
167,76
172,18
176,60
181,01
185,43
189,85
194,27
Линейная зависимость
E
Обратнологарифмическая
142,86
153,50
160,49
165,85
170,26
174,04
177,37
180,36
183,09
185,59
187,92
Вид модели
33
F
Степенная
141,17
153,22
160,73
166,29
170,73
174,44
177,65
180,47
183,00
185,29
187,39
=ЛИНЕЙН(C2:C12;B2:B12;1;1)
4,418182 145,6727
1,386952 9,406767
0,529968 14,54648
10,14762
9
2147,236
1904,4
Обратнологарифмическая
ЛИНЕЙН(1/(C2:C12);LN(B2:B12);1;1)
-0,0007
0,000199
0,580934
12,47631
2,75E-06
y=4,418x+145,67
Вид модели
y=1/(0,0070,0007*lnx)
0,007001
0,000347
0,00047
9
1,98E-06
Степенная
=ЛИНЕЙН(LN(C2:C12);LN(B2:B12);1;1)
0,11806 4,954498
0,034453 0,060036
0,566097 0,081181
11,74198
9
0,077383 0,059313
Вид модели
y=e4,95x0,118
S-образная кривая
=ЛИНЕЙН(LN(C2:C12);1/(B2:B12);1;1)
-0,28355 5,22019
0,109095 0,041058
0,428775 0,093145
6,755607
9
0,058612 0,078084
Вид модели
y=e5,22-0,28/х
Прогнозные значения вычислим на листе Excel, добавив две новые
строки после строки 12 и поместив в ячейки B13 и B14 номера
периодов, на которые требуется составить прогноз. Скопировав в эти
строки формулы, получим следующие результаты (таблица 4.8):
34
Таблица 4.8
Прогнозные значения
Годы
№ года
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
Уровни
показателя
149
145
168
146
177
176
190
186
176
211
170
171
172
Линейная
150,09
154,51
158,92
163,34
167,76
172,18
176,60
181,01
185,43
189,85
194,27
198,69
203,10
Обратнологариф
мическая
142,86
153,50
160,49
165,85
170,26
174,04
177,37
180,36
183,09
185,59
187,92
190,09
192,14
Степенная
141,17
153,22
160,73
166,29
170,73
174,44
177,65
180,47
183,00
185,29
187,39
189,33
191,12
Задание №5
Производитель бытовых кроватей «КБК» желает ввести в свой
ассортимент новый продукт. Выбор продукта ограничен четырьмя
вариантами, предложения показаны в таблице 5.1.
Таблица 5.1
«КБК»: выбор проекта внедрения нового вида продукции
(Для первого года
«Роскошное
«Раскладной
«Банкетка»
«Софа»
производства)
ложе»
каньон»
Постоянные затраты, руб
23000
75000
45000
15000
Переменные издержки
54
120
62
40
на единицу продукции, руб
Цена реализации единицы
350
1650
750
120
продукции, руб
Пределы объема продаж,
100-400
50-250
200-400
300-800
ед.
Прогнозируемый объем
300
150
350
600
продаж
Менеджер компании твердо решил выбрать тот продукт, который
может обеспечить хороший уровень прибыли. Однако затраты и объем
продаж представляют собой теоретические расчеты, которые на
практике могут не подтвердиться из-за влияния внешних факторов.
Вполне возможно развитие событий по следующим сценариям:
35
Вариант 1
Спрос может сократиться на 15%.
Вариант 2
Спрос может увеличиться на 13%.
Вариант 3
Спрос может увеличиться на 8%.
Вариант 4
Цены на древесину могут подняться, в результате чего произойдет
увеличение переменных издержек на 20%.
Вариант 5
Цены на комплектующие уменьшатся из-за оптовых закупок, в
результате чего произойдет уменьшение переменных издержек на 3%.
Вариант 6
Зарплата рабочих может подняться, в результате чего произойдет
увеличение переменных издержек на 10%.
Вариант 7
Клиенты покупают кровати только в периоды распродаж, когда
компания специально снижает цены для розничных покупателей
примерно на 5%.
Вариант 8
Клиенты покупают кровати только в периоды распродаж, когда
компания специально снижает цены для розничных покупателей
примерно на 12%.
Вариант 9
Более высокие, чем запланировано, расходы на техническое
обслуживание оборудования могут повысить постоянные затраты на
5%.
Вариант 10
Более высокие, чем запланировано, расходы на приобретение
дополнительного оборудования могут повысить постоянные затраты на
12%.
Проведите анализ возможных последствий наступления различных
сценариев и дайте рекомендацию менеджеру компании о выборе
наиболее перспективной продукции.
Методические рекомендации и пример решения
1. Анализ чувствительности
Создание шаблона
Шаблон для проведения анализа чувствительности показан в
таблице 1 в варианте View Formula.
Шаблон состоит из трех частей.
36
Секция ввода данных
В эту часть шаблона вводят данные о нормативной величине затрат,
цене реализации, объеме продаж, предусмотренные в первоначальном
сценарии. Обратите внимание, что все необходимые исходные данные
для расчета точки безубыточности и последующей оценки уровня
прибыли перечислены в шаблоне в следующем порядке:
Секция анализа чувствительности
Эта часть шаблона отведена для изменений первоначального
сценария. Данные, введенные в первую часть, здесь корректируются,
чтобы соответствовать изменившимся обстоятельствам. Их набор
аналогичен набору показателей в предыдущей секции.
Секция результатов
В этой части находятся формулы для проведения анализа
безубыточности.
Внимательно посмотрев на таблицу 5.2, вы обратите внимание на
точность указания адресов ячеек в формулах для проведения вычислений.
Таблица 5.2
Шаблон для анализа чувствительности в электронных таблицах
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
А
ВВОДИМЫЕ ДАННЫЕ
Постоянные затраты
Переменные издержки на единицу продукции
Цена реализации единицы продукции
Минимальный объем продаж (ед.)
Максимальный объем продаж (ед.)
Наиболее вероятный объем продаж (ед.)
В
АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ
Описание изменений
Скорректированные вводные данные
Постоянные затраты
Переменные издержки на единицу продукции
Цена реализации единицы продукции
Минимальный объем продаж (ед.)
Максимальный объем продаж (ед.)
Наиболее вероятный объем продаж (ед.)
СЦЕНАРИЙ 0
Без изменений
РЕЗУЛЬТАТЫ
Удельная прибыль
= В14 – В13
37
21
22
23
24
25
Точка безубыточности (ед.)
Точка безубыточности (руб)
= В12/В20
= В21 В14
= (В15 – В21)
Прибыль/Убыток при минимальном объеме продаж
В20
= (В16 – В21)
Прибыль/Убыток при максимальном объеме продаж
В20
Прибыль/Убыток при наиболее вероятном объеме
= (В17 – В21)
продаж
В20
Скопируйте этот шаблон в вашей программе электронных таблиц.
Как и в общем случае обращения с шаблонами, вы должны сохранить
файл с рабочим листом в общем виде, а затем использовать его для
конкретных вычислений, задав файлу другое имя.
В пределах одного применения шаблона мы можем скопировать
формулы из колонки В в любое количество колонок, чтобы учесть все
возможные изменения.
Использование шаблона
Пример. Школа-студия танцев работает уже год, и число учеников
составило 400 чел. Тем временем идея такой школы стала популярной,
и месяц назад двумя кварталами ниже была открыта аналогичная
фитнесс-студия - гимнастический зал.
Как понятно из предыдущих условий, для структуры затрат школыстудии характерны относительно низкие постоянные затраты,
поскольку у нее громоздкое стационарное оборудование. Политика
школы-студии заключается в том, чтобы привлекать к занятиям,
главным
образом,
высококачественным
индивидуальным
обслуживанием при помощи сверхвнимательного квалифицированного
персонала.
У фитнесс-студии другая стратегия. В гимнастическом зале
множество современнейших тренажеров с электронными датчиками и
табло, которые автоматически отражают получаемую физическую
нагрузку. Таким образом, внимания персонала к клиентам требуется
значительно меньше. Правда, высокими были первоначальные затраты
на оборудование – 150000 руб (по плану используется метод
равномерного начисления износа в течение шести лет, после чего
остаточная стоимость оборудования будет равна нулю). Затраты на
обслуживание составляют 4000 руб в год, а расходы на страховку такие
же, как у школы танцев. Переменные издержки находятся на достаточно
низком уровне – 56 руб в год на одного клиента. Плата за занятия в
фитнесс-студии такая же, как в школе-студии Марии – 150 руб в год с
человека.
38
Используя
анализ
безубыточности,
рассчитайте
точку
безубыточности для гимнастического зала. Сопоставьте и сравните
действенность стратегий обеих студий.
Не существует какого-то одного метода принятия решений при
организации бизнеса. Поэтому при оценке альтернативных стратегий
ведения бизнеса или при сопоставлении положения конкурирующих
компаний необходимо принимать во внимание два элемента:
постоянные затраты и удельная прибыль.
• При высоком уровне постоянных затрат велик риск убытков, если
не будет достигнут запланированный объем продаж.
• При высоком удельном вкладе существует возможность получения
высокой прибыли, поскольку постоянные затраты уже покрыты.
Используем шаблон для сравнения школы-студии и гимнастического
зала. Предположим, что прогноз численности клиентов в школе-студии
и в зале одинаков и колеблется между 250 и 500 с наиболее вероятным
значением 400 чел.
В таблице 5.3 показаны результаты анализа школы-студии, а в табл.
3 – гимнастического зала. Обратите внимание, что данные в секции
анализа чувствительности аналогичны данным в секции исходных
данных, так как это первоначальный сценарий, называемый «Сценарий
0». Эти результаты согласуются с данными ручных расчетов.
Таблица 5.3
Школа-студия: анализ безубыточности
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
А
ВВОДИМЫЕ ДАННЫЕ
Постоянные затраты
Переменные издержки на единицу продукции
Цена реализации единицы продукции
Минимальный объем продаж (ед.)
Максимальный объем продаж (ед.)
Наиболее вероятный объем продаж (ед.)
В
АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ
Описание изменений
Скорректированные вводные данные
Постоянные затраты
Переменные издержки на единицу продукции
СЦЕНАРИЙ 0
Без изменений
14500
100
150
250
500
400
14500
100
14
Цена реализации единицы продукции
150
15
16
Минимальный объем продаж (ед.)
Максимальный объем продаж (ед.)
250
500
39
17
18
19
20
21
22
23
24
25
Наиболее вероятный объем продаж (ед.)
400
РЕЗУЛЬТАТЫ
Удельная прибыль
Точка безубыточности (ед.)
Точка безубыточности (руб)
Прибыль/Убыток при минимальном объеме продаж
Прибыль/Убыток при максимальном объеме продаж
Прибыль/Убыток при наиболее вероятном объеме
продаж
50
290
43500
-2000
10500
5500
Таблица 5.4
Гимнастический зал: анализ безубыточности
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
А
ВВОДИМЫЕ ДАННЫЕ
Постоянные затраты
Переменные издержки на единицу продукции
Цена реализации единицы продукции
Минимальный объем продаж (ед.)
Максимальный объем продаж (ед.)
Наиболее вероятный объем продаж (ед.)
АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ
Описание изменений
Скорректированные вводные данные
Постоянные затраты
Переменные издержки на единицу продукции
Цена реализации единицы продукции
Минимальный объем продаж (ед.)
Максимальный объем продаж (ед.)
Наиболее вероятный объем продаж (ед.)
РЕЗУЛЬТАТЫ
Удельная прибыль
Точка безубыточности (ед.)
Точка безубыточности (руб)
Прибыль/Убыток при минимальном объеме продаж
Прибыль/Убыток при максимальном объеме продаж
Прибыль/Убыток при наиболее вероятном объеме
продаж
В
33000
56
150
250
500
400
СЦЕНАРИЙ 0
Без изменений
33000
56
150
250
500
400
94
351,06
52659,57
-9500
14000
4600
Сейчас мы можем рассмотреть устойчивость студии и зала в
40
условиях различных сценариев, т.е. различных показателей их
деятельности.
Сценарий 1
Из-за недостатка фактора «хорошего самочувствия» (чувства
удовлетворения) после занятий посещаемость обоих оздоровительных
заведений сократилась на 10%.
Сценарий 2
Для того чтобы поддержать посещаемость и удержать клиентуру,
оба заведения принимают решение о 10%-ном снижении годовой цены
за членство в их заведениях.
Сценарий 3
Обе компании неверно рассчитали затраты на техническое
обслуживание и ремонт оборудования. В результате постоянные
затраты оказались на 10% выше, чем было заложено в первоначальные
расчеты.
Анализ чувствительности для этих сценариев приведен в таблицах 5.5 и
5.6.
Изучите эти таблицы и используйте полученные результаты для
сравнения и сопоставления двух конкурентов.
Первое, что вы могли заметить, – это ущерб обоих конкурентов в
случае наступления сценария с минимальным количеством клиентов,
причем при любом сценарии потери значительнее, чем у школы-студии.
Деятельность гимнастического зала очень уязвима в случае сценария с
низким спросом на его услуги, так как у него очень высоки постоянные
затраты. С другой стороны, если посещаемость будет на самом высоком
прогнозном уровне, прибыль гимнастического зала значительно
превысит прибыль школы-студии из-за более высокой удельной
прибыли у Кирилла.
Если мы сосредоточим внимание на прибылях или убытках в случае
наиболее вероятного числа клиентов, то тогда станут очевидными и
другие различия.
В случае снижения числа клиентов, как предусмотрено сценарием 1,
видно, что прибыли обоих сокращаются, при этом гимнастический зал
более уязвим из-за более высокой, чем у школы-студии, удельной
прибыли.
Снижать плату, как предусматривает сценарий 2, невыгодно обоим,
так как они при этом терпят убытки. В обоих случаях удельная прибыль
снижается до уровня, при котором невозможно покрыть постоянные
затраты при ожидаемом уровне посещаемости.
В случае развития событий по сценарию 3, при котором
увеличиваются постоянные затраты, прибыли гимнастического зала
41
снизятся больше, чем у школы-студии, поскольку больше полагается на
постоянные затраты.
Таблица 5.5
Школа-студия: анализ чувствительности
А
В
С
D
Е
1 ВВОДИМЫЕ ДАННЫЕ
2 Постоянные затраты
14500
3 Переменные издержки
100
на единицу продукции
4 Цена реализации
150
единицы продукции
5 Минимальный объем
250
продаж (ед.)
6 Максимальный объем
500
продаж (ед.)
7 Наиболее вероятный
400
объем продаж (ед.)
8
9 АНАЛИЗ
СЦЕНАРИЙ СЦЕНАРИЙ СЦЕНАРИЙ СЦЕНАРИЙ
ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ
0
1
2
3
10 Описание изменений
Без
10%-ное
10%-нос
10%-ное
изменений
снижение
снижение повышение
11 Скорректированные
в
вводные данные
в единицах
в цене
постоянных
затратах
12 Постоянные затраты
14500
14500
14500
15950
13 Переменные издержки
100
100
100
100
на единицу продукции
14 Цена реализации
150
150
135
150
единицы продукции
15 Минимальный объем
250
225
250
250
продаж (ед.)
16 Максимальный объем
500
450
500
500
продаж (ед.)
17 Наиболее вероятный
400
360
400
400
объем продаж (ед.)
18
19 РЕЗУЛЬТАТЫ
20 Удельная прибыль
50
50
35
50
21 Точка безубыточности
290,00
290,00
414,29
319,00
(ед.)
22 Точка безубыточности
43500,00
43500,00
55928,57
47850,00
42
(руб)
23 Прибыль/Убыток при
минимальном объеме
продаж
25 Прибыль/Убыток при
максимальном объеме
продаж
25 Прибыль/Убыток при
наиболее вероятном
объеме продаж
Таблица 5.6
Гимнастический зал: анализ чувствительности
А
В
С
D
Е
1 ВВОДИМЫЕ ДАННЫЕ
2 Постоянные затраты
33000
3 Переменные издержки
56
на единицу продукции
4 Цена реализации
150
единицы продукции
5 Минимальный объем
250
продаж (ед.)
А
В
С
D
E
6 Максимальный объем
500
продаж (ед.)
7 Наиболее вероятный
400
объем продаж (ед.)
8
АНАЛИЗ
СЦЕНАРИЙ СЦЕНАРИЙ СЦЕНАРИЙ СЦЕНАРИЙ
9
ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ
0
1
2
3
10 Описание изменений
Без
10%-ное
10%-ное
10%-ное
изменений
снижение
снижение повышение
11 Скорректированные
вводные данные
12 Постоянные затраты
Переменные издержки
13
на единицу продукции
Цена реализации
14
единицы продукции
Минимальный объем
15
продаж (ед.)
в единицах
в цене
33000
33000
33000
в
постоянных
затратах
36300
56
56
56
56
150
150
135
150
250
225
250
250
43
Максимальный объем
продаж (ед.)
Наиболее вероятный
17
объем продаж (ед.)
18
19 РЕЗУЛЬТАТЫ
20 Удельная прибыль
Точка безубыточности
21
(ед.)
Точка безубыточности
22
(руб)
Прибыль/Убыток при
23 минимальном объеме
продаж
Прибыль/Убыток при
24 максимальном объеме
продаж
Прибыль/Убыток при
25 наиболее вероятном
объеме продаж
16
500
450
500
500
400
360
400
400
94
94
79
94
351,06
351,06
417,72
386,17
52659,57
52659,57
56392,41
57925,53
-9500
-11850
-13250
-12800
14000
9300
6500
10700
4600
840
-1400
1300
44
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Excel 2007 для экономистов и менеджеров. Экономические
расчеты и оптимизационное моделирование в среде Excel / Дубина А.Г.
и др.. – СПб: Питер, 2004
2. MS Excel 2013. Базовый, Продвинутый, Мастерский (2014)
Обучающие
видео-уроки.
Электронный
ресурс
http://www.softlabirint.ru/video/videotech/24638-ms-excel-2013-bazovyyprodvinutyy-masterskiy-2014-obuchayuschie-video-uroki.html
3. Волков В.Б. Понятный самоучитель Excel 2010. – СПб.: Питер,
2010.
–
256
с.
Электронный
ресурс
http://elibrary.bsu.az/books_aysel/N_145.pdf
4. Гобарева Я.Л. и др. Бизнес-аналитика средствами Excel. –М.:
Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2013. –336 с.
5. Джелен Б., Александер М. Сводные таблицы в Microsoft Excel
2010. –М.: ООО "И.Д. Вильямс", 2011. –464 с.
6. Зараменских Е.П. Основы бизнес-информатики: монография /
Е.П. Зараменских. – Новосибирск: Издательство ЦРНС, 2014. – 380 с.
Электронный
ресурс
https://www.hse.ru/data/2014/11/23/1099682770/%D0%97%D0%B0%D1%
80%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%81%D0%BA%D0%B8%
D1%85_%D0%91%D0%98.pdf
7. Зараменских, Е. П. Основы бизнес-информатики : учебник и
практикум для бакалавриата и магистратуры / Е. П. Зараменских. — М. :
Издательство Юрайт, 2017. — 407 с.
8. Карлберг Конрад. Бизнес-анализ с помощью Excel. –Пер. с англ. –
Уч. пос. –М.: Издательский дом "Вильямс", 2000. –480 с.
9. Карчевский Е.М., Филиппов И.Е., Филиппова И.А. Excel 2010 в
примерах. Учебное пособие. –Казань: Казанский университет, 2012. –
100 с.
10. Кашаев С.М. Офисные решения Microsoft Excel 2007 и VBA(+С).
– Питер, 2009. – 352 с.
11. Левина Н.С. и др. MS Excel и MS Project в решении
экономических задач. –М.: СОЛОН-Пресс, 2006. –112 с.
12. Леоненков А.В. Решение задач оптимизации в среде MS Excel. –
СПб.: БХВ-Петербург, 2005. –704 с.
13. Лопатников Л.И. Популярный экономико-математический
словарь. – М.: Знание, 1990.
14. Несен А.В. Microsoft Word 2010: от новичка к профессионалу. –
М.: СОЛОН-ПРЕСС, 2011. – 448 с.
45
15. Применение информационных систем в экономике: учебное
пособие / А.М. Карминский, Б.В. Черников. – 2-е изд., перераб. и доп. –
М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2012. – 320 с.: ил.
16. Сергеев А.П. Маркетинговые исследования с помощью
Excel 2007. –СПб.: Питер, 2009. –224 с.
17. Степанов А.Г. Разработка управленческого решения средствами
пакета Excel. –СПб.: СПбГУАП, 2001. –172 с.
18. Уокенбах Джон, Брайан Андердал. Excel2007: Библия
пользователя. М.: Вильямс, 2008
19. Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7е издание.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. –
656с.
20. Шимон Беннинга. Финансовое моделирование с использованием
Excel. –2-е издание. –М.: Вильямс, 2007. –197 с.
21. Экономическая информатика. Под ред.. Косорева В.П., М.
Финансы и статистика, 2004
46
ПРИЛОЖЕНИЕ А
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ ЛНР
ГОУ ВО ЛНР «ЛУГАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
имени ВЛАДИМИРА ДАЛЯ»
Кафедра
______________________________________________________________
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
По дисциплине_________________________________________________
Студент ______________________________________________________
(фамилия, инициалы)
(подпись)
Группа________________________ Вариант___________
Руководитель работы ________________________________
(должность, фамилия, инициалы)
Дата подачи на кафедру на рецензию_______________________
Регистрационный номер _______________ Регистратор _____________
(подпись)
Защищена с оценкой______________________
Преподаватель________________________ ___________________
(должность, фамилия, инициалы) (подпись)
Дата______________________
47
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
9.
y (sin x 2 cos x) 3 , x ;
2.
x
y sin x cos , x ;
2
sin 2 x
y
, x 2 ;
x
10.
y (sin x cos x 2 ) 5 , x ;
3.
y sin 3 x cos x, x ;
11.
x
, x ;
2
12.
13.
6.
cos 2 x
, x 2 ;
x
y cos3 x sin x, x ;
7.
y x 2 sin x 3 , x ;
15.
x3
, x ;
2
x2
y cos x 2 sin
, x ;
2
sin 2 x
y
, x 2 ;
x3
cos 2 x
y
, x 2 ;
x3
y sin 3 x cos x 2 , x ;
8.
y x 3 cos x 2 , x ;
16.
y cos3 x sin x 2 , x
1.
4.
5.
y cos x sin
y
14.
y sin x 2 cos
ПРИЛОЖЕНИЕ В
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
z 1
x2 y 2
,
4
4
9.
x, y 1;1 ;
10.
x2 y 2
1,
x, y 1;1 ;
4
4
x2 y 2
z
, x, y 1;1 ;
4
4
1
1
z 2 2 , x, y 1;0 0;1 ;
x
y
z
z 3 sin x cos y
z
z
x2 y 2
,
4
4
11.
12.
13.
x, y ; ;
15.
z 1
x2 y 2
, x, y 1;1 ;
20 20
16.
49
x, y 1;1 ;
x2 y 2
, x, y 1;1 ;
4
4
2
2
x
y
z
, x, y 1;1 ;
4
4
z
1
1
, x, y 1;0 0;1 ;
x2 y 2
z 3 arcsin x arccos y
z
x, y 1;1 ;
x2 y 2 1
,
4
4 4
z
14.
5
( xy)2 , x, y 1;1 ;
2
8
ln( xy 1),
4
z3
xy
4
z 5
x2 y 2
,
4
4
x, y 1;1 ;
, x, y 1;1 ;
x2 y 2
, x, y 1;1 ;
16 16
z 1
3x 2 3 y 2
,
8
8
x, y 1;1
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
Вариант 1
Анализ наличия и движения основных средств по данным за 2016 год.
В 2017 году на предприятие поступило и выбыло аналогичное
количество основных средств в разрезе отдельных видов основных
средств.
Исходя из данных предложенной таблицы сформировать связанную
таблицу за 2017 год.
Вариант 2
Состав дебиторской задолженности на МЧП «Крокус» за 2016 год (тыс.руб)
Колонка 7 формируется при условии, что значение колонок (3+6-4)
является числом положительным, иначе значение заносится в колонку
8.
Далее необходимо сформировать связанную таблицу на 2017 год из
расчета, что величина возникших обязательств за 2017 год увеличилась
по отношению к 2007 году на 10 тыс.руб по всем видам дебиторской
задолженности.
51
Вариант 3
Расчет заработной платы за январь месяц.
При условии, что в феврале месяце начисленная заработная плата
каждого сотрудника увеличилась на 10 руб., а в марте уменьшилась на
15 руб. по отношению к январю, сформировать сводную таблицу общей
суммы удержаний подлежащих перечислению в бюджет за три месяца.
52
Вариант 4
Ведомость начисления заработной платы по учебной нагрузке за 1-й
семестр.
При условии, что во втором семестре количество отработанных
часов по группам увеличилось в 2 раза сформировать аналогичную
ведомость, а по результатам двух месяцев сформировать сводную
таблицу общей суммы начисленной заработной платы за два семестра
53
Вариант 5
Ведомость начисления заработной платы профессорско-преподавательскому
составу за первый квартал 2017 года.
При условии, что во втором квартале 2017 года почасовые ставки
были увеличены на 2 руб по всем позициям, сформировать аналогичную
таблицу за второй квартал, и по результатам двух таблиц сформировать
сводную таблицу начисленной заработной платы по группам за полгода.
54
Вариант 6
Смета затрат на обучение за 2016 год.
При условии, что в 2017 году затраты на аппарат управления
составили 25,5%, а учебные затраты 14% составить аналогичную
таблицу за 2017 год. Далее сформировать сводную таблицу
прогнозируемых общих затрат на 2018 год, с условием, что их величина
является средним значением по данным за 2016-2017 год.
55
Вариант 7
Расчет задолженности за обучение в 2016 году
При условии, что в 2017 году задолженность по оплате у каждого из
студентов сократилась на 15 дней сформировать ведомость
задолженности по оплате за 2017 год. Далее на основании ведомостей за
2016 и 2017 года сформировать сводную ведомость по результатам
задолженности за два года (на конец обучения).
56
Вариант 8
Расчетно-платежная ведомость административно-управленческого
персонала Восточноукраинского национального университета за январь 2017
года
При условии, что заработная плата была повышена в феврале на
11%, а в марте на 9% сформировать расчетно-платежные ведомости за
февраль и март месяц, а потом сформировать сводную ведомость
удержаний по результатам первого квартала 2017 года.
57
Вариант 9
Анализ наличия и движения основных средств по данным за 2016 год
В 2017 году на предприятии поступило и выбыло аналогичное
количество основных средств в разрезе отдельных видов основных
средств.
Исходя из данных предложенной таблицы сформировать связанную
таблицу за 2017 год.
58
Вариант 10
Состав дебиторской задолженности на МЧП «Крокус» за 2016 год (тыс.руб)
Колонка 7 формируется при условии, что значение колонок (3+6-4)
является числом положительным, иначе значение заносится в колонку
8.
Далее необходимо сформировать связанную таблицу на 2017 год из
расчета, что величина возникших обязательств за 2008 год увеличилась
по отношению к 2016 году на 10 тыс.руб по всем видам дебиторской
задолженности.
59
Вариант 11
Расчет заработной платы за январь месяц
При условии, что в феврале месяце начисленная заработная плата
каждого сотрудника увеличилась на 10 руб, а в марте уменьшилась на
15 руб по отношению к январю, сформировать сводную таблицу общей
суммы удержаний подлежащих перечислению в бюджет за три месяца.
60
Вариант 12
Ведомость начисления заработной платы по учебной нагрузке за 1-й семестр
При условии, что во втором семестре количество отработанных
часов по группам увеличилось в 2 раза сформировать аналогичную
ведомость, а по результатам двух месяцев сформировать сводную
таблицу общей суммы начисленной заработной платы за два семестра.
61
Вариант 13
Ведомость начисления заработной платы профессорско-преподавательскому
составу за первый квартал 2017 года
При условии, что во втором квартале 2017 года почасовые ставки
были увеличены на 2 руб по всем позициям, сформировать аналогичную
таблицу за второй квартал, и по результатам двух таблиц сформировать
сводную таблицу начисленной заработной платы по группам за полгода.
62
Вариант 14
Смета затрат на обучение за 2016 год
При условии, что в 2017 году затраты на аппарат управления
составили 25,5%, а учебные затраты 14% составить аналогичную
таблицу за 2017 год. Далее сформировать сводную таблицу
прогнозируемых общих затрат на 2018 год, с условием, что их величина
является средним значением по данным за 2016-2017 год.
63
Вариант 15
Расчет задолженности за обучение в 2016 году
При условии, что в 2017 году задолженность по оплате у каждого из
студентов сократились на 15 дней сформировать ведомость
задолженности по оплате за 2017 год. Далее на основании ведомостей за
2016 и 2017 года сформировать сводную ведомость по результатам
задолженности за два года (на конец обучения).
64
Вариант 16
Расчетно-платежная ведомость административно-управленческого
персонала Восточноукраинского национального университета за январь 2017
года
При условии, что заработная плата была повышена в феврале на
11%, а в марте на 9% сформировать расчетно-платежные ведомости за
февраль и март месяц, а потом сформировать сводную ведомость
удержаний по результатам первого квартала 2017 года.
65
ПРИЛОЖЕНИЕ Д
Вариант 1
Вариант 2
67
Вариант 3
68
Вариант 4
69
Вариант 5
70
Вариант 6
71
Вариант 7
72
Вариант 8
73
Вариант 9
74
Вариант 10
75
Вариант 11
76
Вариант 12
77
Вариант 13
78
Вариант 14
79
Вариант 15
80
Вариант 16
81
ПРИЛОЖЕНИЕ Е
Годы
Итого
Минус
Итого
Минус
Итого
Минус
1. Расходы на личное
потребление
2. Валовый
объем
внутренних
частных
инвестиций
3. Государственные
закупки товаров и услуг
4. Чистый экспорт
5. Валовой национальный
продукт
6. Амортизационные
отчисления
7. Чистый национальный
продукт
8. Косвенные налоги на
предприятия
9. Национальный доход
10. Взносы на социальное
обеспечение
11. Налоги с доходов
корпораций
12. Нераспределенные
прибыли корпораций
1965
440,7
1966
477,3
1967 1968
503,6 552,5
1969
597,9
1970
640
1971
691,6
1972
757,6
1973
837,2
1974
916,5
116,2
128,6
125,7 137
153,2
148,8
172,5
202
238,8
240,8
138,6
158,6
179,7 197,7
207,3
218,2
232,4
250
266,5
299,1
9,7
705,1
7,5
772
7,4
5,5
816,4 892,7
5,6
963,9
8,5
6,3
3,2
1015,5 1102,7 1212,8
16,8
1359,3
16,3
1472,8
57,4
62,1
67,4
73,9
81,4
88,8
97,5
118,1
137,5
647,7
709,9
749
818,7
882,5
926,6
1005,1 1104,8
1241,2
1335,4
62,5
67,9
71,3
79,6
84,4
94
107
110,7
118,5
131,9
585,2
642
677,7 739,1
798,1
832,6
898,1
994,1
1122,7
1203,5
107,9
31,6
40,6
45,5
50,4
57,9
62,2
68,9
79
97,6
110,5
30,9
33,7
32,7
39,4
39,7
34,4
37,7
41,9
49,3
51,8
31,3
33,5
31,2
29,3
25,2
17,8
26,5
34,4
37
20,2
82
Итого
Минус
Итого
13. Трансфертные
платежи
14. Личный доход
15. Налоги на личный
доход
16. Доход после уплаты
налогов
17. Реальный
валовой
национальный продукт (в
ценах 1982г.)
18. Изменение реального
ВНП (%)
19. Реальный доход после
уплаты налогов на душу
населения (в ценах 1 982
г.)
20. Индекс
потребительских цен (1
982- 1 984 гг. = 1 00)
21. Уровень
инфляции
(%)
22. Индекс
промышленного
производства (1977 г.=
100)
23. Предложение денег,
Ml (млрд. долл.)
24. Население (млн. чел.)
60,6
66,6
76,2
87,2
97,6
113,6
129
142,8
162,9
189,1
552
65,2
600,8
74,9
644,5
82,4
707,2
97.7
772,9
116,3
831,8
116,8
894
117,3
981,6
142
1101,7
152
1210,1
171,8
486,8
525,9
562,1
609,6
656,7
715,6
776,8
839,6
949,8
1038,4
2087,6 2208,3 2271,4 2365,6 2423,3 2416,2 2484,8
2608,5
2744,1
2729,3
5
5,2
-0,5
1797,4
1916,3
1896,6
5,8
5,8
2,9
4.1
2,4
-0,3
2,8
1365,7 1431,3 1493,2 1551,3 1599,8 1668,1 1728.4
31,5
32,4
33,4
34,8
36,7
38,8
40,5
41,8
44,4
49,3
1,6
2.9
3,1
4.2
5,5
5,7
4,4
3.2
6,2
11
66,1
72
73,5
77.6
81,2
78.5
79,6
87,3
94,4
93
169,5
173,7
185.1
199,4
205,8
216,6
230,8
252
265,9
277,5
194,3
196.6
198.7
200,7
202,7
205.1
207.7
209,9
211,9
213,8
83
23. Предложение денег, 169,5
Ml (млрд. долл.)
24. Население (млн. чел.) 194,3
173,7
185.1
199,4
205,8
216,6
230,8
252
265,9
277,5
196.6
198.7
200,7
202,7
205.1
207.7
209,9
211,9
213,8
25. Рабочая сила, млн.
чел.
26. Безработица,
млн.
чел.
27. Доля безработных в
рабочей силе, %
28. Индекс
производительности
труда (1 977 г.= 1 00)
29. Ежегодное изменение
производительности
труда (%)
74.5
75,8
77,3
78,7
80.7
82,8
84,4
87
89,4
91,9
3.4
2,9
3
2,8
2,8
4,1
5
4,9
4,4
5,2
4,5
3,8
3,8
3,6
3,5
4.9
5,9
5,6
4,9
5.6
81
83,2
85.5
87.8
87.8
88,4
91,3
94,1
95,9
93,9
3
2.8
2.7
2.7
0.1
0,7
3,2
3
2
-2.1
84
Учебное издание
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
к выполнению контрольной работы
по дисциплине
“ОСНОВЫ БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКИ”
(для студентов заочной формы обучения
направления подготовки «38.03.03 – Управление персоналом»,
«38.03.02– Менеджмент», «38.03.01 – Экономика», 43.03.02 – Туризм»,
«43.03.03 – Гостиничное дело»)
Составители:
Эвелина Касимовна МУСАЕВА
Редактор
Техн. редактор
Оригинал-макет
И. И. Иванова
С. К. Николаева
В. В. Сидоров
Подписано в печать ________
Формат 60×841/16 Бумага типограф. Гарнитура Times.
Печать офсетная. Усл. печ. л.______. Уч.-изд. л. ______.
Тираж ____ экз. Изд. № ______. Заказ № _______. Цена договорная.
Издательство Луганского национального
университета имени Владимира Даля
Свидетельство о государственной регистраци издательства
МИ-СРГ ИД 000003 от 20 ноября 2015г.
Адрес издательства: 91034, г. Луганск, кв. Молодежный, 20а
Телефон: 8 (0642) 41-34-12, факс. 8 (0642) 41-31-60
E-mail: [email protected]
http: www. dahluniver.ru