ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КОНЪЮНКТУРЫ РЫНКА МЕТОДОМ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА

Постановка задачи

При прогнозировании конъюнктуры товарного рынка корреляционный и регрессионный анализ могут быть применены для оценки взаимосвязи между следующими величинами:

а) спросом и ценой товара;

б) предложением и ценой товара;

в) среднедушевыми доходами и спросом на товар;

г) насыщенностью (дефицитностью) рынка товара и ценой товара.

Полученное уравнение регрессии может служить основой построения условного прогноза, в котором одна из рассматриваемых переменных принимается в качестве заданного условия, а другая - искомой величины.

Целью данной лабораторной работы является прогнозирование цены товара на основе регрессионной модели зависимости цены товара от насыщенности рынка.

Зависимость между исследуемыми величинами в общем виде может быть описана уравнением (1).

У = f (X) (1),

X = S – P (2),

где У - значение цены товара,

Р - зарегистрированное значение предложения,

S - зарегистрированное значение спроса,

Х - дефицит или излишек товара.

Первичная информация, необходимая для построения прогноза, содержится в документах и материалах биржевых, брокерских и других посреднических и коммерческих организаций, реестрах предложений товаров, заявок на товары и заключенных торговых сделок, аукционных и ярмарочных ведомостях предложений и продаж, в планах и отчетах о производстве и продаже продукции.

Задание

На основе исходной информации о конъюнктуре товарного рынка (табл. 1) оценить степень взаимосвязи между насыщенностью товарного рынка и ценой товара, построить уравнение регрессии и разработать прогноз цены товара на три месяца прогнозного периода. Вариант базовой информации, условия прогнозного периода и вероятность прогноза задаются преподавателем.

Условия прогнозного периода:

1) среднемесячный индекс роста потребительских цен составит 104%, спрос равен предложению;

2) среднемесячный индекс роста потребительских цен составит

104 %, спрос выше предложения на 200 тыс. единиц;

3) среднемесячный индекс роста потребительских цен составит 102%, предложение превышает спрос на 10 тыс. единиц в январе, на 25 тыс. единиц в феврале, на 5 тыс. единиц в марте;

4) среднемесячный индекс роста потребительских цен составит 101%, спрос превышает предложение на 20 тыс. единиц;

5) среднемесячный индекс роста потребительских цен составит 102%, предложение превышает спрос на 105 тыс. единиц в январе, спрос равен предложению в феврале и марте.

Последовательность работ:

1. Ознакомиться с исходными данными по назначенному преподавателем варианту (таблица 1).

2. Войти в табличный редактор и создать таблицу обработки исходных данных (таблица 2). Первая строка название таблицы. Вторая строка название столбцов. Третья строка номера столбцов. Ввод цифровой информации начать со строки 4.

3. В столбец < A > ввести данные о дате измерений из таблицы 1. При введении даты после числа ставится точка. Поставить курсор в ячейку < A 4 >, набрать дату первого измерения. Переместить курсор в ячейку < A 5 >, набрать дату второго измерения и т.д.

4. В столбец < В > ввести данные о величине предложения товара из таблицы 1.

5. В столбец < С > ввести данные о величине спроса на товар из таблицы 1.

6. В столбце < Д > рассчитать величину дефицита (+) или излишка (-) товара как разницу между величиной спроса и предложения. Поставить курсор в ячейку < Д 4 > и набрать формулу для расчета.

1. = С 4 - В 4

!!!Ввод формул начинается со знака равенства.

Таблица 1