Решение практических задач по курсу прогнозирование спроса

министерство  образования и  науки рф

(минобрнауки)

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ  УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО  ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО  ОБРАЗОВАНИЯ «пЕНЗЕНСКАЯ  ГОСУДАРСТВЕННАЯ  ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ  АКАДЕМИЯ»

 

Факультет заочного обучения

Кафедра «Прикладная экономика» 

Наименование  дисциплины «Прогнозирование спроса» 
 
 

Контрольная работа

 

на  тему: Решение практических задач по курсу прогнозирование спроса 

Вариант № 19 
 
 
 
 
 

     Выполнил:  Семакина Т.О. гр.10 ЭП1зи

     ФИО студента, группа 

     Руководитель: к.э.н., доцент каф. «ПЭ» Павлов А.Ю. 
 
 
 
 

Пенза 2012 г.

 
 
 

     Задача 1.1

     Определить  коэффициент эластичности спроса на электробатарейки, продаваемые по цене 14 руб. за штуку. В среднем за неделю магазин продает их 76 штук. Если снизить цену на батарейки на 15% руб., то, по мнению продавца, за неделю можно будет продать их на 50 штук больше. На основе этой информации определите статический коэффициент эластичности спроса на батарейки от цены и сделайте вывод.

     Расчет. Коэффициент эластичности спроса от цены в данном случае составит:

     Снижении  цены на 15%: 14 - 15%=11,9  

     Э =

.

     Вывод. При снижении цены на батарейки на 15% прирост спроса на них при сложившихся условиях продажи может составить 2,16%. 

Задача  1.2

     Определить  прогноз спроса на товар «А» при коэффициенте эластичности спроса от цены 0,9. Число покупателей в регионе может составить 350 тыс. человек. Сложившийся уровень продажи товара составляет 5 кг на человека за период. Намечается снижение цены товара на 11 %.

     Расчет. 1. Определяется рост спроса на товар  «А» при снижении его цены на 4%.

     11 х 0,9 = 9,9% ,

     100% + 9,9% = 109,9%.

     2. Определяется новый уровень потребления  товара «А» одним покупателем  после уменьшения цены:

     5 х 1,099 = 5,495 (кг).

     3. Определяется возможный объем  продажи товара «А» в расчете  на весь контингент покупателей:

     5,495 х 350000 = 1 923250 (кг или 1923 т).

     Вывод. Прогноз спроса на товар «А» после  снижения цены на 11% составляет 1923,25 т. 

Задача  1.3

     Предприятие прогнозирует объемы реализации нового товара. Вероятность охвата всего  рынка 0,6, при этом высокий спрос  прогнозируется с вероятностью 0,3. В  случае частичного охвата рынка вероятность  высокого спроса составляет 0,8. Какова общая вероятность реализации каждого  из сценариев прогноза?

     Решение: Дерево вероятности. Сумма вероятностей на ветвях, выходящих из одного круга, ровна единице. 

                                                       Успешный 0,6*0,3=0,18

                                                         0,3 

      Успешная

      0,6                                                  

                                                            Неудачный    0,6*0,7=0,42

                                                          0,7 

                                                          Успешный 0,4*0,8=0,32

                                                            0,8                 

     Неудачная                                

     0,4

                                                                       

                                                        Неудачный  0,4*0,2=0,08 

                                                           0,2 

     Чтобы определить общую вероятность реализации каждого из сценариев прогноза нужно  сложить вероятности возможных  успешных результатов:

     0,6*0,3+0,4*0,8=0,18+0,32=0,5

     Таким образом при прогнозируемым объеме реализации нового товара, вероятность  реализации каждого из сценариев  прогноза равна 50%. 

Задача  1.4

     Динамика  объема продаж товара за последние  пять месяцев представлена ниже. Каков  прогноз продаж на июнь? Так как  товар несезонный, то можно воспользоваться  простыми методами прогнозирования: простой  скользящей средней и экстраполяции  взвешенной скользящей средней.

     Объем продаж товара, тыс. шт.

Вариант	Январь	Февраль	Март	Апрель	Май
4	85	93	98	95	100

 

     Решение: При прогнозировании объема продаж на основе простой скользящей средней  исходят из предположения, что следующий  о времени показатель по своей  величине будет равен средней, рассчитанный за последний интервал времени. Прогноз  объема продаж, тыс. шт., на июнь:

     (85+93+98+95+100):5=94,2

     При прогнозировании объема продаж на основе экстраполяции взвешенной скользящей средней, объему продаж за последний  месяц придается пятикратный  вес, за предпоследний – четырехкратный и т.д., а потом сумма всех произведений делится на сумму добавленного веса. Прогноз объема продаж, тыс. шт., на июнь:

     (85*1+93*2+98*3+95*4+100*5):(1+2+3+4+5)=96,3

     Прогноз объема продаж на июнь составляет от 94,2 тыс.до 96,3 тыс.шт.. 
 
 

Задача  1.5

     Используя динамический ряд задачи 1.4. спрогнозируйте значение на июнь с использованием трендовой модели. Обоснуйте выбор  тренда (линейный, экспоненциальный логарифмический  и т.д.) и сделайте выводы по уравнению  тренда.

     Решение:

месяц	тыс.шт.
январь	85
февраль	93
март	98
апрель	95
май	100

 

     По  формуле рассчитываем y = 3,2 х + 84,6. Следует  учесть, что аргументом трендовой  модели является порядковый номер  x=5. В результате получим прогноз  на июнь: 100,6 тыс.шт..

     Коэффициент достоверности аппроксимации R² показывает степень соответствия трендовой модели исходным данным. Его значение может лежать в диапазоне от 0 до 1. Чем ближе R² к 1, тем точнее модель описывает имеющиеся данные.