|
|||||||||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Задание. Прогнозирование для принятия решенийЛабораторная работа № 2. Прогнозирование для принятия решений. Процесс принятия решений обязательно содержит в себе элементы предусмотрения будущего. Прогнозирование необходимо для выяснения внутренних и внешних условий функционирования управляемой системы, а также для предусмотрения следствий реализации управления. Если принять постулат о наличии неопределенности в знаниях о будущем, что прогноз – вероятностное утверждение, то придем к заключению о неопределенности как обязательном атрибуте принятия решений. Степень неопределенности в знаниях о будущем, которую можно отождествить с точностью прогнозирования, зависит от характера неопределенных параметров и от срока прогнозирования.
Задание У банка имеются два должника А и В, значения коэффициента текущей ликвидности за последние 5 месяцев даны в следующей таблице:
На основании имеющихся данных необходимо: 1. Проанализировать тенденцию изменения коэффициента текущей ликвидности должников при помощи трендовых моделей. Для линейного тренда определить , где значение текущего коэффициента ликвидности предприятия - должника за месяц , параметры по МНК. Вычислить величину и дать ей содержательную интерпретацию. 2. Определить вероятность того, что должники в течение ближайшего месяца погасят свои долги перед банком (каждый в отдельности и оба одновременно). Т.е вероятность того, что прогнозное значение превысит .
Задание выполнить с помощью пакета MathCad, учитывая, что параметры по МНК линейного тренда могут быть найдены при помощи встроенных функций slope, intercept соответственно, сопроводив графическими иллюстрациями. Касательного второго пункта задания – пусть величина риска моделируется случайной величиной (в смысле теории вероятностей). Как известно, случайная величина описывается функцией распределения где любое действительное число. Необходимо определить вероятность того, что в месяце будет больше т.е. , где ошибка и является случайной величиной. Согласно требованиям, предъявляемым к слагаемому ошибки в трендовой модели, использовать нормальный закон распределения ошибки вида , где являются средним и средним квадратичным отклонением соответственно случайной величины . Учесть, что в пакете MathCad существуют встроенные функции: определения среднего случайной величины среднего квадратичного отклонения – , значения функции распределения .
Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.) |