Теоретическое распределение роли заданий финансово-экономической сферы

 

Міністерство освіти і науки України

ДВНЗ «Донецький національний технічний університет»

 

 

Кафедра економічної кібернетики

 

Звіт

з навчальної практики

 

 

                                                                   студентки 1-го курсу

                                                                  

                                                                   спеціальності 6.030502

                                                                   «Економічна кібернетика»

                                                                   групи

                                                                   Керівник практики від ВНЗ

                                                                   к.п.н., доц.

 

                                                                   Дата захисту:

                                                                   Оцінка:

 

 

 

 

Донецьк 2013

Зміст

 

ВСТУП……………………………………………………………………………..3

1. ІНДИВІДУАЛЬНЕ ЗАВДАННЯ  №1………………………………………….4

1.1 Зміст завдання…………………………………………………………..4

1.2 Хід роботи………………………………………………………………5

1.3 Висновки до індивідуального  завдання №1………………………….9

2. ІНДИВІДУАЛЬНЕ ЗАВДАННЯ  №2………………………………………...10

2.1 Зміст завдання…………………………………………………………11

2.2 Хід роботи……………………………………………………………..11

2.3 Висновки до індивідуального завдання №2………………………...13

ВИСНОВКИ……………………………………………………………………...15

СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ…………….……………………..16

Додаток А..……………………………………………………………………….17

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВСТУП

 

Навчальна практика є обов'язковою  та необхідною складовою навчального  процесу. Вона передбачає створення  умов для наближення змісту навчальних предметів до професійно-орієнтаційної спрямованості навчального процесу. Проведення навчальної практики спрямовання на розвиток пізнавальної діяльності студентів, залучення їх до пошукової роботи, поглиблення та систематизації знань, умінь і навичок, усвідомлення практичної складної навчальних курсів.

Метою навчання на нашої спеціальності є знайомство з економіко-математичними моделями для аналізу і синтезу систем управління, моделювання за допомогою економічних таблиць Excel та інших програмних засобів.

Навчальна практика передбачає виконання двох індивідуальних завдань  згідно з виданими варіантами з дотриманням  вимог щодо виконання завдання і  оформлення звіту та щоденника навчальної практики.

Тому метою даної навчальної практики є поглиблення теоретичних  знань, їхнє закріплення при розв’язанні конкретних проблем економіко-математичного моделювання:

• знайомство з теоретичними розділами відносно ролі і завдань  фінансово-економічної сфери;

• поглиблення знань з  пакету MS Office, вивчення його додаткових можливостей;

• знайомство з питаннями  техніки безпеки і охорони  навколишнього середовища;

• підготовка та систематизація необхідних матеріалів для виконання  подальших курсових робіт і проектів.

 

Для виконання даного завдання був отриманий 13 варіант.

1. ІНДИВІДУАЛЬНЕ ЗАВДАННЯ №1

 

 

1. Зміст завдання

 

Для виконання завдання надані значення ціни одиниці товару (P) та кількість товару (D), проданого за ціною P за певний період. На основі статистичних даних знайти оцінки параметрів регресії попиту, якщо допустити, що вона має таку структуру:

Використовуючи критерій Фішера з надійністю Р=0,96, оцінити адекватність припущенної структури регресії статистичним даним. Якщо прийнята математична модель адекватна експериментальним даним, то для даного проміжку знайти:

• коефіцієнт еластичності для всіх значень цін;
• проміжки цін зростання та спадання товарообігу у грошовому вираженні;
• ціну на товар, за якої товарообіг у грошовому вираженні буде максимальним;
• проміжки цін зростання та спадання прибутку;
• оцінку ціни на товар, за якої прибуток буде максимальним, та його значення.

Потім побудувати графіки:

• статистичних даних;
• лінії регресії;
• товарообігу у грошовому вираженні для стратегічних даних;
• лінії еластичності;
• товарообігу у грошовому вираженні для розрахункових значень;
• собівартості товару в залежності від обсягу випуску;
• прибутку в залежності від обсягу випуску.

Вхідні данні для виконання  завдання наведені у таблиці 1.1

 

 

Таблиця 1.1

2. Хід роботи

 

1.2.1 Припустимо, що регресія попиту представлена у вигляді гіперболічної залежності, тобто має таку структуру:

(1) 1.1

Для оцінки регресії попиту, використовуючи статистичні данні, необхідно знайти параметри a₀, a₁, a₂. Для находження параметрів будемо користуватися функцію ЛІНЕЙН. Отримані данні наведені в таблиці 1.2

 

 

 

 

 

Таблиця 1.2

 

Згідно з отриманими параметрами  модель має такий вигляд:

D_теор = 9,067 - 0,770* P + 0,006*P² (2) Формула1.2

Використовуючи отриману модель, розрахуємо значення попиту в  залежності від різної ціни. Результати розрахунків наведені в таблиці 1.3.

Відповідно до отриманих  даних побудуємо точкову діаграму та лінію тренду (рис.1.1), знаходимо  коефіцієнт детермінації (R²). Отримана діаграма має вигляд гілки параболи, що відповідає моделі. Вона відображає залежність попиту від ціни.

Коефіцієнт детермінації R² = 0,9534.  Він показує, що 95% показників попиту можна пояснити за допомогою побудованої моделі, що свідчить про її об’єктивність.

Рисунок 1.1 – «Точкова діаграма та лінія тренду»

 

1.2.2 Отримана модель дає змогу зробити точковий аналіз показнику попиту на майбутній період. Таким чином, для даної моделі значення попиту при ціні Р = 12 гр.од дорівнює D_теор = 0,799758.

1.2.3 Для отриманої моделі  розрахуємо коефіцієнт еластичності  ціни (К_ел), користуючись наведеною формулою:

К_ел = D’_теор(P)*(P/ D_теор(P))  (3) 1.3

 При цьому:

якщо | К_ел | < 1- попит нееластичний;

якщо | К_ел | > 1- попит еластичний.

Побудуємо графік еластичності попиту за ціною, використовуючи отримані коефіцієнти (рис.1.2). Результати розрахунків коефіцієнту наведені в таблиці 1.3.

Згідно з отриманими значеннями коефіцієнтів можна зробити висновок, що на діапазоні цін від 1гр.од до 6гр.од попит веде себе як нееластичний, проте на діапазоні від 6 гр.од до 11 гр.од значення коефіцієнту свідчить про еластичність попиту.

Рисунок 1.2 – «Графік еластичності»

 

1.2.4 За статистичними даними  визначимо товарообіг.  Для цього  скористаємося даною формулою:

Т_теор = Р*D_теор (4) 1.4

За результатами розрахунків, максимальний товарообіг досягається  при ціні Р = 7 гр.од , товарообіг при цьому значенні ціни дорівнює Т = 36,51611.

Графічно результати відображені  за допомогою лінії еластичності (рис.1.3), яка досягає свого максимуму  при вище вказаній ціні. Значення розрахованих коефіцієнтів наведені в таблиці 1.3

Рисунок 1.3 – «Графік товарообігу»

1.2.5 За статистичними даними  з’ясуємо при якій ціні буде досягнутий максимальний прибуток за умови, що собівартість становить: а) 2 гр.од;       б) 4 гр.од. Для цього скористаємося такою формулою:

 Pr = Т_теор –Соб*D_теор (5) 1.5

За отриманими даними побудуємо  лінію прибутку (рис.1.4). На підставі аналізу отриманого графіку прибутку можна зробити таки висновки:

• при собівартості Соб = 2 гр.од. максимальний прибуток досягається при ціні Р = 7 гр.од;
• при собівартості Соб = 4 гр.од. максимальний прибуток досягається при ціні Р = 9 гр.од;
• в обох випадках ціна максимального прибутку не співпадає з ціною максимального товарообігу, проте в першому випадку вона більш наближена до неї.

 

Рисунок 1.4 – «Лінії прибутку»

 

Таблиця 1.3

 

3. Висновки 

 

Під час виконання індивідуального  завдання були здобути навички роботи з функціями та діаграмами в Excel, аналізу та розрахунку наступних ринкових економічних показників:

• створення моделі залежності попиту від ціни, графічне зображення отриманих даних;
• знаходження та аналіз коефіцієнту детермінації, його аналіз;
• розрахунок коефіцієнту еластичності, його аналіз, побудова лінії еластичності, знаходження проміжків еластичності попиту;
• розрахунок товарообігу, аналіз отриманих показників та побудова графіка. Знаходження точки максимального товарообігу;
• розрахунок прибутку при різній собівартості, побудова ліній прибутку.

 

 

 

 

 

 

 

2. ІНДИВІДУАЛЬНЕ ЗАВДАННЯ №2

 

 

2.1 Зміст завдання

 

Припустимо,існує виробнича  регресія (Кобба-Дугласа), яка має вигляд:

(1) а 2.1

Де,  Y – обсяг випущеної продукції;

- трудовитрати;

- основні засоби  розглянутої галузі;

На основі статистичних даних,використовуючи МНК, знайти оцінки параметрів виробничої регресії.

Побудувати ізокванту для Y=.

Використовуючи розрахунки,сформулювати висновки.

 

2.2 Хід роботи

 

Вхідні данні:

Таблиця 2.1

Де  -  прогнозні значення факторів відповідно.

Припустимо, що між показником  Y та факторами існує стохастична залежність виду:

(2) 22

Наведемо її до лінійної форми шляхом логарифмування обох частин рівняння. Отримаємо наступні заміни : Y= ln(Y), Z1=ln(X1), Z2=ln(X2). Дані показники розраховані в блоці осередків Е2:G12(табл..2.2). 

Модель буде виглядати  наступним чином

 (3) 2.3

Таблиця2.2

За допомогою вбудованої функції ЛИНЕЙН знайдемо оцінки параметрів регресії (табл.2.3)

Таблиця 2.3

У блоці I2:L6 за формулою обчислюємо значення показника приведеної лінійної регресії.  У блоці L2:L6, з використанням математичної вбудованої функції  ЕХР та значень блока К2:К6, знаходяться розрахункові базисні та прогнозні значення показника.

Для наочного уявлення взаємозамінювання факторів побудуємо ізокванту.

Для цього для уі в залежності від праце витрат знайдемо за формулою . (42.4

 Побудуємо графік ізокванти.

 

Рис.2.1 «Ізокванта»

2.3 Висновки до  індивідуального завдання №2

Параметри а1=-0,22065 і а2=1,164832 і =0,621671 є частинними коефіцієнтами еластичності,тобто зміна фактора (працезатрати) на 1% при незмінному факторі (основні засоби) викликає зміну обсягу випуску продукції на 0,353%, аналогічно зміна фактора на 1% при незмінному факторі викликає зміну обсягу випуску продукції на 0,729%.

 Для факторів =173,=213 визначена оцінка прогнозу Y1Теор=5,7926136.

Оскільки сумарний коефіцієнт еластичності А=то при

збільшенні обсягу основних працезатрат у k раз, обсяг випуску продукції збільшиться у разів.

 

ВИСНОВКИ

 

Проходження навчальної практики стимулює виховання потреби систематично оновлювати свої знання та творчо їх застосовувати  в практичній діяльності, спираючись при цьому на здобуті раніше знання.

По закінченні навчальної практики я закріпила свої навики та вміння щодо розробки та професійного використання економіко-математичних моделей для аналізу і синтезу  систем управління.