Министерство образования и науки Российской Федерации
Сибирская государственная геодезическая академия
И.И. Золотарев, С.А. Вдовин
Информационное обеспечение экономического развития Сибири
Методические указания к выполнению практических работ
Новосибирск 2009
УДК
Рецензенты
к.т.н., доцент каф. Вычислительной математики СГГА Барлиани А.Г.
к.э.н., доцент каф. Учета и банковского дела НГТУ Чурина Л.И.
С Информационное обеспечение экономического развития Сибири: Практикум/ И.И.Золотарев, С.А.Вдовин – Новосибирск: СГГА, 2009. - с.
Методические указания подготовлены профессором. кафедры Экономики и менеджмента СГГА Золотаревым И.И. и доцентом кафедры Вдовиным С.А.
Методические указания предназначены для студентов всех форм обучения специальностей «Экономика и управление на предприятии (в геодезическом производстве)», «Экономика и управление на предприятии (туризма и гостиничного хозяйства)».
В методических указаниях приведены основные инструменты, применяемые для прогнозирования экономических показателей в среде MS Excel. Указан порядок подготовки данных для исследования и решения прикладных экономических задач. В расчетах используются данные официальной статистики по Новосибирской области.
УДК
©Сибирская государственная
геодезическая академия.
(СГГА), 2009
©Золотарев И.И., Вдовин С.А.,
2009
Введение
Управление экономическими процессами требует всестороннего их изучения, построения выводов с целью принятия управленческих решений. Очень широко механизм анализа данных получил на уровне микроэкономики, т.е. уровне организаций и подразделений. Фиксация данных в специальных формах и их последующий анализ проводится в бухгалтерском, управленческом учете, анализе хозяйственной деятельности.
Устойчивое экономическое развитие экономики государства в целом и экономики регионов в частности, требует всестороннего изучения данных характеризующих макроэкономические процессы национального и транснационального уровня. Для формирования навыков анализа данных и формирования выводов на уровне макроэкономики в учебный план специальности «Экономика и управления на предприятии» введена дисциплина «Информационное обеспечение экономического развития Сибири». По дисциплине предусмотрены лекции и семинарские (практические) занятия.
Современные информационные технологии с учетом разработанного инструментария прикладной статистики и эконометрики позволяют проводить глубокий анализ различного рода данных. Данные представленные либо в виде таблиц или баз данных, агрегированные (сгруппированные) по определенному принципу представляют собой разноплановую информационную базу. После внедрения данных, в какую либо информационную систему, например MS Excel, появляется возможность интерпретировать их как информационные массивы. Перед исследователем ставится задача анализа информационных массивов с целью определения качества данных, зависимости между ними, построения прогнозов и т.п. Для этого широко используется аппарат регрессионного, корреляционного, дисперсионного, кластерного анализа и анализа временных рядов. Для микроуровня, уровня предприятий используются инструменты линейного программирования. Эти инструменты также представлены функциями MS Excel.
1. Общие рекомендации к выполнению практических работ. Требования к оформлению итоговых отчетов студентов.
Для успешной сдачи и защиты практических работ необходимо провести анализ данных в системе MS Excel. Для этого понадобится инструментарий построения таблиц, графиков, анализ коэффициентов на уровне встроенных функций, а также использование встроенного пакета анализа данных.
Итоговый отчет подготавливается в MS Word, и включает в себя следующие разделы, (особое значение придается разделу 6).
1. Титульный лист (установленной формы).
2. Тема и цель работы.
3. Входные данные (исходные таблицы).
4. Описание действий при выполнении работы (краткие сведения об используемых инструментах MS Excel).
5. Результаты (графики, результаты вычислений, статистические коэффициенты).
6. Анализ и выводы (указание минимальных и максимальных уровней используемых показателей, динамики изменений показателей, построение трендов и т.д.).
Без отчета бригада или студент к защите не допускается, отчет сдается в электронном виде.
Основные требования к отчету: размер шрифта 14, тип шрифта Times New Roman, таблицы и рисунки оформляются следующим образом, смотрите таблицу 1 и рисунок 1.
Таблица 1 − Динамика изменения объемов промышленного производства в НСО за период 2005−2009 гг.
|
месяцы |
2005 г. |
2006 г. |
2007 г. |
2008 г. |
2009 г. |
индексы |
|
январь |
31 |
186,8 |
557 |
1023 |
1068 |
1 |
|
февраль |
27 |
152,4 |
800 |
056 |
1021 |
2 |
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
декабрь |
233,2 |
572,7 |
1200 |
1452 |
1533 |
12 |
Рисунок 1 − Изменение объемов промышленного производства в Новосибирской области (НСО) за период 200Х−200Х гг.
2. Практические работы и краткие указания по их выполнению
Вводная практическая работа
Цель работы. Получить практические навыки использования инструментов MS Excel для построения линейных прогнозов и первичной проверки их точности.
Постановка задачи. В результате исследования была собрана статистическая информация, характеризующая количественную меру двух факторных признаков X и Y. Требуется установить зависимость между признаками, установить соответствие допустимому уровню ошибки и построить прогнозы для оценки вероятного развития ситуации.
Ход работы:
1.Сформировать указанные таблицы В1-В9 в MS Excel, смотрите приложения 1.
2. С помощью встроенных функций, категории «СТАТИСТИЧЕСКИЕ» рассчитать корреляцию (r) факторов Y и X при допустимой нелинейности 10 %. (т.е. 0,9 3. Если корреляция удовлетворяет условию пункта 2, то рассчитать наклон, отрезок и построить линейную модель 4. С помощью коэффициента аппроксимации (А) указать наиболее качественную модель В1-В9. Допустимый уровень аппроксимации не более 25%. Оценить качество модели с помощью коэффициентов А (aproksim) и эластичности Э (elast).
4. Скорректировать полученные прогнозы с учетом ошибки аппроксимации, как в «+», так и в «−» сторону в натуральных единицах Y. 5. Построить в одних осях графики эксперимента Y(X) и модели 6. Сформировать итоговый отчет в MS Word (Титульный лист, Ход работы, Выводы). Смотрите требования к оформлению отчета. Рисунок 1 − Зависимость факторов для В1 Таблица 1 – Объем промышленного производства по Новосибирской области в действующих ценах, млрд. руб. Используя предложенную информацию провести следующий анализ: С помощью MS Excel рассчитать коэффициенты корреляции (встроенная функция КОРРЕЛ (М1; М2) определяющие зависимости между массивами (которые определены информационными массивами (столбцами таблицы 1)):
- между объемами промышленного производства в 2005 г. и индексом времени; - между объемами промышленного производства в 2006 г. и индексом времени;
- между объемами промышленного производства в 2007 г. и индексом времени; - между объемами промышленного производства в 2008 г. и индексом времени;
- между объемами промышленного производства в 2005 г. и объемами промышленного производства в 2006 г.; - между объемами промышленного производства в 2007 г. и объемами промышленного производства в 2008 г;
- между объемами промышленного производства в 2008 г. и объемами промышленного производства в 2009 г. Выборочная корреляция Коэффициент находится в пределах По каждому столбцу рассчитать минимальное, максимальное и среднее значение (функции МИН (массив), МАКС (массив), СРЗНАЧ (массив)) значение с помощью графиков показать изменение минимального и максимального уровней соответствующего экономического показателя.
Проанализировать полученные результаты, указав характер взаимосвязи между годами (годами и временем), сделать выводы о зависимости показателей производства. Таблица 2 – Объем промышленного производства за 48 месяцев (индекс времени) (со смещением) Определить коэффициент корреляции: - между объемами промышленного производства и индексом времени;
- между объемами промышленного производства и смещенным объемом промышленного производства. Сформировать таблицу 4, скопировав данные из таблицы 1 и таблицы 3 в соответствующие столбцы (тов. − товарооборот, пром. − промышленное производство). Рассчитать коэффициенты корреляции между (тов06;пром06), (тов07;пром07), (тов08;пром08), (тов09;пром09) на основании полученных результатов сделать выводы о глубине линейной зависимости товарооборота и промышленного производства, а также возможности прогнозирования этих макроэкономических показателей. где УВ – удельный вес. Для расчета удельного веса выбрать 10 любых отраслей и провести анализ изменения удельного веса каждой отрасли в экономике НСО за период 2000−2005 гг., объемов промышленного производства (таблица 3) и изменений уровня заработной платы (таблица 4).
По выбранным отраслям провести анализ: Во всех заданиях построить необходимое для исследования число диаграмм и графиков, наглядно характеризующих процессы изменения фактических параметров отрасли и удельных весов за исследуемый период с 2000−2005 гг. Таблица 2–Число крупных и средних предприятий промышленности Таблица 3–Объем промышленного производства, млн. руб. Таблица 4 – Среднемесячная зарплата 1 работника по отраслям промышленности, тыс. руб. По всем выполненным заданиям сделать выводы, в которых подчеркнуть механизмы изменения отраслевых показателей. После выполнения работы получить ответы на вопросы: − в какой отрасли было наибольшее (наименьшее) число малых предприятий?
− построить график динамики изменения числа предприятий по отраслям промышленности? − в какой отрасли было максимальное (минимальное) изменение заработной платы (в % за период с 2000−2005 гг.)?
− в какой отрасли наблюдался минимальный (максимальный) уровень промышленного производства за период 2000−2005 (указать уровень изменения)?
. Наклон и отрезок рассчитываются с помощью соответствующих функций «=Наклон (М1, М2)» и «=ОТРЕЗОК (М1,М2)» Рассчитать прогнозные значения по полученной модели:Y(Prognoz1), Y(Prognoz2). ЕХ – ошибка построения линейной модели.
. Например для В1 получится графическое представление, смотрите рисунок 1.
Практическая работа № 1
Представление и обработка экономической информации. Информационные массивы. Табличное представление данных.
Цель: Изучить структуру информационных массивов характеризующих макроэкономический процесс, табличное и графическое представление данных. Использование встроенных функций информационных систем.
Общее задание: Провести исследование промышленного производства и товарооборота в Новосибирской области за период времени 2005−2009 гг.
Задание 1. Оценка взаимосвязей и зависимостей экономических показателей. Табличное и графическое представление экономической информации.
1.1. ФУНКЦИИ ОЦЕНКИ ЗАВИСИМОСТИ. Используя редактор электронных таблиц MS Excel построить диаграммы (Мастер диаграмм), показывающие зависимость объемов промышленного производства от времени (месяцев), за весь период 2005−2009 гг. проанализировать полученные результаты.
месяцы
2005 г.
2006 г.
2007 г.
2008 г.
2009 г.
индексы
январь
31
186,8
557
1023
1068
1
февраль
41,6
247,5
655
1118
1141
2
март
54,4
267,2
701
1181
1133
3
апрель
62,2
274,8
755
1309
1037
4
май
72,9
226,8
713
1072
045
5
июнь
74,7
267,1
803
1139
1019
6
июль
74,1
254,4
828
1116
1109
7
август
103,6
303,7
917
083,3
1035
8
сентябрь
138,2
343,5
065
1027
068
9
октябрь
173,6
447,7
1103
1244
1156
10
ноябрь
103,4
478,5
1026
1140
1232
11
декабрь
233,2
572,7
1200
1452
1533
12
ИТОГО
МИН
МАКС
СРЗНАЧ
рассчитывается см. формулу 1
(1)
, чем он ближе к единице тем глубже линейная зависимость между информационными массивами.
1.2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВОЗМОЖНОСТИ ПОСТРОЕНИЯ ПРОГНОЗОВ. ИНСТРУМЕНТ СМЕЩЕНИЯ ИНТЕРВАЛА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Преобразовать таблицу 1 в таблицу 2, для этого объединить все данные (месяцы) за 2005-2009 гг. в один столбец. В 1-м столбце поставить № месяцев - от 1 до 60; во втором столбце - объем промышленного производства за все месяцы 2005-2009 гг.; в третьем столбце - эти же данные, но сдвинув их на 1 месяц (в 1-й ячейке поставить объем промышленного производства за февраль 2005 г. (2-я ячейка 2-го столбца), во второй - показатели за март и т.д. Таблица будет иметь следующий вид.
Месяцы
Объем производства
Объем производства + 1
1
2
…
…
…
60
Итого
Проанализировать полученные результаты указать возможность прогнозирования для этих данных, предложить варианты развития событий.
1.3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВСЕГО ИНФОРМАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА
Для таблицы 3 выполнить задание аналогичное заданию 1.1.
Таблица 3 – Объем розничного товарооборота по всем каналам реализации, млрд. руб.
месяцы
2006 г.
2007 г.
2008 г.
2009 г.
месяцы
январь
189,4
522
912
1021
1
февраль
190
586
805
072
2
март
229,3
632
007
1101
3
апрель
206
732,6
914
064
4
май
217
549
1074
075,2
5
июнь
235
636
084
1209
6
июль
257
581,4
1028
1205
7
август
253
562
1180
1185
8
сентябрь
302
607,8
052,1
1176
9
октябрь
233,3
815
058
1117,1
10
ноябрь
352
803
845
1075
11
декабрь
414
077
1233
1359
12
ИТОГО
МИН
МАКС
СРЗНАЧ
1.4. АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ РАЗНОПЛАНОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ МАССИВОВ.
Определить зависимость объема розничного товарооборота от объемов промышленного производства.
Таблица 4 – Объемы розничного товарооборота и промышленного производства
месяцы
тов06
пром06
тов07
пром07
тов08
пром08
тов09
пром09
январь
февраль
март
апрель
май
июнь
июль
август
сентябрь
октябрь
ноябрь
декабрь
Практическая работа №2
Оценка удельного веса отраслей в экономике Новосибирской области по различным показателям
Цель: Расчет и анализ общих экономических показателей характеризующих основные отрасли региона.
Общее задание: Рассчитать удельный вес предприятий различных отраслей по показателям в процентах к итогу (всего) в 2000 и 2005 гг.
1.1. По численности предприятий крупных, средних и малых см. таблицу 1, рассчитать рост, прирост по УВ за период 2000−2005 гг.
1.2. По численности предприятий крупных и средних см. таблицу 2, рассчитать рост, прирост по УВ за период 2000−2005 гг.
1.3. По объему промышленного производства – по всей промышленности и крупной и средней см. таблицу 3, рассчитать рост, прирост по УВ за период 2000−2005 гг.
1.4. Сравнить среднемесячную заработную плату по отраслям промышленности в 2000 и 2005 гг. в процентах к итогу (всего) см. таблицу 4.
1.5. Сравнить темпы роста заработной платы в выбранных отраслях в процентах к 2000 г. см. таблицу 4.
Таблица 1–Число крупных, средних и малых промышленных предприятий Новосибирской области
№
Отрасли
2000 г.
2001 г.
2002 г.
2003 г.
2004 г.
2005 г.
1
Топлив.-энергетическая
81
57
45
52
47
54
2
электроэнергетика
79
53
41
45
41
45
3
топливная
4
4
4
7
6
9
4
металлургия
10
12
21
27
22
42
5
черная
4
5
8
7
9
15
6
цветная
6
7
13
20
13
27
7
химич. и нефтехимич.
8
8
32
46
59
111
8
машиностр. и металл.-обр.
828
759
074
1377
1288
2001
9
машиностроение
65
67
150
325
289
531
10
лесн.деревообр. цел.-бум.
006
886
039
1042
1033
1173
11
лесозаготовительная
185
143
167
176
150
103
12
деревообрабатываяшая
808
740
767
862
878
071
13
целлюл.-бумажная
3
3
5
4
5
9
14
пром. строй. материалов
278
260
311
310
238
282
15
легкая
90
85
101
259
232
429
16
текстильная
16
16
23
46
43
75
17
швейная
68
63
58
150
142
257
18
кож.мех. обувн.
6
6
15
54
43
88
19
пищевая
346
344
345
420
469
670
20
пищевкусовая
115
130
134
175
102
286
21
мясная и молоч.
216
107
104
228
256
354
22
рыбная
15
17
17
17
21
30
23
микробиологическая
1
1
1
3
10
7
24
муком.-крупян. и комбик.
779
662
718
728
732
770
25
муком.-крупян.
639
545
600
343
664
607
26
комбикормовая
140
117
118
385
68
73
27
медицинская
3
3
14
47
48
89
28
полиграфическая
14
14
30
91
57
117
29
другие
228
253
311
419
340
568
ВСЕГО
Отрасли
2000
2001
2002
2003
2004
2005
1
Топливно-энерг.
5
7
7
5
8
10
2
электроэнерг.
3
3
3
3
5
6
3
топливная
2
4
4
2
3
4
4
металлургия
10
12
14
10
11
16
5
черная
4
5
5
4
5
8
6
цветная
6
7
9
6
6
8
7
хим. нефтехим.
8
8
9
6
7
7
8
маш. метал.
111
109
111
80
110
140
9
машин.
63
64
72
59
72
82
10
лес. дер.цел.-бум.
53
53
53
42
25
23
11
лесозаг.
23
23
23
16
4
2
12
деревообр.
27
27
26
23
18
18
13
цел.-бум.
3
3
4
3
3
3
14
пром.стр. м-в
38
39
48
45
46
54
15
легкая
77
77
43
42
42
39
16
текстильная
15
15
14
13
13
12
17
швейная
58
58
26
26
26
24
18
кож.мех. обув.
4
4
3
3
3
3
19
пищевая
106
109
110
109
112
108
20
пищевкусовая
61
62
61
62
62
60
21
мясная и мол.
40
42
44
42
44
43
22
рыбная
5
5
5
5
6
5
23
микробиол.
1
1
1
2
2
1
24
мук.круп. комб.
18
16
17
11
12
11
25
мук-круп.
5
5
6
5
5
5
26
комбикорм.
13
11
11
6
7
6
27
медицинская
2
2
2
2
4
7
28
полиграф.
14
14
15
15
15
6
29
другие
9
9
6
3
7
5
ВСЕГО
№
ОТРАСЛИ
2000 год
2005 год
вся пром.
кр. и сред.
вся пром.
кр. и сред.
1
Топливно-энерг.
366
305
1687044
1684280
2
электроэнерг.
341
279
1644657
1643160
3
топливная
25
25
42387
41120
4
металлургия
857
857
618142
615243
5
черная
308
308
145443
144537
6
цветная
549
548
472609
470706
7
хим. и нефтехим.
615
615
331108
313566
8
маш. и метал.
3677
3507
4012056
3734201
9
машин.
3247
3241
3381104
3310912
10
лес. дер. цел.-бум.
242
200
311038
247806
11
лесозаготов.
49
38
16512
1281
12
деревообраб.
183
152
241152
105050
13
целл.-бумажная
10
10
54274
51565
14
пром. строй. м-в
357
289
022028
791349
15
легкая
565
562
377505
329083
16
текстильная
123
122
90509
87414
17
швейная
350
348
166043
132163
18
кож.мех. обувн.
02
91
120753
100506
19
пищевая
1132
1037
2364259
2003056
20
пищевкусовая
454
436
034559
808187
21
мясная и мол.
652
586
1383008
1170775
22
рыбная
26
15
46602
15004
23
микробиол.
52
52
66302
65030
24
мук.круп. комб.
358
273
317389
200225
25
мук. крупяная
207
137
173386
07360
26
комбикормовая
151
136
144003
111865
27
медицинская
84
83
122802
110265
28
полиграфическая
37
37
54878
44468
29
другие
90
48
06663
11018
ВСЕГО
№
отрасли
2000 г.
2001 г.
2002 г,
2003 г.
2004 г.
2005 г.
1
Топливно-энерг.
0,36
0,808
10,4
103,3
404,3
518,8
2
Электроэнерг.
0,347
0,706
10,3
105,4
419,1
491,4
3
топливная
0,439
0,884
11,2
90
300,4
666,9
4
металлургия
0,355
0,65
7,7
78
234,5
790,3
5
черная
0,328
0,633
5,2
44,9
161,1
507,2
6
цветная
0,388
0,657
8,6
89
206,4
073,3
7
хим. и нефтехим.
0,352
0,624
6,4
52,8
224,3
511,1
8
маш. и металоб.
0,341
0,556
4,4
43,8
169,8
381,2
9
машиностроение
0,344
0,554
4,2
41,3
162,3
384,8
10
лес. дер.цел.бум.
0,205
0,529
4,3
42,5
143,5
277,1
11
лесозаготовит.
0,287
0,491
3,2
29,1
120,1
264,5
12
деревообрабат.
0,207
0,541
4,7
46,1
140,7
250,3
13
целл.-бумажная
0,324
0,615
5,5
59,9
304,3
755,9
14
пром. стр. мат-в
0,321
0,633
5,4
59,3
226
407,2
15
легкая пр-сть
0,26
0,554
5
46,5
148,1
268,1
16
текстильная
0,287
0,737
6,5
54,5
154,8
278,8
17
швейная
0,241
0,485
4,2
40,4
129,4
241,6
18
кож.мех. обувн
0,31
0,608
5,6
53,5
201,5
338,4
19
пищевая
0,278
0,572
6,6
63,7
233,1
553,6
20
пищевкусовая
0,278
0,572
6,9
71,6
260,2
560,7
21
мясная и мол.
0,278
0,587
6,7
56,4
208,1
559,4
22
рыбная
0,282
0,43
3,6
53
191,2
408,8
23
микробиологич.
0,302
0,647
4,3
43,8
206,9
464,8
24
мук.круп. комб.
0,279
0,508
5,6
58,1
184,9
500,5
25
муком. крупян.
0,209
0,58
5,4
62,3
173,6
468,7
26
комбикормовая
0,253
0,624
6,2
53,7
210
584,1
27
медицинская
0,313
0,644
6,3
54,9
232,9
411,3
28
полиграфическ
0,317
0,709
5,3
51,3
210
388,6
29
другие
0,309
0,404
4,1
44,7
202,7
224,4
ВСЕГО
СРЕДНЕЕ
Примечание. В таблицах 3 и 4 данные за 2000 и 2005 необходимо сравнивать только как отношения к итогу − всего по столбцу (в %) т.к. номинальное сравнение по показателям (в тыс. руб.) будет неверным из за разных денежных мер.
следующая >>
Смотрите также: