Ниже приводятся данные о прибылях компании за последние 10 кварталов:
С помощью сезонной модели, дать прогноз на два последних квартала третьего года.
Сетевой анализ и планирование проектов
В таблице ниже приведен перечень мероприятий по расширению производства в связи с открытием второго завода. Программой расширения предусматривается перевод персонала с существующего завода (завод А) на новый завод (завод Б). Далее приведены детали этой программы, в том числе обычная продолжительность и расходы, а также сокращенная продолжительность и соответствующие расходы по каждому действию:
А. Найти новых инструкторов
Б. Подготовка новых инструкторов
В. Новые инструкторы замещают старых на А
Г. Наем новых работников для А
Д. Подготовка новых работников для А
Е. Перевод инструкторов на Б
Ж. Подготовка инструкторов на Б
З. Перевод нового оборудования на Б
И. Перевод персонала с А на Б
К. Подготовка персонала на Б
(i) Составьте сетевой график и определите критический путь проекта.
Качественные и количественные методы в UX: как получить и интерпретировать результат | Юрий Шеваров
(ii) Определите стоимость сокращения сроков каждого действия на одну неделю. Определите, как лучше всего сократить продолжительность всего проекта на одну неделю.
(iii) Если Вы хотите сократить продолжительность проекта еще на две недели, то как это сделать и во что это обойдется с точки зрения дополнительных расходов.
Временные ряды и прогнозирование
Ниже приводятся данные о прибылях компании за последние 10 кварталов:
С помощью сезонной модели, дать прогноз на два последних квартала третьего года.
1. При моделировании временных рядов статистические методы исследования исходят из предположения о возможности представления значений временного ряда в виде суммы нескольких компонент, отражающих закономерность и случайность развития, в частности в виде суммы трех компонент:
где T(t) — тренд (долговременная тенденция) развития;
S(t) — сезонная компонента;
E(t) — остаточная компонента.
Сезонная компонента характеризует устойчивые внутригодичные колебания уровней. Она проявляется в некоторых показателях, представленных квартальными или месячными данными. Для данных с иным шагом наблюдения S(t)=0.
Для решения задач анализа и моделирования тенденции изменения T(t) исследуемого показателя используются модели кривых роста.
Кривые роста — это математические функции, предназначенные для аналитического выравнивания временного ряда.
Наиболее часто в практической работе используются кривые роста, которые позволяют описывать процессы трех основных типов: без предела роста; с пределом роста без точки перегиба; с пределом роста и точкой перегиба.
Для описания процессов без предела роста служат функции:
— линейно-логарифмическая функция II порядка
— линейно -логарифмическая функция I порядка
Процессы развития такого типа характерны в основном для абсолютных объемных показателей, но часто им соответствует и развитие некоторых качественных относительных показателей.
Как миксовать качественные и количественные исследования, чтобы получать больше инсайтов
Основной подход выделения сезонной компоненты основан на предварительном сглаживании данных и выделении тенденции при помощи скользящей средней (на нем базируются статистические критерии сезонности: дисперсионный, автокорреляционный, гармонический и др.). Наиболее распространен гармонический критерий, который позволяет не только проверять наличие сезонных колебаний, но и оценивать значимость гармоник Фурье, отображающих эти колебания.
Достоинство таких моделей состоит в том, что они обеспечивают стабильность прогноза даже в точках цикла с наименьшими значениями прогнозируемой переменной.
Для прогнозирования сезонных процессов используются модели трех типов: СС — модели (скользящего среднего); АР — модели (авторегрессии); и АРИСС — модели (смешанные модели интегрированного скользящего среднего). Модели последнего класса обычно реализуются по методике Бокса- Дженкинса. Они, как и многие другие сложные с теоретической и практической точки зрения средства статистического анализа. требуют индивидуального подхода к исследуемому показателю и высокой квалификации исследователя. Поэтому в практике массовых статистических расчетов обычно используются модели первых двух классов.
Сезонные колебания могут быть отражены СС-моделями двух типов мультипликативной и аддитивной [8,14].
Сезонные компоненты, по природе своей, могут быть аддитивными или мультипликативными. Различие между двумя видами сезонности состоит в том, что в аддитивной модели сезонные отклонения не зависят от значений ряда, тогда как в мультипликативной модели величина сезонных отклонений зависит от значений временного ряда.
2. Расчет параметров функции долговременного тренда T(t) обычно производится методом наименьших квадратов (МНК). В качестве решения принимается точка минимума суммы квадратов отклонений между теоретическим и эмпирическим уровнями:
где: yt 2 — выровненные (расчетные) уровни;
yt- фактические уровни.
Параметры уравнения ai, удовлетворяющие этому условию, могут быть найдены решением системы нормальных уравнений. На основе найденного уравнения тренда вычисляются выровненные уровни. Нормальные уравнения МНК имеют вид:
для линейного тренда:
Рис. 1.1 — Поиск долговременного линейного тренда и оценка наличия сезонной функции в остаточных членах отклонения факта от линейного прогноза
Для решения указанного уравнения используют встроенные функции анализа пакета «электронных таблиц» EXCEL-2000. На рис. 1.1 приведены результаты определения долговременного линейного тренда фактической функции прибыли за 10 кварталов.
Как видно из графиков рис. 1.1 остаточные члены имеют устойчивую гармоническую составляющую с периодом 2 квартала и снижением амплитуды гармоник по времени.
Рис. 1.2 — Определение функции, описывающей изменение амплитуды гармоник
Для оценки функции снижения амплитуды гармоник проведем статистическую обработку модулей отклонений фактической прибыли от линейного прогноза в среде «электронных таблиц» EXCEL-2000 (рис.1.2).
Учитывая данные, приведенные на рис. 1.1, 1.2 полученные регрессионные уравнения следует отнести к устойчивым, поскольку показатель отклонения
— полученное уравнение линейной регрессии:
— полученное уравнение мультипликативной регрессии с сезонным компонентом:
На рис. 1.3 приведены результаты прогнозирования:
Рис. 1.3 — Результаты прогнозирования фактической прибыли уравнением мультипликативной регрессии с сезонным компонентом (гармоника с периодом в 2 квартала)
В табл. 1.1 представлены результаты расчета – прогнозирования прибыли предприятия в 11 и 12 квартале (3 и 4 квартал 3 года работы предприятия) с использованием уравнения мультипликативной регрессии с сезонным компонентом гармоники.
На рис. 1.4 представлены результаты оценки остаточных членов компоненты E(t).
Таблица 1.1 — Результаты прогнозного моделирования
Рис. 1.4 — Оценка членов остаточной компоненты уравнения моделирования
Информация о работе «Количественные методы в бизнесе»
Раздел: Экономика
Количество знаков с пробелами: 11000
Количество таблиц: 5
Количество изображений: 7
Похожие работы
. для эффективной деятельности в конкурентной среде. 1.3 Бизнес-планирование как фактор внутреннего развития банковского сектора Как уже было отмечено, достаточно слабый уровень бизнес-планирования в кредитных организациях являются сдерживающими внутренними факторами развития банковского сектора России. У большинства банков слабо развиты навыки выбора ключевых направлений деятельности и .
. всех показателей рыночной устойчивости. Такая тенденция с точки зрения кредиторов повышает гарантированность предприятием своих обязательств. Поэтому предприятие имеет возможность реализовать свой бизнес-план по выпуску новой продукции. 3. Бизнес-план производственного предприятия ООО «Украина» по производству соевого молока 3.1. Резюме Предприятие ООО «Украина», организованно в 1997 году и .
. предприятию, если оно хочет не только выжить, но и успешно развиваться. 2.1 Понятие бизнес — процесса, виды бизнес — процессов При всем многообразии методов анализа деятельности компаний существующих и активно использующихся в современной практике управления, анализ бизнес-процессов занимает особое место в силу целого ряда причин. Принципиальная особенность подобного анализа состоит в том, .
. Точка безубыточности показывает, при каком объеме продаж продукта ( услуги ) будет достигнута самоокупаемость хозяйственной деятельности предприятия, для которого составляется бизнес-план, в ходе его работы. Безубыточность этой деятельности достигается при таком объеме чистого дохода от реализации ( валового дохода за вычетом НДС и акцизного сбора ), который равен сумме текущих затрат. Графическая .
Источник: kazedu.com
Количественный анализ
Сбор и оценка поддающихся измерению и проверке финансовых данных для понимания поведения и эффективности бизнеса.
Что такое количественный анализ?
Количественный анализ — это процесс сбора и оценки измеримых и проверяемых данных, таких как доходы, доля рынка, заработная плата, для того чтобы понять поведение и эффективность бизнеса. В прошлом владельцы бизнеса и директора компаний при принятии решений в значительной степени полагались на свой опыт и инстинкт. Однако с развитием информационных технологий количественный анализ стал считаться лучшим подходом к принятию обоснованных решений.
Основная задача количественного аналитика — представить заданную гипотетическую ситуацию в виде числовых значений. Количественный анализ помогает в оценке эффективности, оценке финансовых инструментов и составлении прогнозов. Он включает в себя три основных метода измерения данных: регрессионный анализ, линейное программирование и поиск данных.
Методы количественного анализа
1. Регрессионный анализ
Регрессионный анализ — это распространенная техника, которая используется не только владельцами бизнеса, но и статистами и экономистами. Он предполагает использование статистических уравнений для прогнозирования или оценки влияния одной переменной на другую. Например, с помощью регрессионного анализа можно определить, как процентные ставки влияют на поведение потребителей в отношении инвестиций в активы. Еще одним основным применением регрессионного анализа является определение влияния образования и опыта работы на годовой заработок работников.
В сфере бизнеса владельцы могут использовать регрессионный анализ для определения влияния расходов на рекламу на прибыль предприятия. Используя этот подход, владелец бизнеса может установить положительную или отрицательную корреляцию между двумя переменными.
2. Линейное программирование
Большинство компаний время от времени сталкиваются с нехваткой ресурсов, таких как производственные площади, производственное оборудование и рабочая сила. В таких ситуациях менеджеры компании должны найти способы эффективного распределения ресурсов. Линейное программирование — это количественный метод, который определяет, как достичь такого оптимального решения. Он также используется для определения того, как компания может получить оптимальную прибыль и снизить операционные расходы при заданном наборе ограничений, таких как трудовые ресурсы.
3. Добыча данных
Добыча данных — это сочетание навыков компьютерного программирования и статистических методов. Популярность добычи данных продолжает расти параллельно с увеличением количества и размера доступных наборов данных. Методы добычи данных используются для оценки очень больших массивов данных с целью поиска скрытых в них закономерностей или корреляций.
Применение количественного анализа в деловом секторе
Владельцы бизнеса часто вынуждены принимать решения в условиях неопределенности. К счастью, количественные методы позволяют им сделать наилучшие оценки и тем самым минимизировать риски, связанные с тем или иным решением. В идеале количественные модели обеспечивают владельцев компаний лучшим пониманием информации, что позволяет им принимать наилучшие возможные решения.
Управление проектами
Одной из областей, где количественный анализ считается незаменимым инструментом, является управление проектами. Как упоминалось ранее, количественные методы используются для поиска наилучших способов распределения ресурсов, особенно если эти ресурсы ограничены. Проекты планируются с учетом наличия определенных ресурсов.
Планирование производства
Количественный анализ также помогает принимать обоснованные решения по планированию производства. Допустим, компании сложно оценить размер и местоположение нового производственного объекта. Количественный анализ может быть использован для оценки различных предложений по затратам, срокам и местоположению. Благодаря эффективному планированию и составлению графиков производства продукции, компании смогут в большей степени удовлетворять потребности своих клиентов, максимизируя свою прибыль.
Маркетинг
Каждый бизнес нуждается в правильной маркетинговой стратегии. Однако определить бюджет для отдела маркетинга может быть непросто, особенно если его цели не определены. С помощью правильного количественного метода маркетологи могут легко установить необходимый бюджет и распределить закупки СМИ. Решения могут быть основаны на данных, полученных в ходе маркетинговых кампаний.
Финансы
Бухгалтерия предприятия также в значительной степени полагается на количественный анализ. Сотрудники бухгалтерии используют различные количественные данные и методы, такие как модель дисконтированных денежных потоков, для оценки стоимости инвестиций. Продукция также может быть оценена на основе затрат на ее производство и прибыли, которую она приносит.
Закупки и инвентаризация
Одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются предприятия, — это возможность предсказать спрос на продукт или услугу. Однако, используя количественные методы, компании могут ориентироваться в том, сколько материалов им необходимо закупить, какой уровень запасов необходимо поддерживать и какие расходы они, вероятно, понесут при транспортировке и хранении готовой продукции.
Итоги
Количественный анализ — это использование математических и статистических методов для оценки эффективности бизнеса. До появления количественного анализа многие директора компаний основывали свои решения на опыте и чутье. Теперь владельцы бизнеса могут использовать количественные методы для прогнозирования тенденций, определения распределения ресурсов и управления проектами.
Количественные методы также используются для оценки инвестиций. Таким образом, организации могут определить лучшие активы для инвестирования и лучшее время для этого. Некоторые из методов количественного анализа включают регрессионный анализ, линейное программирование и поиск данных.
Дополнительные ресурсы:
Спасибо, что ознакомились с руководством Finansistem по количественному анализу. Чтобы продолжать учиться и продвигаться по карьерной лестнице, вам будут полезны следующие ресурсы Finansistem:
- Отрицательная корреляция
- Формула потребительского излишка
- Оценка
- Инвестиции в инфраструктуру
Источник: finansistem.com
Количественные методы в бизнесе
Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.
Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.
Поделиться с друзьями
Ссылка скопирована
Вашему вниманию предлагается перевод 5-го английского издания популярного в Америке и Западной Европе учебного пособия для менеджеров, которое поможет научиться мыслить количественными категориями, выстраивать количественную аргументацию и интерпретировать численные результаты. .Невзирая на компьютеризацию образовательного процесса, пособие преследует общую для всех цель — получение информации по изучаемой теме. Поскольку излагаемый материал имеет практическую направленность, то он облегчит работу даже тем менеджерам, у которых отсутствуют способности к математической абстракции, доказательствам и обсуждениям. .Книга разделена на пять частей, которые раскрывают предмет в логической последовательности: от основополагающей концепции к получению практических результатов.
В части I описываются концептуальная основа количественных методов и наиболее важные количественные инструменты. Часть II показывает, как собирать, подытоживать и представлять количественные данные. Часть III предлагает способы использования имеющейся информации для решения конкретных типов задач. Часть IV посвящена условиям неопределенности, которые потребуют знакомства с теорией вероятностей и статистическим анализом. Часть V показывает, как решать некоторые общие задачи управления, где присутствует неопределенность. / .Каждая глава помимо основного материала содержит описание практического применения идей, задачи с решениями и задания для самостоятельной работы, а также кейсы и исследовательские проекты. .Книга адресована студентам колледжей, слушателям профессиональных и специальных курсов по этой тематике. Она будет также чрезвычайно полезна для практикующих менеджеров, финансистов, экономистов, для тех, кто занимается планированием, и для других категорий работников, отвечающих за математическое обоснование принятых решений. . . . . . . .
Характеристики
Вашему вниманию предлагается перевод 5-го английского издания популярного в Америке и Западной Европе учебного пособия для менеджеров, которое поможет научиться мыслить количественными категориями, выстраивать количественную аргументацию и интерпретировать численные результаты. .Невзирая на компьютеризацию образовательного процесса, пособие преследует общую для всех цель — получение информации по изучаемой теме. Поскольку излагаемый материал имеет практическую направленность, то он облегчит работу даже тем менеджерам, у которых отсутствуют способности к математической абстракции, доказательствам и обсуждениям. .Книга разделена на пять частей, которые раскрывают предмет в логической последовательности: от основополагающей концепции к получению практических результатов.
В части I описываются концептуальная основа количественных методов и наиболее важные количественные инструменты. Часть II показывает, как собирать, подытоживать и представлять количественные данные. Часть III предлагает способы использования имеющейся информации для решения конкретных типов задач. Часть IV посвящена условиям неопределенности, которые потребуют знакомства с теорией вероятностей и статистическим анализом. Часть V показывает, как решать некоторые общие задачи управления, где присутствует неопределенность. / .Каждая глава помимо основного материала содержит описание практического применения идей, задачи с решениями и задания для самостоятельной работы, а также кейсы и исследовательские проекты. .Книга адресована студентам колледжей, слушателям профессиональных и специальных курсов по этой тематике. Она будет также чрезвычайно полезна для практикующих менеджеров, финансистов, экономистов, для тех, кто занимается планированием, и для других категорий работников, отвечающих за математическое обоснование принятых решений. . . . . . . .
Источник: www.chitai-gorod.ru