методичка Козлов 1заочн обуч

Украинской государственной академии
железнодорожного транспорта
Кафедра «Учет и аудит»
Дикий А.Ю., Козлов В.С.
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
К ВЫПОЛНЕНИЮ КУРСОВЫХ РАБОТ
ПО ДИСЦИПЛИНЕ
«МОДЕЛИ И МЕТОДЫ
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
В АНАЛИЗЕ И АУДИТЕ»
для студентов
специальности «Учет и аудит»
заочной формы обучения
Донецк - 2011
Методические указания к выполнению курсовых работ по
дисциплине «Модели и методы принятия решений в анализе и аудите» для
студентов специальности «Учет и аудит» заочной формы обучения
рассмотрены и одобрены к печати на заседании кафедры «Учет и аудит»
10.05.11 г., протокол № 9.
Рассмотрены и рекомендованы к печати на заседании методической
комиссии факультета «Экономика транспорта» 23.06.11 г., протокол № 9.
Составители:
к.т.н., доцент
А.Ю. Дикий (ДонИЖТ)
ст. преподаватель
В.С. Козлов (ДонИЖТ)
Рецензенты:
д.э.н., профессор, Академик академии
экономических наук Украины,
заведующая кафедрой «Управление
персоналом и экономика труда»
И.В. Петенко
к.т.н., доцент, заведующая кафедрой
«Учет и аудит»
Т.А. Писоцкая(ДонИЖТ)
2
Содержание
Введение
ЗАДАНИЕ ПО ПРАКТИКЕ
Задача № 1.1
Задача № 1.2
Задача № 1.3
Задача № 1.4
Задача № 1.5
Задача № 1.6
Задача № 1.7
Задача № 1.8
Задача № 1.9
Задача № 1.10
Задача № 2.1
Задача № 2.2
Задача № 2.3
Задача № 2.4
Задача № 3.1
Задача № 3.2
Задача № 4
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ ПАКЕТ ПРОГРАММ GRETL
1 Знакомство с условиями и параметрами установки
пакета программ GRETL
1.1 Лицензия
1.2 Инсталляция
1.3. Меню и функции настройки пакета программ
1.4. Рабочие сессии и работа с консолью
2 Статистические данные
2.1 Построение набора данных
2.2 Ввод данных - импорт данных
2.3 Описание набора данных и сохранение файла
данные
2.4 Объявление типа данных
2.5 Агрегирование временных рядов
2.6 Преобразование переменных-процессов
2.7 Основные описательные статистики
2.8 Распределения переменной
2.9 Графики
3
5
7
7
8
10
11
13
14
15
16
18
21
23
24
26
27
28
30
32
39
39
39
41
43
47
48
48
51
53
55
57
58
59
60
61
2.10 Интернет-сервер со статистическими данными
2.11 Примеры из учебных пособий по эконометрике
3 Статистические тесты
3.1 Статистические таблицы GRETL
3.2 Калькулятор статистических тестов
3.3 Статистические тесты для переменных в базе
GRETL
Список литературы
ПРИЛОЖЕНИЯ
ПРИЛОЖЕНИЕ А- Задание на задачи 1 по вариантам
ПРИЛОЖЕНИЕ Б- Задание на задачи 2 по вариантам
ПРИЛОЖЕНИЕ В- Задание на задачи 3 по вариантам
ПРИЛОЖЕНИЕ Г- Задание на задачу 4 по вариантам
4
66
68
70
70
73
76
78
79
79
83
84
85
Введение
В
настоящее
время
ведение
бухгалтерского
учета
малоэффективно без компьютерной обработки данных. Сейчас на
рынке
существует
множество
бухгалтерских
программ,
удовлетворяющие самые разные требования к ним. Особенно
сложным является правильно выбрать программу для своего
предприятия.
Механизация бухгалтерского учета способствует уменьшению
трудоёмкости учета, но не позволяет в полной мере сделать его
оперативным, сократить сроки на остальные отчетности. Наиболее
полно эти вопросы решаются в условиях автоматизации всего
комплекса учетных работ. Особое значение придается разработке
пакетов прикладных программ, реализующих автоматизированное
решение всех типовых задач бухгалтерского учета.
Разработаны типовые проекты комплексной автоматизации
бухгалтерского учета с применением различных типов ЭВМ для
промышленности,
сельского
хозяйства,
централизованных
бухгалтерий, учреждений, находящихся на государственном бюджете,
и других организаций.
В настоящее время автоматизация бухгалтерского учета с
помощью персонального компьютера не является сложной задачей ни
для разработчика, ни для пользователя бухгалтерских программ.
Сегодняшняя простота решения компьютеризации бухгалтерского
учета достигнута сложным путем: от компьютеризации отдельных
участков учетной работы до установления связанных баз данных для
сведения баланса предприятия. Освоение бухгалтерами компьютеров
на уровне не только пользователя, но и программирования (а сегодня
это уже квалификационное требование) позволило кардинально
пересмотреть стратегию бухгалтерских программ. Как оказалось,
эффективнее иметь единую структуру базы данных для всех участков
бухгалтерского учета. Таким образом, в реальном масштабе времени
попутно решается проблема составления баланса предприятия на
каждый момент оформления первичных документов – внесения
содержания и суммы хозяйственной операции в единую базу данных
предприятия. Сетевые версии бухгалтерского учета решили проблему
зависимости работы участков от времени доступа к единой базе.
Доступность современных компьютерных языков и возросший
уровень компьютерной грамотности специалистов в области
экономики и бухгалтерского учета позволяют создавать в короткое
время программные приложения высокого качества с требуемым
5
набором функций. Для пользователя может быть интересен набор
функций, реализованных в тех или иных программах. Ознакомиться с
каждой из предлагаемых для автоматизации учета программ, во –
первых, абсолютно нереально и, во – вторых, нецелесообразно, так
как все программы реализуют принцип двойной записи, различаясь
только дизайном пользовательского интерфейса. Конечно, набор
дополнительных пользовательских функций в программах может
быть различным, поэтому системы автоматизированной обработки
данных учета следует рассматривать, прежде всего:
 по возможностям решения задач всей бухгалтерии;
 по составу и глубине решаемых задач;
 по реализации функций обмена информацией.
На железнодорожном транспорте также проведена определенная
работа в области автоматизации бухгалтерского учета и
совершенствования на этой базе его методологии.
В условиях спада производства последних лет в России одной из
немногих благополучных отраслей, переживающих период бурного
роста, является компьютерная индустрия. Буквально за считанные
годы в стране освоен массовый выпуск качественных персональных
компьютеров и программных средств.
Особенно сильно развивается направление, связанное с
разработкой
систем
автоматизации
бухгалтерского
учета.
Запутанность законодательства и трудоемкость учетных процедур в
фирмах, не имеющих возможности содержать большой штат
бухгалтеров, с одной стороны, отсутствие практики использования
консультационных услуг внешних организаций, с другой, и
относительно невысокий уровень компьютерной квалификации
бухгалтеров, не имеющих опыта использования для ведения учета
программных средств общего назначения – электронных таблиц и
интегрированных систем, с третьей предопределяют высокую
потребность именно в специализированных программных системах
автоматизации бухгалтерского учета.
6
ЗАДАНИЕ ПО ПРАКТИКЕ
Задача № 1.1
Условие: Построить модель работы предприятия по
производству из 2-х закупаемых компонентов (фруктов и
замороженного теста) 1-го изделия: пирога с яблочной начинкой.
Реализация продукции предприятия осуществляется по оптовой
цене через сеть магазинов, которые продают ее с постоянной
надбавкой. Таким образом, оптовая цена, установленная
производителем на свою продукцию, полностью определяет
спрос и объем продаж изделия. В модели учесть (согласно
варианта) следующие параметры:
1. При оптовой цене изделия
= 8,00 грн.
Недельный спрос и объем продаж
= 16 тыс.шт.
2. Удельные затраты на обработку (выпечка, упаковка,
доставка) = 2,05 грн.
3. Удельные затраты на закупку начинки (яблок)
= 3,48 грн.
4. Удельные затраты на закупку теста
= 0,30 грн.
5. Постоянные недельные издержки
=12,00 грн.
Модель выполнить с использованием электронных таблиц
Microsoft Excel.
С помощью данной модели рассчитать следующие
показатели:
1. Недельный доход
2. Общие затраты за неделю
3. Недельную прибыль до уплаты налогов
Решение:
При построении модели в качестве переменных решения
приняты: Цена изделия и Спрос на него за неделю. В качестве
параметров приняты заданные Удельные затраты и постоянные
издержка. Полученные результаты представлены на рисунке 1.1.
7
Рисунок 1.1
Выводы:
1. При заданной цене и величине спроса на изделие недельный
доход составит 128,00 тыс.грн.
2. При заданных удельных затратах и постоянных издержках
общие затраты на изготовленную и реализованную продукцию
составят 105,28 тыс. грн.
3. Предприятие при заданных условиях работы получит за
неделю прибыль 22,72 тыс.грн.
Задача № 1.2
Условие: Провести анализ «что-если» для построенной
модели работы того же предприятия по производству того же
изделия и при тех же параметрах при условии, что при оптовой
цене изделия = 7,00 грн. Недельный спрос и объем продаж будет
= 20 тыс.шт. Выполнить сравнительный анализ полученных
результатов.
8
Решение:
При расчете с помощью построенной модели новых
результатов, для заданных показателях цена-спрос, получены
данные, которые представлены на рисунке 1.2.
Рисунок 1.2
Выводы:
1.
При снижении цены яблочного пирога на 1 грн. спрос
увеличится на (20-16)=4 тыс.шт. в неделю.
2.
При этом недельный доход от реализации вырастет на
(140-128)=12 тыс.грн.
3.
Однако, общие издержки за тот же период увеличатся
на (128,60-105,28)=23,32 тыс.грн., что приведет к снижению
прибыли на (22,72-11,40)=5,12 тыс.грн.
4.
Таким образом снижение цены на 1 грн. Увеличит
сбыт, но одновременно снизит прибыль предприятия.
9
Задача № 1.3
Условие:
Усовершенствовать
построенную
модель,
установив линейную зависимость между параметрами: Цена и
спрос. Параметры этой зависимости задать (согласно варианту)
коэффициентами.
Свободный член уровня спроса = 48, а коэффициент
пропорциональности = -4. Выполнить анализ полученных
результатов для условий, рассмотренных в задании №1.1.
Решение:
В новой модели единственной Переменной решения является
Цена пирога. Значение спроса теперь представлено как
Физические результаты и рассчитывается с учетом заданных
коэффициентов уровня спроса.
Результат расчета показателей работы предприятия
представлен на рисунке 1.3.
Рисунок 1.3
10
Выводы:
1.
В новой модели заданной цене соответствует спрос =
16 тыс.шт, что полностью соответствует старой модели.
2.
Недельный доход составил 128 тыс.грн, что тоже
соответствует старой модели.
3.
Общие издержки за неделю составили 105,28 тыс.грн,
что тоже соответствует старой модели.
4.
Недельная прибыль составила 22,72 тыс.грн, что
соответствует старой модели.
5.
Финансовые результаты, рассчитанные с помощью
модели, которая учла линейную зависимость между параметрами
цена и спрос, полностью соответствуют старой модели.
Задача № 1.4
Условие: Используя полученную в задаче № 1.4 модель
построить графики зависимости финансовых результатов
предприятия от оптовой цены реализации его продукции,
определить оптимальную цену и точку безубыточности.
Решение:
Для построения графиков скопируем модель в 7 столбцов и
зададим в каждом из них цену от 6 до 12 грн. С равномерным
шагом 1 грн. Результаты расчета и полученные графики
представлены на рисунке 1.4.
11
Рисунок 1.4
Выводы:
1.
График зависимости недельной прибыли от цены
имеет нелинейный характер с одной точкой экстремума при цене
около 9 грн., которая является оптимальной, т.к. позволяет
предприятию получить за неделю максимальную прибыль около
26 тыс.грн.
2.
Точка безубыточности соответствует цене около 6,50
грн., при которой предприятие производит и реализует около 22
тыс. шт.изделий.
3.
Реализовывать изделия по цене ниже 6,50 грн. для
предприятия убыточно, хотя при этом сбыт достигнет 22 тыс.шт.
в неделю.
12
Задача № 1.5
Условие: Используя полученную в задаче № 1.4 модель и
оптимальную цену в качестве базового значения выполнить
анализ чувствительности критерия эффективности
работы
предприятия исследуя воздействие малых приращений цены на
прибыль, анализ эластичности, исследуя на сколько % изменится
прибыль при заданном 5% изменении цены, а также - анализ
компромиссов «спрос-прибыль».
Решение:
В качестве базовой цены выбираем 9,00 грн. и ставим ей в
соответствие 100%. Затем задаем по 3 значения изменение
прибыли на 5% в сторону увеличения и уменьшения. Изменение
спроса и прибыли рассчитываем как в абсолютных единицах, так
и в % относительно базовых показателей.
Рисунок 1.5
Выводы:
1.
Небольшое (5%) уменьшение оптовой цены по
сравнению с базовой приводит к заметному росту спроса и
продаж (15%) при незначительном уменьшении недельной
прибыли (-1,9%).
2.
При оптовой цене 8,10 грн., что на 10% меньше
базовой предприятие потеряв 10,1% прибыли может добиться
30% увеличения недельного объема продаж.
13
Задача № 1.6
Условие:
Построить
усовершенствованную
модель,
установив
линейные
зависимости
между
следующими
параметрами:
1.
Цена и спрос. Параметры этой зависимости задать
(согласно варианту) коэффициентами. Свободный член уровня
спроса = 48 , а коэффициент пропорциональности = -4.
2.
Спрос и затраты на обработку. Параметры этой
зависимости
задать (согласно варианту) коэффициентами.
Свободный член уравнения затрат на обработку = -14,339, а
коэффициент пропорциональности = 3,375.
В модели задать (согласно варианту) следующие –
уточненные параметры:
3. Удельные затраты на закупку начинки (яблок) 3,48 грн.
4. Удельные затраты на закупку теста
= 0,30 грн.
5. Постоянные недельные издержки
=12,00 грн.
С помощью данной модели рассчитать следующие
показатели:
1. Недельный доход
2. Общие затраты за неделю
3. Недельную прибыль до уплаты налогов
Решение:
При построении модели в качестве переменой решения
принята цена пирога. Заданные показатели рассчитаны для цены
= 8,00 грн. Полученные результаты представлены на рисунке 1.6.
14
Рисунок 1.6
Выводы:
1.
При заданных параметрах производства и оптовой цене
8,00 грн. Объем реализации за неделю составит 16 тыс.шт.
2.
Недельный доход составит 128,00 тыс.грн., а общие
затраты 112,14 тыс.грн.
3.
За неделю предприятие, работая при заданных
параметрах, получит прибыль в размере 15,86 тыс.грн.
Задача № 1.7
Условие: Используя полученную в задаче № 1.6
усовершенствованную модель, с уточненными параметрами,
построить уточненные графики зависимости финансовых
результатов предприятия от оптовой цены реализации его
продукции,
определить
оптимальную
цену
и
точку
безубыточности.
Решение:
Для построения графиков скопируем усовершенствованную
модель в 7 столбцов и зададим в каждом из них цену от 7,00 до
13,00 грн. С равномерным шагом 1,00 грн. Результаты расчета и
полученные графики представлены на рисунке 1.7.
15
Рисунок 1.7
Выводы:
1.
Данная модель показала, что максимальная прибыль
достигается при цене 10 грн., а не 9 грн. и составит 25,10
тыс.грн., что немного ниже ранее полученой (26,04 тыс.грн.).
2.
Точка безубыточности соответствует цене около 7,00
грн., при которой предприятие производит и реализует 20 тыс.шт.
изделий.
Задача № 1.8
Условие: Используя полученную в задаче 1.7 модель и
заданные (согласно варианту) параметры работы предприятия за
4 недели определить физические и финансовые результаты
работы предприятия за месяц.
Постоянные параметры:
16
Линейная зависимость между Ценой и спросом (свободный
член уровня спроса = 48, а коэффициент пропорциональности = -4),
Линейная зависимость между Спросом и затратами на
обработку (свободный член уравнения затрат на обработку = -14,339 , а коэффициент пропорциональности = 3,375),
Постоянные недельные издержки 12,00 грн.,
Параметры 1-й недели:
Оптовая цена 9,00 грн.,
Удельные затраты на закупку начинки (яблок) 3,48 грн.,
Удельные затраты на закупку теста 0,30 грн.,
Параметры 2-й недели:
Оптовая цена 9,40 грн.,
Удельные затраты на закупку начинки (яблок) 3,43 грн.,
Удельные затраты на закупку теста 0,28 грн.,
Параметры 3-й недели:
Оптовая цена 9,10 грн.,
Удельные затраты на закупку начинки (яблок) 3,52 грн.,
Удельные затраты на закупку теста 0,31 грн.,
Параметры 4-й недели:
Оптовая цена 9,20 грн.,
Удельные затраты на закупку начинки (яблок) 3,47 грн.,
Удельные затраты на закупку теста 0,30 грн.
Решение:
Для расчета физических и финансовых результатов работы
предприятия за каждую неделю модель, полученную в задаче №
1.6, скопируем в 4 столбца.
Итоговые показатели за месяц рассчитаем в 5-м столбце
путем суммирования еженедельных значений. Результаты
расчета представлены на рисунке 1.8.
17
Рисунок 1.8
Выводы:
1.
Предприятие, работая в течении месяца в заданном
режиме и отпуская продукцию по заданным ценам получит
прибыль в размере 100,57 тыс.грн.
2.
Для увеличения прибыли необходимо увеличить
оптовую цену и установить ее равной 10,00 грн., которая была
рассчитана в задаче 1.7 и соответствует оптимальной.
3.
Заданные цены обеспечили сбыт продукции в размере
45,2 тыс.шт. за месяц.
Задача № 1.9
Условие: Усовершенствовать разработанную модель для
того же предприятия при увеличении им ассортимента
выпускаемой продукции до 4-х изделий: пирог с яблочной,
лимонной, клубничной и вишневой начинкой.
В модели учесть (согласно варианту) следующие параметры:
Постоянные параметры:
Постоянные недельные издержки 33,00 грн.,
18
Параметры для яблочного пирога:
Оптовая цена 9,32 грн.,
Удельные затраты на закупку начинки (яблок) 3,48 грн.,
Удельные затраты на закупку теста 0,30 грн.,
Линейная зависимость между Ценой и спросом (свободный
член уровня спроса = 48,0 , а коэффициент пропорциональности = -4),
Линейная зависимость между Спросом и затратами на
обработку (свободный член уравнения затрат на обработку = -14,339 , а коэффициент пропорциональности = 3,375),
Параметры для лимонного пирога:
Оптовая цена 8,32 грн.,
Удельные затраты на закупку начинки (лимон) 2,20 грн.,
Удельные затраты на закупку теста 0,28 грн.,
Линейная зависимость между Ценой и спросом (свободный
член уровня спроса = 43,0 , а коэффициент пропорциональности = -4,4),
Линейная зависимость между Спросом и затратами на
обработку (свободный член уравнения затрат на обработку = -11,66 , а коэффициент пропорциональности = 4,45),
Параметры для клубничного пирога:
Оптовая цена 9,57 грн.,
Удельные затраты на закупку начинки (клубника) 3,90 грн.,
Удельные затраты на закупку теста 0,35 грн.,
Линейная зависимость между Ценой и спросом (свободный
член уровня спроса = 50,0 , а коэффициент пропорциональности = -4,3),
Линейная зависимость между Спросом и затратами на
обработку (свободный член уравнения затрат на обработку = -13,29 , а коэффициент пропорциональности = 3,62),
Параметры для вишневого пирога:
Оптовая цена 9,32 грн.,
Удельные затраты на закупку начинки (вишня) 3,10 грн.,
Удельные затраты на закупку теста 0,33 грн.,
Линейная зависимость между Ценой и спросом (свободный
член уровня спроса = 49,0 , а коэффициент пропорциональности = -4,5),
19
Линейная зависимость между Спросом и затратами на
обработку (свободный член уравнения затрат на обработку = -12,30 , а коэффициент пропорциональности = 3,25).
Решение:
Заданная цена яблочного пирога принята за базовую. Цены
остальных изделий вычисляются через базовую. Результаты
расчета представлены на рисунке 1.9.
Рисунок 1.9
Выводы:
1. При заданных параметрах общий недельный спрос
составил 33 тыс.шт.
2. Недельная прибыль от реализации всего ассортимента
продукции составила 84,36 тыс.грн.
20
Задача № 1.10
Условие: Используя полученную в задаче 1.9 модель учесть
режим работы предприятия в 2 смены. При этом мощность
производства за 1-ю смену задана равной 25 тыс.шт. в неделю.
Дополнительные расходы за работу во 2-ю смену учитываются
Удельными сверхурочными = 0,80 грн. С помощью надстройки
Excel «Таблица подстановки» выполнить необходимые
расчеты,построить графики и по их результатам провести анализ
чувствительности. Определить:
1.
можно ли снизить потери от сверхурочных работ, если
повысить цены и, таким образом, уменьшить спрос,
2.
на сколько вырастит прибыль, если увеличить
производственную мощность за 1-ю смену (выше 25 тыс.шт.).
Решение:
Уточненная модель представлена на рисунке 1.10.
Рисунок 1.10
21
Расчет недельной прибыли при различных значениях базовой
цены (яблочного пирога) и производственной мощности за 1-ю
смену выполнен с помощью надстройки Excel «Таблица
подстановки». Результат расчета представлен на рисунке 1.11.
Рисунок 1.11
Для анализа полученных данных построены графики
зависимости Недельной прибыли предприятия от базовой цены
(яблочного пирога) для различных значений производственной
мощности за 1-ю смену (смотри рисунок 1.12).
Рисунок 1.12
22
Расчет финансовых результатов при изменении базовой цены
и заданной производственной мощности за 1-ю смену = 25
тыс.шт. представлен на рисунке 1.13.
Рисунок 1.13
Выводы:
Анализ полученных данных показывает, что при заданном
значении производственной мощности за 1-ю смену (25 тыс.шт.)
можно снизить потери от сверхурочных работ и увеличить
недельную прибыль на (80,33-77,95) = 2,38 тыс.грн. если
повысить базовую цену с 9,32 грн.до 9,70 грн.
Если увеличить производственной мощности за 1-ю смену до
30 тыс.шт., то при базовой цене 9,32 грн. можно увеличить
недельную прибыль на (83,64-77,95) = 5,69 тыс.грн.
Задача № 2.1
Условие: Построить модель работы предприятия по
выполнению 1-й услуги - предоставление пользователям
нескольких
(согласно
варианту)
копировальных
самообслуживаемых машин. Эти машины, оснащенные
автоматами по приему оплаты монетами и платежными картами,
арендуются предприятием у изготовителя и устанавливаются по
договору аренды помещения у заказчика (библиотеки,
университеты, институты, торговые центры и т.п.). Сумма
аренды помещения для 1-й машины составляет 150 грн. в месяц.
Состав затрат (согласно варианту):
1.
аренда 1-й копировальной машины = 250 грн.,
2.
обслуживание и инкассация денег с 1-й машины
= 35 грн.,
3.
прочие постоянные затраты на 1 машину = 50 грн.
4.
переменные затраты на 1 копию (расходные
материалы) = 0,03 грн.
23
При
заданной
(согласно
варианту)
цене
за
1 копию = 0,05 грн. прогнозируемое число копий в месяц на одну
машину составляет 30 тыс.шт.
Рассчитать чистый доход предприятия за месяц при заданных
параметрах.
Решение:
Модель предприятия выполнена с использованием
электронных таблиц Microsoft Excel. Полученные результаты
расчета представлены на рисунке 2.1.
Рисунок 2.1
Выводы:
При заданных параметрах чистый доход предприятия за
месяц составит 4 600, 00 грн.
Задача № 2.2
Условие: Усовершенствовать полученную в задаче
№ 2.1 модель работы предприятия чтоб изучить альтернативные
варианты структуры арендной платы за выделенную для
копировальных машин площадь. Рассмотреть 3 возможных
варианта:
1.
фиксированная арендная плата = 150 грн.,
24
2.
арендная плата = 50 грн. плюс комиссионные с каждой
сделанной копии = 0,005 грн.,
3.
арендная плата = 75 грн. плюс 0,01 грн. с каждой
копии, сделанной сверх установленного ежемесячного лимита =
20 тыс.шт. копий.
Рассчитать чистый доход предприятия за месяц для каждого
варианта и провести сравнительный анализ полученных
результатов.
Решение:
Новая модель предприятия содержит дополнительные
столбцы и ячейки, в которых указаны параметры 3-х заданных
вариантов структуры арендной платы за выделенную для
копировальных
машин
площадь.
Результаты
расчета
представлены на рисунке 2.2.
Рисунок 2.2
Выводы:
1. Расчет финансовых показателей заданных вариантов
показал, что они существенно отличаются по величине чистого
дохода.
2. Наибольший чистый доход ( 4600 грн.) даст 1-й вариант,
3. Наименьший чистый доход (2600 грн.) даст 2-й вариант.
25
Задача № 2.3
Условие: Используя модель, построенную в задаче № 2.2,
рассчитать объемы копирования, соответствующие точке
безубыточности для заданных вариантов.
Расчет точки безубыточности выполнить с помощью
надстройки Excel «Подбор параметра». Провести сравнительный
анализ полученных результатов.
Решение:
Точку безубыточности рассчитываем при заданных
параметрах для такого значения входной переменной (объема
копирования) при котором критерий эффективности (полученная
прибыль) становится равной нулю. Результаты расчета
представлены на рисунке 2.3.
Рисунок 2.3
Выводы:
1. Анализ точки безубыточности каждого варианта показал,
что наилучшим является 3-й вариант. При этом варианте
предприятие сможет получить прибыль уже от 21001 копии.
2. Наихудшим является 2-й вариант, т.к. при нем
предприятие сможет получить прибыль только от 25667 копии.
26
Задача № 2.4
Условие: Используя модель, построенную в задаче № 2.2,
рассчитать точки безразличия – в которых Чистый доход не
зависит от выбора альтернативных вариантов. Базовым принять
1-й вариант и найти при какой величине арендной платы во 2-м и
3-м вариантах предприятие сможет получить ту же прибыль.
Расчет точки безразличия выполнить с помощью надстройки
Excel «Подбор параметра». Провести сравнительный анализ
полученных результатов.
Решение:
Точку безразличия рассчитываем при числе копий в месяц =
30 тыс.шт. для каждого варианта. При этом во 2-м и 3-м
вариантах должна быть получена прибыль равная прибыли 1-го
(базового) варианта 4600 грн. Изменять будем величину
арендной платы во 2-м и 3-м вариантах. Результаты расчета
представлены на рисунке 2.4.
Рисунок 2.4
27
Выводы:
1.
Во 2-м варианте можно получить чистый доход равный
базовому (4600 грн.) если величина арендной платы за
выделенную для копировальных машин площадь будет = 0грн.
2.
В 3- м варианте можно получить чистый доход равный
базовому (4600 грн.) если величина арендной платы за
выделенную для копировальных машин площадь будет = 50 грн.
Задача № 3.1
Условие: Построить модель работы предприятия по
производству продукции в ассортименте 2-х типов изделий из 5
деталей. Некоторые детали используются в нескольких изделиях,
и являются взаимозаменяемыми.
Модель должна помочь составить план производства на
неделю и учитывать имеющийся запас деталей на складе.
Заданные (согласно варианту) параметры:
1.
удельная прибыль изделия Captain = 36 грн.,
2.
удельная прибыль изделия Mate = 40 грн.,
3.
потребности в деталях и соответствующий им запас на
складе представлен в таблице:
Таблица 3.1
Тип стульев
Длинные штифты
Короткие штифты
Ножки
Прочные сиденья
Облегченные сиденья
Упрощенная модель Oak Products
Captain Mate
Начальный запас
Потребность в
деталях
8
4
1280
4
12
1900
4
4
1090
1
0
190
0
1
170
Составить оптимальный план производства при условии, что
его объем не должен быть меньше 100 штук в неделю. Задачу
решить с помощью надстройки Excel «Поиск решения» и
графическим методом.
28
Решение:
Модель работы предприятия по производству 2-х типов
изделий из 5 деталей при условиях заданных ограничений по
запасу деталей на складе и минимальному объему производства
представлена на рисунке 3.1.
Рисунок 3.1
Выводы:
1.
Оптимальный
недельный
план
производства
предусматривает изготовить 97 шт. изделий Captain и 126 шт.
Mate.
При
этом
предприятие
может
получить
прибыль = 8532,00 грн.
Графическое
решение
данной
задачи
линейного
программирования и оптимизация его целевой функции
(31*Х1+49*Х2=Прибыль) по критерию получения максимальной
прибыли представлено на рисунке 3.2.
29
Рисунок 3.2
Выводы:
2. Единственная общая точка целевой функции и области
допустимых значений имеет координаты, которые соответствуют
недельному плану производства 97 шт. изделий Captain (Х1) и
126 шт.- Mate (Х2). При этом предприятие может получить
прибыль (36*97+40*126)= 8532 грн.
3. Оба метода решения задачи дали одинаковые значения
оптимального плана производства.
Задача № 3.2
Условие: Построить модель работы предприятия по
производству продукции в ассортименте 6 типов изделий из 11
деталей. Некоторые детали используются в нескольких изделиях,
и являются взаимозаменяемыми. Модель должна помочь
составить план производства на неделю и учитывать имеющийся
30
запас деталей на складе. Заданные
параметры представлены в таблице:
(согласно
варианту)
Удельная прибыль
Длинные штифты
Короткие штифты
Ножки
Прочные сиденья
Облегченные сиденья
Прочные поперечины
Облегченные поперечины
Спинки для Capt
Спинки для Mate
Спинки для Amer.
Спинки для Span
36,00
грн.
8
4
4
1
0
6
0
1
0
0
0
40,00
грн.
45,00
грн.
38,00
грн.
35,00
грн.
Потребность в деталях
0
12
0
8
12
0
12
4
4
4
4
4
0
0
0
1
1
1
1
0
0
4
0
5
4
0
5
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
1
1
0
0
0
0
1
SpainQ
SpainK
AmerLo
AmerHi
Модель стульев
Mate
Capt.
Таблица 3.2
25,00
грн.
4
8
4
1
0
0
6
0
0
0
1
Запас в
начале
недели
1280
1900
1090
190
170
1000
1000
110
72
93
85
Составить оптимальный план производства при условии, что
запас деталей на складе в течение недели не пополняется. Задачу
решить с помощью надстройки Excel «Поиск решения».
Решение:
Модель работы предприятия по производству 6 типов
изделий из 11 деталей при условиях заданных ограничений по
запасу деталей на складе представлена на рисунке 3.3.
Рисунок 3.3
31
Выводы:
1.
Оптимальный
недельный
план
производства
предусматривает изготовить 100 шт. изделий Captain, 72 шт.Mate, 40 шт.- AmerHi, 53 шт.- AmerLo, 0 шт.- SpainK и 0 шт.SpainQ. При этом предприятие может получить прибыль =
10294,00 грн.
2.
Прибыль
предприятия
ограничивают
запасы
некоторых деталей на складе, а именно: 1-й, 2-й, 9-й и 10-й .
Задача № 4
Условие: Построить модель работы предприятия по
фактическим данным после их статистической обработки.
Предприятие планирует закупить некоторое количество квартир,
оборудовать их необходимой бытовой техникой, меблировать и
отремонтировать все комнаты, а затем сдать в аренду. Модель
должна помочь выбрать какие квартиры в заданном (согласно
варианту) районе г. Донецка нужно закупить предприятию чтоб
получить максимальную прибыль. Величина собственного
капитала предприятия ограничена и задана (согласно
варианту)=850000 грн. Стоимость купленных квартир не
амортизировать и рассчитывать исходя из курса 8 грн. за 1
доллар США. Затраты при покупке списать на расходы линейным
методом за 5 лет и принять равными:
1.
на оборудование квартиры бытовой техникой
10000 грн.,
2.
на мебель и ремонт каждой комнаты 3000 грн.
Ежемесячные затраты принять равными:
1.
на текущий ремонт квартиры 100 грн.,
2.
на уборку каждой комнаты 50 грн.
При анализе рассмотреть отдельно 1, 2-х и 3-х комнатные
квартиры. Для получения статистической выборки требуемых
переменных использовать любые доступные источники
информации (специализированные газеты, журналы, ресурсы
Интернета). Расчет показателей уровня, рассеяния и асимметрии
данных описательной статистики выполнить с помощью
надстройки Excel «Анализ данных» или «StatPlus». Для каждой
32
выборки описать закон распределения данных. Задачу решить с
помощью надстройки Excel «Поиск решения».
Решение:
Для построения выборки по цене продажи и стоимости
аренды квартир в Петровском районе города Донецка
используем данные газеты бесплатных объявлений и рекламы
Алло! НЕДВИЖИМОСТЬ за 9 ноября 2010 г. №89(1186).
Все данные заносим в соответствующие столбцы листа книги
Excel. Фрагмент данного листа показан на рисунке 4.1.
Рисунок 4.1
Расчет показателей описательной статистики выполняем с
помощью надстройки Excel «Анализ данных». Полученные
результаты представлены на рисунке 4.2.
33
Рисунок 4.2
С помощью надстройки Excel «Анализ данных» для каждой
выборки, чтоб описать закон распределения данных, строим
гистограмму. Гистограмма, описывающая закон распределения
цены продажи 1 комнатных квартир представлена на рисунке 4.3.
Рисунок 4.3
Для модели принимаем значение цены покупки 1 комнатной
квартиры 25 тыс.$.
Гистограмма, описывающая закон распределения цены
продажи 2 комнатных квартир представлена на рисунке 4.4.
34
Рисунок 4.4
Для модели принимаем значение цены покупки 2 комнатной
квартиры 30 тыс.$.
Гистограмма, описывающая закон распределения цены
продажи 3 комнатных квартир представлена на рисунке 4.5.
Рисунок 4.5
Для модели принимаем значение цены покупки 3 комнатной
квартиры 40 тыс.$.
Гистограмма, описывающая закон распределения стоимости
аренды 1 комнатных квартир представлена на рисунке 4.6.
35
Рисунок 4.6
Так как вероятность сдать 1 комнатную квартиру в аренду за
1000 и 1500 грн. одинакова, то для модели принимаем значение
стоимости аренды 1 комнатной квартиры 1250 грн.
Гистограмма, описывающая закон распределения стоимости
аренды 2 комнатных квартир представлена на рисунке 4.7.
Рисунок 4.7
Так как вероятность сдать 2 комнатную квартиру в аренду за
1000 и 1500 грн. одинакова, то для модели принимаем значение
стоимости аренды 2 комнатной квартиры 1250 грн.
Гистограмма, описывающая закон распределения стоимости
аренды 3 комнатных квартир представлена на рисунке 4.8.
36
Рисунок 4.8
Так как вероятность сдать 3 комнатную квартиру в аренду за
1500 и 2000 грн. одинакова, то для модели принимаем значение
стоимости аренды 2 комнатной квартиры 1750 грн.
Полученные значения задаем в модели. В качестве
ограничивающего параметра задаем заданное значение величины
собственного капитала. С помощью надстройки Excel «Поиск
решения» получаем оптимальное решение, которое представлено
на рисунке 4.9.
Рисунок 4.9
37
Выводы:
1. Согласно модели предприятию нужно закупить в
Петровском районе города Донецка 2 одно комнатные и 1 трех
комнатную квартиру. В этом случае оно получит максимальную
прибыль от сдачи их в аренду.
2. Максимальная прибыль предприятия составляет
2850,00 грн. в месяц.
3. 1 комнатные квартиры окупаются скорее чем
3 комнатные на (24,6-18,9)=5,7 года.
38
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ ПАКЕТ ПРОГРАММ GRETL
1 Знакомство с условиями и параметрами установки
пакета программ GRETL
1.1 Лицензия
Автором пакета программ GRETL, полное название которого
GNU Regression Econometric arid Time Series Library, является
Аллеи Котрелл (Allin Cotrell) из Университета Wake Forest
(США) (рис. 1.1).
Эконометрический пакет программ GRETL входит в группу
программного обеспечения типа GNU General Public License
(GPL), публикуемого Фондом свободного программного
обеспечения (Free Software Foundation). В русскоязычной
литературе используется термин Общедоступная лицензия GNU
(рис. 1.2).
Рисунок 1.1
B преамбуле к лицензии этого типа констатируется, что ее
цель -обеспечить пользователю свободный доступ к этому
открытому пакету программ и возможность его изменения, т.е.
гарантировать общедоступность пакета программ для всех
пользователей. Общедоступная лицензия распространяется на
большинство программ, предоставляемых Фондом свободного
программного обеспечения, м всех других программ, авторы
которых обязуются ее применять. Ангорские права защищаются
на двух уровнях:
39
1. Защищается право авторской собственности на
программное обеспечение.
2. Предлагается лицензия, которая предоставляет корректное
с правовых позиций разрешение на копирование, распространение и / или модификацию этого программного обеспечения.
Рисунок 1.2
Таким образом, открытый пикет программ GRETL
объявляется программным обеспечением, лицензия которого
разрешает легально и бесплатно копировать как исходный, так к
конечный код, а также самостоятельно модифицировать
исходным код.
Согласно правилам Free Software Foundation, ввиду бесплатного лицензирования пакета программ на него не
распространяются гарантии действующего законодательства.
Относительно качества и точности функционирования пакета
программ рискует только его пользователь. Однако применение
пакета программ GRETL оказывается привлекательным
благодаря
многочисленным
положительным
рецензиям,
публикуемым в различных эконометрических изданиях.
Основные сведения о пакете программ GRETL можно найти
в Интернете на сайте http://gretl.sourceforge.net, а версия для операционной системы MS Windows находится на странице
http://gretl. source, net / Win32/.
На сайте, посвященном пакету программ GRETL, можно найти детальную информацию об этом программном обеспечении.
Там же находится исходный код всех выпущенных версий.
40
Доступ к первой версии был предоставлен 10 февраля 2000 г. В
настоящее время распространяется уже 43-я модифицированная и
дополненная версия исходного кода, имеющая номер 1.4.1
(распространяется с 30.06.2005). На сайте пакета программ
GRETL также можно ознакомиться с историей модификации и
дополнений всех версий (которых насчитывается около 80), а
также первых не распространявшихся версий.
В настоящее время реализуются несколько проектов
перевода на ряд национальных языков пакета программ GRETL
(в частности, на испанский, итальянский, французский, польский
и немецкий).
1.2 Инсталляция
Для получения полной инсталляционной версии пакета программ GRETL необходимо скачать с указанного адреса файл
gretl_install.ехе объемом около 7,4 Мб. Наряду с этим основным
файлом
можно
скопировать
файлы,
дополняющие
вычислительные
процедуры
модулями
Х-12_ARIMA
(х12а_install.ехе) и ТRАМО/SЕАТS (ts_install.ехе). Помимо того, на
сайте расположи ны файлы с данными для примеров, которые
приводятся во многих учебниках по эконометрике, в том числе
Wooldridge_data.ехe, gujarati_data.ехе и ЕТМ_data.ехе.
Для инсталляции пакета программ необходимо запустить
файл дгеЫ_гп51а11.ехе. Инсталляция подразделяется на следующие
шаги; Шаг 1 (рис. 1.3), Шаг 2 (рис. 1.4).
Рисунок 1.3
Рисунок 1.4
41
На втором шаге необходимо указать имя каталога, из
которого пакет программ GRETL будет запускаться по
умолчанию, и где будут храниться его базы данных, а также
файлы остальных типов. Для размещения пакета программ
GRЕTL необходимо, как минимум 17,1 Мб дискового
пространства.
Шаг 3 (рис. 1.5).
На этом шаге необходимо укапать имя каталога,
используемого в меню Start, в котором будут располагаться
ярлыки для быстрого доступа к пакету программ GRETL, Gretl
Web Site, uninstall gretl и gretl updater.
Рисунок 1.5
Рисунок 1.6
Шаг 4.
На этом шаге запускается процесс непосредственной
установки пакета программ GRETL (рис. 1.6); об успешном
завершении этого процесса свидетельствует появление экрана,
представленного на рис. 1.7.
Рисунок 1.7
42
При инсталляции дополнительных модулей их можно запускать в произвольной последовательности. Для работы пакета программ GRETL достаточно установить только главный модуль.
Пакет программ, запускается на выполнение иконкой
1.3. Меню и функции настройки пакета программ
Стартовый экран пакета программ GRETL (рис. 1.8) подразделяется на три части: меню, список переменных (процессов) и
набор иконок, обеспечивающих быстрый доступ к выбранным
программным функциям. Из меню реализуется набор функций,
представленный на рис. 1.9.
Описание функций представлено в табл. 1.1.
Рисунок 1.8
Рисунок 1.9
43
Таблица 1.1
Перечень операций
1
Описание функции
2
File (файл) - реализует инструкции по созданию,
открытию и сохранению файлов с данными и
командами GRETL, а также с программными
настройками
Utilites (полезные инструменты) - реализует
функции, связанные с выбором критических значений для наиболее распространенных статистических распределений (Statistical tables) либо с выбором уровня их вероятности (p-value finder),
функцию калькулятора статистических тестов (Test
statistic, calculator), а также важную функцию
Hiii;«m;i икни инструкций GRETL (Gretl console)
Session (сессия) - набор функций для работы с окном
иконок вместе с возможностью открытия и
сохранения текущей сессии и результатов моделирования
Data (данные) - набор функций, обеспечивающих
вывод, редактирование, сортировку, графическое
отображение, расчет основных описательных
статистик, коэффициентов корреляции, а также
определение главных компонентов и добавление
новых переменных с применением функций
трансформации, добавление и удаление дополнительных наблюдений, необходимых для построения
прогнозов
44
Продолжение таблицы 1.1
1
2
Sample (выборка) - набор инструкций, обеспечивающих объявление типов данных (срезовые
данные, временные ряды либо панельные данные) и
изменяющих диапазон выборки, агрегирующих
временные ряды (Compact data...), а также создающих двоичные переменные. Также дополнительно
проводится транспозиция всей базы данных
(полезная при импорте данных либо при факторном
анализе)
Variable (переменная) - набор функций типа: вывод
значения, описательные статистики, распределения;
дополнительно для временных рядов -функции:
коррелограмма, спектр, проверка единичных корней,
моделирование типа ARIMA, а также процедуры
десезонализации
X-12-ARIMA
и
TRAMO.
Редактирование названия переменной и введение ее
описаний
Model (модель) - обширный набор методов
оценивания эконометрических моделей: метод
наименьших квадратов (МНК), различные варианты
обобщенного МНК, двойной МНК, методы
оценивания логитовых, пробитовых и тобитовых
моделей и т.д. вплоть до панельных и нелинейных
моделей.
Специальные
методы
оценивания,
предназначенные только для временных рядов,
доступны в режиме Time series
Model /Time series (модель/ временные ряды) - набор
методов оценивания обобщенным МНК, модели
ARMAX, GARCH, система уравнений авторегрессии
(VAR), а также проверка коинтеграции
Help (помощь) - позволяет воспользоваться тремя
видами помощи
45
Набор иконок (рис. 1.10), обеспечивающий быстрый доступ к
избранным программным функциям, обслуживает приведенные
ниже инструкции меню.
Рисунок 1.10
1. Открывает окно системного калькулятора.
2. Открывает новое окно для скриптов GRETL.
3. Открывает окно инструкций GRETL.
4. Открывает окно иконок.
5. Обращается к сайту пакета программ GRETL.
6. Открывает окно «Руководство» (англ. manual) в pdfформате.
7. Открывает окно помощи.
8. Открывает окно определения графика разброса точек.
9. Открывает окно спецификации модели для оценивания с
применением МНК.
10. Открывает окно с примерами из учебников по
эконометрике.
Главные функции настройки параметров пакета программ
GRETL реализуются в окне grethoptions (рис. 1.11), вызываемом
из меню File /Preferences /General (см. рис. 1.9).
Они связаны с указанием путей доступа к папкам, файлам и
серверу баз данных Университета Wake Forest (США), а также
типа расширений для файлов данных.
Инструкции меню File/Preferences/Fixed font, а также
file/Preferences/Menu font (см. рис. 1.9) позволяют изменять
системные шрифты пакета программ.
Рисунок 1.11
46
1.4. Рабочие сессии и работа с консолью
Пакет программ GRETL предоставляет пользователям две
серьезные возможности для облегчения работы с системой, генерирующей большое количество окон с результатами. Первая
возможность — работа в окне иконок текущей сессии, а вторая
возможность - работа с консолью инструкций, на которой,
результаты появляются в одном окне.
Окно иконок текущей сессии grethoptiom (рис.1.12)
вызывается функцией меню Session/Icon view
Набор иконок в этом не позволяет реализовать следующие
функции:
Рисунок 1.12
1. открывает окно описания множества данных
2. открывает окно редактирования данных
3. открывает окно gretl:session notes - журнал пакета
программ GRETL;
4. открывает окно результатов выполнения инструкции
Variable /Summary statistics для всех переменных, хранящихся в
базе данных;
5. открывает окно результатов с полученной матрицей
коэффициентов линейной корреляции для всех переменных,
хранящихся в базе данных;
6. открывает окно табличного представления для не более
шести иконок с эконометрическими моделями
7. открывает окно графического представления
для не
более шести графиков в форме иконок;
8. открывает окно с инструкциями GRETL (Command
script), реализованными в текущей сессии. Другой способ
выполнения этой инструкции - функция File /View command log;
47
9. открывает окно графики пакета программ GRETL,
представленное в форме иконки;
10. открывает
окно
результатов
оценивания
эконометрической модели, записанной в форме иконки;
11. открывает окно результатов оценивания модели
векторной авторегрессии VAR, записанной и форме иконки.
Работа с консолью инструкций gretl console (рис. 1.13), при
которой результаты появляются в одном окне, предусмотрена для
пользователя с наивысшим уровнем знаний пакета программ
GRETL. Это окно вызывается функцией меню Utilites/Gretl
console или на панели иконок.
Рисунок 1.13
В режиме работы в окне инструкций необходимо вводить все
инструкции с клавиатуры после знака «?». Полный перечень
инструкций и описание их аргументов приведен в Help/Script
commands syntax, а также в примерах. Перечень инструкций,
полученных при выполнении функции Help, демонстрирует
рис. 1.13.
2 Статистические данные
2.1 Построение набора данных
В начале работы с пакетом программ GRETL необходимо, в
первую очередь, создать или открыть набор статистических данных. Каждый набор данных должен иметь один из трех типов:
срезы данных (определяемые как undated), не привязанные к моментам времени; временные ряды с фиксацией периодичности
48
наблюдений
(годовые,
квартальные,
ежемесячные,
еженедельные, ежедневные и почасовые); панельные данные срезово-временные.
Новый набор данных создается средствами пакета программ
GRETL при помощи функции File /Create data set, объявляющей
один
из
представленных
ниже
типов
данных
(рис. 2.1).
Построение набора данных в виде временного ряда
(англ. time-series) начинается с вписывания начального
(например, 1990:01) и конечного (например, 2003:12) моментов, а
также выбора названия первой базовой переменной, что для
месячных дан-пых иллюстрируется рис. 2.2 и 2.3.
Ручной ввод информации с клавиатуры - достаточно
трудоемкое занятие, поскольку данные в каждой ячейке должны
редактироваться
отдельно.
Табличный
процессор
для
редактирования данных представлен на рис. 2.4.
После ввода данных для первой переменной можно добавить
следующие переменные (Add Variable) и расширить поле наблюдений (Append obs или Insert obs). Ввод данных должен завершаться выполнением функций Apply (Применить) и Close
(Закрыть окно).
Срезы данных и панельные данные вводятся функцией
File/ Create data set/cross-sectional.
Рисунок 2.1
49
Рисунок 2.2
Рисунок 2.3
Рисунок 2.4
Рисунок 2.5
Данные пакета программ GRETL создаются при помощи
функции File/Create data set/simulation в три этапа. На нервом
этапе объявляется количество наблюдений генерируемого ряда.
Максимальное количество наблюдений ограничено одним
миллионом, о чем свидетельствует следующее сообщение
(рис. 2.5).
На втором этане указывается тин данных. По умолчанию набор данных объявляется имеющим тип «срезы данных», а если
должны моделироваться процессы или панельные данные, то необходимо использовать функцию Sample/Dataset structure... для
определения структуры данных.
На третьем этапе выполняется собственно генерация
переменим х заданной структуры. Для генерации переменных с
нормальным и равномерным распределением очень удобны
функции Data/Add variables / random normal... {random uniform...}.
Инструкция Data/Add variables/seed generator позволяет
определить исходные точки для функций генерации random
normal и random uniform (по умолчанию это системное время
компьютера). Процедура genr, выполняемая в окне gretl console
(см. рис. 1.14), также позволяет генерировать переменные.
50
На основании накопленного опыта можно утверждать, что
торнадо проще создавать базу фактических (не генерируемых)
данных путем импорта из заранее подготовленной таблицы
EXCEL или из текстового файла, но не путем ввода данных
непосредственно с клавиатуры.
2.2 Ввод данных - импорт данных
Существует несколько способов ввода данных в пакет
программ GRETL. Рекомендуемый способ - импорт данных из
текстовых файлов, записанных в кодировке CSV или ASCII,
однако проще всего импортировать данные из таблицы EXCEL
при помощи функции File /Open data/import Excel (рис. 2.6).
Файл EXCEL должен быть подготовлен следующим образом.
В первой строке должны описываться переменные-процессы, а в
таблицах - приводиться числовые данные. В считываемой
таблице EXCEL не должно храниться никаких данных помимо
поименованных столбцов, поскольку отсутствие заголовка названия столбца - приведет к некорректному импорту данных. В
названиях переменных-процессов не должно быть букв
национальных
алфавитов
и
специальных
символов
(+, -, *, /, & и т.д.), а названия, состоящие из более чем восьми
символов, автоматически обрезаются. Также не рекомендуется
использовать символы национальных алфавитов в названиях
каталогов и подкаталогов.
Файл может содержать несколько таблиц, однако данные бeдут импортироваться только из одной из них, причем до самой
последней строки, имеющей номер 65535.
Рисунок 2.6
51
Пакет программ GRETL позволяет хранить в базе данных до
одного миллиона наблюдений, однако для ввода такого
количества записей необходимо использовать функцию импорта,
например, из формата CSV (т.е. текстового).
На рис. 2.7 представлен пример таблицы EXCEL с данными,
подготовленными к импорту в пакет программ GRETL.
В процессе импорта данных из таблицы EXCEL на экране
появляется окно с запросом имени таблицы и координат
исходной точки (для чего следует указать номера столбца и
строки) (рис. 2.8.)
Рисунок 2.7
Рисунок 2.8
Рисунок 2.9
Рисунок 2.10
Набор данных, подготовленный и текстовом формате,
должен удовлетворять следующим условиям. Первая строка
должна содержать названия столбцов, а первый используемый
столбец должен содержать названия случаев-периодов. Конкретные столбцы могут отделяться друг от друга тремя способами,
т.е. при помощи запятой, пробела или табулятора (рис. 2.9).
52
При использовании функции File/Open data/import CSV...
необходимо указать название текстового файла, из которого
должны импортироваться данные, а в ответе на запрос,
появившийся на рис. 2.10, следует указать тип разделителя
статистических данных.
Данные, вводимые при помощи функций импорта, всегда
рассматриваются как срезы, о чем свидетельствует сообщение
Undated (недатированное) в нижней части экрана.
Очень удобна инструкция File /Append data / from Excel либо
из других форматов, которая позволяет добавлять в уже
существующую базу дополнительные наблюдения (рис. 2.11).
Рисунок 2.11
В уже существующую базу можно добавлять только
очередные наблюдения, однако нельзя пополнять ее новыми
переменны-ми-процессами.
Подготовленный
файл
с
добавляемыми данным должен обязательно содержать
статистическую
информацию
по
всем
переменным,
присутствующим в открытом файле пакета про-грамм GRETL.
2.3 Описание набора данных и сохранение файла данные
Каждый созданный набор статистических данных может содержать
дополнительные
пояснения
об
источниках
происхождения данных и исчерпывающие сведения о
переменных-процессах которые можно вводить в окне текстового
редактирования, вызываемого функцией Data/Edit info (рис. 2.12).
53
Индивидуальное описание переменной вводится в окне
редактирования атрибута, вызываемого функцией Data/Edit
attribute... (рис. 2.13).
Рисунок 2.12
Рисунок 2.13
Функция Data/Read info открывает окно с основными сведениями о файле, но без возможности его редактирования. В то же
время инструкция Data /Print discription выводит (также без возможности редактирования) расширенные сведения о файле, в том
числе путь доступа к файлу, его описание, а также перечень
переменных-процессов и их описания.
Набор статистических данных может сохраняться двумя
способами. Первый способ — создание файла данных в формате
пакета программ GRETL с расширением *.gtd (сокращение от
gretl data). Второй способ - экспорт в текстовый формат CSV
GNU R или GNU octable. При применении любого из этих
способов необходимо выбрать переменные-процессы, которые
должны быть записаны на диск; этот выбор иллюстрируется
рис. 2.14.
54
Рисунок 2.14
В пакете программ GRETL активирована команда быстрого
со-хранения данных Ctrl+S. Звездочка (*) возле имени файла
свидетельствует о наличии данных, еще не сохраненных на
диске.
2.4 Объявление типа данных
При импорте данных в пакете программ GRETL по
умолчанию предполагается тип данных «срезы». Изменение
объявляемого типа данных на «временные ряды» и далее на
«панельные» выполняется следующим образом.
В окне, вызываемом функцией Sample/Dataset structure., для
временных рядов необходимо определить частоту наблюдений и
начальный элемент (рис. 2.15а-г).
Объявления временных рядов могут охватывать данные: ежегодные, квартальные, ежемесячные, еженедельные, ежедневно
(при 5-, 6- или 7-дневной неделе), почасовые или другие
(без строгой периодичности). Примеры некоторых объявлений
представлены в табл. 2.1.
Для преобразования срезов данных в панельные необходимо
том же окне рис. 2.15 а (Sample/Dataset structure...) указать тип
данных «панельные». При объявлении панельных данных
необходимо определить тип соседних по ряду данных, для чего
на рис. 2.16 надо выбрать один из двух вариантов: соседствуют
объекты или единицы времени (рис. 2.17).
55
Рисунок 2.15 а
Рисунок 2.15 б
Таблица 2.1 Примеры частот наблюдения для временных
рядов
Вид данных
Частота
наблюдения
1
2
4
12
36
52
5
7
24
48
60
Ежедневные
Полугодовые
Квартальные
Ежемесячные
Декадные
Недельные
Ежедневные (при 5-дневной неделе)
Ежедневные (при 7-дневной неделе)
Часовые
Получасовые
Ежеминутные
Рисунок 2.15 в
Пример инструкции
1 1990
2 1990:1
4 1990:1
12 1990:01
36 1990:01
52 1990:01
5 90/01/01
7 90/01/01
24 0:01
48 0:01
60 0:01
Рисунок 2.15 г
Рисунок 2.16
Рисунок 2.17
56
На следующем шаге на рис. 2.17 необходимо указать
количество единиц времени, приходящихся на одну панель.
Для возврата к срезам данных необходимо в окне рис. 2.15
выбрать Cross-scectional...
2.5 Агрегирование временных рядов
Функцией агрегирования временных рядов обладают
немногие программы для построения эконометрических моделей.
В частности, в пакете программ GRETL ежемесячные данные
можно агрегировать в квартальные с помощью следующей
процедуры Для каждой переменной, хранящейся в базе данных,
необходим определить способ объединения единиц времени.
Рисунок 2.18
Например: для потоков следует суммировать значения
отдельных единиц времени, а для ресурсов можно использовать
усреднение наблюдений либо значение первого или последнего
наблюдения агрегируемого ряда. Тип объединения единиц
времени объявляется в окне редактирования атрибута
переменных Variable/Edit attributes (рис.2.18).
Главный
шаг
агрегирования
данных
реализуется
инструкцией Sample /Compact data... (рис. 2.19).
Рисунок 2.19
57
В этом окне необходимо указывать единицу агрегирования
либо способ объединения для переменных, которые не имеют
индивидуально определенного параметра объединения.
2.6 Преобразование переменных-процессов
Преобразование процессов считается основой хорошего
управления базой данных. Пакет программ GRETL оснащен
обширным меню создания новых переменных путем
преобразований, выполняемых с помощью функции Data/Add
variables (рис. 2.20).
• переменная времени t;
• индекс от 1 до п;
• переменная 1_gdp = log(gdp);
• переменная gdp_l = gdp(-l);
• квадрат переменной sq_gdp = gdp2;
• первые разности d_gdp = gdp(t) - gdp(t - 1);
• логарифм первых разностей ld_gdp = log(d__gdp);
• двоичные периодические переменные;
• двоичные переменные для каждой единицы;
• двоичные переменные для каждой панели;
• norm = norm О, переменная, имеющая нормальное распре
деление;
• unif – unif (), переменная, имеющая равномерное
распределение в интервале от 0 до 1;
• начальное значение для генерации norm и unif;
• определение новой переменной.
Формула создания переменных с запаздыванием позволяет
задавать для выбранных переменных вопрос: какое количество
периодов должен охватывать временной лаг? Названия
пepeменных с запаздыванием образуются добавлением периода
запаздывания.
Рисунок 2.20
58
Комплекс двоичных периодических переменных (реriodic
dummies) включает: для квартальных данных - 4 переменные
dq\, dq2, dq3 и dq4 причем если для некоторого i-го квартала
неременная dqi = 1, то для остальных кварталов ее значение
равно нулю. Также могут объявляться следующие периодичности: ежемесячные (12), еженедельные (52), ежедневные
(5, 6 или 7) и ежечасные (24). Функция определения новых
переменных позволяет создать произвольную формулу
преобразования процессов, хранящихся к базе данных. Название
переменной не может содержать более восьми символов.
2.7 Основные описательные статистики
Основные статистики для описания переменных можно получить различными способами. Например, можно отметить
несколько переменных и вызвать функцию Data/Summary
/selected variables (рис. 2.21) или выбрать в контекстном меню,
вызванном нажатием правой кнопкой мыши на выбранной
переменной, команду Summary statistics.
Рисунок 2.21
Окно результатов имеет следующий вид (рис. 2.22).
Рисунок 2.22
59
В
окне
результатов
представляются:
среднее
арифметическое, медиана, минимальное и максимальное
значения, стандартное отклонение (S.D.), коэффициент изменчивости (С. V.), а также коэффициенты асимметрии (SKEW) и
концентрации (EXCSKURT).
2.8 Распределения переменной
Распределение любой переменной можно получить с
помощью функции Variable/Frequency distributes – результаты
представлены в текстовом окне (рис. 2.23).
Рисунок 2.23
Рисунок 2.24
Функция Variable/Frequency plot позволяет представить
результаты в графической форме (рис. 2.24).
60
2.9 Графики
Пакет
программ
GRETL
обладает
обширными
возможностями построения графиков. Наиболее разнообразен
перечень возможных графиков для данных в форме временных
рядов. Графики сроятся с применением функции Data/Graph
specified vars (рис. 2.25).
Рисунок 2.25
При выполнении этой функции из представленного окна
выплывает окно временных рядов (рис.2.26).
Построенный график (рис.2.27) представляет процесс
изменения трех экономических показателей. Нажатие правой
кнопки мыши позволяет сохранить, скопировать, печатать и
редактировать параметры графика, а функция Zoom – увеличить
его выбранный фрагмент.
Рисунок 2.26
61
Редактирование параметров графика, выполняемое в окне
plot control, может быть связано с дополнением типов линий
цветов и форматов сохранения файлов.
Результаты изменений, выполненных в окнах рис.2.28-2.30
приведены на графике рис.2.31
Рисунок 2.27
При помощи функции Save to session as icon (рис. 2.31)
график можно сохранять в виде иконки, что позволяет
редактировать параметры и выводить его в окне сессии
(рис. 2.32).
В окне edit plot cоmmands содержаться все параметры
графика, которые можно редактировать (рис. 2.33). Однако
изменять параметры через это окно следует с особой
осторожностью.
Рисунок 2.28
Рисунок 2.29
62
Рисунок 2.30
Рисунок 2.31
Рисунок 2.32
Пакет программ GRETL позволяет создавать трехмерные
графики – для этого предназначена функция
Data / Graph specified eats / 3D plot/….
63
Рисунок 2.33
Окно спецификации представлено на рис. 2.34.
Рисунок 2.34
Рисунок 2.35
64
На приведенном 3D-графике демонстрируется зависимость
между количеством врачей и койко-мест в больницах для 380
населенных пунктов в 2002 г.
Рисунок 2.36
Функция Data / Multiple scatterplots позволяет создавать окна,
содержащие несколько графиков.
Рисунок 2.37
В одном окне можно создать от двух до шести графиков.
Окно с несколькими графиками может иметь только одну
категорию X или Y (на выбор) и не более шести остальных
категорий. Эти графики могут редактироваться только с
применением функций, доступных через окно сессии иконку
графики.
65
2.10 Интернет-сервер со статистическими данными
Очень облегчает роботу экономиста возможность доступа к
базам данных непосредственно из используемой программы.
Пакет программ GRETL может по Интернет - каналам
подключаться к серверу баз данных, расположенному Wake
Forest University в США, на котором собраны статистические
данные с очень многих интернет - порталов. Окно перечнем
Интернет – ресурсов открывается с помощью функции File/Brow
databases/on databases server, но только в случае, когда компьютер
пользователя подключен к сети Интернет (рис.2.38).
Рисунок 2.38
Большинство
представляемых
порталов
со
статистическими данными имеют свои ссылки на базы данных с
сайта http/www.economagic.com. Информационные ресурсы
становятся доступными для обработки средствами пакета
программ GRETL после сохранения соответствующих наборов
данных на одном из дисков компьютера пользователя. Для
актуализации баз данных на собственных дисках путем
добавления в них очередных наблюдений может использоваться
прилагаемая программа gretl_updater.exe.
66
Рисунок 2.39
Рисунок 2.40
Рисунок 2.41
Перечень баз данных, установленных на локальных дисках,
выводится на экран функцией File/ Brows databases/ gretl native
(рис. 2.39).
67
Работать с установленными базами данных очень просто.
Выбранная база данных (рис.2.39) открывается нажатием кнопки
Open (рис.2.40). Достаточно указать в списке требуемый процесс
и выбрать в меню необходимую инструкцию: Series/Display для
вывода значений, Series/Graph, для вывода графика временного
ряда Series/Import – для включения этого процесса в базу данных
пакета программ GRETL.
На рис. 2.41 и 2.42 представлены результаты в текстовой и
графической форме.
Рисунок 2.42
2.11 Примеры из учебных пособий по эконометрике
Пакет программ GRETL содержит комплексы примеров
построения эконометрических моделей представленных в
нескольких учебниках по эконометрике, а также в некоторых
специальных периодических изданиях. Окно с перечнем файлов,
содержащих
статистические
данные
для
построения
эконометрических моделей, открывается с помощью функции
File/Open data/sample file… (рис. 2.43).
Каждый пример содержит краткое описание, выводимое на
экран при нажатии Info. Кроме того, для большинства примеров
созданы комплексы инструкций на языке команд GRETL,
облегчающие изучение и оценивание эконометрических моделей.
68
Рисунок 2.43
Рисунок 2.44
Рисунок 2.45
Доступ к ним осуществляется с применением функции
File/Open command/practice file…(рис. 2.44).
69
Окно файлов (рис. 2.44) не только открывает комплекс
команд, облегчающих изучение примеров, но и позволяет
ознакомиться со структурой инструкций пакета программ GRETL
(рис.2.45).
Набор эконометрических примеров можно использовать
только
после
инсталляции
дополнительных
модулей,
включенных в пакет программ GRETL.
3 Статистические тесты
3.1 Статистические таблицы GRETL
Очень важной и полезной для эконометриста оказалась
возможность непосредственного доступа из используемой
программы к статистическим таблицам. Пакет программ GRETL
содержит построенные стат. таблицы для следующих
распределений: нормального, t-распределения Стьюдента, хиквадрат, F-распределения Фишера и Дарбина-Уотсона.
С помощью функций из меню Utilites/Statistical tables
(рис. 3.1 а – д) можно получить окна результатов с критическими
значениями для каждого распределения (рис. 3.2 – 3.6).
1.
Критические значения для нормального распределения
Рисунок 3.1а
2.
Рисунок 3.2
Критические значения для t- распределения Стьюдента
Рисунок 3.1б
Рисунок 3.3
70
3.
Критические значения для распределения хи-квадрат
Рисунок 3.1в
4.
Рисунок 3.4
Критические значения для F- распределения Фишера
Рисунок 3.1г
Рисунок 3.5
5. Критические значения распределения для ДарбинаУотсона
Рисунок 3.1д
Рисунок 3.6
Встроенные в пакет программ GRETL статистические
таблицы также позволяют с помощью функции меню Utilities/pvalue finder определить p-value эмпирический уровень
значимости для выбранного значения статистики (рис. 3.7 а-г).
Эмпирические уровни значимости можно получить для
нормального распределения, t-распределения Стьюдента, хиквадрат, F-распределения Фишера и гамма – распределения
(рис. 3.8 – 3.11).
71
1.
Уровень значимости для нормального распределения
Рисунок 3.7а
2.
Рисунок 3.8
Уровень значимости для t- распределения Стьюдента
Рисунок 3.7б
3.
Рисунок 3.9
Уровень значимости для распределения хи-квадрат
Рисунок 3.7в
4.
Рисунок 3.10
Уровень значимости для F- распределения Фишера
Рисунок 3.7г
Рисунок 3.11
В окне результатов указываются уровни значимости для
двусторонней и односторонней критической области.
72
3.2 Калькулятор статистических тестов
Пакет программ GRETL содержит инструментарий в форме
калькулятора, который предназначен для расчета значений
статистик для проверки значимости. Для этого используется
функция в меню Utilities/Test statistic calculator (рис. 3.12 а - е).
При вводе характеристик выборки, т.е. ее среднего
значения(sample
mean),
стандартного
отклонения
S(x)
(std.deviation), объема n(sample size),а также предполагаемого
значения параметра в совокупности (m0, δ20, ρ0), который
используется в нулевой гипотезе, можно определить значение
проверочной статистики и эмпирические уровни значимости,
которые облегчают принятие решения (рис. 3.13 – 3.18).
Рисунок 3.12а
Рисунок 3.13
1. Проверка значимости
(среднего значения)
2. Проверка значимости
совокупности.
Рисунок 3.12б
математического
дисперсии
в
ожидания
генеральной
Рисунок 3.14
73
3.
Проверка значимости показателя структуры
Рисунок 3.12в
Рисунок 3.15
4. Проверка значимости двух математических ожиданий –
сравнение двух средних значений
Рисунок 3.12г
Рисунок 3.16
5. Проверка значимости двух дисперсий в генеральной
совокупности.
Рисунок 3.12д
Рисунок 3.17
74
6. Проверка значимости двух показателей структуры в
генеральной популяции.
Рисунок 3.12е
Рисунок 3.18
Если выбрать в окне калькулятора тестов (рис. 3.12 а-е)
атрибут «показать график распределения в выборке» (Show graph
of sampling distrution), то получим окно графика с нормальным
распределением с обозначенным началом области отклонения
нулевой гипотезы, что иллюстрирует график на рис. 3.19.
Рисунок 3.19
В односторонней области отклонения эмпирический уровень
значимости равен 6,741%, а в двусторонней области отклонения
он был равен 13,482%; это означает что при уровне значимости
5% (одностороння область) или 10% (двусторонняя область)
основания для отклонения нулевой гипотезы отсутствуют.
Все данные о параметрах, вводимые в окне калькулятора
тестов, должны быть числовыми значениями, но не
алгебраическими выражениями.
75
3.3 Статистические тесты для переменных в базе GRETL
Очень удобный инструментарий для проверки значимости
различий для параметров средней и большой дисперсии –
функции определения значений статистик для тестов значимости
двух средних, которые можно выполнить с помощью инструкции
Data/Difference of means/assuming equal variances…(рис. 3.20) или
Data/Difference of means/ assuming unequal variances… .а также
двух дисперсий, которые можно выполнить с помощью
инструкции Data/Difference of variances…
При выполнении представленных инструкций на экран
выводится новое окно (рис. 3.21), в котором необходимо указать
имена или номера переменных, которые выбираются из столбцов
Variable name рис. 3.20.
Рисунок 3.20
На примере срезов данных о доходах и расходах бюджетов
на одного жителя в 380 органах местного самоуправления
получаем результаты, представленные на рис. 3.22
Эти
результаты свидетельствуют об отсутствии существенных
статистических различий в уровне средних доходов и расходов
между сравниваемыми бюджетами.
Результат проверки значимости различий для двух дисперсий
также
свидетельствует
об
отсутствии
существенных
статистических различий доходов и расходов на одного жителя в
380 органах местного самоуправления в Польше в 2002 г., что
иллюстрируется на рис. 3.23.
76
Рисунок 3.21
Рисунок 3.22
Рисунок 3.23
Можно проверять значимость различий между средними
значениями и дисперсиями для разных интервалов времени – для
этого в базе данных надо указать период времени, охватываемые
выборкой(Sample/Set range).
77
Список литературы
1. Баркан Д.И., Управление фирмой в условиях рынка – Л: Аквилон,
1994;
2. Курс экономической теории/ под ред. проф. Чепуриной А.М., Киров: АСА, 1999;
3. Ковалевский А.М., Перспективное планирование на промышленных
предприятиях и в производственных объединениях. - М.: Экономика, 1973.
4. Кондратьев Н.Д. План и предвидение // Вопросы экономики, 1992.
№ 3. Котлер Ф. Основы маркетинга /Пер. с англ. - М.: Прогресс, 1990 - 736 с.
5. Краюхин Г.А. Планирование на предприятиях Учебник. - М.:
Высшая школа. 1984.
6. Лебединский Н.П. Основы методологии планирования. - М.:
Экономика, 1989
7. Петров Л.Н., Стратегическое планирование развития предприятия, Санкт-Петербург, 1993;
8. Предпринимательство/ под ред. проф. Ковалевой А.С., - М:
Финансы, 1996;
9. Славнюк В.И., Финансы предприятий, К: ЦУЛ, 2003;
10. Терещенко
О.О.,
Финансовая
деятельность
субьектов
хозяйствования, К: ЦУЛ, 2003;
11. Финансы предприятий // под ред. Проф. Кирейцева А.Б., К: ЦУЛ,
2002;
12. Чумаченко Н.Г., Экономический анализ, - К: КНЭУ, 2003
13. Экономика предприятия/ под ред. Руденко А.И., - Симферополь:
Таврия, 1998;
14. Экономика предприятия/ под ред.О.И. Волкова, - М: Инфра-М,
2000;
15. Экономика предприятия. Задачи, ситуации, решения. Учебное
пособие под редакцией доктора экономических наук, профессора
Покропивного С.Ф. Киев, "Знания - Пресс", 2001 г.;
16. Планирование на предприятии. Учебное пособие А.И. Ильин, Д.М.
Синица, Издание "Новое знание, 2002 г.;
17. Энциклопедия бухгалтера и экономиста",
18. автор Борис Юровский, 2003 г. "Валовые расходы предприятия"
Первая часть, Издание ООО Центр "Консульт", 2003 г.;
19. "Типовое Положение по планированию и калькулированию
себестоимости продукции (работ, услуг) в промышленности" № 10 – 11 2001
год, Постановление КМУ от 26.04.1996 г. № 473, 5 издание. "Энциклопедия
бухгалтера и экономиста" № 11, июнь 2001
20. "Новые правила калькулирования в промышленности" Издание
ООО Центр "Консульт", 2001 г.
21. Джон Диксон. Проектирование систем: изобретательство, анализ и
принятие решений. - М.: “Мир”, 1969, -440с.
78
ПРИЛОЖЕНИЯ
ПРИЛОЖЕНИЕ А
Задание на задачи 1 по вариантам
Вариант
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
УЗ 1
2,05 грн.
2,00 грн.
1,99 грн.
1,98 грн.
1,97 грн.
1,96 грн.
1,95 грн.
1,94 грн.
1,93 грн.
1,92 грн.
1,91 грн.
1,90 грн.
1,89 грн.
1,88 грн.
1,87 грн.
1,86 грн.
1,85 грн.
1,84 грн.
1,83 грн.
1,82 грн.
1,81 грн.
1,80 грн.
1,79 грн.
1,78 грн.
1,77 грн.
1,76 грн.
УЗ 2
3,48 грн.
3,50 грн.
3,49 грн.
3,48 грн.
3,47 грн.
3,46 грн.
3,45 грн.
3,44 грн.
3,43 грн.
3,42 грн.
3,41 грн.
3,40 грн.
3,39 грн.
3,38 грн.
3,37 грн.
3,36 грн.
3,35 грн.
3,34 грн.
3,33 грн.
3,32 грн.
3,31 грн.
3,30 грн.
3,29 грн.
3,28 грн.
3,27 грн.
3,26 грн.
УЗ 3
0,30 грн.
0,50 грн.
0,49 грн.
0,48 грн.
0,47 грн.
0,46 грн.
0,45 грн.
0,44 грн.
0,43 грн.
0,42 грн.
0,41 грн.
0,40 грн.
0,39 грн.
0,38 грн.
0,37 грн.
0,36 грн.
0,35 грн.
0,34 грн.
0,33 грн.
0,32 грн.
0,31 грн.
0,30 грн.
0,29 грн.
0,28 грн.
0,27 грн.
0,26 грн.
79
ПИ
12,00 грн.
13,00 грн.
12,99 грн.
12,98 грн.
12,97 грн.
12,96 грн.
12,95 грн.
12,94 грн.
12,93 грн.
12,92 грн.
12,91 грн.
12,90 грн.
12,89 грн.
12,88 грн.
12,87 грн.
12,86 грн.
12,85 грн.
12,84 грн.
12,83 грн.
12,82 грн.
12,81 грн.
12,80 грн.
12,79 грн.
12,78 грн.
12,77 грн.
12,76 грн.
КУС 1
48
48,50
48,49
48,48
48,47
48,46
48,45
48,44
48,43
48,42
48,41
48,40
48,39
48,38
48,37
48,36
48,35
48,34
48,33
48,32
48,31
48,30
48,29
48,28
48,27
48,26
КУС 2
-4
-4,20
-4,19
-4,18
-4,17
-4,16
-4,15
-4,14
-4,13
-4,12
-4,11
-4,10
-4,09
-4,08
-4,07
-4,06
-4,05
-4,04
-4,03
-4,02
-4,01
-4,00
-3,99
-3,98
-3,97
-3,96
Вариант
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
УЗ 2
3,48 грн.
3,40 грн.
3,41 грн.
3,42 грн.
3,43 грн.
3,44 грн.
3,45 грн.
3,46 грн.
3,47 грн.
3,48 грн.
3,49 грн.
3,50 грн.
3,51 грн.
3,52 грн.
3,53 грн.
3,54 грн.
3,55 грн.
3,56 грн.
3,57 грн.
3,58 грн.
3,59 грн.
3,60 грн.
3,61 грн.
3,62 грн.
3,63 грн.
3,64 грн.
УЗ 3
0,30 грн.
0,30 грн.
0,31 грн.
0,32 грн.
0,33 грн.
0,34 грн.
0,35 грн.
0,36 грн.
0,37 грн.
0,38 грн.
0,39 грн.
0,40 грн.
0,41 грн.
0,42 грн.
0,43 грн.
0,44 грн.
0,45 грн.
0,46 грн.
0,47 грн.
0,48 грн.
0,49 грн.
0,50 грн.
0,51 грн.
0,52 грн.
0,53 грн.
0,54 грн.
ПИ
12,00 грн.
10,00 грн.
10,20 грн.
10,40 грн.
10,60 грн.
10,80 грн.
11,00 грн.
11,20 грн.
11,40 грн.
11,60 грн.
11,80 грн.
12,00 грн.
12,20 грн.
12,40 грн.
12,60 грн.
12,80 грн.
13,00 грн.
13,20 грн.
13,40 грн.
13,60 грн.
13,80 грн.
14,00 грн.
14,20 грн.
14,40 грн.
14,60 грн.
14,80 грн.
80
КУС 1
48
40
40
40
40
40
40
40
40
40
40
44
44
44
44
44
44
44
44
44
44
48
48
48
48
48
КУС 2
-4
-3
-4
-5
-3
-4
-5
-3
-4
-5
-3
-4
-5
-3
-4
-5
-3
-4
-5
-3
-4
-5
-3
-4
-5
-3
УЗО 1
-14,339
-14,400
-14,399
-14,398
-14,397
-14,396
-14,395
-14,394
-14,393
-14,392
-14,391
-14,390
-14,389
-14,388
-14,387
-14,386
-14,385
-14,384
-14,383
-14,382
-14,381
-14,380
-14,379
-14,378
-14,377
-14,376
УЗО 2
3,375
3,400
3,399
3,398
3,397
3,396
3,395
3,394
3,393
3,392
3,391
3,390
3,389
3,388
3,387
3,386
3,385
3,384
3,383
3,382
3,381
3,380
3,379
3,378
3,377
3,376
Вариант
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
Неделя 1
9,00 грн.
8,00 грн.
8,05 грн.
8,10 грн.
8,15 грн.
8,20 грн.
8,25 грн.
8,30 грн.
8,35 грн.
8,40 грн.
8,45 грн.
8,50 грн.
8,55 грн.
8,60 грн.
8,65 грн.
8,70 грн.
8,75 грн.
8,80 грн.
8,85 грн.
8,90 грн.
8,95 грн.
9,00 грн.
9,05 грн.
9,10 грн.
9,15 грн.
9,20 грн.
Неделя 2
9,40 грн.
9,00 грн.
9,05 грн.
9,10 грн.
9,15 грн.
9,20 грн.
9,25 грн.
9,30 грн.
9,35 грн.
9,40 грн.
9,45 грн.
9,50 грн.
9,55 грн.
9,60 грн.
9,65 грн.
9,70 грн.
9,75 грн.
9,80 грн.
9,85 грн.
9,90 грн.
9,95 грн.
10,00 грн.
10,05 грн.
10,10 грн.
10,15 грн.
10,20 грн.
81
Неделя 3
9,10 грн.
8,50 грн.
8,55 грн.
8,60 грн.
8,65 грн.
8,70 грн.
8,75 грн.
8,80 грн.
8,85 грн.
8,90 грн.
8,95 грн.
9,00 грн.
9,05 грн.
9,10 грн.
9,15 грн.
9,20 грн.
9,25 грн.
9,30 грн.
9,35 грн.
9,40 грн.
9,45 грн.
9,50 грн.
9,55 грн.
9,60 грн.
9,65 грн.
9,70 грн.
Неделя 4
9,20 грн.
8,60 грн.
8,65 грн.
8,70 грн.
8,75 грн.
8,80 грн.
8,85 грн.
8,90 грн.
8,95 грн.
9,00 грн.
9,05 грн.
9,10 грн.
9,15 грн.
9,20 грн.
9,25 грн.
9,30 грн.
9,35 грн.
9,40 грн.
9,45 грн.
9,50 грн.
9,55 грн.
9,60 грн.
9,65 грн.
9,70 грн.
9,75 грн.
9,80 грн.
Вариант
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
Яблочный
9,32 грн.
9,10 грн.
9,11 грн.
9,12 грн.
9,13 грн.
9,14 грн.
9,15 грн.
9,16 грн.
9,17 грн.
9,18 грн.
9,19 грн.
9,20 грн.
9,21 грн.
9,22 грн.
9,23 грн.
9,24 грн.
9,25 грн.
9,26 грн.
9,27 грн.
9,28 грн.
9,29 грн.
9,30 грн.
9,31 грн.
9,32 грн.
9,33 грн.
9,34 грн.
Лимонный
8,32 грн.
8,10 грн.
8,11 грн.
8,12 грн.
8,13 грн.
8,14 грн.
8,15 грн.
8,16 грн.
8,17 грн.
8,18 грн.
8,19 грн.
8,20 грн.
8,21 грн.
8,22 грн.
8,23 грн.
8,24 грн.
8,25 грн.
8,26 грн.
8,27 грн.
8,28 грн.
8,29 грн.
8,30 грн.
8,31 грн.
8,32 грн.
8,33 грн.
8,34 грн.
82
Клубничный
9,57 грн.
9,40 грн.
9,41 грн.
9,42 грн.
9,43 грн.
9,44 грн.
9,45 грн.
9,46 грн.
9,47 грн.
9,48 грн.
9,49 грн.
9,50 грн.
9,51 грн.
9,52 грн.
9,53 грн.
9,54 грн.
9,55 грн.
9,56 грн.
9,57 грн.
9,58 грн.
9,59 грн.
9,60 грн.
9,61 грн.
9,62 грн.
9,63 грн.
9,64 грн.
Вишневый
9,32 грн.
9,10 грн.
9,12 грн.
9,14 грн.
9,16 грн.
9,18 грн.
9,20 грн.
9,22 грн.
9,24 грн.
9,26 грн.
9,28 грн.
9,30 грн.
9,32 грн.
9,34 грн.
9,36 грн.
9,38 грн.
9,40 грн.
9,42 грн.
9,44 грн.
9,46 грн.
9,48 грн.
9,50 грн.
9,52 грн.
9,54 грн.
9,56 грн.
9,58 грн.
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
Задание на задачи 2 по вариантам
Вариант
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
Колич.
Машин
40
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
Аренда
250,00 грн.
175,00 грн.
180,00 грн.
185,00 грн.
190,00 грн.
195,00 грн.
200,00 грн.
205,00 грн.
210,00 грн.
215,00 грн.
220,00 грн.
225,00 грн.
230,00 грн.
235,00 грн.
240,00 грн.
245,00 грн.
250,00 грн.
255,00 грн.
260,00 грн.
265,00 грн.
270,00 грн.
275,00 грн.
280,00 грн.
285,00 грн.
290,00 грн.
295,00 грн.
Обслуж.
35,00 грн.
26,00 грн.
27,00 грн.
28,00 грн.
29,00 грн.
30,00 грн.
31,00 грн.
32,00 грн.
33,00 грн.
34,00 грн.
35,00 грн.
36,00 грн.
37,00 грн.
38,00 грн.
39,00 грн.
40,00 грн.
41,00 грн.
42,00 грн.
43,00 грн.
44,00 грн.
45,00 грн.
46,00 грн.
47,00 грн.
48,00 грн.
49,00 грн.
50,00 грн.
83
ППЗ
50,00 грн.
30,00 грн.
31,00 грн.
32,00 грн.
33,00 грн.
34,00 грн.
35,00 грн.
36,00 грн.
37,00 грн.
38,00 грн.
39,00 грн.
40,00 грн.
41,00 грн.
42,00 грн.
43,00 грн.
44,00 грн.
45,00 грн.
46,00 грн.
47,00 грн.
48,00 грн.
49,00 грн.
50,00 грн.
51,00 грн.
52,00 грн.
53,00 грн.
54,00 грн.
Цена
0,05 грн.
0,05 грн.
0,05 грн.
0,05 грн.
0,05 грн.
0,05 грн.
0,05 грн.
0,05 грн.
0,05 грн.
0,06 грн.
0,06 грн.
0,06 грн.
0,06 грн.
0,06 грн.
0,06 грн.
0,06 грн.
0,06 грн.
0,07 грн.
0,07 грн.
0,07 грн.
0,07 грн.
0,07 грн.
0,07 грн.
0,07 грн.
0,07 грн.
0,07 грн.
ПЗК
0,03 грн.
0,03 грн.
0,03 грн.
0,03 грн.
0,03 грн.
0,03 грн.
0,03 грн.
0,03 грн.
0,03 грн.
0,03 грн.
0,03 грн.
0,03 грн.
0,03 грн.
0,04 грн.
0,04 грн.
0,04 грн.
0,04 грн.
0,04 грн.
0,04 грн.
0,04 грн.
0,04 грн.
0,04 грн.
0,04 грн.
0,04 грн.
0,04 грн.
0,04 грн.
Спинки для
Mate
1
30,00 грн. 50,00 грн. 40,00 грн. 30,00 грн. 45,00 грн. 20,00 грн.
1000
1500
50
70
2
30,50 грн. 49,50 грн. 40,25 грн. 31,00 грн. 44,50 грн. 20,50 грн.
1020
1550
52
72
3
31,00 грн. 49,00 грн. 40,50 грн. 32,00 грн. 44,00 грн. 21,00 грн.
1040
1600
54
74
4
31,50 грн. 48,50 грн. 40,75 грн. 33,00 грн. 43,50 грн. 21,50 грн.
1060
1650
56
76
5
32,00 грн. 48,00 грн. 41,00 грн. 34,00 грн. 43,00 грн. 22,00 грн.
1080
1700
58
78
6
32,50 грн. 47,50 грн. 41,25 грн. 35,00 грн. 42,50 грн. 22,50 грн.
1100
1750
60
80
7
33,00 грн. 47,00 грн. 41,50 грн. 36,00 грн. 42,00 грн. 23,00 грн.
1120
1800
62
82
8
33,50 грн. 46,50 грн. 41,75 грн. 37,00 грн. 41,50 грн. 23,50 грн.
1140
1850
64
84
9
34,00 грн. 46,00 грн. 42,00 грн. 38,00 грн. 41,00 грн. 24,00 грн.
1160
1900
66
86
10
34,50 грн. 45,50 грн. 42,25 грн. 39,00 грн. 40,50 грн. 24,50 грн.
1180
1950
68
88
11
35,00 грн. 45,00 грн. 42,50 грн. 40,00 грн. 40,00 грн. 25,00 грн.
1200
2000
70
90
12
35,50 грн. 44,50 грн. 42,75 грн. 41,00 грн. 39,50 грн. 25,50 грн.
1220
2050
72
92
13
36,00 грн. 44,00 грн. 43,00 грн. 42,00 грн. 39,00 грн. 26,00 грн.
1240
2100
74
94
14
36,50 грн. 43,50 грн. 43,25 грн. 43,00 грн. 38,50 грн. 26,50 грн.
1260
2150
76
96
15
37,00 грн. 43,00 грн. 43,50 грн. 44,00 грн. 38,00 грн. 27,00 грн.
1280
2200
78
98
16
37,50 грн. 42,50 грн. 43,75 грн. 45,00 грн. 37,50 грн. 27,50 грн.
1300
2250
80
100
17
38,00 грн. 42,00 грн. 44,00 грн. 46,00 грн. 37,00 грн. 28,00 грн.
1320
2300
82
102
18
38,50 грн. 41,50 грн. 44,25 грн. 47,00 грн. 36,50 грн. 28,50 грн.
1340
2350
84
104
19
39,00 грн. 41,00 грн. 44,50 грн. 48,00 грн. 36,00 грн. 29,00 грн.
1360
2400
86
106
20
39,50 грн. 40,50 грн. 44,75 грн. 49,00 грн. 35,50 грн. 29,50 грн.
1380
2450
88
108
21
40,00 грн. 40,00 грн. 45,00 грн. 50,00 грн. 35,00 грн. 30,00 грн.
1400
2500
90
110
22
40,50 грн. 39,50 грн. 45,25 грн. 51,00 грн. 34,50 грн. 30,50 грн.
1420
2550
92
112
23
41,00 грн. 39,00 грн. 45,50 грн. 52,00 грн. 34,00 грн. 31,00 грн.
1440
2600
94
114
24
41,50 грн. 38,50 грн. 45,75 грн. 53,00 грн. 33,50 грн. 31,50 грн.
1460
2650
96
116
25
42,00 грн. 38,00 грн. 46,00 грн. 54,00 грн. 33,00 грн. 32,00 грн.
1480
2700
98
118
SpainK
84
Спинки для
Amer.
Короткие
штифты
93
SpainQ
72
AmerLo
1900
AmerHi
1280
Mate
36,00 грн. 40,00 грн. 45,00 грн. 38,00 грн. 35,00 грн. 25,00 грн.
Capt.
0
Вариант
Длинные
штифты
ПРИЛОЖЕНИЕ В
Задание на задачи 3 по вариантам
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
Задание на задачу 4 по вариантам
Вариант
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
Район г. Донецка
Кировский
Куйбышевский
Петровский
Буденовский
Киевский
Ворошиловский
Ленинский
Калининский
Пролетарский
Киевский
Ворошиловский
Кировский
Калининский
Ленинский
Кировский
Куйбышевский
Петровский
Буденовский
Киевский
Ворошиловский
Ленинский
Кировский
Куйбышевский
Пролетарский
Буденовский
Собств. Капитал
900 000,00 грн.
950 000,00 грн.
1 000 000,00 грн.
1 050 000,00 грн.
1 100 000,00 грн.
1 150 000,00 грн.
1 200 000,00 грн.
1 150 000,00 грн.
1 100 000,00 грн.
1 050 000,00 грн.
1 000 000,00 грн.
950 000,00 грн.
900 000,00 грн.
950 000,00 грн.
1 000 000,00 грн.
1 050 000,00 грн.
1 100 000,00 грн.
1 150 000,00 грн.
1 200 000,00 грн.
1 250 000,00 грн.
1 300 000,00 грн.
1 350 000,00 грн.
1 400 000,00 грн.
1 450 000,00 грн.
1 500 000,00 грн.
85
ДОНЕЦКИЙ ИНСТИТУТ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА
Кафедра «Учет и аудит»
Дикий А.Ю., Козлов В.С.
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
К ВЫПОЛНЕНИЮ КУРСОВЫХ РАБОТ
ПО ДИСЦИПЛИНЕ
«МОДЕЛИ И МЕТОДЫ
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
В АНАЛИЗЕ И АУДИТЕ»
для студентов
специальности «Учет и аудит»
заочной формы обучения
Донецк – 2011
86
Дикий А.Ю., Козлов В.С.
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
к выполнению курсовых работ
по дисциплине
«МОДЕЛИ И МЕТОДЫ
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
В АНАЛИЗЕ И АУДИТЕ»
для студентов
специальности «Учет и аудит»
заочной формы обучения
Компьютерный макет
Сиденко М.А.
Технические редакторы Григорьева Л.В.,
Пасько Л.С.
Подписано к печати 04.07.2011.
Формат 60×84/16
Бум. писчая. Гарн. Times New Roman.
Печать ксероксная
Услов. печ. лист 5,1. Тираж 50 экз. Заказ. №
Донецкий институт железнодорожного транспорта
Опечатано в редакционно-издательском отделе ДонИЖТ
Свидетельство о внесении в Гос. реестр от 22.06.2004г.,
серия ДК №1851
83018, г. Донецк – 18, ул. Горная,6.
87