Прогнозирование и планирование производства в условиях рынка
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
ПСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
УЧЕБНАЯ ДИСЦИПЛИНА
"Прогнозирование и планирование
в условиях рынка"
Контрольная работа
Студентка: Соколова Е.В.
Группа № 1013-05С
Преподаватель: Стрикунов А.В.
Псков 2013
Содержание
Задание 1
Задание 2
Задание 3
Список литературы
Задание 1
На основе данных о распределении мужчин и
женщин Гдовского района по возрастным группам (таблица 1), возрастных
коэффициентов рождаемости (таблица 2) и нормативов потребности в продуктах
питания (таблица 3) составить прогноз численности населения РФ до 2025 года и
определить прогнозируемую потребность в макаронах.
Таблица 1
Распределение численности мужчин и женщин по
возрастным группам на начало 2006 года
|
Возрастные
группы
|
Численность
населения в тыс. человек 2006 году
|
Коэффициент
дожития
|
|
Мужчины
|
Женщины
|
Всего
|
Мужчины
|
Женщины
|
|
0-4
|
366
|
354
|
720
|
0,978
|
0,984
|
|
5-9
|
379
|
326
|
705
|
0,997
|
0,998
|
|
10-14
|
427
|
430
|
857
|
0,997
|
0,998
|
|
15-19
|
651
|
584
|
1235
|
0,99
|
0,996
|
|
20-24
|
655
|
434
|
1089
|
0,975
|
0,994
|
|
25-29
|
547
|
486
|
1033
|
0,97
|
0,993
|
|
30-34
|
519
|
463
|
982
|
0,965
|
0,991
|
|
35-39
|
442
|
451
|
893
|
0,955
|
0,988
|
|
40-44
|
578
|
563
|
1141
|
0,936
|
0,983
|
|
45-49
|
642
|
639
|
1281
|
0,91
|
0,974
|
|
50-54
|
541
|
619
|
1160
|
0,875
|
0.962
|
|
55-59
|
511
|
566
|
1077
|
0,832
|
0,942
|
|
60-64
|
246
|
376
|
622
|
0,775
|
0,92
|
|
65-69
|
478
|
773
|
1251
|
0,698
|
0,871
|
|
70 и более
|
748
|
1822
|
2570
|
0.493
|
0,606
|
|
Всего
|
7730
|
8886
|
16616
|
|
|
Таблица 2
Возрастные коэффициенты рождаемости
|
Возрастные группы
|
Дети,
родившиеся в среднем за 5 лет на 1000 женщин
|
|
15-19
|
137,5
|
|
20-24
|
434
|
|
25-29
|
389,5
|
|
30-34
|
227,5
|
|
35-39
|
89
|
|
40-44
|
15
|
|
45-49
|
1
|
Таблица 3
Нормативная потребность населения в
продуктах питания, кг/год
|
Наименование
продукта
|
Трудоспособное
население
|
Пенсионеры
|
Дети
|
|
мужчины
|
женщины
|
|
0-4
|
5-14
|
|
Картофель
|
150
|
95
|
90
|
40
|
95
|
|
Рис
|
5
|
2,9
|
2,9
|
5
|
4
|
|
Макароны
|
6
|
5
|
6
|
4
|
4
|
|
Хлеб ржаной
|
115
|
62
|
55
|
20
|
40
|
|
Фрукты
|
37,2
|
29,2
|
27,2
|
68,8
|
88,8
|
|
Мясо
|
69,6
|
56
|
45,4
|
20,7
|
57
|
|
Рыба
|
28
|
25,4
|
28
|
8,7
|
25
|
|
Молоко
|
ПО
|
100
|
100
|
130
|
114
|
|
Яйца
|
180
|
150
|
90
|
150
|
180
|
Решение:
Рассчитываем прогнозную численность населения в 2025 году с
учетом коэффициентов дожития:
Группа мужчин, которым в 2006 году было 0-4 года, в 2010 году
составит:
* 0,978 = 357,9 тыс. чел.
В 2015 году - 357,9 * 0,997 = 356,8 тыс. чел.
В 2020 году - 356,8 * 0,997 = 355,8 тыс. чел.
В 2025 году - 355,8 * 0,99 = 352,2 тыс. чел.
Аналогично рассчитываем изменение прогнозной численности и
для женщин, и для мужчин по каждой исходной возрастной группе, расчет,
проведенный по данной схеме удобно произвести в табличном редакторе Excel и оформить в виде
таблицы.
Отдельно рассчитываются группы от 70 лет и старше - см.
расчет в таблице.
Таблица 4
Прогноз численности населения Гдовского района до 2025 года
|
Возрастные
группы
|
Численность
населения в 2006 году тыс. человек
|
Коэффициент
дожития
|
Численность
населения в 2010 году тыс. человек
|
Численность
населения в 2015 году тыс. человек
|
Численность
населения в 2020 году тыс. человек
|
Численность
населения в 2025 году тыс. человек
|
|
Мужчины
|
Женщины
|
Всего
|
Мужчины
|
Женщины
|
Мужчины
|
Женщины
|
Всего
|
Мужчины
|
Женщины
|
Всего
|
Мужчины
|
Женщины
|
Всего
|
Мужчины
|
Женщины
|
Всего
|
|
0-4
|
366
|
354
|
720
|
0,978
|
0,984
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5-9
|
379
|
326
|
705
|
0,997
|
0,998
|
366*0,978= 358
|
354*0,984= 348
|
706
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10-14
|
427
|
430
|
857
|
0,997
|
0,998
|
378
|
325
|
703
|
357
|
348
|
705
|
|
|
|
|
|
|
|
15-19
|
651
|
584
|
1235
|
0,99
|
0,996
|
426
|
429
|
855
|
377
|
325
|
701
|
356
|
347
|
703
|
|
|
|
|
20-24
|
655
|
434
|
1089
|
0,975
|
0,994
|
644
|
582
|
1226
|
421
|
427
|
849
|
373
|
323
|
696
|
352
|
346
|
698
|
|
25-29
|
547
|
486
|
1033
|
0,97
|
0,993
|
639
|
431
|
1070
|
628
|
578
|
1207
|
411
|
425
|
836
|
364
|
321
|
685
|
|
30-34
|
519
|
463
|
982
|
0,965
|
0,991
|
531
|
483
|
1013
|
619
|
428
|
1048
|
610
|
574
|
1184
|
399
|
422
|
820
|
|
35-39
|
442
|
451
|
893
|
0,955
|
0,988
|
501
|
459
|
960
|
512
|
478
|
990
|
598
|
425
|
1022
|
588
|
1157
|
|
40-44
|
578
|
563
|
1141
|
0,936
|
0,983
|
422
|
446
|
868
|
478
|
453
|
932
|
489
|
473
|
961
|
571
|
419
|
990
|
|
45-49
|
642
|
639
|
1281
|
0,91
|
0,974
|
541
|
553
|
1094
|
395
|
438
|
833
|
448
|
446
|
893
|
458
|
464
|
922
|
|
50-54
|
541
|
619
|
1160
|
0,875
|
0,962
|
584
|
622
|
1207
|
492
|
539
|
1031
|
360
|
427
|
786
|
407
|
434
|
841
|
|
55-59
|
511
|
566
|
1077
|
0,832
|
0,942
|
473
|
595
|
1069
|
511
|
599
|
1110
|
431
|
519
|
949
|
315
|
410
|
725
|
|
60-64
|
246
|
376
|
622
|
0,775
|
0,92
|
425
|
533
|
958
|
394
|
561
|
955
|
425
|
564
|
989
|
358
|
488
|
847
|
|
65-69
|
478
|
773
|
1251
|
0,698
|
0,871
|
191
|
346
|
537
|
329
|
491
|
820
|
305
|
516
|
821
|
330
|
519
|
849
|
|
70 и более
|
748
|
1822
|
2570
|
0,493
|
0,606
|
748* 0,493+
478* 0,698= 702
|
1822*0,606+
773*0,871= 1777
|
2480
|
479
|
1378
|
1858
|
466
|
1263
|
1729
|
443
|
1215
|
1658
|
|
Всего
|
7730
|
8886
|
16616
|
|
|
6815
|
7931
|
14746
|
5995
|
7044
|
13038
|
5271
|
6300
|
11571
|
4584
|
5608
|
10192
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 5
Расчет прогнозной численности детей возрастной группы 0 - 4 в
2010 году.
|
Возрастные
группы
|
Численность
женщин, чел.
|
Дети, родившиеся
в среднем за 5 лет на 1000 женщин
|
Число детей,
чел.
|
|
15-19
|
584
|
137,5
|
80
|
|
20-24
|
434
|
434
|
188
|
|
25-29
|
486
|
389,5
|
189
|
|
30-34
|
463
|
227,5
|
105
|
|
35-39
|
451
|
89
|
40
|
|
40-44
|
563
|
15
|
8
|
|
45-49
|
639
|
1
|
1
|
|
Всего
|
|
|
613
|
Численность мальчиков: 0,513 * 613 = 314 чел.
Численность девочек: 613 - 314 = 299чел.
Таблица 6
Расчет прогнозной численности детей возрастной группы 0 - 4 в
2015 году.
|
Возрастные
группы
|
Численность
женщин, чел.
|
Дети,
родившиеся в среднем за 5 лет на 1000 женщин
|
Число детей,
чел.
|
|
15-19
|
429
|
137,5
|
59
|
|
20-24
|
582
|
434
|
252
|
|
25-29
|
431
|
389,5
|
168
|
|
30-34
|
483
|
227,5
|
110
|
|
35-39
|
459
|
89
|
41
|
|
40-44
|
446
|
15
|
7
|
|
45-49
|
553
|
1
|
1
|
|
Всего
|
|
|
637
|
Численность мальчиков: 0,513 * 637 = 327 чел.
Численность девочек: 637 - 327 = 310 чел.
Таблица 7
Расчет прогнозной численности детей возрастной группы 0 - 4 в
2020 году.
|
Возрастные
группыЧисленность женщин, чел. Дети, родившиеся в среднем за 5 лет на 1000
женщинЧисло детей, чел.
|
|
|
|
|
15-19
|
325
|
137,5
|
45
|
|
20-24
|
427
|
434
|
186
|
|
25-29
|
578
|
389,5
|
225
|
|
30-34
|
428
|
227,5
|
97
|
|
35-39
|
478
|
89
|
43
|
|
40-44
|
453
|
15
|
7
|
|
45-49
|
438
|
1
|
0
|
|
Всего
|
|
|
603
|
Численность мальчиков: 0,513 * 603 = 309 чел.
Численность девочек: 603 - 309 = 294 чел.
Таблица 8
Расчет прогнозной численности детей возрастной группы 0 - 4 в
2025 году.
|
Возрастные
группыЧисленность женщин, чел. Дети, родившиеся в среднем за 5 лет на 1000
женщинЧисло детей, чел.
|
|
|
|
|
15-19
|
347
|
137,5
|
48
|
|
20-24
|
323
|
434
|
140
|
|
25-29
|
425
|
389,5
|
165
|
|
30-34
|
574
|
227,5
|
131
|
|
35-39
|
425
|
89
|
38
|
|
40-44
|
473
|
15
|
7
|
|
45-49
|
446
|
1
|
0
|
|
Всего
|
|
|
529
|
Численность мальчиков: 0,513 * 529 = 271 чел.
Численность девочек: 529 - 271 = 258 чел.
Также рассчитываем изменение численности детей, рожденных
после 2010 года, в последующие годы с учетом коэффициентов дожития и вносим эти
данные в таблицу.
статистика прогнозирование рынок показатель
Таблица 9. Прогноз численности населения Гдовского района до
2025 года
|
Возрастные
группы
|
Численность
населения в 2006 году тыс. человек
|
Коэффициент
дожития
|
Численность
населения в 2010 году тыс. человек
|
Численность
населения в 2015 году тыс. человек
|
Численность
населения в 2020 году тыс. человек
|
Численность
населения в 2025 году тыс. человек
|
|
Мужчины
|
Женщины
|
Всего
|
Мужчины
|
Женщины
|
Мужчины
|
Женщины
|
Всего
|
Мужчины
|
Женщины
|
Всего
|
Мужчины
|
Женщины
|
Всего
|
Мужчины
|
Женщины
|
Всего
|
|
0-4
|
366
|
354
|
720
|
0,978
|
0,984
|
314
|
298
|
613
|
327
|
310
|
637
|
309
|
293
|
603
|
272
|
258
|
529
|
|
5-9
|
379
|
326
|
705
|
0,997
|
0,998
|
358
|
348
|
307
|
294
|
601
|
320
|
305
|
625
|
302
|
289
|
591
|
|
10-14
|
427
|
430
|
857
|
0,997
|
0,998
|
378
|
325
|
703
|
357
|
348
|
705
|
306
|
293
|
599
|
319
|
305
|
624
|
|
15-19
|
651
|
584
|
1235
|
0,99
|
0,996
|
426
|
429
|
855
|
377
|
325
|
701
|
356
|
347
|
703
|
305
|
292
|
598
|
|
20-24
|
655
|
434
|
1089
|
0,975
|
0,994
|
644
|
582
|
1226
|
421
|
427
|
849
|
373
|
323
|
696
|
352
|
346
|
698
|
|
25-29
|
547
|
486
|
1033
|
0,97
|
0,993
|
639
|
431
|
1070
|
628
|
578
|
1207
|
411
|
425
|
836
|
364
|
321
|
685
|
|
30-34
|
519
|
463
|
982
|
0,965
|
0,991
|
531
|
483
|
1013
|
619
|
428
|
1048
|
610
|
574
|
1184
|
399
|
422
|
820
|
|
35-39
|
442
|
451
|
893
|
0,955
|
0,988
|
501
|
459
|
960
|
512
|
478
|
990
|
598
|
425
|
1022
|
588
|
569
|
1157
|
|
40-44
|
578
|
563
|
1141
|
0,936
|
0,983
|
422
|
446
|
868
|
478
|
453
|
932
|
489
|
473
|
961
|
571
|
419
|
990
|
|
45-49
|
642
|
639
|
1281
|
0,91
|
0,974
|
541
|
553
|
1094
|
395
|
438
|
833
|
448
|
446
|
893
|
458
|
464
|
922
|
|
50-54
|
541
|
619
|
1160
|
0,875
|
0,962
|
584
|
622
|
1207
|
492
|
539
|
1031
|
360
|
427
|
786
|
407
|
434
|
841
|
|
55-59
|
511
|
566
|
1077
|
0,832
|
0,942
|
473
|
595
|
1069
|
511
|
599
|
1110
|
431
|
519
|
949
|
315
|
410
|
725
|
|
60-64
|
246
|
376
|
622
|
0,775
|
0,92
|
425
|
533
|
958
|
394
|
561
|
955
|
425
|
564
|
989
|
358
|
488
|
847
|
|
65-69
|
478
|
773
|
1251
|
0,698
|
0,871
|
191
|
346
|
537
|
329
|
491
|
820
|
305
|
516
|
821
|
330
|
519
|
849
|
|
70 и более
|
748
|
1822
|
2570
|
0,493
|
0,606
|
702
|
1777
|
2480
|
479
|
1378
|
1858
|
466
|
1263
|
1729
|
443
|
1215
|
1658
|
|
Всего
|
7730
|
8886
|
16616
|
|
|
7129
|
8229
|
15358
|
6629
|
7647
|
14276
|
6206
|
7192
|
13398
|
5782
|
6752
|
12534
|
На основе произведенных расчетов можно сделать прогноз
потребления населением макарон в 2025 году.
Таблица 10
Население в 2025 году
|
Возрастные
группы
|
Численность
населения в 2025 году тыс. человек
|
|
Мужчины
|
Женщины
|
Всего
|
|
0-4
|
272
|
258
|
529
|
|
5-9
|
302
|
289
|
591
|
|
10-14
|
319
|
305
|
624
|
|
15-19
|
305
|
292
|
598
|
|
20-24
|
352
|
346
|
698
|
|
25-29
|
364
|
321
|
685
|
|
30-34
|
399
|
422
|
820
|
|
35-39
|
588
|
569
|
1157
|
|
40-44
|
571
|
419
|
990
|
|
45-49
|
458
|
464
|
922
|
|
50-54
|
407
|
434
|
841
|
|
55-59
|
315
|
410
|
725
|
|
60-64
|
358
|
488
|
847
|
|
65-69
|
330
|
519
|
849
|
|
70 и более
|
443
|
1215
|
1658
|
|
Всего
|
5782
|
6752
|
12534
|
Таблица 11
Потребление макарон, кг/ год, в 2025 году
|
Показатель
|
Трудоспособное
население
|
Пенсионеры
|
Дети
|
|
Мужчины от 15
до 59 лет
|
Женщины от 15
до 54 лет
|
|
от 0 до 4 лет
|
от 5 до 14 лет
|
|
Численность
населения, тыс. чел.
|
3758,695
|
3268,149
|
3763
|
529,4719
|
1214,721
|
|
Норма
потребления макарон, кг/чел
|
6
|
5
|
4
|
4
|
|
Потребление
макарон населением, тыс. кг.
|
22,552
|
16,341
|
22,580
|
2,120
|
4,859
|
|
Итого
потребление макарон, тыс. кг.
|
68,450
|
Прогнозируемое потребление макарон в 2025 году в Гдовском
районе составит 68,450 тыс. кг. в год.
Задание 2
По мнению экспертов, основными показателями
производственно-хозяйственной деятельности (ПХД) предприятия являются:
рентабельность;
рост объема производства продукции;
средний размер заработной платы работников предприятия.
Экспертная оценка значимости критериев по десятибалльной
шкале представлена в таблице 4.
Руководство предприятия рассматривает три программы развития
предприятия:
. Расширение парка автотранспортных средств;
2. Расширение ассортимента выпускаемой продукции;
. Улучшение социального обеспечения работников
предприятия.
Ожидаемые значения основных показателей ПХД предприятия,
получаемые после реализации рассматриваемых программ, приведены в таблице 5.
Необходимо определить наиболее целесообразную программу
развития предприятия.
Таблица 4.
Результаты экспертной оценки
|
эксперт
|
Показатель
|
|
рентабельность
|
Объем
производства
|
Размер
заработной платы
|
|
1
|
9
|
6
|
4
|
|
2
|
8
|
8
|
6
|
|
3
|
7
|
7
|
5
|
Таблица 5.
Ожидаемые значения основных показателей производственно-хозяйственной
деятельности предприятия
|
программа
|
Значение
показателей
|
|
Рентабельность,
%
|
Объем
производства, млн. руб.
|
Средняя
заработная плата, руб.
|
|
1
|
45
|
450
|
12000
|
|
2
|
25
|
700
|
14000
|
|
3
|
30
|
550
|
18000
|
Решение:
Наиболее часто применяется аддитивная сверка критериев:
I= ∑af→max
Численные значения весовых коэффициентов а1 определяют
экспертным путем при соблюдении условия: ∑а=1
Таблица 6.
|
Эксперт
|
Показатель
|
Итого
|
|
рентабельность
|
Объем
производства
|
Размер
заработной платы
|
|
|
1
|
9
|
6
|
4
|
|
|
2
|
8
|
8
|
6
|
|
|
3
|
7
|
7
|
5
|
|
|
Средняя
арифметическая оценка
|
(9+8+7) /3=8
|
(6+7+8) /3=7
|
(4+5+6) /3=5
|
20,0
|
|
Значение
весовых коэффициентов
|
8/20=0,4
|
7/20=0,35
|
5/2=0,25
|
1,0
|
|
а1
|
а2
|
а3
|
|
Таким образом, целевая функция имеет вид:
I= 0,4*f1+0,35*f2+0,25* f3→max
Матрица, состоящая из трех решений и трех показателей, будет
иметь следующий вид:
450 12000
700 14000
550 18000
Неоптимальных решений матрица не содержит.
Матрица будет иметь вид:
|
F1
|
F2
|
F3
|
|
ПР 1
|
45
|
450
|
12000
|
|
ПР 2
|
25
|
700
|
14000
|
|
ПР 3
|
30
|
550
|
18000
|
Все показатели нужно привести к единому безразмерному
масштабу, что достигается за счет деления показателей на максимальные элементы
в соответствующих столбцах:
|
F1
|
F2
|
F3
|
|
ПР 1
|
1,00
|
0,64
|
0,667
|
|
ПР 2
|
0,56
|
1,00
|
0,778
|
|
ПР 3
|
0,67
|
0,79
|
1,00
|
В итоге необходимо найти значения целевой функции для всех
программ:
|
А1*F1
|
А2*F2
|
А3*F3
|
Итого
|
|
ПР 1
|
1,00*0,4=0,4
|
0,64*0,35=0,224
|
0,667*0,25=0,16675
|
0,791
|
|
ПР 2
|
0,56*0,4=0,224
|
1,0*0,35=0,35
|
0,778*0,25=0,
1945
|
0,7685
|
|
ПР 3
|
0,67*0,4=0,268
|
0,79*0,35=0,2765
|
1,0*0,25=0,25
|
0,7935
|
Функция 1 достигает максимума (I=0,7935) при применении
программ № 3. Значит, согласно экспертной оценке целесообразно проводить или
программу № 3, заключающуюся в улучшении социального обеспечения работников
предприятия.
Задание 3
Магазин бытовой техники закупает телевизоры
марки "LG" на складе в Москве и реализует их розничным покупателям в
Пскове с 20-ти процентной наценкой. Статистика объема продаж телевизоров данной
марки за прошлые месяцы представлена в таблице 15. Затраты на хранение
телевизора в течение месяца составляют 3% от стоимости его приобретения.
Необходимо:
. Составить точечный прогноз продаж
телевизоров на следующий месяц;
. Составить интервальный прогноз продаж
телевизоров на следующий месяц с доверительной вероятностью 95%;
. Определить оптимальный объем закупки
телевизоров на следующий месяц.
Таблица 6
Динамика продаж телевизоров
|
№
|
Месяц
|
Объем продаж,
шт.
|
|
1
|
Январь
|
16
|
|
2
|
Февраль
|
14
|
|
3
|
Март
|
16
|
|
4
|
Апрель
|
18
|
|
5
|
Май
|
22
|
Решение:
Первоначальный анализ удобно провести по виду графика.
На графике наносим значения У - объем продаж, в качестве
аргумента используем не дату, а порядковый номер данных.
Таблица 16
|
Месяц
|
№ п/п
|
Объем продаж,
шт.
|
|
t
|
Yфакт
|
|
январь
|
1
|
16
|
|
февраль
|
2
|
14
|
|
март
|
3
|
16
|
|
апрель
|
4
|
18
|
|
май
|
5
|
22
|
Рис. 1. Динамика объема продаж
Табличный редактор позволяет нанести линию тренда на график
(рис 2).
Рис. 2. Линейный тренд
Так, видно, что линейная регрессия довольно хорошо соответствует
фактическим данным.
Уравнение будет иметь вид: 
Для расчета среднеквадратических отклонений построим еще одну
вспомогательную таблицу:
|
Месяц
|
№ п/п
|
Объем продаж,
шт.
|
Вид уравнения
регрессии
|
|
|
|
|
|
|
|
t
|
Yфакт
|
Урасч
|
(Урасч-Уфакт)
2
|
|
январь
|
1
|
16
|
14
|
4
|
|
февраль
|
2
|
14
|
15,6
|
2,56
|
|
март
|
3
|
16
|
17,2
|
1,44
|
|
апрель
|
4
|
18
|
18,8
|
0,64
|
|
май
|
5
|
22
|
20,4
|
2,56
|
|
ИТОГО
|
0
|
86
|
86
|
11,2
|
Среднеквадратическое отклонение от тренда рассчитывается по
формуле:
Рисунок 3. Точечный прогноз объема продаж на июнь.
Так как прогноз является стохастическим, в реальности объемы
продаж будут несколько отличаться от расчетных значений, поэтому необходимо
рассчитать интервалы, в пределах которых могут находиться реальные значения
объемов продаж:
|
Месяц
|
№ п/п
|
Прогнозный
объем продаж, шт.
|
К
|
∆ =
К*сигм
|
Урасч + / - ∆
|
|
|
|
|
|
|
|
июнь
|
6
|
22
|
2,33
|
2,33 * 1,673 =
3,898
|
18
|
-
|
26
|
Объем продаж в июне может находиться в пределах от 18 до 26
ед.
Для определения оптимального размера закупки телевизоров на июнь
месяц рассчитаем вероятность 
.
Значение Функции Лапласа:
По таблице найдем значение коэффициента нормального распределения,
соответствующее 
: 
и вычислим оптимальный объем закупки телевизоров на июнь месяц:
шт.
Список
литературы
1.
Методические указания к выполнению контрольной работы по "Прогнозированию
и планированию в условиях рынка". - Псков, 1998
.
Статистическое моделирование и прогнозирование/ Под ред. Гранберга А.Г. - М.,
1998