Стратегический менеджмент

Стратегический менеджмент рассматривает проблемы роста и выживания крупных организаций. Значение стратегического поведения, позволяющее фирме выживать в конкурентной борьбе в долгосрочной перспективе, резко возросло в последние десятилетия.

Исследовать динамику экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда

Случайная остаточной компоненты по критерию пиков

Точки пиков находим начиная с t=2.

Если (Et>Et-1 и Et>Et+1) или (Et<Et-1 и Et<Et+1), то очка пиков есть и ставим 1, иначе ставим 0.

Для обоих моделей количество точек пиков р=3

p>[2/3(n-2)-2√(16n-29)/90]

p>[2/3(9-2)-2√(16*9-29)/90]

>2, т.к. количество точек пиков превышает заданное число,то свойство случайности остаточной компоненты выполняется. Модели адекватны.

Независимость уровней ряда остатков по d-критерию

d1=1.08

d2=1.36

d=∑ (Et-Et-1)2/∑Et2

Линейная модель

d=26.1/11.8=2.21

т.к. d>2, то вычислим d/

d/=4-d=1.79

Модель Брауна

d=57.9/24.3=2.39

d/=4-d=1.61

т.к. для обеих моделей d/>d2, то свойство независимости уровней ряда выполняется. Модели адекватны.

Нормальность закона распределения уровней остаточной компоненты на основе R/S-критерия

Линейная модель

Emax= 2.44

Emin=-1.97

Sy=√∑E2t/n-1

Sy=√11.8/8=1.21/S =(Emax-Emin)/Sy

R/S=(2,44+1,97)/1,21=3,64

Модель Брауна

Emax=3.72

Emin=-2.18

Sy=√24.3/8=1.74

R/S=(3.72+2.18)/1.74=3.39

Для обеих моделей расчётное значение R/S попало в интервал (2,7;3,7), значит свойство нормальности распределения выполняется. Модели адекватны.

ОБЕ МОДЕЛИ АДЕКВАТНЫ, ТК ВСЕ РАССМОТРЕННЫЕ КРИТЕРИИ ВЫПОЛНЯЮТСЯ.

Оценим точность построенных моделей:

Среднее квадратическое отклонение

Линейная модель

d=√∑Et2/(n-2)

d=√1.8/7=1.30

Модель Брауна

d=√24,3/7=1,86

Средняя по модулю ошибка

S=1/n∑ I Et/ytI 100%

Линейная модель

S=0,2*100/9=2,4%

Модель Брауна

S=0,3*100/9=3,8%

Т.к. для обеих моделей S<5%,то модель Брауна и линейная модель являются точными.

Построим точечный и интервальный прогноз:

Точечный прогноз

Линейная модель

Точечный прогноз получаем подставив у-ие

Yp(t)=47.64-2.42t значений t=10 и t=11

Получаем

Yp(t)=47.64-2.42*10=23.5

Yp(t)=47.64-2.42*11=21.1

Модель Брауна

В таблице модели Брауна на последнем шаге получаем модель:

Yp(n+k)=25.37-2.59k. Подставим к=1 и к=2,получим

Yp(t)=25.37-2.59*1=22.8

Yp(t)=25.37-2.59*2=20.2

Интервальный прогноз

Линейная модель

ta=2.36

Sy=d=1.30 нашли ранее

Snp=Sy√1+1/n+(tn+1-tsr)2/∑(t-tsr)2

Snp(10)=1,30*√1+1/9+(10-5)2/60=1,61np (11)=1,30*√1+1/9+(11-5)2/60=1,70

Тогда

Yp(10)-Snpta<Y10<Yp(10)+Snpta

.5-1.61*2.36<Y10<23.35+1.61*2.36

.68<Y10<27.27

Yp(11)-Snpta<Y11<Yp(11)+Snpta

.1-1.70*2.36<Y11<21.1+1.70*2.36

.04<Y11<25.07

Модель Брауна

ta=2.36 Sy=d=1.86 нашли ранее

Snp=Sy√1+1/n+(tn+1-tsr)2/∑(t-tsr)2

Snp(10)=1,86*√1+1/9+(10-5)2/60=2,30

Snp (11)=1,86*√1+1/9+(11-5)2/60=2,44

Тогда

Yp(10)-Snpta<Y10<Yp(10)+Snpta

22,8-2,30*2.36<Y10<22,8+2,30*2.36

,34<Y10<28,22

Yp(11)-Snpta<Y11<Yp(11)+Snpta

,2-2,44*2.36<Y11<20,2+2,44*2.36

,44<Y11<25,95

Выполним двухвыборочный F-тест для дисперсии, двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями и регрессию с помощью Excel:

Перейти на страницу: 2 3 4 5 6 7