Студент и наука – 2010
Автоматизированная система управления командировками
жүктеу/скачать 2.82 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- К.В. Трубникова
- ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ХОЛЬТА-УИНТЕРСА
- Д.Н. Никитин
Автоматизированная система управления командировкамиДля автоматизации рабочих процессов на предприятии, которая приводит к сокращению временных затрат управленческого персонала на базе Excel была разработана автоматизированная система управления командировками сотрудников предприятия, которая была успешно внедрена и интегрирована в автоматизированное рабочее место руководителя (АРМ). Рабочая область программы «Контроль командировок» содержит 4 листа:
Допуски вводятся ежегодно, кроме курсов валют, которые уточняются ежемесячно. Командировочные определяется только: целью, сроком, направлением. Такие поля как: дата, списание затрат, расчет затрат и другие происходят автоматически. Данная программа не использует язык Visual Basic, а значит не привязана к среде разработки и может быть использована в альтернативных табличных редакторах. Разработка ПО «Контроль командировок» базируется на следующих методах:
Из недостатков разработанного продукта: ограниченность применения; высокие затраты на интеграцию; требования к базовым навыкам пользователя. На данный момент продукт прошел испытание временем и его дальнейшее использование продолжается. К.В. ТрубниковаГОУ ВПО «Магнитогорский государственный университет», физико-математический факультет, 5 к. Научный руководитель: доц. А.И. Седов ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ХОЛЬТА-УИНТЕРСАВ табл. 1 приведены поквартальные данные о продажах ООО ТПК «ЕвроТрейд» (в тыс.руб.) за 2,5 года. Построим адаптивную мультипликативную модель Хольта-Уинтерса с учетом сезонного фактора, приняв параметры сглаживания 1=0,3; 2=0,6; 3=0,3.Оценим точность построенной модели. Построим точечный прогноз на 2 шага вперед (на полгода). Таблица 1 Поквартальные данные о продажах ООО ТПК «ЕвроТрейд» (в тыс.руб.) за 2,5 года
Мультипликативная модель Хольта-Уинтерса с линейным ростом имеет следующий вид:  , (1)
где k – период упреждения; Yр(t) – расчетное значение экономического показателя для t-гo периода; a(t), b(t) и F(t) – коэффициенты модели; они адаптируются, уточняются по мере перехода от членов ряда с номером t-1 к t; F(t+k-L) – значение коэффициента сезонности того периода, для которого рассчитывается экономический показатель; L – период сезонности (для квартальных данных L=4, для месячных – L=12). Уточнение коэффициентов модели производится с помощью формул:
Для оценки начальных значений а(0) и b(0) применим линейную модель к первым 8 значениям Y(t) из табл. 1. Метод наименьших квадратов дает возможность определить коэффициенты линейного уравнения а(0) и b(0) . Составим прогноз на два квартала вперед (т.е. на пол год, с t=11 и t=12). Максимальное значение t, для которого могут быть рассчитаны коэффициенты a(t), b(t), определяется количеством исходных данных и равно 10. Рассчитав значения а(10) и b(10), по формуле 1 можно определить прогнозные значения экономического показателя Yp(t). Для t=11 имеем:
Данная модель дает наиболее точный прогноз спроса на продукцию компании, вследствие учета в этой модели сезонных колебаний спроса на продукты питания. Д.Н. НикитинГОУ ВПО «Магнитогорский государственный университет», физико-математический факультет, 5 к. Научный руководитель: доц. А.И. Седов жүктеу/скачать 2.82 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|
; (2)
; (3)
. (4)
