Структура файлу вхідної інформації типу dbf (IN.DBF)

	Sered_Cina	Doxod (ZP)	PutomVaga	Obciag_Tovary	KilkistNasel	Max_Norm	Min_Norm
	Значення1	Значення2	…	…	…	…	Значення n
	…	…	…	…	…	…	…
	…	…	…	…	…	…	…
	Значення m	…	…	…	…	…	…

5. Побудова числової економіки-математичної моделі та розв’язання моделі на ПЕОМ (6-8 % загального обсягу)

Модель складають відповідно до державного стандарту РД 50-34.698-90 «Вимоги до змісту документів (розд. 7) для налагодження програм і забезпечення можливою перевірки правильності алгоритму розв'язання задач і програм, що реалізують алгоритм.

В моделі має бути врахована можливість перевірки різних ситуацій, які можуть виникнути на об'єкті, в процесі реалізації програми. У цьому підрозділі треба вказати вимоги до обсягу і складу даних, на основі яких буде опрацьовано програму, а також вимоги до результатів розв'язання задачі.

У додаток виносять масиви й вихідні дані, заповнені конкретним цифровим матеріалом, на підставі якого було реалізовано програму.

Цей етап включає розробку алгоритмів для чисельного вирішення задачі, складання програми на ЕОМ і безпосереднє проведення розрахунку.

Наприклад. Для побудови моделі попиту на продовольчі товари і розв’язання цільової функції було використано наступне технічне забезпечення та апаратні засоби: персональний комп’ютер до складу якого входить: процесор Sempron з тактовою частотою 2,0 ГГц, об’ємом оперативної пам’яті 512 Мб, об’ємом пам’яті жорсткого диску - 80 Гб; монітор Samsung SyncMaster 755df; засоби для введення вхідної інформації та виведення результатів аналізу, а саме: принтер Сanon LJ-1110, клавіатура, привід для читання компакт дисків, сканер.

В якості програмного забезпечення було використано табличний процесор МS Excel, з ліцензійного пакету МS Office (с/н: 254ER-01745-21045-12PK4).

Табличний процесор МS Excel, оснащений вбудованими математичними функціями, дозволяє провести всі необхідні розрахунки на достатньому рівні.

Проведемо розрахунки моделі для хлібобулочної продукції. Для розв’язання даної моделі введемо статистичні дані і використаємо стандартні функції Ехсеl для отримання результату.

 

	Y	x1	x2	x3	x4	x5
		72,1	120,17	0,9		2020,34
		77,8	146,3	0,85		2195,33
		84,3	186,16	0,86		2090,79
		87,9	230,82	0,86		1991,23
		146,8	279,63	0,83		1896,41
		93,8	338,98	0,79		1806,11
		100,1	456,17	0,89		1720,10

Алгоритм реалізації задачі складає таки кроки:

1. Обчислимо середні значення та стандартні відхилення пояснюючих змінних Х₁, Х₂, Х₃, Х_4, Х_5.

Для цього в піктограмі «Майстер функції» знайдемо категорію „статистичні” і функції „СРЗНАЧ” та „СТАНДВІДХИЛ”.

 

x1	x2	x3	x4	x5
94,68571	251,1757	0,854286	85092,57	1960,044
24,81649	117,8592	0,036904	4894,263	164,5111

 

2. Нормалізуємо пояснюючі змінні.

Серед статистичних функцій знайдемо функцію „НОРМАЛІЗАЦІЯ” та нормалізуємо Х₁,Х₂,Х₃, Х_4, Х_5. Транспонуємо матрицю Х^* (нормалізовану) в матрицю Х^*¢. Перемножимо матриці Х^*’Х^*

 

3. Обчислимо критерій c² за відповідною формулою:

c^2

8,851239

Знайдене значення c² порівняємо з табличним значенням (c_kp²=7.80), коли маємо ступенів свободи та при рівні значущості a=0,05.

Оскільки c²_факт>c²_крит, то в масиві пояснюючих змінних (індекс цін, середня заробітна плата, питома вага споживачів, обсяг пропонування, чисельність населення) існує мультиколінеарність. Наявність мультиколінеарності ускладнить аналіз результатів, тому від одного зі строго корелюючи факторів слід позбавитись.

 

4. Обчислимо F- критерії.

F1	F2	F3	F4	F5
2,3396	25,611	0,6893	40,304	19,765

 

Обчислені F- критерії порівнюємо з табличним значенням (F=5,29), коли є n-m (1) ступенів свободи та при рівні значущості a=0,05.

У розглядуваному випадку F₂>F_крит, F₄>F_крит, F₅>F_крит. Це означає, що тільки три з пояснюючих змінних є адекватними.

5. Визначимо частинні коефіцієнти кореляції r.

r12.5	r13.4	r14.3	r15.2	r23.1
0,75127	0,64313	0,34543	0,76777	0,44566

На підставі отриманих (частинних) коефіцієнтів кореляції, можна сказати, що зв’язок між середньою реалізаційною ціною та доходами споживачів є тісним; зв’язок між доходами та обсягами пропонування є незначним. Щодо зв’язку між обсягами пропонування та чисельністю населення в регіоні то він є достатньо значним.

8. Визначимо t- критерії.

t12.5	t13.4	t14.3	t15.2	t23.1
5,75127	3,64312	1,34544	1,76778	1,44565

Обчислені t- критерії порівнюються з табличним значенням (t=1,746), коли маємо n-m (16) ступенів свободи та при рівні значущості a=0,05.

Оскільки t₁₂>t_крит, то ціна хлібобулочних виробів і доходи населення мають значущій вплив між собою;

t₁₃>t_крит, тому відповідно доходи населення та обсяги продажу є мають значущій вплив між собою;

t₂₃>t_крит, тому обсяги продажу та питома вага населення та не є мають значущій вплив між собою.

Застосуємо функцію „ЛИНЕЙН” для знаходження всіх оцінок параметрів нової моделі, стандартні похибки цих оцінок, коефіцієнт детермінації, дисперсію залишків [23, ст..85-87]..

b5	b4	b3	b2	b1	b0
7,251979	133,3144	15,174952	-37,6727	-66,2432	1,368E-13

 

Щоб обчислити оцінки параметрів моделі в абсолютному виразі, скористаємося оператором оцінки параметрів = (ХХ^/ )^-1 *X^| Y отримаємо:

a0	a1	a2	a3	a4	a5
15,6	0.453	0,41	0,551	0,562	0,14

 

Отже, числова модель має вигляд:

де – обсяг попиту на окремий вид або групу продовольчих товарі; х₁ - середня реалізаційна ціна продовольчого товару; х₂ - середньомісячна заробітна плата групи споживачів регіону; х₃ - питома вага населення, що за рівнем прибутків (витрат) споживають даний продовольчий продукт; х₄ - обсяги пропонування даного продовольчого товару в регіоні; х₅ - чисельність постійного населення регіону.

Наступним кроком після проведення аналізу є планування рівня насиченості регіону відповідними групами продовольчих товарів. Тут необхідно використовувати метод математичного моделювання. Сутність його полягає в оптимізації розподілу доходів на продовольчі товари.

Для того щоб розв’язати таку модель потрібно сформувати вихідну таблицю вхідної інформації з п.п.4, сформувати властивості цільової функції та її обмеження які подані у п.п. 3. Вихідна інформація представлена у таблиці 5.1.

Таблиця 5.1