Примечание 1: программы MS Excel и MS Access входят в комплект программ Microsoft Office и наиболее часто бывают установлены на компьютере. Также Вы можете с помощью кнопок менять порядок блюд в пределах одного приема пищи.
Для этого удобно воспользоваться электронными таблицами Excel, тем более что дальше потребуется рассчитать себестоимость 1 блюда, перемножив нормы расходов. Обычно калькуляцию блюд считают по сборнику рецептур. Где вкулючают все продукты.. Войти с помощью социльных сетей. Забыли пароль? 2 2 Основные функции системы Ведение базы данных кулинарных рецептов Учет продуктов Составление и калькуляция блюд Расчет цен. Тема 6. MS Excel (Электронные таблицы).. Ниже представлен общий список типов анализа, который можно проводить с помощью средств пакета анализа. Эта надстройка добавляет в Excel большое количество новых возможностей.
Алгоритм прогнозирования объёма продаж в MS Excel. На сегодняшний день наука достаточно далеко продвинулась в разработке технологий прогнозирования. Специалистам хорошо известны методы нейросетевого прогнозирования, нечёткой логики и т. Разработаны соответствующие программные пакеты, но на практике они, к сожалению, не всегда доступны рядовому пользователю, а в то же время многие из этих проблем можно достаточно успешно решать, используя методы исследования операций, в частности имитационное моделирование, теорию игр, регрессионный и трендовый анализ, реализуя эти алгоритмы в широко известном и распространённом пакете прикладных программ MS Excel. В данной статье представлен один из возможных алгоритмов построения прогноза объёма реализации для продуктов с сезонным характером продаж. Сразу следует отметить, что перечень таких товаров гораздо шире, чем это кажется.
Дело в том, что понятие “сезон” в прогнозировании применим к любым систематическим колебаниям, например, если речь идёт об изучении товарооборота в течение недели под термином “сезон” понимается один день. Кроме того, цикл колебаний может существенно отличаться (как в большую, так и в меньшую сторону) от величины один год. И если удаётся выявить величину цикла этих колебаний, то такой временной ряд можно использовать для прогнозирования с использованием аддитивных и мультипликативных моделей. Аддитивную модель прогнозирования можно представить в виде формулы. F – прогнозируемое значение; Т – тренд; S – сезонная компонента; Е – ошибка прогноза.
Калькуляция блюд - приложение, предназначенное для составления. Расчёт заработной платы в MS Excel - форма для расчёта заработной платы в. СБиС++ - мощный пакет, предназначенный для составления налоговой и .
Калькуляция производится в следующем порядке: Определяется перечень блюд, на которые составляется калькуляция. Калькуляция цен гарниров и соусов производится также с помощью данного метода.. Калькуляция блюд 3.4.4. download Программа для калькуляции блюд на. Получить эту работу Вид работы — Реферат Цена — 500 руб Год — 2012 Тема1. Калькуляция блюд с помощью пакета MS Excel 1.. Использование пакета анализа Microsoft Excel 2013. При проведении сложного статистического или инженерного анализа можно упростить процесс и сэкономить время, используя надстройку 'Пакет анализа'. Чтобы выполнить анализ с помощью этого пакета.
Применение мультипликативныхмоделей обусловлено тем, что в некоторых временных рядах значение сезонной компоненты представляет собой определенную долю трендового значения. Эти модели можно представить формулой. На практике отличить аддитивную модель от мультипликативной можно по величине сезонной вариации. Аддитивной модели присуща практически постоянная сезонная вариация, тогда как у мультипликативной она возрастает или убывает, графически это выражается в изменении амплитуды колебания сезонного фактора, как это показано на рисунке 1.
Рис. 1. Аддитивная и мультипликативные модели прогнозирования. Алгоритм построения прогнозной модели. Для прогнозирования объема продаж, имеющего сезонный характер, предлагается следующий алгоритм построения прогнозной модели. Определяется тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Существенным моментом при этом является предложение использовать полиномиальный тренд, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели.
Вычитая из фактических значений объёмов продаж значения тренда, определяютвеличины сезонной компоненты и корректируют таким образом, чтобы их сумма была равна нулю. Рассчитываются ошибки модели как разности между фактическими значениями и значениями модели. Строится модель прогнозирования. F– прогнозируемое значение. S – сезонная компонента. Е - ошибка модели.
На основе модели строится окончательный прогноз объёма продаж. Для этого предлагается использовать методы экспоненциального сглаживания, что позволяет учесть возможное будущее изменение экономических тенденций, на основе которых построена трендовая модель. Сущность данной поправки заключается в том, что она нивелирует недостаток адаптивных моделей, а именно, позволяет быстро учесть наметившиеся новые экономические тенденции. Fпр t = a Fф t- 1 + (1- а) Fм t где. Fпр t- прогнозное значение объёма продаж. Fф t- 1– фактическое значение объёма продаж в предыдущем году.
Fм t- значение модели. Практическая реализация данного метода выявила следующие его особенности.
Исследования показывают, что множество продуктов имеют сезонный характер, величина сезона при этом может быть различной и колебаться от одной недели до десяти лет и более; применение полиномиального тренда вместо линейного позволяет значительно сократить ошибку модели; при наличии достаточного количества данных метод даёт хорошую аппроксимацию и может быть эффективно использован при прогнозировании объема продаж в инвестиционном проектировании. Применение алгоритма рассмотрим на следующем примере. Исходные данные: объёмы реализации продукции за два сезона. В качестве исходной информации для прогнозирования была использована информация об объёмах сбыта мороженого “Пломбир” одной из фирм в Нижнем Новгороде. Данная статистика характеризуется тем, что значения объёма продаж имеют выраженный сезонный характер с возрастающим трендом. Исходная информация представлена в табл.
Фактические объёмы реализации продукции№п. Месяц. Объем продаж (руб.)№п. Месяц. Объем продаж (руб.)1июль. Задача: составить прогноз продаж продукции на следующий год по месяцам. Реализуем алгоритм построения прогнозной модели, описанный выше. Решение данной задачи рекомендуется осуществлять в среде MS Excel, что позволит существенно сократить количество расчётов и время построения модели.
Определяем тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Для этого рекомендуется использовать полиномиальный тренд, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели). Рис. 2. Сравнительный анализ полиномиального и линейного тренда. На рисунке показано, что полиномиальный тренд аппроксимирует фактические данные гораздо лучше, чем предлагаемый обычно в литературе линейный.
Коэффициент детерминации полиномиального тренда (0,7. E- 0. 5). Для расчёта тренда рекомендуется использовать опцию “Линия тренда” ППП Excel. Рис. 3. Опция “Линии тренда”Применение других типов тренда (логарифмический, степенной, экспоненциальный, скользящее среднее) также не даёт такого эффективного результата. Они неудовлетворительно аппроксимируют фактические значения, коэффициенты их детерминации ничтожно малы. R2 = 0,0. 16. 6; степенной R2 =0,0.
R2 =8. Е- 0. 5. 2. Вычитая из фактических значений объёмов продаж значения тренда, определим величины сезонной компоненты, используя при этом пакет прикладных программ MS Excel (рис. Рис. 4. Расчёт значений сезонной компоненты в ППП MS Excel. Расчёт значений сезонной компоненты. Месяцы. Объём продаж.
Значение тренда. Сезонная компонента. Скорректируем значения сезонной компоненты таким образом, чтобы их сумма была равна нулю. Расчёт средних значений сезонной компоненты. Месяцы. 1- й сезон. Итого. Среднее. Сезонная компонента.
Сумма. 20. 05,6. 19. Рассчитываем ошибки модели как разности между фактическими значениями и значениями модели. Расчёт ошибок. Месяц. Объём продаж. Значение модели.
Отклонения. 18. 17. Находим среднеквадратическую ошибку модели (Е) по формуле. Е= Σ О2 : Σ (T+S)2где. Т- трендовое значение объёма продаж. S– сезонная компонента. О- отклонения модели от фактических значений. Е= 0,0. 03. 73. 9 или 0.
Величина полученной ошибки позволяет говорить, что построенная модель хорошо аппроксимирует фактические данные, т. Построим модель прогнозирования. Построенная модель представлена графически на рис.
На основе модели строим окончательный прогноз объёма продаж. Для смягчения влияния прошлых тенденций на достоверность прогнозной модели, предлагается сочетать трендовый анализ с экспоненциальным сглаживанием. Это позволит нивелировать недостаток адаптивных моделей, т. Fпр t = a Fф t- 1 + (1- а) Fм tгде.
Fпр t- прогнозное значение объёма продаж. Fф t- 1– фактическое значение объёма продаж в предыдущем году. Fм t- значение модели.
Константу сглаживания рекомендуется определять методом экспертных оценок, как вероятность сохранения существующей рыночной конъюнктуры, т. Рис. 5. Модель прогноза объёма продаж. Таким образом, прогноз на январь третьего сезона определяется следующим образом. Определяем прогнозное значение модели. Fм t = 1 9. 24,9.
Фактическое значение объёма продаж в предыдущем году (Fф t- 1) составило 2 3. Принимаем коэффициент сглаживания 0. Получим прогнозное значение объёма продаж. Fпр t =0,8*2 3. 61 + (1- 0. Для учёта новых экономических тенденций рекомендуется регулярно уточнять модель на основе мониторинга фактически полученных объёмов продаж, добавляя их или заменяя ими данные статистической базы, на основе которой строится модель. Кроме того, для повышения надёжности прогноза рекомендуется строить все возможные сценарии прогноза и рассчитывать доверительный интервал прогноза. Авторская справка.
Дмитриев Михаил Николаевич, заведующий кафедрой экономики и предпринимательства Нижегородского архитектурно- строительного университета (ННГАСУ), доктор экономических наук, профессор. Адрес: 6. 03. 00.
Н. Новгород, ул. Горького, д. Тел. 3. 7- 9. 2- 1. Кошечкин Сергей Александрович, кандидат экономических наук, ст. Нижегородского архитектурно- строительного университета (ННГАСУ). Адрес: 6. 03. 14.
Н. Новгород, ул. Чаадаева, д. Тел. 4. 6- 7. 9- 2. Версия для печати.