Інформаційна система підтримки прийняття рішень - Курсовая работа

Перехід від директивно керованої економіки до ринкової по-новому поставив питання керування підприємством як субєктом ринкових відносин. Функціонування підприємства звязане зі змінами як у зовнішнім, так і у внутрішнім середовищі його діяльності, що обумовлює необхідність розробки нових підходів до визначення цільової функції його діяльності, обґрунтуванню економічних передумов досягнення оптимальних розмірів прибутку, що забезпечує конкурентноздатність підприємства на ринку і визначальній перспективі його розвитку Відповідно, для досягнення поставленої мети необхідно вирішити наступні задачі: Проаналізувати фінансово-економічний стан підприємства з метою виявлення можливих резервів підвищення ефективності Розробити економіко-математичну модель, що найбільше повно відображає істотні виробничо-економічні процеси й інформаційні взаємозвязки на підприємстві; Створити інформаційну систему підтримки прийняття рішень (СППР), яка б спростила й унаочнила роботу аналітика підприємства;Це досягається за рахунок скорочення термінів проведення аналізу, більш повного охоплення впливу факторів на результати комерційної діяльності, заміни наближених і спрощених розрахунків точними обчисленнями, постановки і рішення нових багатомірних задач аналізу, практично нездійсненних вручну і традиційними методами. Застосування математичних методів в економічному аналізі вимагає: системного підходу до вивчення економіки підприємств, обліку всієї безлічі істотних взаємозвязків між різними сторонами діяльності підприємств; розробки комплексу економіко-математичних моделей, що відображають кількісну характеристику економічних процесів і задач, розвязуваних за допомогою економічного аналізу; організації спеціального колективу аналітиків, що складається з економістів-виробничників, фахівців з економіко-математичного моделювання, математиків-обчислювачів і ін . Эконометричні методи будуються на синтезі трьох галузей знань: економіки, математики і статистики.Коли звязок між аналізованими характеристиками не детермінований, а стохастичний, то статистичні та ймовірностні методи - це практично єдиний результат дослідження. Найбільше поширення з математико-статистичних методів в економічному аналізі одержали методи множинного і парного кореляційного аналізу . В основі першого етапу статистичного вивчення звязків лежить якісний аналіз явища, повязаний з аналізом його природи методами економічної теорії, соціології, конкретної економіки. Звязки між ознаками і явищами класифікуються по ряду підстав. Тільки спираючи на досить великий обсяг даних, можна простежити за змінами в досліджуваному показнику під впливом основного фактора і за умови нібито сталості інших факторів, хоча в дійсності, ці останні, у свою чергу, змінюються, що і позначається в тому чи іншому ступені на отриманих результатах.Невідомі параметри узагальненої моделі є константами, а випадкова величина - неспостережувана, і можна зробити лише припущення відповідно закону її розподілу. На відміну від узагальненої регресійної моделі, вибіркова модель будується для певної вибірки, невідомі параметри вибіркової моделі є випадковими величинами, математичне сподівання яких дорівнює параметрам узагальненої моделі. За введеними позначеннями, багатофакторна лінійна регресійна модель має p незалежних змінних, або факторів, які впливають на залежну змінну y, та (p 1) невідомих параметрів, які потрібно оцінити. Фактори по черзі вводяться в рівняння так називаним «прямим» методом. При побудові моделей регресії можна зіткнутися з проблемою мультиколінеарності, під якою розуміється тісна залежність між факторними ознаками, включеними в модель.Після того, як параметри знайдено за методом найменших квадратів, проводиться перевірка моделей на адекватність за допомогою F-критерію Фішера, а також перевірка значущості знайдених параметрів за t-критерієм Ст‘юдента. Якщо модель неадекватна, то необхідно повернутися до етапу побудови моделі і, можливо, від лінійної моделі перейти до нелінійної, або ввести додаткові фактори. Перевірка адекватності моделей, побудованих на основі рівнянь регресії, починається з перевірки значимості кожного коефіцієнта регресії. Значимість коефіцієнта регресії здійснюється за допомогою t-критерію Стьюдента: , (2.22) де - дисперсія коефіцієнта регресії. Також більш точну оцінку величини дисперсії можна одержати по формулі: , (2.24) де - величина множинного коефіцієнта кореляції по фактору з іншими факторами.Але застосування математичного програмування і моделювання, узагалі математичних методів у вирішенні багатьох задач економічного й інженерного характеру стало практично можливим і плідним лише за умови використання рахункової техніки. Ось чому математичні методи в економічному аналізі і плануванні стали широко застосовуватися, коли були сконструйовані перші ЕОМ [4]. Для побудови ефективної системи збору і накопичення інформації фінансово-аналітична служба підприємства повинна постійно і заздалегідь вносити пропозиції про необхідні зміни у системі обліку інформації для того, щ

Зміст

Вступ

Розділ I. Методи визначення ефективності роботи підприємства

1.1 Застосування математичних методів в економічному аналізі

1.2 Методи математичної статистики

Розділ II. Побудова багатофакторної регресійної моделі прогнозування показників

2.1 Побудова багатофакторної регресійної моделі

2.2 Перевірка моделі на адекватність

Розділ III. Розробка інформаційної системи підтримки прийняття рішень

3.1 Методика створення сучасних інформаційних систем

3.2 Функціональна і забезпечуюча частини системи підтримки прийняття рішень

3.3 Розробка інтерфейсу інформаційної системи

Висновки

Список використаних джерел