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Une étude a été réalisée sur les principales orientations et problèmes liés à l'introduction des technologies modernes de l'information et de la communication dans les activités pratiques des organisations. Les problèmes et les orientations pour créer un espace d'information unifié sont identifiés. Une analyse des conditions et des prérequis à la modélisation pratique a été réalisée et les caractéristiques de la construction étape par étape de modèles prévisionnels des activités des organisations ont été analysées. Une brève description des caractéristiques de l'utilisation de divers modèles de prévision est donnée et l'accent est mis sur l'importance de vérifier l'adéquation des modèles de prévision. Un examen des technologies modernes d'information et d'analyse pour la prévision des activités des organisations a été réalisé. Des recommandations sont données pour utiliser dans la pratique les résultats de la prévision des indicateurs clés d'une organisation.

technologies de l'information et de l'analyse

modélisation d'activité

analyse de l'adéquation du modèle

prévoir les activités de l'organisation

1. Golichev V.D., Golicheva N.D., Gusarova O.M. et autres Le pays de Smolensk et sa population (Revue historique et statistique en chiffres et en faits). – Smolensk : Smolgortypographie, 2013. – 152 p.

2. Gusarova O.M. La modélisation comme moyen de planifier et de gérer les résultats commerciaux // Progrès de la science moderne. – 2014. – N° 11. – P. 88-92.

3. Gusarova O.M. La modélisation dans la prise de décision en gestion // Science et éducation : problèmes et perspectives de développement : recueil d'articles scientifiques basés sur les matériaux de la Conférence scientifique et pratique internationale. – Tambov : Ukom, 2014. – pp. 41-42.

4. Gusarova O.M. Problèmes d'intégration de la théorie et de la pratique de la modélisation des résultats commerciaux // Économie et éducation : Défis et recherche de solutions : recueil d'articles scientifiques basés sur les matériaux de la IIe Conférence scientifique et pratique panrusse (correspondance) (Iaroslavl, 15 avril 2014) - Iaroslavl : Chancelier, 2014. - pp.

5. Gusarova O.M. Évaluation de la relation entre les indicateurs régionaux de développement socio-économique (basé sur des matériaux du District fédéral central de Russie) // Problèmes modernes de la science et de l'éducation. –2013. – N° 6. (Revue électronique).

6. Gusarova O.M., Zhuravleva M.A. Analyse et amélioration des activités des sociétés par actions // Technologies modernes à forte intensité scientifique. – 2014. – N° 7-3. – P. 10-12.

7. Gusarova O.M. Méthodes et modèles de prévision des activités des systèmes d'entreprise // Questions théoriques et appliquées de l'éducation et de la science : recueil d'articles scientifiques basés sur les matériaux de la Conférence scientifique et pratique internationale. – Tambov : Ukom, 2014. – pp. 48-49.

8. Gusarova O.M. Technologies informatiques pour la modélisation des processus socio-économiques // Croissance économique et compétitivité de la Russie : tendances, problèmes et priorités stratégiques : une collection d'articles scientifiques basés sur les matériaux de la Conférence scientifique et pratique internationale. – M. : Unity-Dana, 2012. – P. 102-104.

9. Gusarova O.M. Etude de la qualité des modèles à court terme de prévision des indicateurs financiers et économiques. – M. : 1999. – 198 p.

10. Orlova I.V., Turundaevski V.B. Analyse statistique multivariée dans l'étude des processus économiques. Monographie. – M. : MESI, 2014. – P. 190.

Dans le contexte de l'introduction de sanctions économiques, un certain nombre d'entreprises russes recherchent des moyens efficaces pour assurer la compétitivité de leurs produits et accroître l'efficacité de l'organisation. Dans des conditions économiques difficiles, il est nécessaire de prendre des décisions en s'appuyant non seulement sur l'expérience pratique de l'organisation d'une entreprise dans un certain domaine d'activité, mais également sur des approches modernes de planification des activités d'une entreprise. L'introduction généralisée dans la pratique des technologies de l'information et de l'analyse pour la modélisation et la prévision des indicateurs commerciaux clés permet de suivre rapidement les résultats de l'entreprise et de formuler la stratégie de développement d'une organisation. L’utilisation des technologies de l’information et de l’analyse vous permet de créer des systèmes intégrés pour gérer les résultats commerciaux, optimiser les flux matériels et financiers, minimiser les coûts des activités financières et économiques, maximiser les bénéfices de l’entreprise et résoudre un certain nombre d’autres problèmes.

Les processus d'informatisation de la société moderne et les processus étroitement liés d'introduction des technologies de l'information et de la communication dans tous les domaines de l'entreprise se caractérisent par la diffusion massive des technologies de l'information et de l'analyse pour analyser les activités des organisations dans divers domaines et formes de propriété. Les technologies de l'information modernes permettent d'automatiser un certain nombre des domaines suivants : recherche des propriétés d'un système (objet), suivi de la dynamique d'évolution des indicateurs clés de tous les domaines d'activité, optimisation des paramètres du système d'exploitation, création de systèmes intégrés pour surveiller et gérer le système, planifier et prévoir les perspectives de développement de l'organisation.

L'objectif stratégique de l'introduction des technologies de l'information et de la communication dans toutes les sphères d'activité de la société moderne est la création d'un espace d'information unifié conçu pour résoudre un large éventail de problèmes liés à l'accès à des bases de données unifiées, à la fourniture rapide de rapports statistiques et à la création de systèmes de surveillance intégrés pour divers domaines d'activité. Tout cela contribue à la création d'opportunités fondamentalement nouvelles pour le développement de l'activité créatrice cognitive humaine : recherche, organisationnelle et managériale, experte, entrepreneuriale, etc. La création d'un espace d'information unifié contribue à accroître l'efficacité et la qualité du suivi des activités des organisations, à intensifier la recherche scientifique dans divers domaines, à réduire le temps de traitement et de fourniture d'informations, l'efficience et l'efficacité de la gestion du système, l'intégration des système d'information dans les systèmes internationaux d'accès aux ressources d'information dans le domaine de la science, de la culture, des affaires et d'autres domaines d'activité.

L'introduction des technologies de l'information et de la communication dans les activités pratiques des organisations se caractérise par un certain nombre de domaines et de problématiques :

● l'équipement technique des organisations en technologies de l'information et de la communication implique l'accès à des logiciels modernes et est limité par des facteurs organisationnels et économiques. Ainsi, l'accès à la « petite informatisation » est dans certains cas inefficace, et l'accès à la « grande » est coûteux et ne donne pas un retour rapide.

● La formation de spécialistes dans le domaine des technologies de l'information et de la communication, en particulier dans le domaine des technologies de réseau, devrait devenir une tâche prioritaire dont la solution détermine l'efficacité des activités de l'organisation dans ce sens. Un informaticien hautement qualifié peut parfois effectuer le travail de tout un département d'une organisation. À cet égard, il est nécessaire d'introduire de plus en plus de disciplines liées aux technologies de l'information dans les activités des organismes éducatifs et d'accroître leur orientation pratique. Le système éducatif moderne devrait se concentrer sur la fondamentalisation de l'éducation à tous les niveaux, l'utilisation généralisée de méthodes et de technologies d'éducation innovantes, l'amélioration de la qualité et de l'accessibilité de l'éducation grâce au développement d'un système d'enseignement à distance et l'équipement du processus éducatif en informations et technologies de communication.

● La création de bases de données d'informations pour tous les domaines d'activités d'une organisation nécessite un certain effort, mais constitue un maillon important dans l'intégration des technologies de l'information d'une organisation dans un espace d'informations unique.

L'un des domaines actuels d'introduction des technologies de l'information et de l'analyse dans les activités pratiques des organisations est le suivi opérationnel des indicateurs commerciaux clés et la prévision d'options alternatives pour le développement de l'entreprise. En général, on peut distinguer la séquence d'étapes suivante dans la prévision du développement d'un système de recherche (objet).

● La définition des buts et objectifs de l'étude détermine les orientations stratégiques et les orientations tactiques de l'étude du système, qui peuvent être clarifiées et précisées au cours du processus de recherche.

● La formulation d'un modèle conceptuel d'un système implique d'examiner le système afin d'identifier ses propriétés, sa dynamique et ses relations avec les facteurs de l'environnement externe et interne. La collecte d'informations statistiques sur les caractéristiques du système présuppose la formulation ultérieure d'un modèle descriptif verbal du système, sous réserve de clarification et de formalisation. La formulation d'un modèle conceptuel d'un système présuppose une liste de questions fondamentales formulées en fonction d'un domaine de recherche donné qui répondent aux objectifs de l'étude, et un ensemble d'hypothèses concernant les propriétés et les caractéristiques de l'objet de modélisation.

● La formalisation d'un modèle verbal-descriptif implique la construction d'un modèle mathématique et la détermination numérique de ses paramètres. Un point important à cet égard est le choix correct des méthodes permettant de déterminer les paramètres d'un modèle mathématique. Chaque système est caractérisé par ses propres caractéristiques de développement, et des caractéristiques du modèle telles que l'adéquation, c'est-à-dire dépendent en grande partie du choix de la méthode de détermination numérique des paramètres du modèle. conformité du modèle formalisé avec les caractéristiques des processus réels caractérisant la dynamique du système de recherche. En fonction des spécificités du système de recherche, diverses classes de modèles de prévision peuvent être sélectionnées au préalable, par exemple des courbes de croissance qui caractérisent la dynamique du système dans le temps, des modèles économétriques qui établissent et évaluent la relation entre diverses caractéristiques internes du système et un certain nombre de facteurs externes, types de modèles adaptatifs utilisés pour les systèmes hautement dynamiques avec des fluctuations saisonnières et cycliques, des modèles les plus simples aux modèles autorégressifs avec des résidus autocorrélés et hétéroscédastiques.

● L'obtention et l'interprétation des résultats de modélisation impliquent de vérifier un certain nombre de propriétés du modèle mathématique, en particulier de vérifier l'adéquation et l'exactitude du modèle. L'adéquation du modèle caractérise le degré de proximité des caractéristiques du modèle construit avec les caractéristiques et propriétés de l'objet réel (système). Pour un certain nombre de raisons, telles qu'un certain nombre d'hypothèses qui ont lieu lors de la modélisation, l'impossibilité de prendre en compte de nombreux facteurs qui déterminent la dynamique de développement de l'objet d'étude, un certain nombre d'erreurs techniques au stade de la formalisation le modèle et un certain nombre d'autres points conduisent naturellement à des différences dans les caractéristiques du modèle et de l'objet réel. Il est important que ces différences ne soient pas fondamentales et se situent dans certaines limites (écarts). L'ampleur des écarts admissibles est déterminée par les caractéristiques de la dynamique du système de recherche, la période d'analyse des caractéristiques du système ainsi que l'objectif de la recherche. Les indicateurs de précision du modèle, tels que l'écart type d'un certain nombre de résidus, l'erreur d'approximation moyenne et l'erreur relative moyenne, caractérisent le degré d'approximation des données simulées par rapport aux observations réelles obtenues à la suite de la collecte d'informations statistiques. A ce stade, l'affinement et la sélection finale du modèle utilisé à l'avenir pour construire une prévision sont effectués. Dans ce cas, un contrôle approfondi de l'adéquation du modèle est effectué, comprenant, en plus de tester des hypothèses sur le respect d'un certain nombre de propriétés statistiques de la composante résiduelle, telles que l'indépendance, le caractère aléatoire, l'égalité de l'espérance mathématique de les résidus à zéro, le respect de la loi de distribution normale, l'évaluation d'un certain nombre de caractéristiques du modèle telles que le coefficient de détermination, caractérisant la proportion de variation de la caractéristique étudiée sous l'influence de facteurs externes et internes, le coefficient de Fisher, qui évalue le signification statistique du modèle résultant. Sur la base des résultats de la comparaison des caractéristiques d'adéquation et d'exactitude, le choix final du modèle de prévision est effectué.

● Construire des prévisions à partir d'un modèle formalisé et utiliser les résultats de la modélisation dans la gestion du système implique l'obtention de prévisions ponctuelles qui caractérisent les perspectives d'évolution du système de recherche. En plus d'eux, des prévisions d'intervalles peuvent être construites, qui comportent une probabilité plus élevée d'obtenir des intervalles dans lesquels les caractéristiques du système peuvent fluctuer. Il convient de noter que les prévisions sont de nature probabiliste et ne seront fiables que si, pendant la période préparatoire, les mêmes schémas de développement fonctionnent que ceux qui ont eu lieu au stade de la recherche sur les systèmes.

L'utilisation des résultats des prévisions dans la prise de décision en matière de gestion est un processus créatif et nécessite non seulement des connaissances théoriques dans un certain domaine, mais également une expérience pratique de travail avec le système de recherche. À l'heure actuelle, la recherche scientifique a fait de grands progrès dans le développement des technologies d'information et d'analyse pour prévoir les activités des organisations. Par exemple, les technologies de prévision des réseaux neuronaux, de logique floue, un certain nombre de programmes d'analyse et de prévision multifonctionnels spécialisés, tels que Statistica, SPSS, Stadia, VSTAT, Project Exspert et un certain nombre d'autres logiciels sont connus. Pour le suivi opérationnel et la prévision des résultats du fonctionnement du système, ainsi qu'à des fins pédagogiques, le package MS Excel peut également être utilisé, qui met en œuvre une analyse de tendance et de régression, et permet également, sur la base d'un tableur, de calculer un certain nombre de systèmes supplémentaires caractéristiques.

Sur la base des résultats d'une étude d'un système de gestion (objet) utilisant des technologies d'information et de prévision analytique, des recommandations peuvent être formulées pour améliorer les activités de l'organisation (système), par exemple en se concentrant sur l'atteinte de certaines valeurs d'indicateurs de performance clés. qui mettent en œuvre la stratégie de développement de l'organisation, en optimisant les flux de trésorerie, en développant de nouveaux domaines d'activité prometteurs. L'utilisation de technologies d'information et d'analyse modernes pour la modélisation et la prévision contribuera à améliorer l'efficacité opérationnelle à la lumière de la mise en œuvre de la stratégie et des tactiques de développement de l'organisation.

Lien bibliographique

Gusarova O.M. TECHNOLOGIES D'INFORMATION ET D'ANALYSE POUR LA PRÉVISION DES ACTIVITÉS DES ORGANISATIONS // Revue internationale de recherche appliquée et fondamentale. – 2015. – N° 12-3. – P. 492-495 ;
URL : https://applied-research.ru/ru/article/view?id=7962 (date d'accès : 26/04/2019). Nous portons à votre connaissance les magazines édités par la maison d'édition "Académie des Sciences Naturelles"

• Didacticiel

Je fais des prévisions de séries chronologiques depuis plus de 5 ans. L'année dernière, j'ai soutenu ma thèse sur le thème « Modèle de prévision de séries chronologiques utilisant un échantillonnage par similarité maximale«Cependant, après la soutenance, il restait encore pas mal de questions. Voici l'un d'entre eux - classification générale des méthodes et modèles de prévision.

En règle générale, dans les ouvrages nationaux et anglophones, les auteurs ne posent pas la question de la classification des méthodes et des modèles de prévision, mais les énumèrent simplement. Mais il me semble qu'aujourd'hui ce domaine s'est tellement développé et élargi que, même s'il s'agit du plus général, une classification est nécessaire. Vous trouverez ci-dessous ma propre version du classement général.

Quelle est la différence entre une méthode de prévision et un modèle de prévision ?

Méthode de prévision représente une séquence d'actions qui doivent être effectuées pour obtenir un modèle de prévision. Par analogie avec la cuisine, une méthode est une séquence d'actions selon laquelle un plat est préparé, c'est-à-dire qu'une prévision est faite.

Modèle de prévision il existe une représentation fonctionnelle qui décrit adéquatement le processus étudié et constitue la base pour obtenir ses valeurs futures. Dans la même analogie culinaire, le modèle dispose d'une liste d'ingrédients et de leurs proportions requis pour notre plat - les prévisions.

La combinaison de la méthode et du modèle forme une recette complète !

Actuellement, il est d'usage d'utiliser des abréviations anglaises pour les noms des modèles et des méthodes. Il existe par exemple un célèbre modèle de prévision de moyenne mobile intégrée autorégressive prenant en compte un facteur externe (auto régression moyenne mobile intégrée étendue, ARIMAX). Ce modèle et sa méthode correspondante sont généralement appelés ARIMAX, et parfois modèle (méthode) de Box-Jenkins du nom des auteurs.

Nous classons d’abord les méthodes

Si l’on y regarde de plus près, on se rend vite compte que le concept « méthode de prévision"est beaucoup plus large que le concept" modèle de prévision" À cet égard, lors de la première étape de classification, les méthodes sont généralement divisées en deux groupes : intuitives et formalisées.

Si nous nous souvenons de notre analogie culinaire, alors toutes les recettes peuvent être divisées en formalisées, c'est-à-dire écrites en fonction de la quantité d'ingrédients et de la méthode de préparation, et intuitives, c'est-à-dire non écrites nulle part et obtenues à partir de l'expérience du cuisinier. Quand n’utilise-t-on pas une recette ? Lorsque le plat est très simple : faire frire des pommes de terre ou cuire des raviolis, aucune recette n'est nécessaire. Quand n’utilisons-nous pas de recette ? Quand on veut inventer quelque chose de nouveau !

Méthodes de prévision intuitives traiter des jugements et des évaluations d’experts. Aujourd’hui, ils sont souvent utilisés en marketing, en économie et en politique, car le système dont le comportement doit être prédit est soit très complexe et ne peut être décrit mathématiquement, soit très simple et ne nécessite pas une telle description. Des détails sur ce type de méthodes peuvent être trouvés dans .

Méthodes formalisées— les méthodes de prévision décrites dans la littérature, à la suite desquelles des modèles de prévision sont construits, c'est-à-dire qu'une relation mathématique est déterminée qui permet de calculer la valeur future du processus, c'est-à-dire de faire une prévision.

À mon avis, cette classification générale des méthodes de prévision peut être complétée.

Nous ferons ensuite une classification générale des modèles

Il faut ici passer à la classification des modèles de prévision. Dans un premier temps, les modèles doivent être divisés en deux groupes : les modèles de domaine et les modèles de séries chronologiques.

Modèles de domaine- de tels modèles mathématiques de prévision, pour la construction desquels les lois du domaine sont utilisées. Par exemple, le modèle utilisé pour faire des prévisions météorologiques contient des équations de dynamique des fluides et de thermodynamique. La prévision de l'évolution de la population est réalisée à l'aide d'un modèle construit sur une équation différentielle. La prévision du taux de sucre dans le sang d'une personne diabétique est établie sur la base d'un système d'équations différentielles. En bref, de tels modèles utilisent des dépendances spécifiques à un domaine spécifique. Ce type de modèle se caractérise par une approche individuelle du développement.

Modèles de séries chronologiques— des modèles mathématiques de prévision qui cherchent à déterminer la dépendance de la valeur future par rapport au passé au sein du processus lui-même et à calculer une prévision basée sur cette dépendance. Ces modèles sont universels pour différents domaines, c'est-à-dire que leur aspect général ne change pas selon la nature de la série chronologique. Nous pouvons utiliser des réseaux de neurones pour prédire la température de l’air, puis utiliser un modèle similaire sur les réseaux de neurones pour prévoir les indices boursiers. Ce sont des modèles généralisés, comme l’eau bouillante, dans laquelle si l’on jette un produit, il va cuire, quelle que soit sa nature.

Classification des modèles de séries chronologiques

Il me semble qu'il n'est pas possible de créer une classification générale des modèles de domaines : autant de domaines qu'il y a, autant de modèles ! Cependant, les modèles de séries chronologiques se prêtent facilement à une simple division. Les modèles de séries chronologiques peuvent être divisés en deux groupes : statistiques et structurels.

DANS modèles statistiques la dépendance de la valeur future par rapport au passé est donnée sous la forme d'une équation. Ceux-ci inclus:

1. modèles de régression (régression linéaire, régression non linéaire) ;
2. modèles autorégressifs (ARIMAX, GARCH, ARDLM) ;
3. modèle de lissage exponentiel ;
4. modèle d'échantillonnage à similarité maximale ;
5. etc.

DANS modèles structurels la dépendance de la valeur future à l'égard du passé est spécifiée sous la forme d'une certaine structure et de règles de transition le long de celle-ci. Ceux-ci inclus:

1. modèles de réseaux neuronaux ;
2. modèles basés sur des chaînes de Markov ;
3. modèles basés sur des arbres de classification et de régression ;
4. etc.

Pour les deux groupes, j'ai indiqué les modèles de prévision principaux, c'est-à-dire les plus courants et les plus détaillés. Cependant, il existe aujourd'hui déjà un grand nombre de modèles de prévision de séries chronologiques, et pour faire des prévisions, par exemple, les modèles SVM (machine à vecteurs de support), les modèles GA (algorithme génétique) et bien d'autres ont commencé à être utilisés.

Classification générale

Nous avons donc obtenu ce qui suit classification des modèles et méthodes de prévision.

1. Tikhonov E.E. Prévisions dans les conditions du marché. Nevinnomyssk, 2006. 221 p.
2. Armstrong J.S. Prévisions pour le marketing // Méthodes quantitatives en marketing. Londres : International Thompson Business Press, 1999. pp. 92 – 119.
3. Jingfei Yang M.Sc. Prévision de charge à court terme du système électrique : thèse de doctorat. Allemagne, Darmstadt, Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universitat, 2006. 139 p.

MISE À JOUR. 15/11/2016.
Messieurs, on atteint le point de la folie ! Récemment, j'ai reçu un article à réviser pour la publication VAK avec un lien vers cette entrée. Attention, ni dans les diplômes, ni dans les articles, encore moins dans les mémoires Vous ne pouvez pas créer de lien vers le blog! Si vous voulez un lien, utilisez celui-ci : Chuchueva I.A. MODÈLE DE PRÉVISION DE SÉRIES CHRONOLOGIQUES PAR ÉCHANTILLONNAGE À SIMILARITÉ MAXIMALE, thèse... Ph.D. ceux. Sciences / Université technique d'État de Moscou. N.E. Bauman. Moscou, 2012.

Balises : ajouter des balises

Différentes entreprises ont leurs propres exigences en matière de création d'un budget. Ces fonctionnalités sont prises en compte par les créateurs de produits logiciels. Examinons les produits logiciels les plus connus et les plus répandus.

Hyper Pillar est un système vaste et avancé qui automatise entièrement la budgétisation. Pour commencer le travail, vous saisissez les coûts prévus et les revenus projetés. Le résultat des calculs est un modèle dynamique de l'entreprise avec des modèles responsables de chaque niveau et une technologie simple pour y apporter des modifications. Le programme Hyper Pillar est bien intégré aux autres produits de l'entreprise : Enterprise, Essbase OLAP Server, Reporting.

Corporate Planner est un programme de budgétisation construit sur la base de l'arbre des coûts structurels de l'entreprise. Nœuds d'arbre - valeurs planifiées et réelles et écarts entre eux. Les nœuds sont reliés par des formules. Les fichiers peuvent être importés via ODBC. Corporate Planner est utilisé dans les petites entreprises et ne prend pas en charge le travail distribué.

Adaytum Planning est une feuille de calcul tridimensionnelle avec des fonctions permettant de construire différentes tranches. Les tableaux contiennent diverses données (temps, finances, etc.) pour chaque division de l'entreprise. Il existe une fonction de synthèse du budget consolidé pour une date sélectionnée. Adaytum Planning est un produit rentable permettant de créer un petit budget grâce à l'utilisation d'un certain nombre d'outils analytiques.

"Jade" est un logiciel destiné à être utilisé dans les grandes entreprises dotées d'une structure de holding. Occupe une position intermédiaire entre le traitement informatique et papier de la documentation et dispose d'une procédure d'approbation budgétaire pratique. Le programme fonctionne même avec des données insuffisamment préparées. Les données initiales sont les budgets des divisions du holding, qui doivent être regroupés en un seul budget de holding. "Jade" est créé sur la base de feuilles de calcul.

"Red Director" est un système de budgétisation conçu pour les petites et moyennes entreprises et doté d'une interface simple. Le programme est basé sur une base de données sans possibilité d'intégration avec d'autres produits logiciels.

La planification est un type particulier d'activité scientifique et pratique, consistant en l'élaboration de décisions stratégiques (sous forme de prévisions, de projets, de programmes, de plans), prévoyant la promotion de tels objectifs et stratégies pour le comportement des objets de gestion, la mise en œuvre dont assure leur fonctionnement efficace à long terme, une adaptation rapide aux conditions extérieures modifiées.

Le programme Project Expert de Pro-Invest-Consulting permet aux utilisateurs de résoudre les problèmes suivants :

· décrire et concevoir en détail les activités de toute entreprise, en tenant compte de l'évolution des paramètres environnementaux (inflation, taxes, taux de change) ;

· élaborer un plan de développement d'une entreprise ou de mise en œuvre d'un projet d'investissement, une stratégie de commercialisation et une stratégie de production garantissant l'utilisation rationnelle des ressources matérielles, humaines et financières ;

· déterminer le schéma de financement de l'entreprise ;

· tester différents scénarios de développement d'une entreprise, en faisant varier les valeurs des facteurs pouvant affecter ses résultats financiers ;

· préparer des états financiers (état des flux de trésorerie, bilan, compte de résultat, rapport sur l'utilisation des bénéfices) et un plan d'affaires pour un projet d'investissement, entièrement conformes aux exigences internationales, en russe et en anglais ;

· effectuer une analyse complète de l'entreprise (projet), y compris une analyse de l'efficacité globale, une analyse de sensibilité, une analyse des flux de trésorerie pour chaque participant au projet, une analyse de la situation financière et de la rentabilité de l'entreprise à l'aide de trois douzaines d'indicateurs calculés automatiquement.

Le module d'échange spécial Project Expert vous permet d'importer et d'exporter des informations aux formats *.txt et *.dbf. Les données des tableaux récapitulatifs et les informations textuelles peuvent être librement copiées via le presse-papiers de Windows vers Word, Excel et d'autres applications Windows. Project Expert communique également avec les systèmes de planification et de gestion les plus connus : MS Project, Primavera, Project Planner et Sure Truck. Les données sont importées et exportées au format diagramme de réseau GANTT, avec une description des étapes, leurs relations, etc.

Étant au cœur d'un complexe de programmes d'analyse et de conception financières, Project Expert est capable de « télécharger » automatiquement des informations caractérisant l'état de départ de l'entreprise à partir du programme d'analyse financière Audit Expert et des données du plan opérationnel marketing du programme Marketing Expert. .

Le programme Project Expert se décline en deux versions : Base et Professional. Project Expert Professional offre à ses utilisateurs deux fonctionnalités supplémentaires :

1) Mise à jour des données et suivi de la mise en œuvre du projet (plan). Au fur et à mesure de l'avancement du projet, l'utilisateur a la possibilité de saisir des données réelles pour tous les modules du projet et de calculer des indicateurs mis à jour du flux de trésorerie réel, ainsi que de contrôler l'écart entre le flux de trésorerie réel et prévu.

2) Travailler avec un groupe de projets. Le module spécial Project Integrator vous permet de combiner plusieurs projets (entreprises) dans un groupe et de calculer des indicateurs de performance intégrés pour l'ensemble du groupe, ainsi que de comparer différentes versions d'un projet entre elles en fonction de tous indicateurs.

Le programme Biz Planner de Pro-Invest-Consulting est une modification de Project Expert et est conçu pour planifier et analyser l'efficacité des investissements dans les petites et moyennes entreprises.

Le programme Audit Expert de Pro-Invest-Consulting est un outil efficace pour une analyse complète de la situation financière et des performances d'une entreprise. La mise en conformité des états financiers avec les normes internationales vous permet de convertir les données des états financiers des entreprises de différentes années en tableaux analytiques qui répondent aux exigences des normes comptables internationales.

Le programme Marketing Expert de Pro-Invest-Consulting est un système d'aide à la décision à toutes les étapes d'élaboration des plans marketing stratégiques et tactiques et du suivi de leur mise en œuvre.

Le programme Forecast Expert de Pro-Invest-Consulting est un système de prévision appliqué universel et est conçu pour construire une prévision de séries chronologiques à l'aide d'un modèle autorégressif et d'une moyenne mobile intégrée (ARISS, ARIMA, ARIMA, Box-Jenkins). Forecast Expert vous permet d'analyser les données disponibles et de construire une prévision indiquant les limites de l'intervalle de confiance pour une période de temps n'excédant pas la période d'observation de la série originale. Le modèle détermine le degré d'influence des facteurs saisonniers et en tient compte lors de la création d'une prévision.

Le programme MS Project de Microsoft est un développement dans le domaine de la gestion de projets d'investissement basé sur la théorie des graphes et la planification des réseaux.

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Salaeva Inga, Kostyunina Daria

Le travail de recherche présente une image historique et diagnostique de la qualité des prévisions modernes et révèle la technologie de prévision utilisant Excel. Le rapport de recherche est présenté dans le fichier ci-joint. Produit des activités du projet - sur le portail de l'école

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Conférence internationale ouverte sur la recherche pour les lycées et les étudiants « Éducation. La science. Profession"

Section

Informatique

Sujet

Informatique et prévision

Kostyunina Daria

Salaeva Inga

Établissement d'enseignement

Établissement d'enseignement municipal Gymnase n°39 « Classique »

Conseiller scientifique:

Osipova Svetlana Leonidovna, professeur d'informatique de la catégorie la plus élevée

Otradny

Formulation du problème.Prévoir les ventes saisonnières de glaces.

Donnée initiale.Volumes de ventes de produits par saison.

Algorithme de solution.

1. Présentez les données sur les ventes de crème glacée par saison sous forme de tableau.
2. La tendance est déterminée, se rapproche le mieux des données réelles (dans ce problème, il s'agit d'une tendance polynomiale)

Conclusions.

Le modèle polynomial décrit la dépendance de manière plus fiable, puisque son coefficient de détermination R 2 plus proche de 1. Plus R est proche 2 à l'unité, plus le modèle est construit avec succès.

Le modèle résultant prédit bien les ventes saisonnières de glaces. Mais il est difficile de prévoir les ventes des prochaines saisons, car en extrapolant, il n'est pas recommandé de s'éloigner de la zone expérimentale. Cependant, vous remarquerez peut-être que les ventes de glaces en été (surtout en juin et juillet) seront élevées.

1. Calcul des corrélations

Les dépendances entre quantités, dont chacune est soumise à une dispersion totalement incontrôlable, sont appelées dépendances de corrélation.

Tâche:

Formulation du problème. Déterminer la dépendance des résultats scolaires des lycéens à deux facteurs : la fourniture de la bibliothèque scolaire en manuels scolaires et la fourniture d'ordinateurs à l'école.

Donnée initiale.Résultats de la mesure des deux facteurs dans 11 écoles différentes.

Algorithme de solution.

1. Présentez les données obtenues sous forme de tableau.
2. Calculez le coefficient à l'aide de la formule de corrélation. DANS Exceller il y a une fonction pour ça CORREL , qui fait partie du groupe fonctions statistiques.

Conclusions.

Des coefficients de corrélation linéaire ont été obtenus pour les deux dépendances. Comme le montre le tableau, la corrélation entre la fourniture de manuels et les performances académiques est plus forte que la corrélation entre le support informatique et les performances académiques. Nous pouvons conclure que le livre reste encore une source de connaissances plus importante que l’ordinateur.

1. Planification optimale

Les objets de la planification peuvent être une variété de systèmes : les activités d'une entreprise individuelle, d'une industrie ou d'une agriculture, d'une région et enfin d'un État. Il peut également s'agir d'un problème de santé ou d'une condition météorologique. La formulation du problème de planification est la suivante :

1. Certains indicateurs sont prévus : x, y et autres ;
2. Il existe quelques ressources : R1, R2 et d'autres, grâce auxquels ces objectifs peuvent être atteints. Ces ressources sont presque toujours limitées ;
3. il y a un certain objectif stratégique en fonction des valeurs x, y et d'autres indicateurs planifiés sur lesquels la planification devrait être orientée.

Il est nécessaire de déterminer la valeur des indicateurs prévus, en tenant compte des ressources limitées, sous réserve de la réalisation de l'objectif stratégique. Ce sera le plan optimal.

conclusions

La prévision fait partie intégrante de tout domaine de la vie, comme la gestion ou l'économie, les mathématiques ou la météorologie.

En travaillant sur le projet, nous avons découvert qu'une prévision de haute qualité de divers processus de l'activité humaine n'est pas possible sans les technologies informatiques modernes. À cette fin, nous avons étudié les capacités du tableur MS Excel pour créer des modèles informatiques utilisés dans les prévisions. De nombreuses fonctions humaines de gestion, de planification et de prévision peuvent être transférées vers un ordinateur.