analiza prognostyczna KUP




Analiza w gazie wysokometanowym gr E dla Oddziału Sląskiego -Rejon KUP
















w zakresie estymacji planowania i wyznaczenie trendu zuzyc gazu za okres 3 ostatnich lat 2010-2012































KUP zuzycie rzeczywiste Qi zuzycie prognozowane Q odchylenie(Q-Qi) koszt gazu [PLN] netto SSE odchylenie(Q-Qi)2 estymator-blad stand.regresji koszt jedn.[zł/m3] TSE=(Q-Qsr)2 R2
I kwartał 2010 93910 101029.9 7119.90000000001 120412.27 50692976.01 5034.5 1.282 792178552.1 0.936008143776544
II kwartał 2010 27266 27720.97 454.970000000001 45565 206997.70 321.7 1.671 86949408.4 0.997619331694105
III kwartał 2010 17018 13504 -3514 34462.98 12348196.00 2484.8 2.025 53816896.0 0.770551686964629
IV kwartał 2010 83095 83035.66 -59.3399999999965 118440.79 3521.24 42.0 1.425 2380789377.8 0.999998520979792
SUMA : 221289 225290.53 4001.53000000001 318881.04 63251690.95 1970.74 1.441






1.78%





























KUP zuzycie rzeczywiste Qi zuzycie prognozowane Q odchylenie(Q-Qi) koszt gazu [PLN] netto odchylenie(Q-Qi)2 estymator-blad stand.regresji koszt jedn.[zł/m3] TSE=(Q-Qsr)2 R2
I kwartał 2011 89131 86971.04 -2159.96000000001 124164.9 4665427.20 1527.3 1.3931 7944335161.0 0.999412735350781
II kwartał 2011 26558 21601.81 -4956.19 44765.84 24563819.32 3504.6 1.6856 705327364.0 0.965173874473272
III kwartał 2011 12028 13069.52 1041.52 28818 1084763.91 736.5 2.3959 144672784.0 0.992501949016202
IV kwartał 2011 19810 26794.31 6984.31 33655.81 48780586.18 4938.7 1.6989 392436100.0 0.875698015100802
SUMA : 147527 148436.68 909.679999999988 231404.55 79094596.60 2676.75 1.569






0.61%











KUP zuzycie rzeczywiste Qi zuzycie prognozowane Q odchylenie(Q-Qi) koszt gazu [PLN] netto odchylenie(Q-Qi)2 estymator-blad stand.regresji koszt jedn.[zł/m3] TSE=(Q-Qsr)2 R2
I kwartał 2012 14252 16744.13 2492.13 22814.97 6210711.94 2492.1 1.363 203119504.0 0.969423360068367
II kwartał 2012
4615.02

0.00 0.0
0.0 #DIV/0!
III kwartał 2012
2859.81

0.00 0.0
0.0 #DIV/0!
IV kwartał 2012
13660.89

0.00 0.0
0.0 #DIV/0!
SUMA : 14252 37879.85 2492.13 22814.97 6210711.94 623.03







62.38%











KUP z 3 lat 10-12 zuzycie sr. rzeczywiste Qi zuzycie sr.prognozowane Q odchylenieQsr koszt gazu [PLN] odchylenie(Q-Qi)2 estymator koszt jedn.[zł/m3] TSE=(Q-Qsr)2 R2
I kwartał 2012 65764.3 68248.4 2484.0 89130.71 6170371.92 1756.5 1.346 4324947538.8 0.998573307105989
II kwartał 2012 17941.3 17979.3 37.9 30110.28 1438.94 26.8 1.678 321891441.8 0.999995529742047
III kwartał 2012 9682 9811.11 129.1 21093.66 16669.39 91.3 2.210 93741124.0 0.999822176315061
IV kwartał 2012 34302 41163.6 6862.0 50698.87 47086403.55 4852.1 1.562 1176604336.1 0.959981106559174
SUMA : 127689.3 137202.4 2378.3 191033.52 53274883.80 1681.68 1.496
0.989593029930568





6.93%
















































Prognozowana i rzeczywista ilosc zuzytego gazu na kotłowni może być okreslona funkcja postaci





































Q=a+bP













gdzie a i b to estymatory parametrow natomiast


P-wielkosc ceny jednostkowej zakupionego gazu






























Arbitralnie dobieramy parametry a=140 tys . I b=-1





































stad Q= 140000 -P
wspolczynnik korelacji R2=(TSS-SSE)/TSS

0.998








Metoda najmniejszych kwadratów pozwala wyznaczyc takie wartosci parametrow,które minimalizuja sume kwadratów odchylen wartosci teoretycznych i empirycznych.
















Suma kwadratów błedów reszt (ang.SSE) jest jedna z miar dobroci dopasowania równania i dokladnosci prognozy.Im mniejsze SSE tym dokladniejsze jest równanie regresji.
















Analiza regresji umozliwia wyodrebnienie rożnych wzmacniajacych i niwelujacych się nawzajem czynników,które
















kształtuja popyt i pozwala zidentyfikowac wplyw kazdego z nich z osobna.
















Ryzyko popelnienia bledu przy doborze takiej specyfikacji jest duze i dlatego oprocz prostej dobrze byloby skorelowac
















dane za pomoca funkcji wykladniczej Q=aP b (Pk)c Yd












































wsp.korelacji R2








zuzycia srednie k.jedn. odch. standardowe kwadrat odchylenia ρ estymator odchyl. TSS (TSs-SSE)/TSS








65764.33 1.346 46501.45 2162385251.50208 32881.5 2484.0 6170371.92054465 -0.997146497407778








17941.33 1.678 12685.3 160915616.739398 8969.8 37.9 1438.93777777785 -0.999991057811498








9682 2.210 6844.65 46849167.22205 4839.9 129.1 16669.3920999997 -0.999644190215357








34301.67 1.562 24253.84 588248590.072144 17150.1

-0.998927248478211













































I kwart. II kwart. III kwart. IV kw.












zuzycia srednie 65764.33 17941.33 9682 34301.67












k.jedn. 1.346 1.678 2.21 1.562



























































































































































Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
ZBI 2 Analiza i prognozy
Analiza i prognozowanie popytu
ZBI 2 Analiza i prognozy
Analiza i prognozowanie popytu
Analizowanie i prognozowanie ruchu wód
prognoza rezydentow analiza vgm
Klimatyzacja - praca, Referat z Klimatyzacji, ANALIZA ZNANYCH Z LITERATURY METOD PROGNOZOWANIA TEM
Klimatyzacja - praca, Referat z Klimatyzacji, ANALIZA ZNANYCH Z LITERATURY METOD PROGNOZOWANIA TEM
analiza przedsiembiorstw, Analiza+przedsiębiorstw Prognozowanie upadłości
analiza dyskryminacyjna w prognozowaniu
Klimatyzacja - praca, 5. Analiza znanych z literatury metod, ANALIZA ZNANYCH Z LITERATURY METOD PROG
Analiza fundamentalna i prognozowanie koniunktury do 6 wykładu
Analiza zależności, UE Katowice, Gospodarka Turystyczna Mgr I rok, prognozowanie cwiczenia, Metody P
prognozowanie w modelach logitowym i probitowym, Nowy folder, Nowy folder (2), studia, Analiza wielo
pis 4 (analiza regresji w prognozowaniu)
A Pazdzior Wykorzystanie narzedzi analizy technicznej w prognozowaniu momentow zwrotnych na rynku
MP2 Metoda analizy macierzy współczynników korelacji, metody prognozowania
prognozy i symulacje analiza graficzna

więcej podobnych podstron