Таблица 7 Расчет суммарных издержек и определение оптимальной стратегии
заказа
Стратегия заказа |
|
От занижения |
|
От завышения |
Суммарные |
|
|
|
|
|
|
1 |
|
44,33 |
|
0,00 |
44,33 |
2 |
|
49,25 |
|
1,08 |
50,33 |
3 |
|
35,46 |
|
3,87 |
39,33 |
4 |
|
8,87 |
|
3,87 |
12,74 |
5 |
|
1,97 |
|
4,30 |
6,27 |
6 |
|
0,00 |
|
3,23 |
3,23 |
|
Минимальное значение |
|
3,23 |
||
|
|
|
|
|
|
Оптимальная стратегия заказа формируется подобным способом при проведенных предварительно маркетинговых исследованиях, позволяющих определить распределение вероятности спроса на товары. При отсутствии таких данных выбор оптимальной стратегии можно проводить с привлечением различных критериев, предлагаемых теорией игр.
Критерий MAXIMAX используется азартным продавцом, если он настроен на максимальный выигрыш. Для определения этого критерия из каждой строки платежной матрицы выбирается максимальное значение, а затем из них находится наибольшее – это максимальный доход.
Данные для расчета максимального, гарантированного и упущенного доходов рекомендуется показать в таблице следующим образом (табл. 8)
Таблица 8 Расчет максимального, гарантированного и упущенного доходов
Стратегия |
|
Критерии |
|
заказа |
MAXIMAX |
MAXIMIN |
MINIMAX |
|
|
|
|
1 |
19,7 |
19,7 |
98,5 |
2 |
39,4 |
15,4 |
78,8 |
3 |
59,1 |
11,1 |
59,1 |
4 |
78,8 |
6,8 |
39,4 |
5 |
98,5 |
2,5 |
19,7 |
6 |
118,2 |
-1,8 |
21,5 |
|
|||
|
|
ДОХОД |
|
|
|
|
|
|
Максимальный |
Гарантированный |
Упущенный |
|
|
|
|
|
118,2 |
19,7 |
19,7 |
Критерий MAXIMIN используется «осторожным продавцом», который желает получить свой гарантированный доход - это максимизация минимума доходов. Для определения MAXIMIN из каждой строки платежной матрицы выбирается минимальное значение, из которых затем находится наибольшее.
11
Если продавец несет потери, и речь идет не о доходе, а хотя бы о минимизации убытков, выбирается критерий MINIMAX – это минимизация максимальных потерь.
Для определения MINIMAX из каждой строки матрицы потерь выбираются максимальные значения, а затем из них – наименьшее – это упущенный доход.
В данном случае:
максимальный доход составил 118,2 тыс. руб.,
гарантированный доход составил 19,7 тыс. руб.,
упущенный доход составил 19,7 тыс. руб.
Обобщенным MINIMAX критерием является критерий Гурвица, расчет которого удобнее вести с помощью табл. 9.
|
|
|
|
Таблица 9 |
|
|
Расчет критерия Гурвица |
|
|||
|
|
|
|
|
|
Maximax |
Maximin |
Maximax (60%) |
Maximin |
Сумма |
|
(40%) |
|||||
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
19,7 |
19,7 |
11,8 |
7,9 |
19,7 |
|
39,4 |
15,4 |
23,6 |
6,2 |
29,8 |
|
59,1 |
11,1 |
35,5 |
4,4 |
39,9 |
|
78,8 |
6,8 |
47,3 |
2,7 |
50,0 |
|
98,5 |
2,5 |
59,1 |
1,0 |
60,1 |
|
118,2 |
-1,8 |
70,9 |
-0,7 |
70,2 |
|
|
Максимальное значение |
|
70,2 |
||
|
|
|
|
|
|
Первый и второй столбцы табл. 9 представляют собой данные для расчета критериев Maximax и Maximin, которые берутся из платежной матрицы. Далее исследователь сам выбирает, в какой мере он является игроком “азартным” и в какой
– “осторожным”. Выбор производится в процентах и определяет ту долю от критериев maximax и maximin, которая войдет в обобщенный минимаксальный критерий Гурвица. Предположим, что продавец «азартный» на 60% и «осторожный» на 40%.
После расчета критерия Гурвица мы выяснили, что оптимальное максимальное значение составит 70,2 тыс. руб., а соответствующей ему стратегией будет являться шестая стратегия.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №4 Прогнозирование развития отрасли и предприятия при построении
стратегии Цель работы: закрепление практических навыков применения методов про-
гнозирования на примере разработки стратегии развития отрасли и предприятия. Задание: Операторская компания на рынке услуг связи России взаимодей-
ствует с транспортными отраслями: железнодорожной, автомобильной и внутреннего водного транспорта. Собственная стратегия компании описывается системой целевых показателей, характеризующих результаты ее деятельности в объемах и политике обновления предоставляемых услуг. Статистические данные о развитии транспортных отраслей России представлены в табл. 10. Сведения о показателях
12
компании за ретроспективный период по вариантам выполнения работы представлены в табл. 11.
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 10 |
|
Участие транспортных отраслей в общем грузообороте России |
|
|
||||||
Вид транспорта |
|
Грузооборот по периодам (годам), млрд. т-км |
||||||
|
1 |
|
2 |
3 |
4 |
5 |
|
6 |
Железнодорожный |
1131 |
|
1096 |
1020 |
1204,6 |
1373,3 |
|
1459 |
Автомобильный |
26,1 |
|
24,1 |
21,0 |
21,6 |
23,0 |
|
22,9 |
Внутренний вод- |
71 |
|
75 |
65 |
66 |
70 |
|
79,8 |
ный |
|
|
|
|
|
|
|
|
Всего |
3371 |
|
3249,7 |
3141 |
309,3 |
3616,7 |
|
3721,6 |
1. Используя данные табл. 11, подобрать адекватные математические модели для описания ретроспективы отраслей и предприятия. 2. Разработать прогноз показателей компании и отраслей на три периода с оценкой его точности. 3. Осуществить выбор и обосновать стратегию операторской компании на основе оценки корреляции результатов прогноза. Решение выполнить и проиллюстрировать графически с использованием компьютерных технологий.
Таблица 11
Сведения о показателях компании за ретроспективный период
Показатели |
|
|
|
|
Значения по периодам |
|
|
||
|
|
1 |
|
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
Объем предо- |
|
1200 |
|
1241 |
1361 |
1467 |
1879 |
1895 |
2050 |
ставленных |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
услуг V, тыс. д. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
е. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Обновление |
|
10 |
|
10 |
43 |
18 |
40 |
40 |
41 |
услугK0 ,% |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №5 |
|
|
||||
|
Интервальный прогноз. Контролируемый прогноз |
|
|||||||
Цель работы: получение навыков построения интервальных и контролируемых прогнозов.
Задание: 1. Используя выборку данных из своего варианта лабораторной работы №1 (24 точки) с вероятностью 0,95 определить границы интервала, в котором будет находиться объем продаж в 28 периоде. Расчеты выполнить в программе
EXCEL.
Интервальные прогнозы строятся на основе точечных прогнозов. Доверительным интервалом называется такой интервал, относительно которого можно с заранее выбранной вероятностью утверждать, что он содержит значение прогнозируемого показателя. Ширина интервала зависит от качества модели (т.е. степени ее близости к фактическим данным), числа наблюдений, горизонта прогнозирования, выбранного пользователем уровня вероятности и других факторов.
13
При построении доверительного интервала прогноза рассчитывается величина U(k), которая для линейной модели имеет вид
(2)
(3)
где
— стандартная ошибка (среднеквадратическое отклонение от линии тренда); п - р — число степеней свободы (для линейной модели у = a0 + ait количество параметров р = 2).
Коэффициент t является табличным значением критерия Стьюдента при заданном уровне значимости и числе наблюдений.
Доверительный интервал прогноза будет иметь следующие границы:
верхняя граница
нижняя граница Если построенная модель адекватна, то с выбранной пользователем вероят-
ностью можно утверждать, что при сохранении сложившихся закономерностей развития прогнозируемая величина попадает в интервал, образованный верхней и нижней границами.
После получения прогнозных оценок необходимо убедиться в их разумности и непротиворечивости оценкам, полученным иным способом.
Пример. Финансовый директор ООО «Сатурн» рассматривает целесообразность ежемесячного финансирования инвестиционного проекта со следующими объемами нетто-платежей, тыс. руб.: (45, 40, 43, 48, 42, 47, 51, 55, 50, 57, 60, 62).
1.Определить линейную модель зависимости объемов платежей от сроков (времени).
2.Оценить качество (т.е. адекватность и точность) построенной модели на основе исследования:
1) случайности остаточной компоненты по критерию «пиков»;
б) независимости уровней ряда остатков по w-критерию (в качестве критических
значений использовать уровни dx = 1,08 и d2 = 1,36) и по первому коэффициенту автокорреляции, критический уровень которого г(1) = 0,36;
2) нормальности распределения остаточной компоненты по t -критерию с критическими уровнями 2,7—3,7; 3) средней по модулю относительной ошибки.
3.Определить размеры платежей на три последующих месяца (построить точечный и интервальный прогнозы на три шага вперед (при уровне значимости 0,1), отобразить на графике фактические данные, результаты расчетов и прогнозирования).
Оценить целесообразность финансирования этого проекта, если в следующем квартале на эти цели фирма может выделить только 120 тыс. руб.
1.Построение модели.
Оценка параметров модели с помощью надстройки Excel Анализ данных.
14
Построим линейную модель регрессии Y от t. Для проведения регрессионного анализа выполните следующие действия:
Выберите команду Сервис => Анализ данных. В диалоговом окне Анализ данных выберите инструмент Регрессия, а затем нажмите кнопку ок. В диалоговом окне Регрессия в поле Входной интервал У введите адрес одного диапазона ячеек, который представляет зависимую переменную. В поле Входной интервал X введите адрес диапазона, который содержит значения независимой переменной t. Если выделены и заголовки столбцов, установите флажок Метки в первой строке. Выберите параметры вывода (в данном примере — Новая рабочая книга). В поле График подбора поставьте флажок. В поле Остатки поставьте необходимые флажки и нажмите кнопку ОК. Результат регрессионного анализа будет получен в виде, приведенном в табл. 12, 13.
|
|
|
Таблица 12 |
|
|
Результат регрессионного анализа |
|
|
|
|
Коэффициенты |
Стандартная |
t-статистика |
|
|
|
ошибка |
|
|
Y-пересечение |
38,227 |
1,955 |
19,554 |
|
t |
1,811 |
0,266 |
6,818 |
|
Второй столбец содержит коэффициенты уравнения регрессии Кривая роста зависимости объемов платежей от сроков (времени) имеет вид
(4)
2) Оценка параметров модели «вручную». В табл. 14 приведены промежуточные расчеты параметров линейной модели по формулам
(5)
(6)
где Т и у — средние значения моментов наблюдения и уровней ряда соответственно. В результате расчетов получаем те же значения:
Таблица 13
|
Вывод остатка |
|
Наблюдение |
Предсказанное Y |
Остатки |
1 |
40,038 |
4,962 |
2 |
41,850 |
-1,850 |
3 |
43,661 |
-0,661 |
4 |
45,472 |
2,528 |
5 |
47,283 |
-5,283 |
6 |
49,094 |
-2,094 |
7 |
50,906 |
0,094 |
8 |
52,717 |
2,283 |
9 |
54,528 |
-4,528 |
10 |
56,339 |
0,661 |
11 |
58,150 |
1,850 |
12 |
59,962 |
2,038 |
15