11606

ОЦЕНКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПОСРЕДНИЧЕСКОЙ ФИРМЫ

Лабораторная работа

Экономическая теория и математическое моделирование

Лабораторная работа №2 4 часа ОЦЕНКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПОСРЕДНИЧЕСКОЙ ФИРМЫ Цель работы: изучение одного из возможных применений метода организации сложных экспертиз предложенного Г.С.Поспеловым. Задачи работы: Научиться применять предлагаемый метод ...

Русский

2013-04-10

522 KB

2 чел.

Лабораторная работа №2

4 часа

ОЦЕНКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПОСРЕДНИЧЕСКОЙ ФИРМЫ

Цель работы: изучение одного из возможных применений метода организации сложных экспертиз, предложенного Г.С.Поспеловым.

Задачи работы:

  1.  Научиться применять предлагаемый метод для рассматриваемой  задачи.
  2.  Научиться решать эти задачи, используя электронные таблицы Excel.
  3.  Научиться применять сервисы Excel Сценарии и Поиск решения для решения конкретных задач.

Обеспечивающие средства:

  1.  Персональный компьютер.
  2.  Табличный процессор Excel.
  3.  Текстовый редактор Word.

Указания к работе:

Формулировка задачи

Оценка возможностей посреднической фирмы

Для обеспечения эффективности функционирования посреднической фирмы необходимо оценивать, с одной стороны, потребности в продукции и возможности потребителей, а, с другой стороны, возможность получения товара от производителей.

Для моделирования этой задачи можно модифицировать метод решающих матриц Г.С.Поспелова.

В рассматриваемой задаче посредническая фирма располагается на среднем уровне (Заказы), причем это только одна из представленных на втором уровне фирм, она выделена на рисунке прямоугольной рамкой, все остальные фирмы — наши конкуренты (рис. 1). Поэтому необходимо изменить последовательность получения оценок по сравнению с исходным методом, и получать оценки относительно среднего уровня стратифицированной модели, чтобы осуществлять на основе полученных оценок выбор поставщиков и потребителей.

Можно предварительно оценить относительные потребности, а затем уже - возможности приобретения продукции. Тогда в модели могут быть сформированы следующие страты (сверху вниз): потребители с относительными оценками а1, а2, …,  аna; заказы — b1,  b2, ... , bi, ..., bnb; поставщики    g1, g2, ... , gk,... , gng (рис. 1).

Рис. 1

Такая модель удобна, когда посредническая фирма комплектует заказы из продукции, получаемой от поставщиков, и затем реализует эти заказы потребителю.

Возможен также вариант применения модели для посреднических предприятий,    обеспечивающих город или район сельскохозяйственной продукцией, товарами широкого потребления и т. п.

В такой задаче прежде всего необходимо оценить относительную   значимость  заказчиков аj, выполняя условие нормирования либо, как принято в исходном варианте метода, т, е. по отношению к 100%: , либо по отношению к 1:   , как принято в методике ПАТТЕРН и чаще используется на практике.

Оценки {аj} можно получить не только непосредственно экспертным способом, но и на основе предшествующей (или накапливаемой) статистики реализации заказов.

Затем нужно оценить возможность (вероятность) реализации заказов. На рис. 1 вероятности продаж заказов (собственной и конкурирующими фирмами) обозначены pij и нормированы .

Вычисления проводятся по формуле перемножения матрицы на вектор.

     (1)

Зная а1, …,  аna и используя решающую матрицу || pij ||, можно согласно (1) получить относительные возможности фирм-посредников (включая собственную):   

Далее нужно оценить возможность (вероятность) приобретения товаров для комплектования заказов. На рис. 1 эти оценки вероятности приобретения продукции собственной и конкурирующими фирмами обозначены рki. Естественно, для каждой фирмы-поставщика относительные веса также нормированы:.

Каждая строка этой решающей матрицы характеризует относительную возможность (вероятность в широком смысле) приобретения i-й фирмой-посредником желаемого вида продукции, товаров для комплектования заказов.

Теперь, зная bi и оценив  || pki ||,   подобно (1)   можно  получить относительные веса ,   контролируя соответствующие условия  нормирования    и .

В рассматриваемой модели (рис. 1) верхнюю и нижнюю страты можно поменять местами, подчеркнув в модели приоритет поставщиков.

Например, это может оказаться удобным, если фирма занимается поставкой зарубежной вычислительной техники на отечественный рынок.

Модель для решения проблемы обеспечения эффективности функционирования такой фирмы путем выбора поставщиков и потребителей в каждый конкретный период времени приведена на рис. 2 (собственная фирма на рис. 2 обведена).

Рис. 2

В такой постановке задачи вначале оценивается значимость (престижность, надежность) поставщиков аi. Эти оценки могут быть получены не только экспертным путем. Во-первых, при оценке относительной значимости поставщиков можно организовать процедуру типа используемой в методике ПАТТЕРН, т. е. определить критерии оценки (престиж, надежность фирмы и т. п.), ввести их весовые коэффициенты и получить более точные оценки с учетом весовых коэффициентов критериев. А, во-вторых, можно учесть косвенные количественные оценки (например, на основе имеющегося опыта общения с той или иной фирмой оценить надежность поставок, вероятность продажи ее изделий и т. п.).

Далее нужно оценить возможность (вероятность) приобретения товара (в рассматриваемом примере - компьютеров разных типов, принтеров, модемов и т. п.). На рис. 2 эти оценки вероятности продаж продукции собственной и конкурирующими фирмами обозначены pij.

Естественно, для каждой фирмы-поставщика относительные веса также нормированы: , а  каждая строка решающей матрицы характеризует относительную возможность (вероятность в широком смысле) приобретения i-й фирмой-посредником желаемого вида товаров соответствующей фирмы.

Теперь, зная а1 ... , аna и используя решающую матрицу || рij ||, можно согласно (1) получить относительные возможности фирм-посредников (включая собственную):   .

В отличие от традиционного метода решающих матриц в данной модификации процедуру получения {bi} интересно повторить для различных видов приобретаемой продукции, с тем чтобы выбрать наиболее выгодный вариант для собственной фирмы.  При этом такой анализ полезно дополнить экономическими оценками затрат на тот или иной вариант взаимодействия с фирмами-поставщиками. Можно также рассмотреть варианты взаимовыгодных соглашений с конкурирующими фирмами и учесть это в модели.

Далее нужно оценить возможность реализации конкретных видов изделии, опросив потребителей (что, естественно, не всегда возможно) или оценив вероятность продаж аппаратуры того или иного вида группам потребителей (предприятия, вузы, школы и т. п.) на основе либо предшествующего опыта, либо мнений экспертов, изучавших рынок соответствующего вида товаров. Эти оценки на рис. 2 обозначены pki.

Аналогично рассмотренному, зная bi и оценив || pki ||, подобно  (1) можно получить относительные веса   .

Требуется:

  1.  Составить математическую модель задачи.
  2.  Решить полученную задачу на листе Excel. При этом предусмотреть проверку выполнения условий нормировки на каждом шаге для проверки корректности вводимых данных.
  3.  Выполнить ряд расчетов, меняя значения ai для разных видов товаров.
  4.  Выполнить  аналогичные расчеты при фиксированных значениях ai и меняя значения распределения оценок Pij. Расчеты производить, используя сервис Сценариев Excel.
  5.  Выполнить расчеты, задавая различные желаемые значения уровня заказов, используя сервис Поиск решения Excel. Результаты сохранить как сценарии.
  6.  Оформить отчет о работе в редакторе Word.

Выполнение работы:

  1.  Ввести исходные данные задачи: величины aj и матрицу Pij для связи первых двух уровней.
  2.  Вычислить величины bi по формуле (1). Для вычислений по этой формуле удобно воспользоваться функцией Excel СУММПРОИЗВ. Выполнить нормировку найденных значений для выполнения условия  .  Верхняя часть листа Excel может иметь следующий вид (рис. 3). Интересующая нас ячейка выделена цветом.

Рис. 3

  1.  Ввести матрицу Pij для связи второго и третьего уровней. Вычислить величины gk. Выполнить их нормировку.
  2.  Выполнить ряд расчетов, меняя значения ai . Для этого удобно использовать сервис Excel Сценарии.

В качестве образца рассмотрим создание сценариев для части задачи, приведенной на рис. 3.

Выберем пункты меню Сервис Сценарии… . Откроется окно Диспетчера сценариев (рис. 4).

Рис.4.

С помощью кнопки Добавить будем добавлять новые сценарии, с помощью кнопки Изменить можно менять уже существующие сценарии, при нажатии кнопки Отчет — вывести отчет.

Готовый отчет для разных комплектующих (разных наборах aj) для данных из верхней части листа Excel приведен на рис. 5. На этапе вывода отчета можно задать ячейки, для которых выводятся результаты расчетов.

Рис. 5

Это лист Excel и его можно при желании откорректировать желаемым образом, например, заменив адреса изменяемых ячеек названиями организаций-потребителей.

На рисунке отсутствуют сведения о третьем уровне (поставщикам), которые должны присутствовать в отчете по лабораторной работе.

  1.  Выполнить  аналогичные расчеты при фиксированных значениях aj и меняя значения распределения оценок Pij на первом или втором уровне связей. Расчеты производить, используя сервис Сценарии Excel.
  2.  Выполнить расчеты по вычислению распределения оценок aj для заданных значений величины bi и нахождению ее максимально возможного значения. Расчеты производить, используя сервис Поиск решения Excel.

В качестве примера рассмотрим расчеты для верхней части листа Excel, приведенного выше. Выберем пункты меню Сервис Поиск решения…откроется окно Поиск решения. Заполним нужные поля (рис. 6).

Рис. 6

Нажмем кнопку Выполнить. Будет найдено искомое решение (рис. 7).

Рис. 7

Сохраним его как сценарий с именем 35. Выполним аналогичные расчеты для значений 25 и для поиска максимального значения. Результаты вычислений показаны на рис. 8.


Рис. 8


Требования к отчету:

Отчет в письменной форме не предусмотрен. Готовится отчет в текстовом редакторе Word.. Выполненная на компьютере лабораторная работа сдается преподавателю.

Контрольные вопросы:

  1.  Где применяется метод решающих матриц.
  2.  Как проявляется сглаживающее влияние последовательного умножения матриц.
  3.  Что можно сказать о влиянии изменений матриц Pij на разных уровнях.

Список рекомендованной литературы

  1.  Волкова В.Н., Денисов А.А. Методы организации сложных экспертиз: Учебное пособие и методические указания к лабораторным работам по курсам «Теория систем и системный анализ» и «Социология». — СПб.: Издательство СПбГТУ, 1998. — 48 с.
  2.  

 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

17166. Створення стилю. Застосування готового шаблону і створення шаблону 57.5 KB
  Практична робота №12 Тема: Створення стилю. Застосування готового шаблону і створення шаблону. Мета: Навчитися створювати стилі і шаблони. Обладнання:: ПК текстовий процесор Word. Правила ТБ Методичні вказівки Стиль це іменований опис формату абз
17167. Проектирование дробильно-сортировочного завода по производству щебня 158 KB
  Подобрать основное технологическое оборудование, составить таблицу гранулометрического состава дробленого продукта при условии – выдать товарные фракции щебня: 5-20; 20-40; 40-70 мм и производительности дробильно-сортировочного завода 260 м3-ч.
17168. Створення шаблону і макросу 44 KB
  Практична робота №13 Тема: Створення шаблону і макросу. Мета: Навчитися створювати шаблони і прості макроси. Обладнання:ПК текстовий процесор Word. Правила ТБ Методичні вказівки Макроси Макрос це скорочена назва макрокоманди. Макрос це просто ...
17169. Ms Excel. Статистичні функції. Електронна таблиця, як база даних. Підведення підсумків. Географічна карта 207.5 KB
  Практична робота №14 Тема: Ms Excel. Статистичні функції. Електронна таблиця як база даних. Підведення підсумків. Географічна карта. Мета: Уміти користуватися діапазонами клітинок та стандартними статистичними функціями наносити дані на географічну карту вилучати вста...
17170. Ms Excel. Розв’язання задач: «Діяльність фірми в Україні», «Табулювання функції та обчислення площі» 140.5 KB
  Практична робота №15 Тема: Ms Excel. Розвязання задач: Діяльність фірми в Україні Табулювання функції та обчислення площі.. Мета: Уміти користуватися діапазонами клітинок та стандартними статистичними функціями наносити дані на географічну карту вилучати вставл...
17171. Ms Excel. Організація розгалужень та ітерацій. Метод добирання параметра. Розв’язання задач «Нарахування зарплатні», «Розв’язання нелінійного рівняння» 259 KB
  Практична робота №16 Тема: Ms Excel. Організація розгалужень та ітерацій. Метод добирання параметра. Розвязання задач Нарахування зарплатні Розвязання нелінійного рівняння. Мета: Уміти використовувати логічну функцію ЯКЩО ЕСЛИ IF та абсолютні адреси клітинок д...
17172. Ms Excel. Задачі апроксимації і прогнозування даних. Метод найменших квадратів. Елементи регресійного аналізу. Побудова ліній тренду на діаграмах 82 KB
  Практична робота №17 Тема: Ms Excel. Задачі апроксимації і прогнозування даних. Метод найменших квадратів. Елементи регресійного аналізу. Побудова ліній тренду на діаграмах. Мета: Уміти використовувати математичні функції для роботи з масивами даних і статистичні функці
17173. Ms Excel. Інструменти Пошук розв’язку. Таблиця підстановки 165.5 KB
  Практична робота №18 Тема: Ms Excel. Інструменти Пошук розвязку. Таблиця підстановки. Мета: Вміти користуватися інструментами Пошук розв'язку і Таблиця підстановки для аналізу підприємницької діяльності і прийняття рішень. Обладнання: ПЕОМ. Табличний процесор MS Excel....
17174. Ms Excel. Інструменти Сценарій і Зведена таблиця 298.5 KB
  Практична робота №19 Тема: Ms Excel. Інструменти Сценарій і Зведена таблиця. Мета: Вміти будувати сценарії і зведені таблиці для аналізу підприємницької діяльності й прийняття рішень. Обладнання: ПЕОМ. Табличний процесор MS Excel. Хід виконання Правила ТБ Індив...