1. Практичне завдання
Засобами табличного процесора EXCEL розробити автоматизовану інформаційну систему, що дозволяє визначити
найкращу стратегію покупки (х*) розглянутими в роботі методами при відомих і невідомих
можливостях ринкової кон'юнктури для розглянутого приклада.
Макет таблиці 1 „Анкета експертного опитування”, що
розроблена в EXCEL наведена нижче:
Анкета експертного опитування | ||||
Таблиця 1 | ||||
Базова таблиця | ||||
Експерт | Оцінки значимості критеріїв експертами | Сума | ||
f1 (якість) | f2 (ціна) | f3 (прибуток) | ||
1 | 1 | 1 | 1 | 3 |
2 | 1 | 1 | 1 | 3 |
3 | 1 | 1 | 1 | 3 |
4 | 1 | 1 | 1 | 3 |
коеф. ваги αi | 1,00 | 1,00 | 1,00 | |
станд. відхил. | 0,00 | 0,00 | 0,00 | |
дисперсія | 0,00 | 0,00 | 0,00 | |
коеф. варіації | 0,00 | 0,00 | 0,00 |
Так як діапазон, що виділений
у сірий колір являє собою відношення оцінки відповідного експерту до суми всіх
3-х оцінок відповідного ж експерту, то доповнимо (розширимо) таблицю 1, як це
зображено на рис.1 на деякому прикладі.
Рис.1
Тобто, саме оцінки експертів
за 10-ти бальною шкалою проставлюються у діапазоні F8:H11.
Макет таблиці 1 „Анкета експертного опитування”, що
розроблена в EXCEL в режимі формул наведена
нижче (рис.2):
Рис.2.
Макет таблиці 2 „Техніко-економічні показники
проектів”, що
розроблена в EXCEL наведена нижче:
Таблиця 2 | |||
Техніко-економічні показники проектів | |||
Номера проектів та його характеристики | Критерії оцінки проектів | ||
f1 (якість) | f2 (ціна) | f3 (прибуток) | |
Проект №1 | |||
Проект №2 | |||
Відносний | 0,00 | 0,00 | 0,00 |
Мінімально припустиме значення критерію | 0 | 0 | 0 |
Максимально припустиме значення критерію | 0 | 0 | 0 |
Макет таблиці 2 „Техніко-економічні показники
проектів”, що
розроблена в EXCEL в режимі формул наведена
нижче:
Таблиця 2 | |||
Техніко-економічні показники проектів | |||
Номера проектів та його характеристики | Критерії оцінки проектів | ||
f1 (якість) | f2 (ціна) | f3 (прибуток) | |
Проект №1 | |||
Проект №2 | |||
Відносний | =B12 | =C12 | =D12 |
Мінімально припустиме значення критерію | =МИН(B21:B22) | =МИН(C21:C22) | =МИН(D21:D22) |
Максимально припустиме значення критерію | =МАКС(B21:B22) | =МАКС(C21:C22) | =МАКС(D21:D22) |
Але також доповнюємо макет
таблиці 2, для більш детального розрахунку загальних ваг проектів за усіма
крітеріями (рис.3).
Рис.3.
Макет таблиці 3 „Техніко-економічні показники
проектів”, що
розроблена в EXCEL наведена нижче:
Таблиця 3 | |||
Матриця прибутків | |||
Перелік проектів та їх характеристика | Варіанти ринкової кон’юнктури | ||
Низький рівень попиту | Середній рівень попиту | Високий рівень попиту | |
Проект 1 | Значення прибутку по 1 проекту в умовах низької кон’юнктури ринку | Значення прибутку по 1 проекту в умовах середньої кон’юнктури ринку | Значення прибутку по 1 проекту в умовах високій кон’юнктури ринку |
Проект 2 | Значення прибутку по 2 проекту в умовах низької кон’юнктури ринку | Значення прибутку по 2 проекту в умовах середньої кон’юнктури ринку | Значення прибутку по 2 проекту в умовах високій кон’юнктури ринку |
Вірогідністьь настання i-ого варіанту кон’юнктури ринку | 0,6 | 0,8 | 0,4 |
α* | 0,28 |
* згідно варіанту № 19.
Але також доповнюємо макет
таблиці 3, для більш детального розрахунку загальних ваг проектів за усіма
крітеріями прибутків (рис.4).
Рис.4.
2. Індивідуальне завдання на контрольну
роботу з дисципліни “Методи
і моделі прийняття рішень в аналізі і аудиті”
Мета: Провести контрольні
розрахунки для рішення задач добору кращого варіанта інвестиційного проекту
(ІП).
Склад задач:
1. Проведемо розрахунки для отримання
значень відносного коефіцієнту значимості критеріїв оцінки проектів (αi) за допомогою методу Дельфи. Приклад анкети експертного
опитування наведений у таблиці 1.
Таблиця 1 – Анкета експертного опитування.
№ експерта | Оцінки значимості критеріїв експертами | |||
f1 | f2 | … | fi | |
1 | ||||
2 | ||||
… | ||||
n | ||||
αi – |
Кількість експертів - 3. Оцінювати проекти будемо за десятибальною
шкалою. Вихідні дані таблиці 1 отримаємо за результатами власного експертного
опитування за крітеріями: якість, ціна, прибуток (діапазон F8:H11) реалізації
деякого товару, наприклад, монтажного інструменту (рис.5).
Безпосередній розрахунок коефіціентів ваги αi | ||||||||
Таблиця 1 | ||||||||
Базова таблиця | ||||||||
Експерт | Оцінки значимості критеріїв експертами | Сума | Оцінки значимості критеріїв експертами | Сума | ||||
f1 | f2 (ціна) | f3 (прибуток) | f1 | f2 (ціна) | f3 (прибуток) | |||
1 | 0,32 | 0,41 | 0,27 | 1 | 7 | 9 | 6 | 22 |
2 | 0,32 | 0,42 | 0,26 | 1 | 6 | 8 | 5 | 19 |
3 | 0,33 | 0,38 | 0,29 | 1 | 8 | 9 | 7 | 24 |
4 | 0,31 | 0,44 | 0,25 | 1 | 5 | 7 | 4 | 16 |
коеф. ваги αi | 0,32 | 0,41 | 0,27 | х | х | х | х | х |
станд. відхил. | 0,01 | 0,03 | 0,02 | х | х | х | х | х |
дисперсія | 0,00009 | 0,00070 | 0,00031 | х | х | х | х | х |
коеф. варіації | 0,03 | 0,06 | 0,07 | х | х | х | х | х |
Як бачимо з
розрахунків таблиці 1, найбільше вагомий крітерій – ціна αi = 0,41, найменше вагомий крітерій –
прибуток αi = 0,27.
Отримані значення
αi далі використовуємо при рішенні другої
задачі завдання, та занесемо їх у відповідний рядок B23:D23 таблиці 2.
2. Проведемо розрахунки оцінки техніко-економічних
показників (ТЕП) проектів за декількома критеріями.
Для оцінки проектів будемо використовувати методи багатокритеріального
аналізу. Значення критеріїв оцінки ТЕП проектів було визначино у таблиці 1.
Розрахунки оцінки техніко-економічних показників (ТЕП) проектів за
декількома критеріями приведено на наступному фрагменті:
Таблиця 2 | |||||||
Техніко-економічні показники проектів | |||||||
Номера проектів та його характеристики | Критерії оцінки проектів | Складальні критеріїв | Загальний крітерій | ||||
f1 | f2 (ціна) | f3 (прибуток) | f1 | f2 (ціна) | f3 | ||
Проект №1 | 60 | 8 | 50 | 0,23996 | 0,410660885 | 0,19241997 | 0,458204282 |
Проект №2 | 80 | 9 | 70 | 0,31995 | 0,461993496 | 0,269387959 | 0,512556694 |
Відносний | 0,32 | 0,41 | 0,27 | х | х | х | х |
Мінімально припустиме значення критерію | 60 | 8 | 50 | х | х | х | х |
Максимально припустиме значення критерію | 80 | 9 | 70 | х | х | х | х |
З таблиці 2 бачимо, що найбільше значимим крітеріїм експерти визнали Проект
2 (коефіцієнт загального крітерію 0,513), найменше значимим крітеріїм експерти
визнали Проект 2 (коефіцієнт загального крітерію 0,458).
Значення кількості проектів (2) і кількості показників (3) взято згідно
нашого варіанту 19.
3. Проведемо
розрахунки, що необхідні для добору кращого варіанту проекту за допомогою матриці
прибутків в залежності від обсягів реалізації продукції з використанням методів
прийняття рішень в умовах ризику і невизначеності.
Приклад оформлення матриці прибутків наведений у таблиці 3.
Таблиця 3 – Матриця прибутків (витрат)
Перелік проектів та їх характеристика | Варіанти ринкової кон’юнктури | ||
Низький рівень попиту | Середній рівень попиту | Високий рівень попиту | |
Проект 1 | Значення прибутку (витрат) по 1 проекту в умовах низької кон’юнктури ринку | ||
Проект 2 | |||
... | |||
Проект n | |||
Вірогідність настання i-ого варіанту кон’юнктури ринку | |||
α |
Значення α залежить від варіанта 19, тобто 0,28.
В таблиці 3
середній рівень попиту за проектами відповідає значенням прибутків за проектами
з таблиці 2, низький рівень попиту за проектами відповідає значенням прибутків
за проектами, зменшеними на 15%, високий рівень попиту за проектами відповідає
значенням прибутків за проектами збільшеними на 15%. Вірогідність настання i-ого варіанту кон’юнктури ринку
визначена емпірічним шляхом в результаті маркетингових досліджень (0,6; 0,8;
0,4 відповідно).
Таблиця 3 | |||
Матриця прибутків | |||
Перелік проектів та їх характеристика | Варіанти ринкової кон’юнктури | ||
Низький рівень попиту | Середній рівень попиту | Високий рівень попиту | |
Проект 1 | 42,5 | 50 | 57,5 |
Проект 2 | 59,5 | 70 | 80,5 |
Вірогідність настання i-ого варіанту кон’юнктури ринку | 0,6 | 0,8 | 0,4 |
α | 0,28 | ||
Загальний крітерій 1 | 7,14 | 11,2 | 6,44 |
Загальний крітерій 2 | 9,996 | 15,68 | 9,016 |
Як бачимо з
розрахунків таблиці 3 найбілше вірогідний середній рівень попиту за проектами,
на другому місті низький рівень попиту, на третьому - високий рівень попиту за
прибутковістю. Але кращим все одне є проект 2 - більше вагома сума загальних
крітеріїв.
4. Отримаємо узагальнену оцінку проектів
за допомогою даних, отриманих за результатами проведених розрахунків.
Таким чином, як
бачимо з розрахунків таблиці 1, найбільше вагомий крітерій – ціна виробу αi = 0,41, найменше вагомий крітерій –
прибуток від виробу αi = 0,27.
З таблиці 2 бачимо, що
найбільше значимим крітеріїм експерти визнали Проект 2 (коефіцієнт загального
крітерію 0,513), найменше значимим крітеріїм експерти визнали Проект 2
(коефіцієнт загального крітерію 0,458).
Та, як бачимо з
розрахунків таблиці 3 найбілше вірогідний середній рівень попиту за проектами,
на другому місті низький рівень попиту, на третьому - високий рівень попиту за
прибутковістю. Але кращим все одне є проект 2 - більше вагома сума загальних
крітеріїв.
Висновки
Таким чином, з
розрахунків таблиці 1 можна визначити, що найбільше вагомий крітерій – ціна
виробу αi = 0,41, найменше вагомий крітерій –
прибуток від виробу αi = 0,27.
З розрахунків
таблиці 2 можна визначити, що найбільше значимим крітеріїм експерти визнали
Проект 2 (коефіцієнт загального крітерію 0,513), найменше значимим крітеріїм
експерти визнали Проект 2 (коефіцієнт загального крітерію 0,458).
Та, з розрахунків
таблиці 3 можна визначити, що найбільше вірогідний середній рівень попиту за
проектами, на другому місті низький рівень попиту, на третьому - високий рівень
попиту за прибутковістю. Але кращим все одне є проект 2 - більше вагома сума
загальних крітеріїв.
Література
1. Евланов Л. Г. Теория и
практика принятия решений. — М.: Экономика,
1984. — 176 с.
2. Кини
Р. Л., Райфа X. Принятие решений при многих
критериях: предпочтения и замещения.
— М.: Радио и связь,
1981.
3. Компьютеризация информационных
процессов на промышленных
предприятиях / В. Ф. Сьітник, X. Срока, Н. В. Еремина н др. — К.: Техніка; Катовице: Экономическая академия им. Карола Адамецкого, 1991. —216с.
4. Ларичев О. Й. Наука и искусство принятия
решений. — М.: Наука, 1979.—200
с.
5. Лескин А. А., Ма.льцев В. Н. Системы поддержки
управленческих и проектных
решений. — Л.: Машиностроение.
Ленингр. отд., 1990. —
167 с.
6. Нечеткие множества в
моделях управления и искусственного интеллекта /Под ред. Д. А. Поспелова.
—М.: Наука, 1986,
7. Ситник В. Ф. та ін. Системи підтримки прийняття рішень. — К.: Техніка,2005.—162с.
9. Макаров
Й. М. н др. Теория выбора и принятия решений.,— М.: Наука, 1982.—328 с.
10. Эддоус М. Стэнсфилд Г. Методы принятия решений: Пер. с англ. — М.: Аудит, ЮНИИТИ, 1997. - -590 с.
Контрольная работа | Концепция информатизации Российской Федерации |
Контрольная работа | Причины агрессивного поведения. Методы работы с агрессивными детьми |
Контрольная работа | Алгоритм выбора и реализации предпринимательской идеи |
Контрольная работа | Системы управления взаимоотношения с клиентами |
Контрольная работа | Учет материальных затрат в бухгалтерском учете |
Контрольная работа | Геополитическое положение России |
Контрольная работа | Особенности вознаграждения работников в организации |
Контрольная работа | Виды запасов |
Контрольная работа | Психоанализ |
Контрольная работа | Экономико-географическая характеристика Печорского угольного бассейна 2 |
Контрольная работа | Шляхи енергозбереження в сільському господарстві |
Контрольная работа | Культура эпохи Возрождения (Ренессанса) |
Контрольная работа | Организация радиационной безопасности на АЭС |
Контрольная работа | Штукатурные работы |
Контрольная работа | Клеточный цикл |