курсовые,контрольные,дипломы,рефераты
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 коефіцієнт значимості критеріїв (αi) – з таблиці 1 |
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 коефіцієнт значимості критеріїв (αi) – з таблиці 1 |
=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 – показник, який необхідно розрахувати |
||||
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 (якість) |
f2 (ціна) |
f3 (прибуток) |
f1 (якість) |
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 (якість) |
f2 (ціна) |
f3 (прибуток) |
f1 (якість) |
f2 (ціна) |
f3 (прибуток) |
||
| 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 коефіцієнт значимості критеріїв (αi) |
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.
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'юн
Розробка алгоритмів та складання програм на мові програмування MS VisualBasic for Application
Розробка відомості "Прибутки-Збитки по реалізації" в Access i Excel
Розробка мікроконтролерного пристрою на базі МК РІС 16С5х
Розробка моделі системи "Відкриття нового підприємства по виготовленню цегли", використовуючи методології проектування IDEF0 та UML
Розробка облікової системи організації на прикладі Microsoft Access
Розробка операційної системи реального часу для цифрового сигнального процесора MicroDSP-RTOS
Розробка програмного продукту "Тестер"
Розробка системи електронних міжбанківських переказів Національного банку України
Розробка структурної схеми процесорного елемента та мікропрограми керування для реалізації команди SBR Rm, B
Розсилання пошти в мережевій операційній системі FreeBSD
Copyright (c) 2024 Stud-Baza.ru Рефераты, контрольные, курсовые, дипломные работы.