
- •Вопросы
- •Постановка задачи оптимизации.
- •Решение задач линейной оптимизации с помощью ms Excel.
- •Анализ чувствительности оптимального решения к изменению параметров и поиск альтернативных решений.
- •Содержание отчета об устойчивости.
- •Экономический смысл теневой цены. Дефицитный ресурс.
- •Нормированная стоимость продуктов. Влияние на устойчивость решения.
- •Теневая цена и рентабельность инвестиций.
- •Целочисленная оптимизация. Проблемы целочисленной оптимизации.
- •Проблемы, требующие использования двоичных переменных.
- •Методика учета постоянных издержек при оптимизации. Срок окупаемости.
- •Замкнутая и несбалансированная задачи о назначениях.
- •Замкнутая и несбалансированная транспортная задача.
- •Проблема выбора оптимального маршрута.
- •Дефицитный ресурс. Планирование от «узкого места».
- •Модель экономичного размера заказа (eoq - Economic Order Quantity)
- •17. Модели управления запасами: определение момента для нового заказа при вероятностном распределении требований. Безопасный уровень запаса и риск невыполнения требования . (раздатка 5)
- •18. Необходимые характеристики случайных величин. Расчет с помощью функций ms Excel.
- •19. Использование частотной диаграммы и кумулятивной кривой для оценки вероятностей финансовых исходов и риска потерь.
- •21. Формулы для расчета оптимального заказа.
- •22. Формулы для расчета максимально возможной прибыли при управлении заказами.
- •23. Стратегии уменьшения потерь при управлении запасами.
- •24. Риск дефицита и уровень обслуживания. (раздатка 5)
- •25. Безопасный резерв товара. (раздатка 5)
- •26. Издержки хранения товара и цена обеспечения высокого уровня обслуживания клиентов.
- •27. Модели теории очередей. Принципы классификации систем массового обслуживания. Пример.
- •Принципы расчета экономических параметров систем массового обслуживания. Пример.
- •Альтернативы и состояния окружения.
- •Матрица выигрышей при принятии решения.
- •Матрица упущенных возможностей.
- •Критерии принятия решений в условиях полной неопределенности.
- •Критерий минимаксного риска (минимаксных сожалений).
- •Критерии принятия решений в условиях риска (статистической неопределенности).
- •Ожидаемая монетарная ценность (emv). Ожидаемые упущенные возможности (eol).
- •Монетарная ценность совершенной информации. Грубая оценка монетарной ценности обычной информации.
- •37. Выбор решения в условиях цепочки последствий. Деревья решений.
- •38. Надстройка «Дерево решений», методика применения. (есть в электронной раздатке)
- •39. Расчет emv и npv по дереву решений.
- •40. Анализ чувствительности решения, выбираемого по дереву, к параметрам поставленной задачи.
- •41. Сценарный анализ для дерева решений и выработка приемлемой стратегии компании.
- •42. Диаграммы Ганта и сетевые диаграммы при планировании проекта.
- •43 Сетевые диаграммы при планировании проекта.
- •Использование ms Project для управления проектом.
- •Стоимость сокращения длительности проекта. Расчет оптимальной длительности проекта с учетом экономической целесообразности.
- •Сетевые диаграммы при планировании проекта: вероятностное распределение времени выполнения отдельных этапов проекта. Pert: расчет среднего ожидаемого времени выполнения проекта и его дисперсии.
- •Вероятность выполнения проекта точно в срок. Пессимистическая и оптимистическая оценки длительности проекта. Назначение даты завершения проекта с учетом допустимых рисков.
- •Нормальное распределение
- •Стандартное нормальное распределение
Монетарная ценность совершенной информации. Грубая оценка монетарной ценности обычной информации.
Для рассмотрения понятий «совершенная» и «несовершенная» информация обратимся к примеру
«Энергия палеолита».
В условиях неопределенности и риска дополнительная информация увеличивает шансы лица, принимающего решение, на выигрыш и величину ожидаемого выигрыша. Так, например, если в случае компании «Энергия палеолита» имеется возможность использовать новейшую геофизическую методику исследования недр, которая дает абсолютно достоверный результат: если нефти нет, методика определит, что ее нет, если нефть имеется в среднем запасе, методика предскажет средний запас, и, наконец, если на данном участке можно достать мощный запас нефти, методика предскажет мощный фонтан. И все это абсолютно достоверно, вероятность ошибки – 0%! Такую информацию называют совершенной.
Однако от людей невозможно получить совершенную информацию, касающуюся будущего. Любой прогноз содержит некоторую ошибку, любое предсказание имеет некоторую вероятность не сбыться.
Максимальная граница для справедливой цены, которую компания ЭП может согласиться заплатить за подобное геофизическое исследование?
Очевидно, что вероятность отрицательного прогноза геофизиков 50%, вероятность прогноза среднего запаса – 30%, а мощного фонтана – 20%. Таким образом, если бы у компании ЭП было 100 участков в данном районе, то примерно на 50 из них геофизики предсказали бы отсутствие нефти, и, продав эти участки, компания получила бы по 150 тыс. с каждого. Примерно на 30 участках геофизики предсказали бы средний запас, а на 20 – мощный фонтан, и, пробурив скважины на этих участках, компания ЭП получила бы с первых по 500 тыс., а со вторых – по 2000 тыс. В итоге, с каждого из 100 участков, при использовании такого геофизического исследования, компания ЭП получила бы в среднем по 625 тыс. (см. Рис. 3 и Рис. 237), а не 200 тыс. Ожидаемая монетарная ценность решения, принятого с учетом совершенной информации на 425 тыс. больше, чем без нее. Это и есть верхняя граница справедливой стоимости совершенной информации (EVPI – от английского термина Expected Value of Perfect Information) . Если геофизики просят за свою услугу меньше, чем 425 тыс., компании ЭП есть смысл заплатить, так как в итоге ожидаемая монетарная ценность с каждого участка возрастет. Если геофизики оценивают свою услугу выше 425 тыс., компании ЭП нет смысла ее использовать. EVPI=425 тыс. – это предельная цена за информацию, которую компании ЭП имеет смысл платить при решении вопроса о выборе из данных альтернатив.
Стоимость любой несовершенной (но добросовестной) информации будет, очевидно, всегда ниже стоимости совершенной информации. В реальности, методика, предлагаемая геофизиками, не дает 100% результата. Поэтому представляемая ими информация – несовершенна и ее стоимость ниже EVPI. Стоимость любой несовершенной информации оценивается в зависимости от степени ее достоверности (вероятности ошибки прогноза или предсказания). Для оценки стоимости несовершенной информации учитывается, во-первых, стоимость работ, необходимых для составления прогноза, а далее воспользоваться деревом решений, состоящим из двух этапов 1) определение необходимости привлекать дополнительную информацию; 2) выбор альтернативы в зависимости от результатов решения в п.1.
Для примера представим проблему компании ЭП как двухступенчатый процесс принятия решений. На первом шаге следует решить, нанять ли агентство для проведения работ по прогнозированию залегания нефти на данном участке, или не нанимать. На втором этапе следует
принять решение, бурить ли скважину или продать землю, в зависимости от результатов прогноза агентства (если на первом шаге было принято решение об его использовании). Дерево альтернатив, отражающее этот двухступенчатый процесс принятия решений: