- •2.7. Самостоятельная работа 22
- •3.5. Самостоятельная работа 28
- •4.5. Самостоятельная работа 42
- •5.3. Самостоятельная работа 53
- •6.3. Самостоятельная работа 69
- •7.6. Самостоятельная работа 86
- •8.6. Самостоятельная работа 104
- •Введение
- •Часть 1. Обработка экономических данных
- •Тема 1. Автоматизация статистической обработки данных
- •1.1. Создание исходных данных
- •1.2. Анализ данных
- •1.3. Самостоятельная работа
- •Тема 2. Определение тенденции изменения экономических показателей
- •2.1. Подготовка исходных данных
- •2.2. Определение прогнозируемого дохода с помощью Мастера функций
- •2.3. Определение прогнозируемого дохода с помощью операции автозаполнения (линейной интерполяции)
- •2.4. Определение прогнозируемого дохода на примере модели экспоненциального приближения
- •2.5. Представление данных в графическом виде
- •2.6. Определение тенденции изменения экономических показателей
- •2.7. Самостоятельная работа
- •Тема 3. Автоматизация операционных задач
- •3.1. Подготовка исходных данных
- •3.2. Обоснование выбора кредита
- •3.3. Определение периода выплат кредита
- •3.4. Анализ финансовой ренты
- •3.4.1. Вычисление суммы будущих платежей
- •3.4.2. Вычисление процентной ставки
- •3.5. Самостоятельная работа
- •Тема 4. Автоматизация вычисления амортизационных отчислений и начисления налогов
- •4.1. Вычисление амортизационных отчислений
- •4.1.1. Равномерная амортизация
- •4.1.1.1. Вычисление амортизационных отчислений при линейном уменьшении стоимости имущества
- •4.1.2. Правило суммы лет
- •4.1.3. Метод фиксированного процента
- •4.1.4. Метод ускоренной амортизации
- •4.2. Использование диаграммы для исследования стратегии амортизации
- •4.3. Использование команды "Подбор параметров" для оптимизации процесса амортизации
- •4.4. Начисление налога
- •4.4.1. Начисление налога с корпораций
- •4.4.2 Начисление налога на доходы частного лица
- •4.5. Самостоятельная работа
- •Тема 5. Автоматизации расчета эффективности неравномерных капиталовложений
- •5.1. Расчет эффективности неравномерных капиталовложений
- •5.2. Оценка экономической эффективности планируемых капитальных вложений
- •5.2.1. Расчет чистого приведенного дохода (nvp)
- •5.2.2. Период окупаемости инвестиций (рв)
- •5.2.3. Дисконтированный период окупаемости (dpb)
- •5.2.4. Средняя норма рентабельности (arr%)
- •5.2.5. Индекс прибыльности (pi)
- •5.2.6. Внутренняя норма рентабельности (irr%)
- •5.3. Самостоятельная работа
- •Тема 6. Решение задач оптимального выбора в процессах управления
- •6.1. Решение задачи максимизации прибыли
- •6.1.1. Подготовка исходных данных
- •6.1.2. Решение задачи
- •6.2. Решение транспортной задачи
- •6.2.1. Подготовка исходных данных
- •6.2.2. Выполнение работы
- •6.2.3. Решение задачи
- •6.2.4. Графическое отображение полученных результатов
- •6.3. Самостоятельная работа
- •Часть 2. Анализ деятельности предприятия
- •Тема 7. Анализ баланса
- •7.1. Использование, приведенных к общему, финансовых отчетов
- •7.2. Использование, приведенных к общему, балансов
- •7.3. Сравнение финансовых отчетов
- •7.4. Сравнение балансовых отчетов
- •7.5. Использование изменений в денежных суммах и в их процентном выражении в анализе баланса
- •7.6. Самостоятельная работа
- •Тема 8. Анализ деятельности предприятия. Анализ коэффициентов
- •8.1. Формирование финансового и балансового отчета компании
- •8.2. Анализ показателей прибыльности
- •8.3. Анализ показателей задолженности
- •8.4. Анализ показателей ликвидности
- •8.5. Анализ коэффициентов и показателей активности
- •8.6. Самостоятельная работа
- •Литература Основная литература
- •Дополнительная литература
Тема 6. Решение задач оптимального выбора в процессах управления
В программе Excel имеется модуль расширения "Принятие решений", который позволяет решать определенный класс задач оптимизации. Алгоритм поиска решений основан на процедуре анализа, который получил название "Что, если". Критерий оптимизации задается в виде формулы и помещается в так называемую целевую ячейку. В таблице выделяется специальная область, которая изменяется в процессе поиска решения и задаются значения переменных, которые являются аргументами критерия оптимизации (переменная целевой ячейке). Для отражения реальных условий, накладываемых на переменные, используются ограничения. Ограничения могут иметь различную природу. Это могут быть как ограничения на норму или область изменения переменной, так и некоторая функциональная зависимость, задающая ограничивающую область, которая может изменяться в процессе поиска решения.
Перед запуском надстройки Поиск решения необходимо решить следующие проблемы:
cформулировать математическую постановку задачи.
pадать начальный план решения и ограничения.
cформулировать критерий оптимизации.
6.1. Решение задачи максимизации прибыли
Пример 1. Предприятие выпускает 4 вида продукции: П1, П2, П3, П4. Для изготовления используется 3 вида ресурсов: р1, р2, р3, объем которых ограничен. Известны потребности в ресурсах для каждого вида продукции, а также прибыль, получаемая от ее реализации.
Требуется определить оптимальное количество выпуска каждого вида продукции, при котором будет получена максимальная прибыль для предприятия. Исходные данные приведены в таблице 1.
Таблица 1
Исходные данные для задачи максимизации прибыли
Исходные данные |
Тип ограничения |
Значение ограничения |
|||||
Показатель |
Вид продукции |
||||||
П1 |
П2 |
П3 |
П4 |
||||
Прибыль от ед. продукции |
60 |
70 |
120 |
130 |
|
|
|
Ресурс р1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
<= |
16 |
|
Ресурс р2 |
4 |
6 |
10 |
13 |
<= |
100 |
|
Ресурс р3 |
6 |
5 |
4 |
3 |
<= |
110 |
|
Нижняя граница |
1 |
2 |
2 |
1 |
|
||
Верхняя граница |
4 |
- |
- |
1 |
|
||
Постановка задачи. Целью решения данной оптимизационной задачи является нахождение максимальной прибыли при оптимальном количестве выпуска каждого вида продукции (n1, n2, n3, n4) с учетом существующих ограничений.
Целевая функция (прибыль): 60 · n1+70 · n2 + 120 · n3 + 130 · n4 max.