Case-технологии анализа инвестиций.

IDEF3 задает порядок выполнения отдельных изделий в определенной последовательности при выполнении процесса полностью (указанный процесс характеризуется критическим путем) Время выполнения изделий зависит от пооперационного выполнения этих изделий. Фактически унифицированный блок выполняет функцию генерирования продолжительности выполнения отдельных изделий, скомпонованных диаграммой IDEF3. С помощью рассматриваемой CASE-технологии мы можем провести анализ отдельных инвестиционных проектов. Считается, что инвестиционный проект – это затрачивание денег на приобретение, или продажа исполнителей, за счет чего возвращаются деньги. В дальнейшем количество станков 1-го типа увеличилось на 1 (изменилась ли длина критического пути при реализации инвестиций проекта по покупке второго станка) Оценка рациональности инвестиционного проекта будет осуществлена эмпирически после проведения экспериментов по сценарию с 1-м станком 1-го типа и сценарию 2 станка 1-го типа.

Не трудно видеть, что в данной CASE-технологии можно оценивать не только временной функционал, но и стоимостной. Для оценки временного функционала нужно иметь пооперационную стоимость работ. Тогда в процессе выполнения работ в IDEF3 можно суммировать стоимостные оценки издержек по каждой операции. Выручка же будет получаться в конце выполнения всего процесса. Данная технология может быть дополнена блоком комплектатор, который будет находиться на входе всех изделий. Это адаптация CASE-технологии более высокого уровня.

Планирование экспериментов можно рассматривать, как кибернетический подход к организации и проведению экспериментальных исследований сложных экономических объектов и процессов, представляемых в виде имитационных моделей. Основная идея – возможность оптимального управления экспериментом в условиях неопределенности. При решении задач такого рода приходится учитывать большое количество факторов, что затрудняет теоретическое решение задач. Поэтому идут по пути установления закономерности с помощью проведения серии экспериментов. Методы эмпирического поиска, основанные на теории экстремального эксперимента позволяет выбрать оптимальную стратегию. Основными показателями оптимальности при этом является уменьшение числа экспериментов при обеспечении той же точности результатов исследований, или же сокращение числа экспериментов при увеличении точности результатов.

Y=f(x₁, x₂, x₃)

х₁,х₂,х₃ – факторы, У - кривая отклика.

Мы будем рассматривать такие значения фактора, которые изменяются дискретно.

N=P^k

к - кол-во факторов.

N=количество экспериментов.

N'=N, то это полнофакторный эксперимент.

N''<N'- дробный, факторный эксперимент.

19.03.2002

Смотри таблицу лист-1

Полный факторный эксперимент.

N=P^k

При планировании эксперимента, как правило, берутся не все точки, а только граничные. Для проведения полнофакторного эксперимента, необходимо построить матрицу экспериментов. Столбцы матрицы х1 и х2 будем называть варьируемыми. Х0 и Х12 – расчетными. Для упрощения расчетов по методу наименьших квадратов, осуществляем замену координат факторного пространства. Чтобы не рисовать каждый раз матрицу планирования экспериментов, вводится код матрицы. Если в строке по текущему опыту все значения принимают минимальные, то пишется (1).

Чтобы получить матрицу, где количество факторов К увеличивается на 1, достаточно прибегнуть к следующему правилу:

КМП^(2К)=КМП^(2К-1)+КМП^(2К-1)(БЛА)

КМП^(2К) =КМП(2²)

КМП(23)={(1), a, b, ab, c, ac, bc, abc}

см таблицу лист-2

Не трудно заметить, что схемы полного факторного эксперимента обладают следующими свойствами:

I свойство:

II свойство:

III свойство:

Матрица планирования экспериментов в полном факторном эксперименте обладает информационной избыточностью, т. е. с помощью информации, хранящейся в расчетном столбце х₁ х₂ можно определить коэффициент полинома во взаимодействии 2-х факторов: х₁ и х₂.

у=88-2х₁-4,5х₂+0,5х₁х₂

26.02.2002