
- •Міністерство освіти і науки, молоді та спорту україни
- •Лабораторна робота №1 прийняття рішень в умовах повної невизначеності і. Загальні положення
- •Іі. Теоретичні відомості
- •Ііі. Завдання
- •Лабораторна робота №2
- •Ііі. Завдання
- •ЛабораторнаРобота №3
- •Ііі. Завдання
- •ЛабораторнаРобота №4 Побудова моделі транспортної задачі та її аналіз і. Загальні положення
- •Іі. Теоретичні відомості
- •Ііі. Завдання
- •ЛабораторнаРобота №5 Визначення оптимальних цін для отримання максимального прибутку і. Загальні положення
- •Іі. Теоретичні відомості
- •Ііі. Завдання
- •Лабораторна робота №6 формування оптимальної інвестиційної програми з метою зменшення ризику та зростання прибутків підприємства
- •I. Загальні положення
- •II. Теоретичні відомості
- •III. Завдання
- •Таблиця 6.1 Прибутки ТзОв «Еталон» від різних видів діяльності за минулий період
- •Рекомендована література
- •Економіко-математичні
Лабораторна робота №6 формування оптимальної інвестиційної програми з метою зменшення ризику та зростання прибутків підприємства
I. Загальні положення
В умовах загострення конкуренції на сучасному ринку постає задача про доцільність узгодження асортименту продукції підприємства з метою забезпечення зростання прибутків та зменшення ризику на основі застосування методів оптимізації. В таких випадках доцільно застосовувати багатокритеріальну оптимізацію. Пошук найкращих рішень за декількома критеріями називають багатокритеріальною чи векторною оптимізацією.
II. Теоретичні відомості
Функціонування
економічної системи оцінюється певними
критеріями, які можна записати у вигляді
локальних критеріїв
.
Множину критеріїв можна представити у
вигляді векторної функції мети
(глобального критерію):
;
(6.1)
.
де
- вектор змінних величин.
Вирішенням такої задачі може бути тільки компромісне рішення.
Для вирішення задач векторної оптимізації використовуються такі методи:
методи, що ґрунтуються на згортанні критеріїв в один;
методи, що використовують обмеження на критерії тощо.
У
методах, що ґрунтуються на згортанні
критеріїв, із локальних критеріїв
формується один. Найбільш розповсюдженим
із них є метод лінійної комбінації
часткових критеріїв. Припустимо, що
заданий вектор вагових коефіцієнтів
критеріїв
,
які характеризують важливість відповідного
критерію, причому
У такому випадку задача математичного програмування стає однокритеріальною
,
(6.2)
.
В цьому випадку
важливим є те, щоб локальні критерії
були однонаправлені. Тому, щоб мінімізувати
локальний критерій
,достатньо максимізувати критерій
(-
).
Для постановки задачі формування оптимальної інвестиційної програми введемо наступні позначення.
Позначимо
– частки фінансових ресурсів від
заданого бюджету, скерованих (інвестованих)
у розвиток і-го виду діяльності
підприємства.
Для моделі формування оптимальної інвестиційної програми можна застосувати дві цільові функції, перша з яких пов’язана з максимізацією очікуваних прибутків, а друга – з мінімізацією ризиків, викликаних взаємовпливами різних видів діяльності підприємства.
Модель матиме вигляд:
цільова функція – максимізація прибутку:
(6.3)
де
- величина очікуваного прибутку
підприємства за видами діяльності за
рік;
цільова функція – мінімізація ризику:
(6.4)
де
- коваріація між величинами прибутків
i-го та j-го виду діяльності підприємства.
Для аналізу прибутковості діяльності підприємства будується коваріаційна матриця, на головній діагоналі якої розташовані вибіркові дисперсії ознак, а інші елементи – вибіркові парні коефіцієнти коваріації (змішані дисперсії). Коваріаційна матриця є симетричною відносно головної діагоналі і кожен її елемент характеризує ступінь щільності ознак, тобто їх однорідність.
Модель формування оптимальної інвестиційної програми також містить систему обмежень:
1. Сума часток інвестицій у кожен з видів діяльності підприємства не може перевищувати 1. Тобто має виконуватись умова:
.
2. Доцільно запровадити обмеження верхньої та нижньої межі інвестицій для кожного виду діяльності пропорційно до середньостатистичних даних минулих періодів:
,
,
(6.5)
…….
.
3. Доцільно ввести додаткові обмеження, пов’язані з взаємозалежністю різних видів діяльності, отримані з врахуванням оцінки чистих і змішаних дисперсій.