- •Программа учебной проктики по информационным технологиям
- •1. Цель и задачи практики
- •2. Задачи практики:
- •3. Содержание практики
- •4. Темы индивидуальных заданий
- •5. Организация прохождения практики
- •6. Содержание отчета
- •7. Оценка итогов практики
- •Отчет По учебной практике по информационным технологиям
- •Приложение 2 Показатели риска и его измерение.
- •4.1. Основные расчетные соотношения.
- •4.2. Расчет рисков в среде Excel.
- •4.3. Анализ рисков финансовых операций
- •Подготовьте исходную таблицу (рис. 1.1. ) с данными следующего примера.
- •Осуществить анализ рисков операций с акциями фирм "к" и "р".
- •4.4.Контрольные задания
- •Приложение 3 Анализ чувствительности показателей эффективности проекта
- •4.5. Построение сценариев
- •Пример 2.1.
- •4.6. Автоматизация анализа чувствительности
- •4.7. Диспетчер сценариев
- •4.8. Автоматизация анализа рисков с применением сценариев
- •Введите в ячейку в19 формулу
- •4.9. Контрольные задания
- •4.10. Использование случайных чисел в моделировании
- •Пример 1
- •4.11. Генерирование случайных чисел в Excel.
- •4.12. Моделирование спроса
- •4.13. Управление запасами
- •4.14. Моделирование дефицита
- •4.15. Учет затрат
- •4.16. Контрольное задание: сравнение стратегий управления запасами
- •4.17. Упражнения: модели управления запасами
4.9. Контрольные задания
Взять у преподавателя исходные данные (Таблица 2.5.).
Сценарий 1.
Показатели |
наихудший P = 0,25 |
наилучший Р = 0,25 |
вероятный Р=0,5 |
Объем выпуска Q |
100 |
200 |
250 |
Цена за штуку Р |
40 |
55 |
50 |
Переменные затраты V |
25 |
30 |
35 |
Норма дисконта г |
15% |
8% |
10% |
Срок проекта п |
5 |
5 |
5 |
Сценарий 2.
Показатели |
наихудший P = 0,15 |
наилучший Р = 0,2 |
вероятный Р=0,65 |
Объем выпуска Q |
150 |
300 |
200 |
Цена за штуку Р |
40 |
55 |
50 |
Переменные затраты V |
40 |
25 |
30 |
Норма дисконта г |
15% |
8% |
10% |
Срок проекта п |
7 |
5 |
5 |
Сценарий 3.
Показатели |
наихудший P = 0,2 |
наилучший Р = 0,25 |
вероятный Р=0,55 |
Объем выпуска Q |
150 |
220 |
200 |
Цена за штуку Р |
40 |
60 |
45 |
Переменные затраты V |
35 |
25 |
30 |
Норма дисконта г |
15% |
8% |
10% |
Срок проекта п |
7 |
5 |
6 |
Сценарий 4.
Показатели |
наихудший P = 04 |
наилучший Р = 0,1 |
вероятный Р=0,5 |
Объем выпуска Q |
200 |
300 |
200 |
Цена за штуку Р |
40 |
55 |
50 |
Переменные затраты V |
35 |
25 |
30 |
Норма дисконта г |
15% |
8% |
10% |
Срок проекта п |
7 |
6 |
6 |
Сценарий 5.
Показатели |
наихудший P = 0,25 |
наилучший Р = 0,25 |
вероятный Р=0,5 |
Объем выпуска Q |
150 |
300 |
200 |
Цена за штуку Р |
40 |
55 |
50 |
Переменные затраты V |
35 |
25 |
30 |
Норма дисконта г |
15% |
8% |
10% |
Постоянные затраты F |
800 |
300 |
400 |
Сценарий 6.
Показатели |
наихудший P = 0,25 |
наилучший Р = 0,25 |
вероятный Р=0,5 |
Объем выпуска Q |
150 |
300 |
200 |
Цена за штуку Р |
40 |
55 |
50 |
Переменные затраты V |
35 |
25 |
30 |
Постоянные затраты F |
1000 |
500 |
800 |
Срок проекта п |
7 |
5 |
6 |
Сценарий 7.
Показатели |
наихудший P = 0,25 |
наилучший Р = 0,25 |
вероятный Р=0,5 |
Постоянные затраты F |
500 |
300 |
400 |
Цена за штуку Р |
45 |
60 |
55 |
Переменные затраты V |
35 |
25 |
30 |
Норма дисконта г |
15% |
8% |
10% |
Срок проекта п |
7 |
5 |
5 |
Сценарий 8.
Показатели |
наихудший P = 0,25 |
наилучший Р = 0,25 |
вероятный Р=0,5 |
Объем выпуска Q |
150 |
300 |
200 |
Цена за штуку Р |
40 |
55 |
50 |
Постоянные затраты F |
1000 |
400 |
600 |
Норма дисконта г |
15% |
8% |
10% |
Срок проекта п |
7 |
5 |
5 |
Сценарий 9.
Показатели |
наихудший P = 0,25 |
наилучший Р = 0,25 |
вероятный Р=0,5 |
Объем выпуска Q |
100 |
150 |
125 |
Цена за штуку Р |
40 |
55 |
50 |
Переменные затраты V |
35 |
30 |
30 |
Норма дисконта г |
15% |
8% |
10% |
Начальные инвестиции Io |
4000 |
1000 |
2000 |
Сценарий 10.
Показатели |
наихудший P = 0,15 |
наилучший Р = 0,25 |
вероятный Р=0,6 |
Объем выпуска Q |
150 |
300 |
200 |
Начальные инвестиции Io |
6000 |
5000 |
3000 |
Переменные затраты V |
35 |
25 |
30 |
Норма дисконта г |
15% |
8% |
10% |
Срок проекта п |
7 |
5 |
5 |
Сценарий 11.
Показатели |
наихудший P = 0,25 |
наилучший Р = 0,25 |
вероятный Р=0,5 |
Объем выпуска Q |
150 |
300 |
250 |
Цена за штуку Р |
40 |
55 |
50 |
Переменные затраты V |
35 |
25 |
30 |
Норма дисконта г |
15% |
9% |
10% |
Начальные инвестиции Io |
4000 |
2000 |
3000 |
Сценарий 12.
Показатели |
наихудший P = 0,35 |
наилучший Р = 0,35 |
вероятный Р=0,3 |
Объем выпуска Q |
150 |
300 |
200 |
Цена за штуку Р |
40 |
55 |
50 |
Переменные затраты V |
35 |
25 |
30 |
Начальные инвестиции Io |
4000 |
1000 |
2000 |
Срок проекта п |
7 |
5 |
5 |
Приложение 4
Изучение методологии имитационного моделирования и принятия решений
Цели работы: овладение методами моделирования случайных процессов в среде табличного процессора; изучение методологии имитационного моделирования и принятия решений на примере задач из областей управления запасами.
Методы моделирования можно использовать при принятии управленческих решений тогда, когда чисто аналитические методы либо неприменимы, либо неприемлемы. Моделирование — это использование моделей, отображающих реальную жизненную ситуацию. Далее с этой моделью можно работать, с тем чтобы проанализировать возможные альтернативные решения данной проблемы. Процесс моделирования может задействовать относительно простые приемы для решения крайне сложных задач. Часто моделирование позволяет руководителю глубже понять суть задачи и оценить преимущества и недостатки альтернативных стратегий и возможных решений. Наконец, методы моделирования — это малозатратный, эффективный и безрисковый подход к экспериментированию, которое вряд ли возможно в реальной жизни.
Методы моделирования обычно требуют проведения большого количества повторяющихся действий и времени. Поэтому в большинстве практических ситуаций целесообразно использовать компьютер. В настоящее время имеются различные программы моделирования, которые помогают создавать реалистичные модели. О них будет сказано далее. К типичным хозяйственным задачам, где можно эффективно использовать моделирование при принятии управленческих решений, относятся следующие:
— Управление запасами.
— Работа системы массового обслуживания.
— Производственное планирование.
— Анализ рисков.
— Использование ресурсов.
Последующие конкретные примеры — это как раз те случаи, когда при принятии управленческих решений можно использовать методы моделирования.