1. Практичне завдання
Засобами табличного процесора EXCEL розробити автоматизовану інформаційну систему, що дозволяє визначити найкращу стратегію покупки (х*) розглянутими в роботі методами при відомих і невідомих можливостях ринкової кон'юнктури для розглянутого приклада.
Макет таблиці 1 „Анкета експертного опитування”, що розроблена в EXCEL наведена нижче:
Анкета експертного опитування
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Таблиця 1
|
Базова таблиця
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Експерт
|
Оцінки значимості критеріїв експертами
|
Сума
|
|
f1
(якість)
|
f2
(ціна)
|
f3
(прибуток)
|
|
1
|
1
|
1
|
1
|
3
|
2
|
1
|
1
|
1
|
3
|
3
|
1
|
1
|
1
|
3
|
4
|
1
|
1
|
1
|
3
|
коеф. ваги αi
|
1,00
|
1,00
|
1,00
|
|
станд. відхил.
|
0,00
|
0,00
|
0,00
|
|
дисперсія
|
0,00
|
0,00
|
0,00
|
|
коеф. варіації
|
0,00
|
0,00
|
0,00
|
|
Так як діапазон, що виділений у сірий колір являє собою відношення оцінки відповідного експерту до суми всіх 3-х оцінок відповідного ж експерту, то доповнимо (розширимо) таблицю 1, як це зображено на рис.1 на деякому прикладі.
Рис.1
Тобто, саме оцінки експертів за 10-ти бальною шкалою проставлюються у діапазоні F8:H11.
Макет таблиці 1 „Анкета експертного опитування”, що розроблена в EXCEL в режимі формул наведена нижче (рис.2):
Рис.2.
Макет таблиці 2 „Техніко-економічні показники проектів”, що розроблена в EXCEL наведена нижче:
|
|
|
Таблиця 2
|
Техніко-економічні показники проектів
|
Номера проектів та його характеристики
|
Критерії оцінки проектів
|
|
f1
(якість)
|
f2
(ціна)
|
f3
(прибуток)
|
Проект №1
|
|
|
|
Проект №2
|
|
|
|
Відносний коефіцієнт значимості критеріїв (αi
) – з таблиці 1
|
0,00
|
0,00
|
0,00
|
Мінімально припустиме значення критерію
|
0
|
0
|
0
|
Максимально припустиме значення критерію
|
0
|
0
|
0
|
Макет таблиці 2 „Техніко-економічні показники проектів”, що розроблена в EXCEL в режимі формул наведена нижче:
|
|
|
Таблиця 2
|
Техніко-економічні показники проектів
|
Номера проектів та його характеристики
|
Критерії оцінки проектів
|
|
f1
(якість)
|
f2
(ціна)
|
f3
(прибуток)
|
Проект №1
|
|
|
|
Проект №2
|
|
|
|
Відносний коефіцієнт значимості критеріїв (αi
) – з таблиці 1
|
=B12
|
=C12
|
=D12
|
Мінімально припустиме значення критерію
|
=МИН(B21:B22)
|
=МИН(C21:C22)
|
=МИН(D21:D22)
|
Максимально припустиме значення критерію
|
=МАКС(B21:B22)
|
=МАКС(C21:C22)
|
=МАКС(D21:D22)
|
Але також доповнюємо макет таблиці 2, для більш детального розрахунку загальних ваг проектів за усіма крітеріями (рис.3).
Рис.3.
Макет таблиці 3 „Техніко-економічні показники проектів”, що розроблена в EXCEL наведена нижче:
|
|
|
Таблиця 3
|
Матриця прибутків
|
Перелік проектів та їх характеристика
|
Варіанти ринкової кон’юнктури
|
Низький рівень попиту
|
Середній рівень попиту
|
Високий рівень попиту
|
Проект 1
|
Значення прибутку по 1 проекту в умовах низької кон’юнктури ринку
|
Значення прибутку по 1 проекту в умовах середньої кон’юнктури ринку
|
Значення прибутку по 1 проекту в умовах високій кон’юнктури ринку
|
Проект 2
|
Значення прибутку по 2 проекту в умовах низької кон’юнктури ринку
|
Значення прибутку по 2 проекту в умовах середньої кон’юнктури ринку
|
Значення прибутку по 2 проекту в умовах високій кон’юнктури ринку
|
Вірогідністьь настання i-ого варіанту кон’юнктури ринку
|
0,6
|
0,8
|
0,4
|
α*
|
0,28
|
* згідно варіанту № 19.
Але також доповнюємо макет таблиці 3, для більш детального розрахунку загальних ваг проектів за усіма крітеріями прибутків (рис.4).
Рис.4.
2. Індивідуальне завдання на контрольну роботу з дисципліни
“Методи і моделі прийняття рішень в аналізі і аудиті”
Мета
: Провести контрольні розрахунки для рішення задач добору кращого варіанта інвестиційного проекту (ІП).
Склад
задач:
1. Проведемо розрахунки для отримання значень відносного коефіцієнту значимості критеріїв оцінки проектів (αi
) за допомогою методу Дельфи. Приклад анкети експертного опитування наведений у таблиці 1.
Таблиця 1 – Анкета експертного опитування.
№ експерта
|
Оцінки значимості критеріїв експертами
|
f1
|
f2
|
…
|
fi
|
1
|
|
|
|
|
2
|
|
|
|
|
…
|
|
|
|
|
n
|
|
|
|
|
α
i
– показник, який необхідно розрахувати
|
|
|
|
|
Кількість експертів - 3. Оцінювати проекти будемо за десятибальною шкалою. Вихідні дані таблиці 1 отримаємо за результатами власного експертного опитування за крітеріями: якість, ціна, прибуток (діапазон F8:H11) реалізації деякого товару, наприклад, монтажного інструменту (рис.5).
Безпосередній розрахунок коефіціентів ваги αi
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Таблиця 1
|
|
|
|
Базова таблиця
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Експерт
|
Оцінки значимості критеріїв експертами
|
Сума
|
Оцінки значимості критеріїв експертами
|
Сума
|
|
f1 (якість)
|
f2 (ціна)
|
f3 (прибуток)
|
|
f1 (якість)
|
f2 (ціна)
|
f3 (прибуток)
|
|
1
|
0,32
|
0,41
|
0,27
|
1
|
7
|
9
|
6
|
22
|
2
|
0,32
|
0,42
|
0,26
|
1
|
6
|
8
|
5
|
19
|
3
|
0,33
|
0,38
|
0,29
|
1
|
8
|
9
|
7
|
24
|
4
|
0,31
|
0,44
|
0,25
|
1
|
5
|
7
|
4
|
16
|
коеф. ваги αi
|
0,32
|
0,41
|
0,27
|
х
|
х
|
х
|
х
|
х
|
станд. відхил.
|
0,01
|
0,03
|
0,02
|
х
|
х
|
х
|
х
|
х
|
дисперсія
|
0,00009
|
0,00070
|
0,00031
|
х
|
х
|
х
|
х
|
х
|
коеф. варіації
|
0,03
|
0,06
|
0,07
|
х
|
х
|
х
|
х
|
х
|
Як бачимо з розрахунків таблиці 1, найбільше вагомий крітерій – ціна α
i
= 0,41
, найменше вагомий крітерій – прибуток α
i
= 0,27
.
Отримані значення α
i
далі використовуємо при рішенні другої задачі завдання, та занесемо їх у відповідний рядок B23:D23 таблиці 2.
2. Проведемо розрахунки оцінки техніко-економічних показників (ТЕП) проектів за декількома критеріями.
Для оцінки проектів будемо використовувати методи багатокритеріального аналізу. Значення критеріїв оцінки ТЕП проектів було визначино у таблиці 1.
Розрахунки оцінки техніко-економічних показників (ТЕП) проектів за декількома критеріями приведено на наступному фрагменті:
|
|
|
Таблиця 2
|
|
|
|
|
Техніко-економічні показники проектів
|
|
|
|
|
Номера проектів та його характеристики
|
Критерії оцінки проектів
|
Складальні критеріїв
|
Загальний крітерій
|
|
f1 (якість)
|
f2 (ціна)
|
f3 (прибуток)
|
f1 (якість)
|
f2 (ціна)
|
f3 (прибуток)
|
Проект №1
|
60
|
8
|
50
|
0,23996
|
0,410660885
|
0,19241997
|
0,458204282
|
Проект №2
|
80
|
9
|
70
|
0,31995
|
0,461993496
|
0,269387959
|
0,512556694
|
Відносний коефіцієнт значимості критеріїв (αi
)
|
0,32
|
0,41
|
0,27
|
х
|
х
|
х
|
х
|
Мінімально припустиме значення критерію
|
60
|
8
|
50
|
х
|
х
|
х
|
х
|
Максимально припустиме значення критерію
|
80
|
9
|
70
|
х
|
х
|
х
|
х
|
З таблиці 2 бачимо, що найбільше значимим крітеріїм експерти визнали Проект 2 (коефіцієнт загального крітерію 0,513), найменше значимим крітеріїм експерти визнали Проект 2 (коефіцієнт загального крітерію 0,458).
Значення кількості проектів (2) і кількості показників (3) взято згідно нашого варіанту 19.
3. Проведемо розрахунки, що необхідні для добору кращого варіанту проекту за допомогою матриці прибутків в залежності від обсягів реалізації продукції з використанням методів прийняття рішень в умовах ризику і невизначеності.
Приклад оформлення матриці прибутків наведений у таблиці 3.
Таблиця 3 – Матриця прибутків (витрат)
Перелік проектів та їх характеристика
|
Варіанти ринкової кон’юнктури
|
Низький рівень попиту
|
Середній рівень попиту
|
Високий рівень попиту
|
Проект 1
|
Значення прибутку (витрат) по 1 проекту в умовах низької кон’юнктури ринку
|
|
|
Проект 2
|
|
|
|
...
|
|
|
|
Проект n
|
|
|
|
Вірогідність настання i-ого варіанту кон’юнктури ринку
|
|
|
|
α
|
|
Значення α
залежить від варіанта 19, тобто 0,28.
В таблиці 3 середній рівень попиту за проектами відповідає значенням прибутків за проектами з таблиці 2, низький рівень попиту за проектами відповідає значенням прибутків за проектами, зменшеними на 15%, високий рівень попиту за проектами відповідає значенням прибутків за проектами збільшеними на 15%. Вірогідність настання i-ого варіанту кон’юнктури ринку визначена емпірічним шляхом в результаті маркетингових досліджень (0,6; 0,8; 0,4 відповідно).
|
|
|
Таблиця 3
|
Матриця прибутків
|
Перелік проектів та їх характеристика
|
Варіанти ринкової кон’юнктури
|
Низький рівень попиту
|
Середній рівень попиту
|
Високий рівень попиту
|
Проект 1
|
42,5
|
50
|
57,5
|
Проект 2
|
59,5
|
70
|
80,5
|
Вірогідність настання i-ого варіанту кон’юнктури ринку
|
0,6
|
0,8
|
0,4
|
α
|
0,28
|
Загальний крітерій 1
|
7,14
|
11,2
|
6,44
|
Загальний крітерій 2
|
9,996
|
15,68
|
9,016
|
Як бачимо з розрахунків таблиці 3 найбілше вірогідний середній рівень попиту за проектами, на другому місті низький рівень попиту, на третьому - високий рівень попиту за прибутковістю. Але кращим все одне є проект 2 - більше вагома сума загальних крітеріїв.
4. Отримаємо узагальнену оцінку проектів за допомогою даних, отриманих за результатами проведених розрахунків.
Таким чином, як бачимо з розрахунків таблиці 1, найбільше вагомий крітерій – ціна виробу α
i
= 0,41
, найменше вагомий крітерій – прибуток від виробу α
i
= 0,27
.
З таблиці 2 бачимо, що найбільше значимим крітеріїм експерти визнали Проект 2 (коефіцієнт загального крітерію 0,513), найменше значимим крітеріїм експерти визнали Проект 2 (коефіцієнт загального крітерію 0,458).
Та, як бачимо з розрахунків таблиці 3 найбілше вірогідний середній рівень попиту за проектами, на другому місті низький рівень попиту, на третьому - високий рівень попиту за прибутковістю. Але кращим все одне є проект 2 - більше вагома сума загальних крітеріїв.
Висновки
Таким чином, з розрахунків таблиці 1 можна визначити, що найбільше вагомий крітерій – ціна виробу α
i
= 0,41
, найменше вагомий крітерій – прибуток від виробу α
i
= 0,27
.
З розрахунків таблиці 2 можна визначити, що найбільше значимим крітеріїм експерти визнали Проект 2 (коефіцієнт загального крітерію 0,513), найменше значимим крітеріїм експерти визнали Проект 2 (коефіцієнт загального крітерію 0,458).
Та, з розрахунків таблиці 3 можна визначити, що найбільше вірогідний середній рівень попиту за проектами, на другому місті низький рівень попиту, на третьому - високий рівень попиту за прибутковістю. Але кращим все одне є проект 2 - більше вагома сума загальних крітеріїв.
Література
1. Евланов
Л. Г. Теория
и практи
ка принятия
решений.
— М.: Экономика,
1984. — 176 с.
2. Кини Р. Л.,
Райфа
X. Принятие
решений при многих
критериях: предпочтения
и замещения.
— М.: Радио
и связь,
1981.
3. Компьютеризация
информационных
процессов
на промышленных
предприятиях
/
В. Ф.
Сьітник,
X. Срока,
Н. В. Еремина
н
др.
— К.: Техніка; Катовице:
Экономическая
академия
им.
Карола
Адамецкого,
1
991
. —216с.
4. Ларичев
О. Й
. Наука и искусство
принятия
решений
. — М.: Наука, 1979.—
200 с.
5. Лескин
А. А.,
Ма.
льцев В. Н. Системы поддержки
управленческих
и проектных
решений. — Л.:
Машиностроение.
Ленингр.
отд.,
1990. — 167 с.
6. Нечеткие
множества
в моделях управлени
я и искусственного интеллекта /Под ред.
Д. А. Поспелова.
—М.: Наука, 1986,
7. Си
тник В. Ф. та ін. Си
стеми підтримки прийняття рі
шень. — К.: Техні
к
а,2005.—162с.
9. Макаров Й
. М. н
др. Теория выбора
и
принятия решений.,
— М.: Наука, 1982.—328 с.
10. Эддоус
М. Стэнсфилд
Г. Метод
ы принятия решений: Пер. с англ. — М.: Аудит, ЮНИИТИ,
|