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
|
f2
|
f3
|
||
| 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
|
f2
|
f3
|
|
| Проект №1 |
|||
| Проект №2 |
|||
| Відносний коефіцієнт значимості критеріїв (αi
|
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
|
f2
|
f3
|
|
| Проект №1 |
|||
| Проект №2 |
|||
| Відносний коефіцієнт значимості критеріїв (αi
|
=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
|
||||
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,
1997. - -590 с.