Применение модели Фидлера в практике управления рассматривается в примере 17.1. [c.503]
Экономико-статистические модели позволяют определить количественные характеристики связей, зависимостей и взаимообусловленности отдельных экономических показателей. Матричные экономико-математические модели чаще всего используют для планирования и анализа производства и распределения продукции на уровне экономического района, республики и народного хозяйства в целом. Для строительства большое значение имеет применение моделей оптимального планирования. Эти модели предназначены для определения таких планов, которые обеспечивают заданный производственный результат при минимальных затратах или максимальный эффект при заданном уровне потребления ресурсов. [c.24]
Второе решение заключается в том, что модель себестоимости добычи нефти строится на более детальной основе в результате получения отдельных моделей по видам (группам) затрат. Поскольку эта форма связи представляет собой совокупность относительно самостоятельных моделей, отражающих связи отдельных затрат с факторами, определяющими их уровень, число показателей в этой модели себестоимости добычи нефти можно значительно увеличить по сравнению с первым решением. Модель такого вида позволяет оценить степень влияния отдельных составляющих на общую себестоимость добычи нефти в зависимости от конкретных факторов. Кроме того, каждое слагаемое в отдельности можно использовать самостоятельно. Однако при решении общих задач анализа и перспективного планирования применение модели сложного вида, очевидно, нецелесообразно. [c.11]
При применении моделей ЛП мы предполагаем, что только один фактор — объем выпуска, вызывает изменение в суммарных затратах на продукцию. Все прочие затраты предполагаются фиксированными. Для многих краткосрочных решений это предположение является достаточно приемлемым. Там, где это предположение не приемлемо, должны использоваться другие модели для принятия решений. [c.275]
Применение модели оптимальной партии поставки к поставкам точно вовремя [c.374]
Применение модели линейного программирования [c.386]
Допустим, что годовой расход сырья составляет 7500 ед., недельный расход является постоянным, тогда, если в году 50 рабочих недель, недельный расход равен 50 ед. Если цикл заказа — две недели, то заказ должен быть сделан, когда запас уменьшится до 300 ед. По оптимальному размеру заказа можно судить, как часто нужно пополнять запасы. Например, если оптимальный размер заказа - 750 ед., то при годовом спросе в 7500 ед. в течение года будет сделано 10 заказов. При 50 рабочих неделях заказ оформляется через каждые 5 недель. При цикле заказа в две недели предприятие делает заказ через три недели после первой доставки, когда запас уменьшится до 300 ед. (750 ед. — оптимальный размер заказа — 150 ед. в неделю — 3 недели). Применение модели оптимального размера заказа позволяет решить, когда и в каком объеме пополнять запасы (см. рис. 3.7). [c.93]
В чем различие в применении модели Уильямса для расчета внутренней стоимости и доходности финансового актива [c.379]
Модели нелинейной регрессии. Повысить точность оценок может позволить применение моделей нелинейной регрессии. Часто используют полиномиальные модели [c.90]
Модели авторегрессии (AR) характеризуются тем, что текущее значение стационарного процесса выражается как конечная линейная комбинация предыдущих значений процесса и так называемого белого шума . Хорошие результаты дает применение моделей авторегрессии к процессам, в которых прослеживается наличие одной или нескольких гармонических составляющих. [c.105]
Однако значительных различий в применении моделей нет, поэтому в дальнейших расчетах принимается прямолинейная функция. [c.187]
Данные для примера анализа издержек с применением модели (12.4) приведены в табл. 12.11. [c.339]
Разработанный и реализованный на ЭВМ эвристический алгоритм решения задачи включает два основных блока. В процессе реализации первого из них достигается соблюдение ограничения по равномерности распределения по кварталам объемов товарной строительной продукции, второго — осуществляется выравнивание по загрузке производственной мощности в отдельные периоды года. При этом план строительства объектов в последующие годы является естественным продолжением формируемой годовой программы работ. Ее изменение как в процессе оптимизации на стадии разработки, так и в ходе реализации неминуемо отразится на показателях производственной программы последующих лет. Тем самым применение модели позволяет реализовать принцип непрерывного планирования строительного производства. [c.193]
При применении модели <5/ в аналитическом учете результаты могут быть выявлены по каждому наименованию ценностей, если по каждому из них ведется систематический учет в двух ценах. Модель Sjy дает возможность оценить только общие финансовые результаты вне номенклатуры материальных ценностей. [c.143]
Это говорит о том, что в среднем фактическое число пациентов в 1.5 раза больше прогнозного значения означает, что используемая модель прогнозирования обычно недооценивает число обращающихся пациентов. В этом случае, возможно, стоит проанализировать примененную модель и внести в нее корректировки. В идеале средняя ошибка равна нулю, т. е. отрицательные и положительные значения ошибки компенсируют друг друга. Однако мы должны сказать, что в нашем примере значение средней получено по очень малой выборке. Больший объем выборки, например, данные за целый год, позволит нам определить вероятную точность прогнозирования с большей степенью достоверности. [c.212]
Это значение в определенной степени указывает на точность примененной модели прогнозирования. Малое значение среднеквадратического указывает на большую надежность прогнозной модели. Среднеквадратическое можно использовать для оценки доверительных пределов любого прогноза. Это значение можно применять как оценочный показатель среднеквадратического отклонения, и при условии того, что ошибки образуют нормальное распределение, 95%-ные доверительные пределы для фактического значения, основанного на прогнозе F, определяются следующим образом [c.213]
Эффективность модели, используемой при прогнозировании, можно измерить с помощью приемов, описанных в предыдущем разделе. Главным образом, нас интересует точность прогнозных значений. Ошибка прогноза — это разница между прогнозным и фактическим значениями. Независимо от примененной модели важно оценить ее эффективность с точки зрения точности, и в идеале ошибки прогноза должны быть сведены к минимуму. Эффективность конкретной модели зависит от ряда факторов, о которых мы и расскажем далее. [c.214]
Случайных колебаний. Это непредсказуемые случайные колебания, присутствующие в большинстве реальных временных рядов. Анализ таких колебаний можно использовать для вычисления вероятных ошибок и оценки надежности примененной модели прогнозирования. [c.220]
Исходные данные я переменные для иллюстрации применения модели SGR [c.210]
Применение модели—использование компаний-представителей. Трудность в применении этого подхода состоит в расчете бета для проекта. Вспомните из гл. 5, что нахождение характеристической линии основано на изменениях рыночной стоимости акций и рыночного портфеля. [c.431]
В тех случаях, когда необходимую прибыль рассчитывают отдельно для проекта или для группы, возникают некоторые проблемы в применении модели САРМ. Например, важной представляется для проекта сумма финансирования, назначенная помимо собственного капитала. Для применения данного метода эта сумма должна быть примерно равна соответствующей сумме для компании-представителя. Другими словами, доля таких методов финансирования не должна сильно отличаться от этой доли для компании-представителя. В противном случае не получится адекватного значения риска для проекта. Если эти доли различаются, бета компаний-представителей должны быть выправлены прежде, чем будут приняты как величины стоимости собственного капитала для проектов. Эта процедура описана в приложении к данной главе. Используя ее, можно найти приблизительную бета для компании-представителя, если предположить, что эта компания имела такую же долю финансирования за счет внешних источников, как и та, что рассматривается для проекта. Стоимость собственного капитала для проекта может быть далее определена так же, как это делалось ранее. Кроме практических проблем существует и базисное предположение в подходе САРМ, которое должно быть исследовано. Оно состоит в том, что для нас важен только систематический риск фирмы. Однако возможность банкротства зависит от ее общего риска, а не только от систематического. Когда издержки банкротства значительны, инвесторы могут быть привлечены особым вниманием фирмы к влиянию проекта на общий риск фирмы. Общий риск состоит из систематического и несистематического. Непостоянство денежных потоков определяет возможность несостоятельности фирмы, и это непосредственно зависит от общего ее риска, а не только от систематического. По этой причине фирма может захотеть рассчитать влияние нового проекта на систематический и общий риск. [c.435]
Чтобы упростить модель, затраты на производство и реализацию продукции сводят к затратам на оплату труда, затратам на материалы и к амортизации основных средств. Для практического применения модели к затратам на материалы следует добавить стоимость комплектующих изделий и полуфабрикатов, работ и услуг производственного характера (выполняемых сторонними организациями или неосновными подразделениями предприятия), топлива, покупной энергии и т.п. Затраты на оплату труда следует дополнить отчислениями на социальные нужды. Кроме того, отдельным элементом следует учесть прочие затраты или распределить их пропорционально между основными видами затрат. [c.88]
| Таблица 11.6. Примеры применения модели ситуационного лидерства путь — цель |  |
Это был бы пример применения модели Монте-Карло. При планировании долгосрочных вложений мы заменяем игровую стратегию на модель проекта, [c.241]
Некоторые применения модели робинзонады к реальному миру [c.84]
Анализ безубыточности и маржинальной прибыли полезен как система критериев и средство для описания эффективности управленческой деятельности. Также VP-анализ позволяет выполнить планирование на основе применения моделей безубыточности и сценариев "что-если". [c.50]
Применение модели тонкого клиента может быть целесообразно тогда, когда на предприятии уже имеется достаточно большой парк морально устаревших компьютеров, а число рабочих мест достаточно велико. В этом случае может оказаться достаточным приобретение мощного сетевого сервера, на который и перекладываются все или большая часть сложных вычислений, связанных с обработкой больших объемов учетной и аналитической информации. Однако здесь необходимо рассчитать, что выгоднее обновить весь парк компьютеров, установленных на рабочих местах, или приобрести мощный сервер и соответствующее программное обеспечение. [c.248]
Основной причиной применения модели распределенных учетных данных является то, что объединение компьютеров в рамках единой вычислительной сети не всегда может быть реализовано технически. Например в случае, когда предприятие имеет удаленные подразделения, осуществляющие ввод и накопление массивов информации, отражаемой в бухгалтерском учете. Это довольно частая ситуация, поэтому поддержка технологии объединения данных необходима в любой тиражной бухгалтерской программе. [c.252]
Применение модели основывается на формуле расчета оптимальной величины заказа (единовременной партии закупки материалов) [c.257]
Отметим, что показатель цены закупки единицы материалов не входит в вышеприведенную формулу, так как модель дает ответ не на вопрос у кого и по какой стоимости покупать материалы , а на вопрос сколько покупать материалов . Применение модели EOQ полностью укладывается в понятие оперативного управления в рамках бюджетного задания (см. схему 33) [c.258]
Другими словами, практическое применение модели EOQ представляет собой яркую иллюстрацию делегирования полно- [c.258]
Еще раз, на данном примере, отметим важность комплексного нормативного учета как информационного обеспечения процесса принятия управленческих решений на предприятии. Так, применение модели EOQ возможно при условии разделения операционных издержек отдела снабжения на переменные (зависят от количества заказов и включаются в расчеты) и постоянные (не зависят от количества заказов, относятся к общехозяйственным расходам и не включаются в расчеты). Разделение переменных и постоянных расходов (принцип директ-кос-тинг ), как уже отмечалось, является одной из основ комплексного нормативного учета. [c.263]
Одновременное применение моделей EOQ и EPR позволяет синхронизировать в текущем управлении на предприятии три последовательных стадии финансового цикла — снабжение, производство, сбыт. [c.289]
Фундаментальный анализ — это традиционный экономический анализ. Он основан на следующем принципе любой экономический фактор, снижающий предложение или увеличивающий спрос на товар, ведет к повышению цены, и, наоборот, любой фактор, увеличивающий предложение и уменьшающий спрос на товар, как правило, приводит к накоплению запасов и снижению цены. На этой основе прогнозируется цена, которая, исходя из прошлого опыта, соответствует данному соотношению спроса и предложения. В последнее время фундаментальный анализ осуществляется с применением моделей развития рынка, которые могут включать в себя до нескольких тысяч показателей. [c.104]
ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ. После проверки на достоверность модель готова к использованию. Как говорит Шеннон, ни одну модель науки управления нельзя считать успешно выстроенной, пока она не принята, не понята и не применена на практике . Это кажется очевидным, но зачастую оказывается одним из самых тревожных моментов построения модели. Согласно одному обследованию отделов, анализирующих операции на корпоративном уровне, лишь около 60% моделей науки управления были использованы в полной или почти полной мере. В других обследованиях также установлено, что финансовые руководители американских корпораций и западноевропейские управляющие маркетингом недостаточно широко используют модели для принятия решений1. Основная причина недоиспользования моделей руководителями, которые должны их применять, возможно заключается в том, что они их опасаются или не понимают. [c.228]
ОБНОВЛЕНИЕ МОДЕЛИ. Даже если применение модели оказалось успешным, почти наверняка она потребует обновления. Руководство может обнаружить, что форма выходных данных не ясна или желательны дополнительные данные. Если цели организации изменяются таким образом, что это влияет на критерии принятия решений, модель необходимо соответствующим образом модифицировать. Аналогич- [c.228]
Группа исследователей пришла к выводу, что для борьбы с этим возможным страхом специалистам по количественным методам анализа следует значительно больше своего времени уделять ознакомлению руководителей с возможностями и порядком использования моделей15. Руководители должны быть подготовлены к применению моделей, а высшему руководству следует подчеркивать, насколько значительно успех организации зависит от моделей и как они повышают способность руководителей эффективно планировать и контролировать работу организации. [c.230]
Очень важно, чтобы руководители понимали, что неформальные организации динамически взаимодействуют с формальными. Одним из первых, кто стал уделять внимание этому фактору, а также образованию неформальных организаций был Джордж Хоманс, теоретик в области исследования групп. В МОДЕЛИ ХОМАНСА (см. рис.15.2.) под видами деятельности понимаются задачи, выполняемые людьми. В процессе выполнения этих задач люди вступают во взаимодействие, которое, в свою очередь, способствует появлению чувств — положительных и отрицательных эмоций в отношении друг друга и начальства. Эти эмоции влияют на то, как люди будут осуществлять свою деятельность и взаимодейстзовать в будущем. В рубрике Пример 15.2. показано применение модели в американской армии. Помимо того, что модель демонстрирует, как из процесса управления (делегирования заданий, вызывающих взаимодействие) возникают неформальные организации, она показывает необходимость управления неформальной организацией. Поскольку групповые эмоции влияют как на задачи, так и на взаимодействие, они могут также оказывать влияние и на эффективность формальной организации. В зависимости от характера эмоций (благоприятных или неблагоприятных) они могут приводить либо к повышению, либо к понижению эффективности, прогулам, текучести кадров, жалобам и другим явлениям, которые немаловажны для оценки деятельности организации. Поэтому, даже если формальная организация создана не по воле руководства и не находится под его полным контролем,.ею всегда необходимо эффективно управлять, чтобы она могла достигнуть поставленных ею целей. [c.446]
Совокупный спрос и определяющие его факторы. Совокупное предложение и факторы, воздействующие на него. Понятие макроэкономического равновесия. Элементы основных моделей макроравновесия и границы их применения. Модели макроравновесия Л. Вальраса, К. Маркса, Д. Кейнса, В. Леонтьева. Особенности моделей макроравновесия в основных течениях экономической мысли. [c.119]
Интеллектуальный анализ данных входит составной частью в концепцию управления отношениями с клиентами ( ustomer relationships management, RM), суть которой состоит в использовании информационных технологий для выстраивания отношений с клиентами на индивидуальной основе вместо применения модели массового маркетинга. Интеллектуальный анализ данных открывает возможность дойти до каждого клиента, если только существует канал, позволяющий осуществлять индивидуализированную доставку, — будь то банкомат, веб-сайт или система прямого маркетинга на основе электронных почтовых рассылок и специальных предложений. Используя выявленные с помощью интеллектуального анализа данных закономерности, вы можете подать свой продукт клиенту таким образом, чтобы с максимальной вероятностью [c.239]
Экономико-статистические подали позволяют определить количественные характеристики связей, зависимостей и взаимообусловленности отдельных экономических показателей. Для строительства большое значение инее применение моделей оптимального планирования. Эти модели предназначаются для определения таких планов, которые обеспечивают заданный Трсч вод ственный результат при минимальных затратах или максимальный эф е> при заданном уровне потребления ресурсов. [c.5]
Для того чтобы использовать межотраслевой баланс для выбора планового задания па какой-либо конкретный год, соотношс-. ние (2.3) необходимо дополнить другими соотношениями, описывающими ограниченность производственных ресурсов в этом году. В предыдущей главе в качестве основных производственных ресурсов, недостаток которых мог сдерживать развитие народного хозяйства, были рассмотрены основные фонды и трудовые ресурсы. Производственная функция (2.2) не учитывает потребность производственных отраслей в этих ресурсах, что ограничивает диапазон применения модели (2.3). Попробуем включить эти производственные ресурсы в описание отрасли народного хозяйства. Для этого можно использовать производственную функцию с постоянными пропорциями [c.267]
Модель LONGER будет показана на простом числовом примере. Затем мы рассмотрим возможные варианты расширения границ применения модели. [c.783]
Производство и закупки. Одним из распространенных методов синхронного управления закупками сырья и материалов и производством является применение модели расчета оптимальной величины заказа — модели EOQ (e onomi order quantity). [c.257]