Почему с увеличением интервала времени модель приведения разновременных сумм к одному моменту становится более грубой Какие факторы не учтены в модели [c.148]
Если мы сохраним эти предположения, заменив только условие мгновенного пополнения запаса условием пополнения запаса за конечный интервал, то модель запасов будет соответствовать рис. 8.7. В этом случае пополнение запасов происходит в каждом цикле за время /j, а потребление в течение времени t + ti или в течение полного цикла. Для такой модели увеличивается оптимальный размер партии, так как средний уровень запаса теперь уже не равен Q/2, а меньше. [c.295]
Имитационный метод оценки эффективности проектов на основе вероятностного подхода предполагает построение имитационной модели реализации инвестиционного проекта. Эта модель служит для нахождения закона распределения вероятностей ожидаемого эффекта и его статистических характеристик (математического ожидания, среднеквадратичного отклонения и др.). Зная закон распределения случайной величины, всегда можно определить вероятность ее попадания в любой интервал, например в интервал убытков. [c.306]
В отличие от предыдущего случая в этой расчетной модели нет соответствия в интервале поставки между объемом поступления и суммарным объемом отпуска за этот же период (за интервал поставки).Соответствие уже будет только в целом за цикл, в нем суммарный объем поступления за цикл будет равен суммарному объему расхода за этот же период. В связи с этим цикл заканчивается в тот момент, когда остаток материала на складе становится равным нулю. В данном случае в каждом интервале поставки поступает несколько больше материала, чем отпускается, что обусловлено некратностью значения интервала поставки величине интервала отпуска. Ввиду несоответствия объема поступления объему расхода в каждом интервале поставки рассматриваемого цикла часть поступившей партии материала расходуется, а другая часть накапливается и остается на складе после осуществления отпуска. Остающаяся (накапливаемая) часть поставки по величине меньше объема одного суточного отпуска. В результате последовательного накопления небольших объемов в нескольких интервалах рассматриваемого цикла формируется объем материала, достаточный для обеспечения дополнительного суточного отпуска. [c.264]
В то же время для анализа достижения равновесия в длительном периоде удобнее пользоваться моделью Маршалла, в которой объем предложения возрастает, если цена спроса превышает цену предложения. Отметим, что модели Вальраса и Маршалла имеют одно общее свойство, которое отличает их от рассмотренной в разделе 1 настоящей лекции паутинообразной модели. Вспомним, как вводился фактор времени в паутинообразную модель. Время было разбито на интервалы одинаковой продолжительности, причем в течение каждого интервала переменные модели оставались постоянными. Цена в паутинообразной модели изменялась скачками от предыдущего периода времени к последующему. По-другому обстоит дело в моделях Вальраса и Маршалла. [c.145]
| Рис. 1.10. Модель анализа интервала активности процесса |  |
Основной параметр модели — интервал поставки. [c.196]
Поставляемые из разных стран предметы труда (11211, 21211,. .., 91211) накапливаются в операторах-интеграторах 11315, 11325,. .., 11395 в виде индексов запасов. Из накопителей (которые можно представить складами) выходят расходуемые потоки предметов труда (операторы 11317,11327,..., 11397). Модель тренажера на момент начала моделирования (Т = 0) настроена таким образом, что начальные условия у операторов-интеграторов равны единице, т.е. индекс запасов на складах достаточен для производства продукции сектором в течение некоторого интервала времени прогнозирования (например, месяц). Отсюда следует, что если поток поставок равен потоку использования предметов труда, то на выходе оператора-интегратора всегда сохраняется единичное значение индекса накопления. [c.419]
Когда появляется модель свечей, она предлагает некоторый краткосрочный прогноз по поводу направления движения рассматриваемого рынка. Прогнозируемый интервал — это число дней, проходящее после появления модели, на протяжении которых определяется, оказалась ли успешной данная модель. Прогнозируемый интервал — отрезок времени в будущем, на котором измеряется прогностическая ценность модели. [c.234]
Если при изменении прогнозируемого интервала ранг модели то падал, то рос, полезность такой модели для используемых данных сомнительна. В частности, нижний разрыв метода трех переместился с 39-го места при прогнозируемом интервале в три дня на 20-е место, когда прогнозируемый интервал стал равен пяти дням, и снова опустился на 37-е место, когда прогнозируемый интервал был увеличен до семи дней. И хотя прыжок на 20-е место впечатляет, тем не менее он показывает, что прогностические возможности данной модели не слишком велики. [c.247]
Модель треугольник + интервал [c.72]
| Рис. 3.8. Модель треугольник + интервал |  |
Интервью с основными вопросами, в отличие от первого варианта, требует большей предварительной подготовки интервьюера. Если задаются только рамки собеседования и характер вопросов не должен устанавливаться ходом разговора, то такой тип интервью называют структурированным. Если же интервьюер имеет возможность формулировать каждый последующий вопрос исходя из контекста предыдущего ответа нанимаемого, то это интервью смешанное. На практике оно используется чаще других и обеспечивает реалистический подход к содержанию беседы, проникновение в сущность обсуждаемых вопросов, и, как правило, большее понимание кандидата. Ряд фирм используют такую модель интервью, которая предполагает получение ответов на обязательные вопросы другие вопросы, хотя и предполагают исчерпывающие ответы, к разряду обязательных не относятся. Как правило, первая группа вопросов требует конкретного прямого ответа, вторая -— допускает пространное изложение и даже размышления. [c.153]
Анализ требований к компетенциям со стороны ключевых должностей. Анализатор работ экспертной системы и/или другие методы анализа компетенций, например, интервью по получению поведенческих примеров, используются для разработки моделей компетенций ключевых должностей в системе. Обычно компания хочет провести более глубокие ИПП или другие исследования моделей компетенций, чтобы найти эталонные позиции и использовать их для подгонки экспертной системы к компании. Экспертная система обоснована в том случае, если дает тот же профиль компетенций должности, какой получают эксперты по моделям компетенций сотрудников. [c.324]
Таблица 12.6 иллюстрирует, как данная модель управления размерами позиций работает в описанной ранее базовой торговой системе 55/21-дневного пробоя канала. Используем для этого портфель из 10 бумаг и временной интервал 11 лет. Здесь изменчивость определялась как 20-дневное скользящее среднее значений среднего истинного диапазона (ATR). Мы используем все ту же торговую систему и те же ценовые данные, что и при рассмотрении других моделей. Единственное различие между табл. 12.2,12.4 и 12.6 состоит в использованной модели установки размера позиции. [c.327]
Основная суть деятельности банка заключается в преобразовании финансовых потоков с целью получения прибыли. В соответствии с этим схема построения имитационной модели банка, основанной на движении финансовых потоков, налицо. Финансовый поток - это совокупность всех поступлений и платежей денежных средств в процессе функционирования банка, дифференцирующаяся по стоимости, структуре и экономическому содержанию, ограниченная объемами, сроками и величиной анализируемого интервала времени. [c.162]
Коэффициенты регрессии, как и коэффициенты корреляции, — случайные величины, зависящие от объема выборки. Поэтому для проверки надежности коэффициента регрессии выдвигается гипотеза о том, что коэффициент регрессии в генеральной совокупности равен нулю (нулевая гипотеза), т. е. связь, установленная по данным выборки, в генеральной совокупности отсутствует. Простейшая схема проверки этой гипотезы при линейной форме связи сводится к построению доверительного интервала для каждого коэффициента регрессии. Если граничные значения данного коэффициента регрессии в этом интервале имеют противоположные знаки, то принятая гипотеза подтверждается и тогда соответствующий этому параметру уравнения фактор исключается из модели. Для нелинейной формы связи имеются другие методы оценки значимости факторов [c.18]
Эта модель близка к модели долгосрочного прогнозирования, описанной во второй главе. Подчеркнем еще раз, что зависимость б (A,V) задается в нашей модели графически. Модель, предназначенная для выбора варианта АЗС, имеет следующий вид. В этой модели имеются случайные переменные tt — интервал между i-м и (i -f 1)-м автомобилями 9( — время обслуживания t -го автомобиля. Эти величины для всех автомобилей строятся с помощью генератора случайных чисел, имеющих заданное заранее распределение (подробнее генераторы случайных чисел будут рассмотрены в пятом параграфе настоящей главы). Таким образом, задав вариант АЗС, с самого начала можно получить последовательности чисел tt и 6ь где i — ],...,т (т — общее число автомобилей). После этого все показатели работы АЗС для каждого из вариантов могут быть получены согласно следующим соотношениям [c.255]
В обсуждении допущений рассматриваемой модели неоднократно повторялась фраза "при любых объемах выпуска выше нуля". При этом возникает вопрос о том, действительно ли возможно и необходимо рассматривать все объемы выпуска Скорее всего во внимание принимается диапазон объемов выпуска, в рамках которого в рассматриваемом периоде предположительно будет осуществляться деятельность. Точно так же временной интервал анализа ограничен (возможно, год). Иными словами, речь идет о диапазоне релевантности, который охватывает реальные операционные возможности. С этим понятием вы познакомились в гл. 2 при обсуждении поведения затрат. На рис. 6.12 диапазон релевантности показан на графиках криволинейных функций выручки и затрат, представленных на рис. 6.9 и 6.10. [c.276]
При всей своей простоте и привлекательности описанный нами дивидендный подход к оценке обыкновенных акций как стоимости источника финансирования действен лишь при выполнении принятых предположений. Во-первых, предполагалось, что величина дивидендов (или темп их роста) постоянна, а поток выплат бесконечен. На практике, однако, график дивидендных выплат более сложен, что требует и более сложных вычислений. Во-вторых, предполагалось, что ожидания относительно будущего компании у всех акционеров одинаковые, но это не очевидно. А если допустить, что ожидания различны — значит, различными могут быть и ставки требуемой нормы прибыли. В-третьих, мы исходили из того, что дивиденды выплачиваются один раз в год (с тем чтобы применить стандартные методы дисконтирования). На практике, однако, более распространен полугодовой интервал. Также проблемы могут возникнуть с определением величин РО и g. На рыночную цену акций могут повлиять такие факторы, как слухи о готовящемся поглощении, а обоснованное определение будущего темпа роста дивидендов вообще представляется крайне сложной задачей. Например, в какой мере следует опираться на статистику Как на величину g влияет величина нераспределенной прибыли компании Наконец, в нашей упрощенной модели доходы отождествляются с дивидендами. Для некоторых акционеров, возможно, это и так, но для многих важнее могут оказаться доходы в виде прироста капитала (т.е. увеличения рыночной стоимости акций), что не находит адекватного отражения в дисконтированной стоимости ожидаемого потока дивидендов. [c.504]
Экстраполяция -i [Интерполяция Ь" [Методы аналогии (модели подобия))— [Параметрический метод f-" [Метод интервью — [ Метод генерации идей — Аналитические экспертные оценки ]— [ Морфологический анализ JL 1 (0 m ч g j Матричный метод - 1 [ Метод Дельфи - 1 [c.19]
Использование регрессионной модели для прогнозирования состоит в подстановке в уравнение регрессии ожидаемых значений факторных признаков для расчета точечного прогноза результативного признака или (и) его доверительного интервала с заданной вероятностью, как уже сказано в 8.2. Сформулированные там же ограничения прогнозирования по уравнению регрессии сохраняют свое значение и для многофакторных моделей. Кроме того, необходимо соблюдать системность между подставляемыми в модель значениями факторных признаков. [c.289]
Итак, мы смоделировали интервалы последовательного прибытия клиентов. Мы исходим из того, что отсчет начинается с 0, и видно, что первый клиент прибывает тремя минутами позже. Второй клиент прибывает с интервалом в 1 минуту, то есть он прибывает на четвертой минуте. В принципе, фактическое время прибытия любого клиента получается путем прибавления временного интервала по клиенту ко времени прибытия предшествующего клиента. Как видно из модели, десять клиентов прибыли в первые четырнадцать минут. [c.326]
Доверительный интервал для параметров регрессионной модели. [c.67]
Модель охватывает несколько периодов времени года, характеризующих различные условия работы нефтебазового хозяй--ства, сезонность работы автомобильного и речного транспорта, а также сезонную неравномерность спроса потребителей на нефтепродукты. Для этого год разбивается на два интервала, соответствующих числу сезонов (навигационный, межнавигаци-онный). [c.77]
SWOT-анализ может быть проведен в течение любого реально имеющегося времени от 1—2 часов до нескольких дней. Если в первом случае выводы приходится делать на основе экспресс-опроса, то при наличии 2—3 дней удается предварительно изучить документы, провести необходимые интервью, разработать модель ситуации и детально обсудить проблемы с заинтересованными участниками. [c.197]
Эта проблема знакома автору не понаслышке — около года им производилась ежедневная работа по поиску кадров для крупной московской фирмы. В тре-нинговой же практике наибольший интерес участников вызывали проблемы оперативной психологической оценки кандидатов. Для этого эффективным, по мнению автора и многих его коллег, является полуструктурированное интервью — что, кстати, подтверждается опытом американских менеджеров по персоналу. При приеме на работу 90% своих решений они принимают, основываясь на собеседовании. Компьютерные психологические тесты, вошедшие в моду на некоторых предприятиях, используются скорее как первичное сито для отсева явно непригодных кандидатов, на которых жалко тратить время. Интервью, модель которого предлагается, успешно зарекомендовало себя не только при приеме, но и в процессе консультирования (или, как сейчас модно называть, кадрового аудита) уже работающего персонала внутри организаций. [c.68]