Книга может служить основой для целого семестрового курса. Предполагается предварительное знакомство с основами теории матриц, особенно с использованием блочных матриц. Основы матричной алгебры, необходимые для полного понимания содержания книги, приведены кратко в первой из шести частей книги. Книга содержит также основные элементы многомерного математического анализа, изложенные в терминах дифференциалов. [c.15]
Из модели диверсификации следует, что эффективность функционирования стабилизируется, когда использование продукта разбросано во времени и пространстве, в особенности когда изменения в эффективности каждого отрицательно коррелируют между собой или друг от друга. В матрице рост — доля рынка рующий эффект ожидается от продукта группы корова , однако существует возможность, что каждый про- [c.135]
Суть каждого принимаемого руководством решения — выбор наилучшей из нескольких альтернатив по конкретным установленным заранее критериям. (Если вы захотите вспомнить рассмотрение ограничений и критериев для принятия решений, обратитесь к гл. 6). Платежная матрица — это один из методов статистической теории решений, метод, который может оказать помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Он особенно полезен, когда руководитель должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей. [c.236]
Определение состава веществ является специфической измерительной процедурой, в которой большую сложность представляют стадии, связанные с выделением искомых компонентов, с освобождением их от химических связей с матрицей и т.п., что особенно затрудняет проблему оценки погрешностей получаемых результатов измерений. По этой причине применение точных приборов для прямых измерений физических величин, используемых для оценки характеристик состава, не гарантирует получение правильных результатов. [c.35]
Исходной информацией для проведения факторного анализа является матрица коэффициентов корреляции между показателями, рассчитанная по результатам выборочных наблюдений. Причем особенностью факторного анализа является отсутствие ограничений на число и взаимосвязь показателей, что особенно важно для экономических исследований, поскольку изолировать влияние отдельных показателей на поведение всей системы оказывается в большинстве случаев весьма трудно. Особенно характерно это для анализа роста производительности труда в бурении. Дело в том, что здесь до настоящего времени не предложено единого показателя производительности труда, однако наиболее эффективным для оценки производительности труда буровых бригад должен быть признан показатель сметной стоимости выполненного объема работ. Именно этот показатель и был взят нами для анализа производительности труда в Нефтекамском УБР. [c.18]
Классификация методов приведена на рис. 6.15. Во многом опа напоминает классификацию методов анализа задач с бесконечным числом допустимых решений, однако и имеет свои особенности, связанные с конечностью числа решений. Так, после построения матрицы решений (3.5) нахождение эффективных точек осуществляется простым специально организованным перебором всех вариантов решений и их попарным сравнением. Эта процедура сохраняет свою эффективность при достаточно большом числе вариантов и критериев, поэтому вопрос о выделении эффективного множества затруднений не вызывает и далее рассматриваться не будет. Подчеркнем лишь, что говорить об эффективном множестве можно только тогда, когда задано направление улучшения [c.318]
При построении матрицы товарного обращения вопрос о непосредственных источниках удовлетворения потребностей экономического характера разрешается сам собой. Особенно эти источники наглядны, если основная таблица в матричной форме дифференцируется на две таблицы материально-технических средств (товаров производственно-технического назначения в терминологии Госкомстата России) и товаров народного потребления (потребительских товаров, по широко распространенной западной терминологии), а каждая из них дифференцируется на матрицы движения отечественных, импортных товаров и товаров, ввозимых из других регионов. [c.131]
Коммуникационный стиль в четвертом квадранте связан с защитой себя и, как видно из матрицы, характеризуется низким уровнем открытости, но высоким уровнем обратной связи. Он широко используется для того, чтобы лучше узнать других или более правильно оценить их. Обычно индивиды, использующие данный стиль, мало открыты для других, но любят обсуждать других. Они любят слушать о себе, но не любят обсуждать свои качества, особенно плохие, с другими. [c.389]
Для визуального представления структуры данных ИЛМ предметной области строится граф ИЛМ, вершины которого - ИО, а дуги - структурные связи ИО. Все ИО расположены по уровням иерархии согласно одно-многозначному типу отношений экземпляров ИО. Для расположения ИО по уровням иерархии используется матрица смежности (см. далее). При значительном числе ИО ИЛМ подобное графическое представление облегчает понимание структуры данных, обеспечивает плавный переход к логической структуре БД. Особенности этих этапов рассмотрены в примере 2. [c.520]
При функциональной форме мультиколлинеарности по крайней мере одна из парных связей между объясняющими переменными является линейной функциональной зависимостью. В этом случае матрица Х Х особенная, так как содержит линейно зависимые векторы-столбцы и ее определитель равен нулю, т. е. нарушается предпосылка 6 регрессионного анализа. Это приводит к невозможности решения соответствующей системы нормальных уравнений и получения оценок параметров регрессионной модели. [c.108]
Особенности операций над матрицами. [c.260]
Использование матричной формы записи удобно потому, что одна и та же запись матрицы в общем виде позволяет занести в память компьютера различные статические состояния системы, в любой момент вызвать их для анализа или операций над ними. Преимущества этой записи особенно заметны при рассмотрении модели более высокого порядка. Примером может служить модель 3-го порядка, которую изобразим в следующем виде [c.219]
Аналогичная по математической постановке задача линейного программирования с переменными вектор-столбцами, заданными на выпуклых множествах, приведена в работе [14]. Показана принципиальная возможность применения декомпозиционной процедуры для данного типа задач. В результате решения определяются как основные переменные, так и значения элементов матрицы условий. Применение принципа декомпозиции для решения задачи линейного программирования с переменными параметрами модели (обобщенная задача линейного программирования) рассмотрено в работах [15, 16]. Особенностью алгоритма является то, что в процессе решения осуществляется одновременный поиск вершин выпуклых многогранников, на которых заданы варьируемые векторы, и значений интенсивностей технологических процессов. [c.15]
Отличительной особенностью моделей с переменными параметрами является то, что в этих моделях коэффициенты матрицы условий 11й/у11 могут целенаправленно варьироваться в непрерывном спектре технологических способов производства. В некоторых случаях может осуществляться и варьирование в непрерывной области компонентов вектора ограничений 6г- . [c.26]
Рассмотренные модификации алгоритма решения задачи планирования нефтеперерабатывающих производств при переменных коэффициентах отбора и затрат позволяют в определенной мере сократить число итераций и объем вычислений. Однако при большой размерности исходной задачи, высоком проценте заполненности матрицы условий, большом числе варьируемых векторов и ненулевых элементов в них этот подход не обеспечивает высокой эффективности расчетной процедуры. Частично данный вопрос может быть решен с учетом особенностей прикладных задач. [c.33]
Исходя из вышеизложенных положений матрица предлагает следующую классификацию типов продуктов в соответствующих стратегических зонах в зависимости от особенностей распределения прибыли "звезды", "дойные коровы", "дикие кошки" (или "вопросительный знак"), "собаки". Эта классификация представлена на рис. 9. [c.18]
Задачей является создание и поддержание жизнеспособных предпринимательских и профессиональных сетей. Текущий исследовательский проект 1 2 заключается в разработке матрицы (рис. 7) для специфических технологий с учетом особенностей международных партнеров. [c.152]
Использование матричных моделей позволяет в межзаводском сравнительном анализе а) провести сопоставление по комплексным затратам (особенно на тех предприятиях, где большую роль играют вспомогательно-обслуживающие производства) б) построить так называемую вариантную матрицу, представляющую собой таблицу, подлежащее которой — все виды используемых ресурсов, сказуемое — все предприятия, на которых производится соответствующий вид продукции, и на ее основе провести анализ условий производства, выявить лучшие и отстающие предприятия и построить идеальную матричную модель, отражающую передовой опыт, накопленный на сравниваемых предприятиях. Поскольку в основе матричных моделей лежат нормативные матрицы, то этим вызывается постоянная необходимость анализа системы нормативов и дальнейшее их совершенствование. [c.235]
При расчете цифровой модели календарного плана в матрице по каждому из цехов выделяется отдельный столбец. Отличительной особенностью расчета нарастающих величин цикла обработки партии деталей по рассматриваемым цехам (Гч.,) является отсутствие взаимосвязи между этими величинами по всем деталям данного столбца и сохранение таких связей лишь по строкам, т. е. по каждой отдельной партии деталей. [c.179]
Матрица решений, ее характеристика и использование. 6. Особенности методов выбора групповых решений. [c.92]
Как мы уже знаем (см. главу 2), добавление рыночных систем увеличивает среднее геометрическое по портфелю в целом. Однако возникает проблема каждая следующая рыночная система вносит все меньший и меньший вклад в среднее геометрическое и все больше ухудшает его, понижая эффективность из-за одновременных, а не последовательных результатов. Поэтому не следует торговать слишком большим числом рыночных систем. Более того, реальное применение теоретически оптимальных портфелей осложняется из-за залоговых требований. Другими словами, вам лучше торговать 3 рыночными системами при полном оптимальном f, чем 300 рыночными системами при значительно пониженных уровнях, согласно уравнению (8.08). Скорее всего вы придете к выводу, что оптимальное число рыночных систем для торговли должно быть невелико. Особенно это обстоятельство важно, когда у вас много ордеров к исполнению и увеличивается вероятность ошибок. Если одна или несколько рыночных систем в портфеле имеют оптимальные веса больше единицы, может возникнуть еще одна проблема. Рассмотрим рыночную систему с оптимальным f=0,8 и наибольшим проигрышем, составляющим 4000 долларов. Для этой рыночной системы f = 5000 долларов. Давайте предположим, что оптимальный вес данного компонента в портфеле равен 1,25, поэтому вы будете торговать одной единицей компонента на каждые 4000 долларов ( 5000/1,25) баланса счета. Как только компонент столкнется с наибольшим проигрышем, весь активный баланс на счете будет обнулен, если прибылей в других рыночных системах не хватит для сохранения активного баланса. Рассмотренная проблема наиболее актуальна для систем, которые редко генерируют сделки. Если бы у нас были две рыночные системы с отрицательной корреляцией и положительным ожиданием, необходимо было бы открывать бесконечное количество контрактов на рынке. Когда один из компонентов проигрывает, другой выигрывает равную или большую сумму. Таким образом, мы получаем прибыль в каждой игре, однако только в том случае, когда рыночные системы ведут игру одновременно. Рассматриваемая же торговля аналогична гипотетической ситуации, когда один из компонентов в игре не активен, но используется другая рыночная система с бесконечным числом контрактов. Проигрыш может быть катастрофическим. Проблему можно решить следующим образом разделите единицу на наибольший вес компонента портфеля и используйте полученное значение в качестве верхней границы активного баланса, если оно меньше, чем значение, найденное из уравнения (8.08). В таком случае, если в будущем произойдет проигрыш той же величины, что и наибольший проигрыш (на основе которого рассчитано f), мы не потеряем все деньги. Например, наибольший вес компонента в нашем портфеле составляет 1,25. Если значение из уравнения (8.08) будет больше 1 / 1,25 = 0,8, следует использовать 0,8 в качестве верхней границы для доли активного баланса. Если первоначальная доля активного баланса небольшая, вышеописанная проблема может и не возникнуть, однако более агрессивному трейдеру следует всегда принимать ее во внимание. Альтернативное решение состоит в введении дополнительных ограничений в матрице портфеля (например, для каждой рыночной системы можно ограничить максимальные веса единицей и ввести дополнительные ограничения по залоговым средствам). Подобные дополнительные ограничения [c.241]
Рассмотрим подробнее матрицу G, особенности ее формиро- [c.50]
Матрица 5tj- имеет, однако, одну немаловажную особен- [c.125]
Особенно важна матрица ОМ8, которая позволяет изучить [c.210]
При сравнении К1 и К2, например, выявлено, что символ К1 предпочтительнее символа К2. Тогда в третий столбец второй строки матрицы записывают 2 и по аналогии, поскольку символ К2 менее значим, чем К1, во второй столбец третьей строки записывают 0. Так как К1 по значимости равен К5, то в шестом столбце второй строки записывается 1. Особенность приведенной матрицы состоит в том, что по каждой ее строке даны значения К-го символа по сравнению со всеми остальными. Следовательно, суммируя число предпочтений по строке, можно получить значимость каждого символа функциональной матрицы. Так, К1 имеет значимость IK1 = 12, а К2 — ЕК2 = 8 и т.д. [c.115]
На рис. 2.6. приводится пример портфельного анализа видов бизнеса корпорации Мартин Мариэта (США) с помощью матриц GE и БКГ. Результаты анализа достаточно схожи, особенно это касается алюминиевого и цементного бизнесов. Схожие результаты, полученные с помощью различных методов анализа, повышают доверие к результатам анализа, способствуют выработке более четких решений относительно судьбы отдельных видов бизнеса. [c.41]
Уравнения межотраслевого баланса можно использовать для целей планирования. В этом случае задача ставится так для предстоящего планового периода [То м задается вектор у конечного потребления. Требуется определить вектор х валового выпуска. -Проще говоря, нужно решить задачу сколько следует произвести продукции различных видов, чтобы обеспечить заданный уровень конечного потребления В этом случае необходимо решить систему линейных уравнений (1.3) с неизвестным вектором х при заданной матрице А и векторе у. При этом нужно иметь в виду следующие особенности системы (1.3) [c.256]
S используется для обозначения членов команды из 5 человек, которые будут поддерживать и помогать работнику, ответственному за выполнение задачи. Такие простые матрицы особенно полезны при организации распределения ответственности за небольшие проекты или локальные проекты более крупных и сложных проектов. Более сложные матрицы ответственности не только определяют ответственность, но и выявляют критическое взаимодействие между подразделениями и отдельными людьми, которые требуют координации Например,, рис. 7-9 представляет матрицу болев крупного и сложного проекта, требующего разработки нового блока испытательного оборудования. Обратите внимание, что каждая ячейка с цифровым кодом нспользуетсж для определения характера вовлечения в выполнение конкретной задачи. Матрицы ответственности предоставляют возможность всем участникам проекта понять степень и границы своей ответственности и достичь согласия с другими участниками проекта но своим задачам. Они также помогают виясиить степень и характер полномочий каждого участника при вы- [c.241]
Сущность и принципы стратегического управления. Особенности стратегического управления. Задачи стратегического управления. Роль менеджеров фирмы в решении стратегических задач. Элементы стратегического управления (стратегический маркегинг, стратегическое планирование стратегический контроллинг). Стратегическое управление как инструмент усиления конкурентных преимуществ фирмы. Действия, направленные против конкурентов. Противостояние сильным сторонам конкурентов, использование слабых сторон конкурентов. Защитные меры против ответных действий конкурентов. Стратегическая безопасность фирмы, защита от внутренних и внешних угроз. Конкурентные преимущества и конкурентная имитация преимуществ. Реальная и мнимая конкурентная активность. Реальное и мнимое банкротство фирмы. Стратегические и ситуационные альянсы. Матрица культур- [c.390]
Осуществление указанных этапов является достаточно трудоемкой задачей, причем по мере укрупнения и усложнения производства затраты времени на формирование и подготовку к решению зконсмико-математической модели прогрессивно возрастают. Кроме того, проведение каждого этапа связано с возможностью-возникновения значительного числа логических, арифметических и особенно механических ошибок, а формирование матрицы коэффициентов модели линейного программирования требует от исполнителей наличия определенных методических навыков. К другим-недостаткам4" существующей практики применения экономико-математических моделей в планировании следует отнести относительную разобщенность по месту выполнения отдельных этапов. Так, процесс отбора и формирования исходной информации о режимах и вариантах технологических процессов осуществляется при участии таких функциональных подразделений заводоуправления, как плановый и производственно-технический отделы, а все остальные этапы — в информационно-вычислительном центре. При этом применяемые способы передачи информации и ее качество нельзя признать удовлетворительными. Результатом является несогласованность, еще более усугубляющая указанные недостатки. [c.167]
Оценка осуществляется на основе экспертных процедур по трехбалльной шкале (выше среднего, средний уровень, ниже среднего). Матрица Нильсена особенно удобна на ранних этапах разработки, где как раз важны приближенные оценки по укрупненным группам факторов. На более поздних этапах, когда товар ясен в подробностях, рекомендуется давать комплексную оценку по всей совокупности факторов конкурентоспособности. [c.120]
При деталях с одинаковыми технологическими маршрутами матрица пооперационных времен ( /) имеет равномерную плотность распределения признака. При рассмотрении же совокупности деталей с однонаправленными технологическими маршрутами, по указанным выше отличительным особенностям этих процессов, для матрицы (tit) характерна неравномерная плотность распределения признака. [c.154]
Следует отметить, что матрица фирмы Arthur D. Little особенно полезна для высокотехнологичных отраслей, где жизненный цикл товара короток и где бизнес может не достичь своих целей, если вовремя не применит соответствующую стратегию. Важно, что данная модель ограничена только теми стратегиями, в которых не предпринимаются попытки изменить жизненный цикл отрасли. Однако в реальной жизни не исключена ситуация, когда зрелые рынки могут превратиться в растущие ( оживление отрасли, или так называемое новое использование велосипеда ). Механическое следование модели ADL не позволяет учесть такие возможные изменения. Кроме того, структура конкуренции (фрагментарная или концентрированная) как функция стадии жизненного цикла может быть разной в различных отраслях, в то время как согласно модели ADL конкуренция фрагментарна [c.86]
Суждения о предпочтительности альтернатив выносится по результатам их сравнения или оценки. Г позитивные и негативные стороны каждой из альтернатив и устанавливается некий компромисс, поз] сопоставление альтернативы с ранее принятым стандартом, критерием. Для этого используют критериальное сравнение Кепнера -Трегое, платежная матрица, дерево целей или решений, а также i теориях вероятности, предпочтений, полезности и др. Наиболее распространенным методом сравне) является метод дерева решений , особенно в ситуациях неопределенных, при наличии неуправляемы [c.87]
Когда вы удаляете строки и столбцы, важно помнить, какие строки каким переменным соответствуют, особенно когда таких строк и столбцов несколько. Допустим, нам надо найти веса в портфеле при Е = 0,1965. Единичная матрица, которую мы сначала получим, будет содержать отрицательные значения для весов Toxi o (Xi) и сберегательного счета (ХД Поэтому вернемся к нашей первоначальной расширенной матрице [c.199]
Подход, основанный на исследовании архетипов, соответствующих кластерам похожих наблюдений, обладает тем достоинством, что он является многомерным, и в этом состоит его отличие от анализа весов и влияний. Горман и Сейновски [127] предложили способ кластеризации наблюдений с помощью весовой матрицы, зависящей от весов соединений, идущих от входных элементов к исследуемому г -му скрытому элементу. Для f -ro наблюдения метрический вектор, или вектор весов-состояния, Q имеет вид QJ [i] = [w pj ], где р— выход j-ro входного элемента. Затем для каждой пары векторов весов-состояния вычисляется евклидово расстояние между ними, и все они записываются в матрицу расстояний. На последнем этапе к этой матрице применяется метод иерархической кластеризации. Наблюдения с близкими векторами весов-состояния образуют кластер. Усредняя все наблюдения, принадлежащие одному кластеру, получаем центроид этого кластера. Все центроиды могут быть упорядочены по уровню выходного сигнала или по уровню активации нужного скрытого элемента. Вся процедура проделывается независимо для каждого скрытого элемента. В нашем случае конфигурация сети имеет два скрытых элемента, так что описанный шаг повторяется дважды. Особенно важны значения тех центроидов, которые наиболее сильно активируют данный элемент. Поскольку вес связи, идущей от второго скрытого элемента (РЕ2) к выходному (PEOUT), очень мал (0.09), с учетом того факта, что элемент РЕ1 не всегда насыщается (уровень активации меняется в интервале [0.01,0.77]), мы при дальнейшем анализе элемент РЕ2 из рассмотрения исключим. [c.109]
Укажите варианты стратегий по основным позициям бизнеса в рамках матрицы Бостон консалтинг групп . В чем основные отличительные особенности модели Мак-Кинси от матрицы Бостон консалтинг групп Каковы критерии оценки привлекательности рынка Какие факторы могут быть использованы для оценки преимущества в конкуренции (конкурентоспособности) [c.75]
Модель GE/M Kinsey представляет собой матрицу, состоящую из девяти ячеек, используемую для отображения и сравнительного анализа стратегических позиций и направлений хозяйственной деятельности корпорации. Главной особенностью этой модели явилось то, что в ней впервые для сравнения видов бизнеса стали рассматриваться не только "физические" факторы, такие, как объем продаж, прибыль, отдача инвестиций и т.п., но и субъективные характеристики бизнеса, такие, как изменчивость доли рынка, технологии, состояние кадрового обеспечения и т.п. [c.181]
Следует отметить, что матрица фирмы Arthur D. Little особенно полезна для высокотехнологичных отраслей, где жизненный цикл товара короток и где бизнес может не достичь своих целей, если вовремя не применит соответствующую стратегию. Важно, что данная модель ограничена только теми стратегиями, в которых не предпринимаются попытки изменить жизненный цикл отрасли. Однако в реальной жизни не исключена ситуация, когда зрелые рынки могут превратиться в растущие ( оживление отрасли, или так называемое новое использование велосипеда ). Поэтому необходим творческий подход к ее использованию. [c.33]
В 1975 году британско-голландская нефтегазовая компания Shell разработала и внедрила в практику стратегического анализа и планирования свою собственную модель, получившую название матрицы направленной политики. Ее появление было непосредственно связано с особенностями динамики экономической среды в условиях имевшего в то время место энергетического кризиса переполнение мирового рынка сырой нефтью, неуклонное падение цен на сырую нефть, низкая и постоянно снижающаяся отраслевая норма прибыли, высокая инфляция. Традиционные методы финансового прогнозирования оказывались бесполезными, когда речь заходила о выборе долгосрочной инвестиционной стратегии в таких условиях. В отличие от уже широко распространенных в то время моделей B G и M Kinsey/GE модель Shell/DPM меньше всего полагалась на оценку достижений анализируемой организации в прошлом и главным образом сосредотачивалась на анализе развития текущей отраслевой ситуации. [c.34]
Особенность матрицы А в модели Леонтьева состоит в том, что все элементы этой матрицы неотрицательны. Теорема 1.1 (Фробениуса-Перрона). [c.262]