Автор работы: Пользователь скрыл имя, 23 Мая 2013 в 23:32, курсовая работа
На основе содержательной постановки задачи провести ее математическую формализацию.
Используя статистическую информацию об изменении цены на первую и вторую продукции, цены на ресурс и объема продаж (спроса), построить уравнения регрессии первого порядка для каждого параметра. На основе уравнений регрессии рассчитать прогнозные значения исследуемых параметров на пять будущих периодов.
На основе математической постановки задачи, с учетом результатов прогноза изменения параметров системы, рассчитать оптимальные производственные программы предприятия по критерию максимизации прибыли.
Определить оптимальные объемы производства для оптимистического и пессимистического сценария развития событий.
Провести оценку чувствительности результатов расчета оптимальной производственной программы (для первого года при номинальных значениях параметров) и исследовать устойчивость опорного базиса системы.
Дать графическую интерпретацию решения оптимизационной задачи (для одного года).
ЗАДАНИЕ 4
ВВЕДЕНИЕ 5
1 Постановка задачи 6
2 Анализ состояния и прогноз рыночной среды 8
3 Расчет производственной программы деятельности предприятия 15
3.1 Расчет оптимальных производственных программ с учетом стратегии развития 15
3.2 Оценка чувствительности результатов расчета оптимальной производственной программы 34
3.3 Оценка устойчивости управленческих решений 37
4 Принятие решений по реорганизации производства 41
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 45
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 46
Математическая модель расчета
прогнозного параметра для
где значение исследуемого параметра при пессимистическом прогнозе. Выбор знака также определяется содержательным смыслом прогнозируемого параметра.
Расчет прогнозных значений цены на первую и вторую продукцию, цены на ресурс, объемов продаж первой и второй продукции.
Таблица 6 - Регрессионная модель для цены на первую продукцию
Период |
Цена реализации первой продукции (Y) |
Порядковый номер величины в выборке (Х1) |
Предсказанное Y (26,576+1,33*Х1) |
Оптимистический прогноз |
Пессимистический прогноз | ||
t0-10 |
28,20 |
1 |
27,91 |
||||
t0-9 |
29,20 |
2 |
29,24 |
||||
t0-8 |
30,20 |
3 |
30,57 |
||||
t0-7 |
31,80 |
4 |
31,91 |
||||
t0-6 |
33,20 |
5 |
33,24 |
||||
t0-5 |
34,70 |
6 |
34,57 |
||||
t0-4 |
35,90 |
7 |
35,91 |
||||
t0-3 |
37,40 |
8 |
37,24 |
||||
t0-2 |
38,80 |
9 |
38,57 |
||||
t0-1 |
39,80 |
10 |
39,90 |
||||
t0 |
41,10 |
11 |
41,24 |
||||
t0+1 |
42,40 |
12 |
42,57 |
48,82 |
36,32 | ||
t0+2 |
43,70 |
13 |
43,90 |
50,15 |
37,65 | ||
t0+3 |
45,00 |
14 |
45,23 |
51,49 |
38,98 | ||
t0+4 |
46,30 |
15 |
46,57 |
52,82 |
40,31 | ||
t0+5 |
47,60 |
16 |
47,90 |
54,15 |
41,65 | ||
Коэффициенты |
Ц1 | ||||||
Y-пересечение |
26,57636 | ||||||
Переменная X 1 |
1,332727 | ||||||
Стандартное отклонение |
6,252436 | ||||||
Дисперсия выборки |
39,092958 |
Рисунок 2 - Регрессионный анализ данных по цене на первую продукцию
Таблица 7 - Регрессионная модель для цены на вторую продукцию
Период |
Цена реализации первой продукции (Y) |
Порядковый номер величины в выборке (Х1) |
Предсказанное Y (17,649+0,974Х1) |
Оптимистический прогноз |
Пессимистический прогноз |
t0-10 |
18,90 |
1 |
18,62 |
||
t0-9 |
19,10 |
2 |
19,60 |
||
t0-8 |
20,80 |
3 |
20,57 |
||
t0-7 |
21,40 |
4 |
21,54 |
||
t0-6 |
22,80 |
5 |
22,52 |
||
t0-5 |
23,80 |
6 |
23,49 |
||
t0-4 |
24,00 |
7 |
24,46 |
||
t0-3 |
25,10 |
8 |
25,44 |
||
t0-2 |
26,60 |
9 |
26,41 |
||
t0-1 |
27,50 |
10 |
27,39 |
||
t0 |
28,40 |
11 |
28,36 |
||
t0+1 |
29,30 |
12 |
29,33 |
33,90 |
24,77 |
t0+2 |
30,20 |
13 |
30,31 |
34,87 |
25,74 |
t0+3 |
31,10 |
14 |
31,28 |
35,84 |
26,72 |
t0+4 |
32,00 |
15 |
32,25 |
36,82 |
27,69 |
t0+5 |
32,90 |
16 |
33,23 |
37,79 |
28,66 |
Коэффициенты |
Ц2 |
Y-пересечение |
17,64909 |
Переменная X 1 |
0,973636 |
Стандартное отклонение |
4,56329103 |
Дисперсия выборки |
20,823625 |
Рисунок 3 - Регрессионный анализ данных по цене на вторую продукцию
Таблица 8 - Регрессионная модель для цены на ресурс
Период |
Цена реализации первой продукции (Y) |
Порядковый номер величины в выборке (Х1) |
Предсказанное Y |
Пессимистический прогноз |
Оптимистический прогноз |
t0-10 |
5,90 |
1 |
5,88 |
||
t0-9 |
6,20 |
2 |
6,02 |
||
t0-8 |
5,90 |
3 |
6,16 |
||
t0-7 |
6,50 |
4 |
6,30 |
||
t0-6 |
6,10 |
5 |
6,43 |
||
t0-5 |
6,20 |
6 |
6,57 |
||
t0-4 |
7,10 |
7 |
6,71 |
||
t0-3 |
7,10 |
8 |
6,85 |
||
t0-2 |
7,20 |
9 |
6,99 |
||
t0-1 |
7,10 |
10 |
7,13 |
||
t0 |
7,00 |
11 |
7,26 |
||
t0+1 |
6,90 |
12 |
7,40 |
6,96 |
7,85 |
t0+2 |
6,80 |
13 |
7,54 |
7,09 |
7,99 |
t0+3 |
6,70 |
14 |
7,68 |
7,23 |
8,12 |
t0+4 |
6,60 |
15 |
7,82 |
7,37 |
8,26 |
t0+5 |
6,50 |
16 |
7,95 |
7,51 |
8,40 |
Коэффициенты |
Цр |
Y-пересечение |
5,743636 |
Переменная X 1 |
0,138182 |
Стандартное отклонение |
0,4455333 |
Дисперсия выборки |
0,1985 |
Рисунок 4 - Регрессионный анализ данных по цене на ресурс
Таблица 9 - Регрессионная модель для объема продаж первой продукции
Период |
Цена реализации первой продукции (Y) |
Порядковый номер величины в выборке (Х1) |
Предсказанное Y (380,,7455+5,618162Х1) |
Оптимистический прогноз |
Пессимистический прогноз |
t0-10 |
386 |
1 |
386,36 |
||
t0-9 |
392 |
2 |
391,98 |
||
t0-8 |
398 |
3 |
397,60 |
||
t0-7 |
404 |
4 |
403,22 |
||
t0-6 |
409 |
5 |
408,84 |
||
t0-5 |
414 |
6 |
414,45 |
||
t0-4 |
419 |
7 |
420,07 |
||
t0-3 |
426 |
8 |
425,69 |
||
t0-2 |
431 |
9 |
431,31 |
||
t0-1 |
437 |
10 |
436,93 |
||
Продолжение таблицы 9 | |||||
t0 |
443 |
11 |
442,55 |
||
t0+1 |
449 |
12 |
448,16 |
475,59 |
420,74 |
t0+2 |
455 |
13 |
453,78 |
481,21 |
426,36 |
t0+3 |
461 |
14 |
459,40 |
486,83 |
431,97 |
t0+4 |
467 |
15 |
465,02 |
492,44 |
437,59 |
t0+5 |
473 |
16 |
470,64 |
498,06 |
443,21 |
Коэффициенты |
V1 |
Y-пересечение |
380,7455 |
Переменная X 1 |
5,618182 |
Стандартное отклонение |
27,42505 |
Дисперсия выборки |
752,1333 |
Рисунок 5 - Регрессионный анализ данных по объему продаж (спроса) первой продукции
Таблица 10 - Регрессионная модель для объема продаж второй продукции
Период |
Цена реализации первой продукции (Y) |
Порядковый номер величины в выборке (Х1) |
Предсказанное Y (180,42+9,58х1) |
Оптимистический прогноз |
Пессимистический прогноз | ||
t0-10 |
190 |
1 |
190,00 |
||||
t0-9 |
200 |
2 |
199,58 |
||||
t0-8 |
209 |
3 |
209,16 |
||||
t0-7 |
219 |
4 |
218,75 |
||||
t0-6 |
228 |
5 |
228,33 |
||||
t0-5 |
237 |
6 |
237,91 |
||||
t0-4 |
248 |
7 |
247,49 |
||||
t0-3 |
257 |
8 |
257,07 |
||||
t0-2 |
267 |
9 |
266,65 |
||||
t0-1 |
276 |
10 |
276,24 |
||||
t0 |
286 |
11 |
285,82 |
||||
t0+1 |
296 |
12 |
295,40 |
341,63 |
249,17 | ||
t0+2 |
306 |
13 |
304,98 |
351,22 |
258,75 | ||
t0+3 |
316 |
14 |
314,56 |
360,80 |
268,33 | ||
t0+4 |
326 |
15 |
324,15 |
370,38 |
277,91 | ||
t0+5 |
336 |
16 |
333,73 |
379,96 |
287,49 | ||
Коэффициенты |
V2 | ||||||
Y-пересечение |
180,4182 | ||||||
Переменная X 1 |
9,581818 | ||||||
Стандартное отклонение |
46,23378 | ||||||
Дисперсия выборки |
2137,563 |
Информация о работе Принятие решений по реорганизации производства