Во второй параметр (Среднее) занесем среднее значение заданного диапазона изменения объема производства, т. е. ячейку L5. В последнюю строку (Стандартное_откл) заносится значение стандартного отклонения распределения, т. е. ячейку М5. Рис.1Окногенерациинормальнораспределеннойслучайнойфункции.
Можнотакжевручнуюзанестивячейкуформулу:=НОРМ.ОБР (СЛЧИС ();L$ 5;M$ 5)иввестиеенажатиемклавишиEnter.Врезультатевыполненияэтойпрограммыполучаемвременныерядыраспределениякаждойизчетырехслучайныхфункций, определяющихежегоднуюэкономию, возникающуювследствиеарендыновогооборудования.Наосновеэтихрядовнаходимсобственновеличинугодовойэкономии.Нарис.
2показанаоднаизреализаций.Рис.
2.Ежегоднаяэкономияотарендыновогооборудования.
Анализируяэтотграфик, видим, чтовеличинагодовойэкономииявляетсятакжеслучайнойвеличиной, какисоставляющиекомпозициюеераспределенияфакторы. Большаячастьзначенийреализацииявляетсяположительнойвеличиной, однаконекоторыеиззначенийрядапопадаютвотрицательнуюобласть. Следовательно, этихрезультатовещенедостаточно, чтобыответитьнавопросоцелесообразнойминимальнойдлительностиаренды, котораяможетобеспечитьбезубыточность. Чтобыответитьнавопросоминимальнойбезубыточнойдлительностиаренды, необходимопоставитьнаописанноймоделичисленныйэкспериментсразличнымидлительностямиарендыоборудования.Численныйэкспериментнаимитационноймоделидляопределенияминимальнойдлительностибезубыточнойарендыоборудования.
Дляэтогопроведемчисленныеэкспериментынапостроеннойвышемоделиизатемпостроимскользящуюсреднююзарядлетдляполученныхнамивременныхрядов.
1.Построитьпрогнозэкономиизатратпредприятияприарендедлительностьюдвагода (рисунок3).Рисунок3.Скользящаясредняяежегоднойэкономииотарендыновогооборудованияза2года (синяялиния-мгновенныетекущиезначенияэкономии, красная-скользящаясредняяза2года)Анализэтогографикапоказывает, чтобольшаячастьусредненнойзадвагодаэкономиибудетположительной, дажеесливодиниздвухлетэтогопериодапопадетнаотрицательную, ноотносительнонебольшуювеличинуэкономии. Однаковтомслучае, когдаубытококазываетсяболеезначительным, усредненнаязадвагодавеличинаэкономиитакжеоказываетсяотрицательной. Такимобразом, двухлетдляарендыоборудованияоказываетсянедостаточноирискубытковвсе-такисуществует.
2.Построимдалеепрогнозэкономиизатратпредприятияприарендедлительностьютригода (рисунок4).Рисунок4Скользящаясредняяежегоднойэкономииотарендыновогооборудованияза3годааренды.
Вэтомвариантепритрехлетнемсрокеарендывеличинаэкономиидваждызапрогнозируемыйпериодоказываетсяблизкойкнулюи, следовательно, рискубытковвсеещеприсутствует.
3.Теперьоценимколичественноцелесообразностьарендыновогооборудованиявтечениечетырехлет.Результатыпоказанынарисунке5.Рисунок5.Скользящаясредняяза4годаежегоднойэкономииотарендыновогооборудования.
Этирезультатыужепозволяютоднозначноответитьположительнонавопросоцелесообразностиарендыновогооборудования.Дажевтепериоды, вкоторыепопадаютотдельныеотрицательныезначенияэкономиискользящаясредняяэкономииостаетсяположительнойвеличиной. Такимобразом, построеннаямодельипроведенныечисленныеэкспериментынанейпозволилиобосноватьминимальнуюдлительностьарендыновогооборудования, позволяющуюполучитьусредненнуюзанескольколетположительнуюэффективность, несмотрянато, чтовотдельныегодывследствиенеблагоприятныхусловийрынкавеличинаприбылиможетоказатьсяотрицательной. Следовательно, менеедлительнаяэксплуатацияоборудованиянецелесообразна, т.к.заменьшийсрокнеуспеетвыровнятьсяегоотрицательнаяэффективностьвотдельныегоды.Проведенаапробацияисследуемогометодапринятияуправленческихрешенийвусловияхрисканапримерезадачиопределениядлительностиарендыновогооборудованиявусловияхнеопределенностиэкономическогоэффектавотдельныегодыэксплуатации.Длительностьарендыоборудования, полученнаяметодомимитационногомоделированиядалаоценкув3,75годаибылаподтвержденачисленнойреализациейнаимитационноймодели, вкоторойэффектотиспользованияарендованногосрокомна4годановогооборудованияниводнойреализациинедостиготрицательныхвеличин. Дажевтепериоды, вкоторыепопадаютотдельныеотрицательныезначенияэкономиискользящаясредняяэкономииза4годаостаетсяположительнойвеличиной. Менеедлительнаяэксплуатацияоборудованиянецелесообразна, т.к.заменьшийсрокнеуспеетвыровнятьсяегоотрицательнаяэффективностьвотдельныегоды.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Анализисходныхданныхпоказывает, чтовсечетыревариационныхрядаподверженызначительнымвариациям, объясняющимсясущественнымиотклонениямивовременипараметроввнешнихусловийпроекта. Дляпрогнозаэффективностипроектанеобходимоперейтикспециальнымметодам, разработаннымтеориейимитационногомоделирования. Анализпоказывает, чтовыбранныйчетырехлетнийпериодсглаживанияпозволяетвыровнятьслучайныенерегулярныекомпонентыиответитьнавопросоминимальнойдлительностицелесообразнойарендыоборудования, составляющей4года. Менеедлительныесрокиарендыоборудованиянецелесообразны, посколькузанебольшойсрокнеуспеетвыровнятьсяотрицательнаядинамикаотдельныхлетегоэксплуатации. Методыимитационногомоделированиярядовдинамикиэкономическихсистемявляютсярабочиминструментом, позволяющимпроводитьихколичественныйикачественныйанализивыявлятьтенденцииитрендывусловияхмногомерностифактороввнешнихусловий. Резюмируя проведенную работу, можно сказать, что модель представляет собой материальный или мысленно представленный объект, который в процессе обучения (обучения) заменяет оригинал, сохраняя некоторые существенные для этого исследования свойства. Хорошо построенная модель более доступна для исследований, чем реальный объект. Например, эксперименты с экономикой страны для когнитивных целей неприемлемы, здесь однозначно невозможно обойтись без модели. Подводя итог сказанному, можно ответить на вопрос: для чего нужны модели:
чтобыпонять, как объект строится (его структура, свойства, законы развития, взаимодействие с окружающим миром).
научиться управлять объектом (процессом) и определять лучшие стратегиипредсказывать влияние воздействия на объект.
что позитивно в любой модели? Они позволяют получать новые знания об объекте, но, к сожалению, в какой-то степени, оно не является полным.Списокиспользованнойлитературы.
АйвазянЕ.А.Прикладнаястатистика.Основымоделированияипервичнойобработкиданных.
М.:Финансыистатистика, 2003.
Кремер
Н.Ш., Путко.
Б.А.Эконометрика:
Учебникдлявузов.-М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2013.-311с.Яновский.
Л.П.
Введение
вэконометрику:
учебноепособие.-2-еизд., доп.-М.:КНОРУС;
2007.-256с.Вероятностно-статистическиеметодырешениязадачвдокументационномобеспеченииуправления:
Методическиеуказанияквыполнениюкурсовыхипрактическихработ.
ТимофеевЮ.А., Фионова.
Ю.Ю.2009.
Экономико-математическиеметоды.Элементарнаяматематикаилогика.Методыисследованияопераций.Абчук.
В.А.1999.
Хемди.
А.Таха.Имитационноемоделирование//Введениевисследованиеопераций=OperationsResearch:AnIntroduction.—7-еизд.—М.:"Вильямс", 2007.—С.697−737.—ISBN0−13−32 374−8.Строгалев.
В.П., Толкачева.
И.О.Имитационноемоделирование.—МГТУим.Баумана, 2008.—С.697−737.—ISBN978−5-7038−3021−5Kleinrock, L.:QueueingSystems, Vol. I, Theory, JohnWiley, NewYork (1975).Kleinrock, L.:QueueingSystems, Vol. II, ComputerApplications, JohnWiley, NewYork (1976).Lavenberg, S., R. Muntz, andB. Samadi:PerformanceAnalysisofaRollbackMethodforDistributedSimulation, Performance'83(A.K.AgrawalaandS.K.Tripathi, eds.):117−132(1983).Law, A.M., andM.G.McComas:PitfallstoAvoidintheSimulationofManufacturingSystems, Ind.Eng., 21:28−31(May1989).Law, A.M., andM.G.McComas:SecretsofSuccessfulSimulation-Studies, Ind.Eng., 22:47−48,51−53,72(May1990).~/Misra, J.:DistributedDiscrete-E.
