Финансовый менеджмент
Меню
Главная

Мировой финансовый кризис

Первая волна мирового финансового кризиса

Корпоративные финансы

Глобальный финансовый кризис, Россия и проект Обама

Менеджмент

Банковский менеджмент
Рекомендуем прочитать
Реформа международной финансовой системы

Мировой финансовый кризис"Судьба Соединенных Штатов тесно взаимосвязана с остальным миром...

Выбор инвестора

Преимущества российских банков в том, что они...

Организация труда

Организация труда в рамках отдельного трудового коллектива - это система мероприятий...

Анализ проблем использования математических моделей для снижения уровня неопределенности принятия УР
Менеджмент / Анализ проблем использования математических моделей для снижения уровня неопределенности принятия УР
Страница 4

· критерий нельзя использовать, если наибольшая вероятность события недопустимо мала;

  • применение критерия невозможно, если несколько значений вероятностей возможного исхода равны между собой.

5. Учет неопределенных факторов, заданных законом распределения.

Случай, когда неопределенные факторы заданы распределением, соответствует ситуации риска. Этот случай может учитываться двумя путями. Первый - анализом адаптивных возможностей, позволяющих реагировать на конкретные исходы; второй - методически, при сопоставлении эффективности технических решений. Суть первого подхода заключается в том, что законы распределения отдельных параметров на этапе проектирования могут быть определены с достаточной степенью приближения на основе сопоставления с аналогами, из физических соображений или на базе статистических данных и данных прогнозов.

Методический учет случайных факторов, заданных распределением, может быть выполнен двумя приемами: заменой случайных параметров их математическими ожиданиями (сведением стохастической задачи к детерминированной) и "взвешиванием" показателя качества по вероятности (этот прием иногда называют "оптимизация в среднем").

Первый прием предусматривает определение математического ожидания случайной величины v - M(v) и определение зависимости W(M(v)), которая в дальнейшем оптимизируется по u. Однако сведение к детерминированной схеме может быть осуществлено в тех случаях, когда диапазон изменения параметра u невелик или когда зависимость W(u) линейна или близка к ней.

Второй прием предусматривает определение W в соответствии с зависимостями соответственно для дискретных и непрерывных величин:

; (1.6)

, (1.7)

где

P(ui) - ряд распределений случайной величины ui;

f(ui) - плотность распределения случайной величины u.

При описании дискретных случайных величин наиболее часто используют распределения Пуассона, биноминальное. Для непрерывных величин основными распределениями являются нормальное, равномерное и экспоненциальное.

2. Постановка задачи стохастического программирования

При перспективном и оперативном планировании работы лесопромышленного предприятия возникает необходимость в учете ряда случайных факторов, существенно влияющих на процесс производства. К таким факторам относятся спрос, который не всегда может быть предсказуем, непредусмотренные сбои в поступлении сырья, энергии, рабочей силы, неисправности и аварии оборудования. Еще больше случайных факторов необходимо учитывать при планировании лесохозяйственного производства, эффективность которого зависит от климатических условий, урожайности и т.д. Поэтому задачи планирования лесного производства целесообразно ставить и исследовать в терминах и понятиях стохастического программирования, когда элементы задачи линейного программирования (матрица коэффициентов A, вектора ресурсов b, вектора оценок c) часто оказываются случайными. Подобного типа задачи ЛП принято классифицировать как задачи стохастического программирования (СП).[3]

Подходы к постановке и анализу стохастических задач существенно различаются в зависимости от последовательности получения информации - в один прием или по частям. При построении стохастической модели важно также знать, необходимо ли принять единственное решение, не подлежащее корректировке, или можно по мере накопления информации один или несколько раз корректировать решение. В соответствии с этим в стохастическом программировании исследуются одноэтапные, двухэтапные и многоэтапные задачи.

В одноэтапных задачах решение принимается один раз и не корректируется. Они различаются по показателям качества решения (по целевым функциям), по характеру ограничений и по виду решения.

Страницы: 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Смотрите также

Глава 2. Практика анализа кадров в ТД «РусьИмпорт»
Cовременный уровень развития бизнеса в России безусловно характеризуется обострением конкурентной борьбы, выходом ее на новый качественный уровень, когда наряду с традиционными для России формами: ...

3 МЕТОДЫ РЕЗУЛЬТАТИВНОГО ОБЩЕНИЯ
Должное взаимодействие с интересующим человеком складывается из индивидуальных контактов, пользу от которых удаётся приумножить через их рациональную организацию. Рассмотрим разные аспекты этих вз ...

Особенности расчёта ВВП США
09.06.2007 Вчера маленькие - по три, а сегодня большие, но по  пять ...