Анализ состояния и прогноз рыночной среды

Введение

В данном курсовом проекте на примере задачи управления деятельностью условной фирмы с учетом факторов внешней среды моделируются процедуры принятия управленческих решений на различных этапах: анализ состояния, прогноз рыночной среды, оценка риска принятия решений, выбор оптимальных (рациональных) стратегий, прогноз достигаемых результатов. При выполнении курсового проекта применяются правила математической формализации задач принятия управленческих решений; изучаются методы снятия неопределенности при решении подобных задач; проводится моделирование изменения параметров системы во времени с помощью метода статистического прогнозирования; используются современные пакеты прикладных программ, ориентированные на решение подобного класса задач.

Важной частью курсового проекта является решение задачи по разработке оптимальной стратегии поведения предприятия в рыночных условиях, а также проведение анализа чувствительности результата управленческих решений к изменению внутренних и внешних факторов и оценка устойчивости управленческих решений.

Отдельной частью курсового проекта является анализ целесообразности реорганизации производства в условиях рыночного риска и неопределенности.

Постановка задачи

Существует некоторая фирма, занимающаяся производством и выпуском двух видов продукции. Обозначим для определенности через и – количество выпускаемой продукции первого и второго типа, соответственно. При выпуске продукции используется два типа ресурсов – оборудование и сырье. Обозначим через полезный фонд времени работы оборудования. Известны нормативы затрат времени работы оборудования на производство единицы продукции и , которые показывают сколько времени необходимо затратить на изготовление единицы продукции первого и второго типа. Примем, что , , .

Считается, что при производстве и первой, и второй продукции используется один вид сырьевого ресурса. Известны нормативы затрат сырьевого ресурса на производство единицы обоих видов продукции – и . Принимаем, что , .

Обозначим через и цену за единицу первой и второй продукции соответственно, через – стоимость единицы сырьевого ресурса.

Продукция, выпускаемая фирмой, характеризуется сложившимся на рынке объемом спроса. Пусть и – объем спроса на первую и вторую продукцию соответственно.

Цены реализации продукции и определяются ситуацией, которая складывается на рынке. К рассматриваемому моменту имеется ретроинформация (статистическая информация) о тенденциях изменения цен за предыдущие 10 лет, которая качественно выглядит следующим образом:

Таблица 1 - Ретроинформация по цене на первую продукцию

Период времени ti	t0-10	t0-9	t0-8	t0-7	t0-6	t0-5	t0-4	t0-3	t0-2	t0-1	t0
Ц1	27,0	27,3	27,5	28,4	28,1	29,2	28,8	29,0	29,7	29,9	30,5

где t_i – это год. Тогда t_0-10 – это год начала рассматриваемого периода, а t₀ - текущий год.

Таблица 2 - Ретроинформация по цене на вторую продукцию

Период времени ti	t0-10	t0-9	t0-8	t0-7	t0-6	t0-5	t0-4	t0-3	t0-2	t0-1	t0
Ц2	18,3	19,5	20,4	21,6	22,7	23,1	24,6	25,3	26,2	27,7	27,9

Цена сырьевого ресурса Ц_р, приобретаемого для организации процесса производства, также формируется рынком.

Таблица 3 - Ретроинформация по цене на ресурс

Период времени ti	t0-10	t0-9	t0-8	t0-7	t0-6	t0-5	t0-4	t0-3	t0-2	t0-1	t0
Цр	5,5	6,0	6,0	5,4	5,8	6,3	6,6	6,7	6,9	6,0	6,4

Производство и реализация. Производственные возможности фирмы с учетом ограничения по полезному фонду времени работы оборудования можно графически представить следующим образом:

Рисунок 1 - Производственные возможности фирмы с учетом ограничения по полезному фонду времени работы оборудования

Выбор производственной программы, т.е. значений Х₁ и Х₂, ограничиваются не только производственными возможностями, но и объемом практического сбыта этой продукции на рынке. Объем сбыта продукции определяется величиной спроса и . Примем, что фирма в прошедшие периоды производила продукцию в объеме равном величине спроса.

Таблица 4 - Ретроинформация по объему продаж (спроса) первой продукции

Период времени ti	t0-10	t0-9	t0-8	t0-7	t0-6	t0-5	t0-4	t0-3	t0-2	t0-1	t0

Таблица 5 - Ретроинформация по объему продаж (спроса) второй продукции

Ериод времени ti	t0-10	t0-9	t0-8	t0-7	t0-6	t0-5	t0-4	t0-3	t0-2	t0-1	t0

С учетом сказанного, необходимо определить стратегию поведения фирмы (определить оптимальный объем производства первой и второй продукции), по критерию максимизации прибыли предприятия на последующие пять лет.

Заключение

В курсовом проекте на примере задачи управления деятельностью условной фирмы были смоделированы процедуры принятия управленческих решений на различных этапах:

¾ анализ состояния,

¾ прогноз рыночной среды,

¾ оценка риска принятия решений,

¾ выбор оптимальных стратегий,

¾ прогноз достигаемых результатов.

Была решена задача по разработке оптимальной стратегии поведения предприятия в рыночных условиях, проведен анализ чувствительности результата принятия управленческих решений к изменению внутренних и внешних факторов, оценка устойчивости управленческих решений, анализ целесообразности реорганизации производства в условиях рыночного риска и неопределенности (был рассчитан срок окупаемости инвестиционного проекта в случае реорганизации производства).

Введение

В данном курсовом проекте на примере задачи управления деятельностью условной фирмы с учетом факторов внешней среды моделируются процедуры принятия управленческих решений на различных этапах: анализ состояния, прогноз рыночной среды, оценка риска принятия решений, выбор оптимальных (рациональных) стратегий, прогноз достигаемых результатов. При выполнении курсового проекта применяются правила математической формализации задач принятия управленческих решений; изучаются методы снятия неопределенности при решении подобных задач; проводится моделирование изменения параметров системы во времени с помощью метода статистического прогнозирования; используются современные пакеты прикладных программ, ориентированные на решение подобного класса задач.

Важной частью курсового проекта является решение задачи по разработке оптимальной стратегии поведения предприятия в рыночных условиях, а также проведение анализа чувствительности результата управленческих решений к изменению внутренних и внешних факторов и оценка устойчивости управленческих решений.

Отдельной частью курсового проекта является анализ целесообразности реорганизации производства в условиях рыночного риска и неопределенности.

Постановка задачи

Существует некоторая фирма, занимающаяся производством и выпуском двух видов продукции. Обозначим для определенности через и – количество выпускаемой продукции первого и второго типа, соответственно. При выпуске продукции используется два типа ресурсов – оборудование и сырье. Обозначим через полезный фонд времени работы оборудования. Известны нормативы затрат времени работы оборудования на производство единицы продукции и , которые показывают сколько времени необходимо затратить на изготовление единицы продукции первого и второго типа. Примем, что , , .

Считается, что при производстве и первой, и второй продукции используется один вид сырьевого ресурса. Известны нормативы затрат сырьевого ресурса на производство единицы обоих видов продукции – и . Принимаем, что , .

Обозначим через и цену за единицу первой и второй продукции соответственно, через – стоимость единицы сырьевого ресурса.

Продукция, выпускаемая фирмой, характеризуется сложившимся на рынке объемом спроса. Пусть и – объем спроса на первую и вторую продукцию соответственно.

Цены реализации продукции и определяются ситуацией, которая складывается на рынке. К рассматриваемому моменту имеется ретроинформация (статистическая информация) о тенденциях изменения цен за предыдущие 10 лет, которая качественно выглядит следующим образом:

Таблица 1 - Ретроинформация по цене на первую продукцию

Период времени ti	t0-10	t0-9	t0-8	t0-7	t0-6	t0-5	t0-4	t0-3	t0-2	t0-1	t0
Ц1	27,0	27,3	27,5	28,4	28,1	29,2	28,8	29,0	29,7	29,9	30,5

где t_i – это год. Тогда t_0-10 – это год начала рассматриваемого периода, а t₀ - текущий год.

Таблица 2 - Ретроинформация по цене на вторую продукцию

Период времени ti	t0-10	t0-9	t0-8	t0-7	t0-6	t0-5	t0-4	t0-3	t0-2	t0-1	t0
Ц2	18,3	19,5	20,4	21,6	22,7	23,1	24,6	25,3	26,2	27,7	27,9

Цена сырьевого ресурса Ц_р, приобретаемого для организации процесса производства, также формируется рынком.

Таблица 3 - Ретроинформация по цене на ресурс

Период времени ti	t0-10	t0-9	t0-8	t0-7	t0-6	t0-5	t0-4	t0-3	t0-2	t0-1	t0
Цр	5,5	6,0	6,0	5,4	5,8	6,3	6,6	6,7	6,9	6,0	6,4

Производство и реализация. Производственные возможности фирмы с учетом ограничения по полезному фонду времени работы оборудования можно графически представить следующим образом:

Рисунок 1 - Производственные возможности фирмы с учетом ограничения по полезному фонду времени работы оборудования

Выбор производственной программы, т.е. значений Х₁ и Х₂, ограничиваются не только производственными возможностями, но и объемом практического сбыта этой продукции на рынке. Объем сбыта продукции определяется величиной спроса и . Примем, что фирма в прошедшие периоды производила продукцию в объеме равном величине спроса.

Таблица 4 - Ретроинформация по объему продаж (спроса) первой продукции

Период времени ti	t0-10	t0-9	t0-8	t0-7	t0-6	t0-5	t0-4	t0-3	t0-2	t0-1	t0

Таблица 5 - Ретроинформация по объему продаж (спроса) второй продукции

Ериод времени ti	t0-10	t0-9	t0-8	t0-7	t0-6	t0-5	t0-4	t0-3	t0-2	t0-1	t0

С учетом сказанного, необходимо определить стратегию поведения фирмы (определить оптимальный объем производства первой и второй продукции), по критерию максимизации прибыли предприятия на последующие пять лет.

Анализ состояния и прогноз рыночной среды

Для решения поставленной задачи на первом этапе необходимо осуществить стратегическое планирование, которое подразумевает выработку стратегии поведения на следующие пять периодов функционирования фирмы, т.е. на периоды t₀₊₁, t₀₊₂, t₀₊₃, t₀₊₄, t₀₊₅. При этом необходимо дать прогноз относительно изменения цены на продукцию обоих видов, цены на ресурс и объемов продаж, которые можно будет реализовать на рынке. Стратегическое планирование или прогнозирование основывается на ретроинформации (статистики) об изменении исследуемых параметров в прошедшие периоды. Используя численные методы, необходимо получить уравнение регрессии, которое представляет собой функциональную зависимость некоторого параметра от времени. В нашем случае под параметром следует понимать цену на продукцию первого или второго вида, цену на ресурс, объем продаж первой или второй продукции. Для проведения дальнейших исследований в курсовом проекте принимается допущение, что возможно использовать регрессии первого порядка:

Для расчета числовых коэффициентов и целесообразнее и удобнее использовать стандартное приложение «Анализ данных» (меню «Сервис») пакета Excel.

Полученные уравнения регрессии позволяют дать прогноз изменения интересующих параметров, а именно цен на продукцию, цены на ресурс и объемов продаж первой и второй продукции, в зависимости от времени. Так как в постановке задачи, речь идет о стратегии поведения фирмы в течение следующих пяти лет, то исследование следует ограничить будущими пятью годами.

Любая математическая модель, каковой является и уравнение регрессии, характеризуется некоторой погрешностью. Поэтому, необходимо по показателю среднеквадратического отклонения модели оценить погрешность прогноза и рассчитать пессимистический и оптимистический прогноз для исследуемого параметра. При этом под пессимистическим прогнозом будем понимать ситуацию, когда параметры задачи изменяются неблагоприятным для фирмы образом, а именно их изменение приведет к тому, что предприятие получит минимально возможную прибыль. Оптимистический прогноз является полной противоположностью пессимистического прогноза и рассчитывается для ситуации, в которой фирма получит максимально возможную прибыль.

Математическая модель расчета прогнозного параметра для оптимистического варианта имеет вид:

где значение исследуемого параметра при оптимистическом прогнозе, номинальное прогнозное значение. Знак отражает содержательный смысл параметра. Речь идет о том, что некоторые параметры, такие как цены на выпускаемую продукцию или объем продаж, при своем увеличении приводят к росту прибыли предприятия. Напротив, цена на используемый ресурс только при своем уменьшении положительно сказывается на изменении прибыли. Поэтому выбор знака однозначно определяется содержательным и экономическим смыслом исследуемого параметра системы.

Математическая модель расчета прогнозного параметра для пессимистического варианта имеет вид:

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

Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов
Период	Цена реализации первой продукции (Y-зависимая переменная)	Порядковый номер величины в выборке (№п/п года X1)	Предсказанное Y (уравнение регрессии Y=26,69+0,33*X1)	Пессимис-тический прогноз	Оптимис-тический прогноз
t0-10	27,00		27,02
t0-9	27,30		27,35
t0-8	27,50		27,68
t0-7	28,40		28,01
t0-6	28,10		28,34
t0-5	29,20		28,67
t0-4	28,80
t0-3	29,00		29,33
t0-2	29,70		29,66
t0-1	29,90		29,99
t0	30,50		30,32
t0+1	30,65		30,65	29,52	31,78
t0+2	30,98		30,98	29,85	32,11
t0+3	31,31		31,31	30,18	32,44
t0+4	31,64		31,64	30,51	32,77
t0+5	31,97		31,97	30,84	33,1
Среднеквадратичное отклонение	1,13

Рисунок 2 – Регрессионный анализ данных по цене на первую продукцию

Таблица 7 - Регрессионная модель для цены на вторую продукцию

Период	Цена реализации второй продукции (Y-зависимая переменная)	Порядковый номер величины в выборке (№п/п года X1)	Предсказанное Y (уравнение регрессии Y=17,53+0,98*X1)	Пессимис-тический прогноз	Оптимис-тический прогноз
t0-10	18,30		18,51
t0-9	19,50		19,49
t0-8	20,40		20,47
t0-7	21,60		21,45
t0-6	22,70		22,43
t0-5	23,10		23,41
t0-4	24,60		24,39
t0-3	25,30		25,37
t0-2	26,20		26,35
t0-1	27,70		27,33
t0	27,90		28,31
t0+1	29,25		29,29	26,04	32,54
t0+2	30,23		30,27	27,02	33,52
t0+3	31,21		31,25		34,5
t0+4	32,19		32,23	28,98	35,48
t0+5	33,16		33,21	29,96	36,46
Среднеквадратичное отклонение	3,25

Рисунок 3 - Регрессионный анализ данных по цене на вторую продукцию

Таблица 8 - Регрессионная модель для цены на ресурс

Период	Цена покупки ресурса (Y-зависимая переменная)	Порядковый номер величины в выборке (№п/п года X1)	Предсказанное Y (уравнение регрессии Y=5,567+0,0,096*X1)	Пессимис-тический прогноз	Оптимис-тический прогноз
t0-10	5,50		5,66
t0-9	6,00		5,76
t0-8	6,00		5,86
t0-7	5,40		5,95
t0-6	5,80		6,05
t0-5	6,30		6,14
t0-4	6,60		6,24
t0-3	6,70		6,34
t0-2	6,90		6,43
t0-1	6,00		6,53
t0	6,40		6,62
t0+1	6,72		6,72	7,20	6,24
t0+2	6,82		6,82	7,30	6,34
t0+3	6,92		6,91	7,39	6,43
t0+4	7,01		7,01	7,49	6,53
t0+5	7,11		7,10	7,58	6,62
Среднеквадратичное отклонение	0,48

Рисунок 4 - Регрессионный анализ данных по цене на ресурс

Таблица 9 - Регрессионная модель для объемов продаж первой продукции

Период	Объем продаж первой продукции (Y-зависимая переменная)	Порядковый номер величины в выборке (№п/п года X1)	Предсказанное Y (уравнение регрессии Y=380,64+5,5*X1)	Пессимис-тический прогноз	Оптимис-тический прогноз
t0-10	386,00		386,14
t0-9	392,00		391,64
t0-8	397,00		397,14
t0-7	403,00		402,64
t0-6	408,00		408,14
t0-5	413,00		413,64
t0-4	419,00		419,14
t0-3	425,00		424,64
t0-2	430,00		430,14
t0-1	436,00		435,64
t0	441,00		441,14
t0+1	446,64		446,64	428,4	464,88
t0+2	452,14		452,14	433,9	470,38
t0+3	457,64		457,64	439,4	475,88
t0+4	463,14		463,14	444,9	481,38
t0+5	468,64		468,64	450,4	486,88
Среднеквадратичное отклонение	18,24

Рисунок 5 - Регрессионный анализ данных по объемам продаж первой продукции

Таблица 10 - Регрессионная модель для объемов продаж второй продукции

Период	Объем продаж второй продукции (Y-зависимая переменная)	Порядковый номер величины в выборке (№п/п года X1)	Предсказанное Y (уравнение регрессии Y=180,76+9,6*X1)	Пессимис-тический прогноз	Оптимис-тический прогноз
t0-10	190,00		190,36
t0-9	200,00		199,96
t0-8	210,00		209,56
t0-7	219,00		219,16
t0-6	229,00		228,76
t0-5	238,00		238,36
t0-4	248,00		247,96
t0-3	258,00		257,56
t0-2	267,00		267,16
t0-1	277,00		276,76
t0	286,00		286,36
t0+1	295,96		295,96	264,12	327,8
t0+2	305,56		305,56	273,72	337,4
t0+3	315,16		315,16	283,32
t0+4	324,76		324,76	292,92	356,6
t0+5	334,36		334,36	302,52	366,2
Среднеквадратичное отклонение	31,84

Рисунок 6 - Регрессионный анализ данных по объемам продаж второй продукции