Разделы презентаций

Управленческие решения

Содержание

Теория принятия решенийМенеджеры принимают решения !Чтобы выполнить цели, поставленные перед организацией, менеджеры должны понимать, как принимаются решения и знать, какие важные методы принятия решений имеются в наличииУспех или провал этих людей

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Управленческие решения
Основы теории принятия решений

Управленческие решенияОсновы теории принятия решений

Слайд 2Теория принятия решений

Менеджеры принимают решения !
Чтобы выполнить цели, поставленные перед

организацией, менеджеры должны понимать, как принимаются решения и знать, какие

важные методы принятия решений имеются в наличии
Успех или провал этих людей и компаний зависит от качества их решений
Теория принятия решенийМенеджеры принимают решения !Чтобы выполнить цели, поставленные перед организацией, менеджеры должны понимать, как принимаются решения

Слайд 3Теория принятия решений

ПРИМЕР:
Менеджер, который настаивал на запуске Шаттла-Челленджер

(взорвавшемся при запуске в 1986 г), не поднялся наверх по

ступеням власти внутри компании НАСА
Менеджер, который возглавлял команду, разработавшую модель «Мустанга», пользовавшейся высочайшим спросом, стал впоследствии Президентом компании «Форд»
Теория принятия решений ПРИМЕР:Менеджер, который настаивал на запуске Шаттла-Челленджер (взорвавшемся при запуске в 1986 г), не

Слайд 4Теория принятия решений
В чем разница между «хорошим» и «плохим» решением?

«Хорошее» решение:
использует аналитическое принятие решений
базируется на логике
рассматривает все

возможные данные и возможные альтернативы
предполагает использование алгоритма принятия «рационального» решения, состоящего из шести шагов
Теория принятия решенийВ чем разница между «хорошим» и «плохим» решением? «Хорошее» решение: использует аналитическое принятие решенийбазируется

Слайд 5Теория принятия решений
Алгоритм «рационального» решения:
1. Определение проблемы и

факторов, которые влияют на нее. Это означает необходимость установить проблему

четко и осознано, что в большинстве случаев является наиболее важным и трудным шагом
2. Установка критерия решения и целей. Менеджеры должны разработать специфические и измеряемые цели. Большинство успешных фирм имеет более чем одну цель максимизации прибыли

Теория принятия решений Алгоритм «рационального» решения:1. Определение проблемы и факторов, которые влияют на нее. Это означает

Слайд 6Теория принятия решений
Алгоритм «рационального» решения (продолжение):
3. Формулировка моделей

и связей между целями и переменными. Разрабатывается формализованное

представление ситуации – модель. Большинство, применяемых на практике моделей имеет более одной переменной.
Переменная – это измеряемое количество, которое может меняться или которое есть предмет изменения
Теория принятия решений Алгоритм «рационального» решения (продолжение):3. Формулировка моделей и связей между целями и

Слайд 7Теория принятия решений
Алгоритм «рационального» решения (продолжение):
4. Определение и

оценка альтернатив. Этот шаг означает генерацию наибольшего количества решений проблемы

(обычно быстрых). Диапазон или набор альтернатив – это то, что менеджеры хотят получить
5. Выбор наилучшей альтернативы. Это решение, которое наилучшим образом удовлетворяет и наиболее соответствует установленным целям

Теория принятия решений Алгоритм «рационального» решения (продолжение):4. Определение и оценка альтернатив. Этот шаг означает генерацию наибольшего

Слайд 8Теория принятия решений
Алгоритм «рационального» решения (продолжение):
6. Внедрение решения.

Выполнение действий в соответствии с выбранной альтернативой – это наиболее

сложная фаза принятия решения, требующая привязки задач и расписания внедрения
Представленные шаги не всегда идут друг за другом без некоторых вариантов и циклов. Часто приходится модифицировать один и более шагов, прежде чем конечный результат будет внедрен. Принятие «хороших» решений требует выполнения всех шести вышеуказанных шагов
Теория принятия решений Алгоритм «рационального» решения (продолжение):6. Внедрение решения. Выполнение действий в соответствии с выбранной альтернативой

Слайд 9Теория принятия решений

Процесс принятия решений в менеджменте тесно

связан с использованием моделей и количественного анализа
Модель есть упрощенное представление

реальности

Теория принятия решений Процесс принятия решений в менеджменте тесно связан с использованием моделей и количественного анализаМодель

Слайд 10Теория принятия решений
Модель – представление объекта, системы или идеи в

форме, отличной от формы самого объекта, системы или идеи
Например, физическая

модель – уменьшенная в масштабе 3D модель предприятия или модель самолета для испытания ее в аэродинамической трубе
В менеджменте более распространены математические модели
Простейшей математической моделью является например, формула из геометрии:

площадь = длина Х ширина



Теория принятия решенийМодель – представление объекта, системы или идеи в форме, отличной от формы самого объекта, системы

Слайд 11Теория принятия решений

Более сложные математические модели представляют и описывают, к

примеру, операции в бизнесе
Такие бизнес-модели могут иметь переменные для подсчета

производственных, транспортных или складских затрат, затрат ведения данных, так же как и широкий набор других возможных входов и выходов

Теория принятия решенийБолее сложные математические модели представляют и описывают, к примеру, операции в бизнесеТакие бизнес-модели могут иметь

Слайд 12Теория принятия решений

Модели помогают менеджерам:
Получить глубокий взгляд на

природу взаимоотношений в бизнесе
Найти лучшие способы оценить значения величин в

таких отношениях
Увидеть способ уменьшения или хотя бы понимания неопределенности, которая окружает бизнес, его планы и действия
Теория принятия решений Модели помогают менеджерам:Получить глубокий взгляд на природу взаимоотношений в бизнесеНайти лучшие способы оценить

Слайд 13Теория принятия решений


Для принятия «хороших» решений менеджерам необходимо

знать:
Когда модель соответствует реальной системе и каковы допущения и ограничения,

ей соответствующие
Какой цели модель может служить в отдельной проблеме
Как использовать модель и получать результаты
Как интерпретировать в терминах менеджмента результаты модели
Теория принятия решений Для принятия «хороших» решений менеджерам необходимо знать:Когда модель соответствует реальной системе и каковы

Слайд 14Теория принятия решений
Преимущества использования моделей:
Модели менее дороги и требуют меньше

времени, чем экспериментирование с реальными системами
Модели разрешают менеджерам задавать вопросы

типа: «Что будет, если …?» (например, «Что будет, если мои затраты на запасы увеличатся на 3% в следующем году, - как изменится моя прибыль?»)
Модели построены для решения проблем менеджмента и поощряют ввод данных со стороны менеджера

Теория принятия решенийПреимущества использования моделей:Модели менее дороги и требуют меньше времени, чем экспериментирование с реальными системамиМодели разрешают

Слайд 15Теория принятия решений
Преимущества использования моделей (продолжение):
Модели способствуют содержательному систематическому подходу

к анализу проблем
Модели требуют от менеджеров уточнять ограничения и цели

по отношению к проблеме
Модели помогают сократить время, необходимое для принятия решений
Теория принятия решенийПреимущества использования моделей (продолжение):Модели способствуют содержательному систематическому подходу к анализу проблемМодели требуют от менеджеров уточнять

Слайд 16Теория принятия решений

Ограничения при использовании моделей:
Модели могут быть

дорогими и требующими длительного времени на разработку и тестирование
Модели часто

не используются и неправильно понимаются по причинам их математической сложности
Модели уменьшают роль и значение не поддающейся вычислению информации
Модели часто имеют такие предпосылки, которые слишком упрощают переменные реального мира
Теория принятия решений Ограничения при использовании моделей:Модели могут быть дорогими и требующими длительного времени на разработку

Слайд 17Теория принятия решений

Категории моделей, используемых в менеджменте:
1. Алгебраические

модели (экономический анализ).
Алгебра – основной математический инструмент, который может быть

использован для решения общих операционных проблем, таких как анализ критической точки, анализ затраты-прибыль, оценки затрат, выгод и рентабельности деятельности организации
Теория принятия решенийКатегории моделей, используемых в менеджменте: 1. Алгебраические модели (экономический анализ).Алгебра – основной математический инструмент,

Слайд 18Теория принятия решений

Категории моделей, используемых в менеджменте:
2. Статистические

модели.
Поскольку многие управленческие решения включают неопределенность, очень важно уметь использовать

вероятностные распределения и статистическую теорию.
В менеджменте обычно используют следующие три вида статистических моделей:
Прогнозирование – процесс создания проекций на будущее таких переменных как затраты, продажи
Контроль качества – помогает измерять и регулировать степень соответствия, до которой продукт или сервис отвечают специфическим стандартам
Теория решений – используется в деревьях решений, чтобы помочь представить и решить проблемы при условии риска
Теория принятия решенийКатегории моделей, используемых в менеджменте: 2. Статистические модели.Поскольку многие управленческие решения включают неопределенность, очень

Слайд 19Теория принятия решений

Категории моделей, используемых в менеджменте:
3. Модель

линейного программирования - разработана для определения оптимального способа распределения дефицитных

ресурсов.
Широко используется в решениях о планировании ассортимента изделий, анализе размещения производства, календарном планировании, распределении рабочих заданий, управлении материалами и других областях операционного анализа

Теория принятия решенийКатегории моделей, используемых в менеджменте: 3. Модель линейного программирования - разработана для определения оптимального

Слайд 20Теория принятия решений

Категории моделей, используемых в менеджменте:
4. Модель

массового обслуживания (теории очередей) - для определения оптимального числа каналов

обслуживания с учетом спроса.
Анализ помогает оценить системы сервиса путем определения таких факторов, как длина очереди, время ожидания и коэффициент использования


Теория принятия решенийКатегории моделей, используемых в менеджменте: 4. Модель массового обслуживания (теории очередей) - для определения

Слайд 21Теория принятия решений

Категории моделей, используемых в менеджменте:
4. Модель

массового обслуживания (продолжение)
Задача организации – сбалансировать затраты на дополнительные

каналы обслуживания (больше кассиров, больше клерков, принимающих заказы на билеты, и т. д.) и потери вследствие снижения уровня обслуживания по отношению к оптимальному (уход клиентов в другой банк или в другую авиакомпанию по причине задержек в обслуживании)

Теория принятия решенийКатегории моделей, используемых в менеджменте: 4. Модель массового обслуживания (продолжение) Задача организации – сбалансировать

Слайд 22Теория принятия решений

Категории моделей, используемых в менеджменте:
5. Имитационные

модели – ценный инструмент для анализа сложных систем сервиса, политики

обслуживания оборудования и инвестиционного выбора.
Имитация – процесс создания модели реальной ситуации и экспериментальное ее использование для определения поведения этой системы в реальной ситуации. Используется в ситуациях, когда существует много переменных, затруднен математический анализ зависимостей между ними или имеет место повышенная степень неопределенности.


Теория принятия решенийКатегории моделей, используемых в менеджменте: 5. Имитационные модели – ценный инструмент для анализа сложных

Слайд 23Теория принятия решений

Категории моделей, используемых в менеджменте:
6. Модели

запасов - используется для определения времени размещения заказов на ресурсы

и их количества, а также объема готовых продуктов для хранения на складах.
Цель модели - минимизация издержек, возникающих вследствие излишков или недостатка материальных запасов
Теория принятия решенийКатегории моделей, используемых в менеджменте: 6. Модели запасов - используется для определения времени размещения

Слайд 24Теория принятия решений

Категории моделей, используемых в менеджменте:
7. Теория

игр – метод моделирования для оценки влияния того или иного

решения менеджеров организации на конкурентов.
Сфера применения - прогнозирование реакции конкурентов:
на изменение цен
стимулирование сбыта
новые сервисные предложения
вывод новых продуктов

Теория принятия решенийКатегории моделей, используемых в менеджменте: 7. Теория игр – метод моделирования для оценки влияния

Слайд 25Теория принятия решений

Категории моделей, используемых в менеджменте:
8. Сетевые

модели.
Средства, такие как PERT (оценка и средства обзора), CPM (метод

критического пути), помогают менеджерам составить график, контролировать и отслеживать большие проекты, такие как строительство корабля или торгового центра
Теория принятия решенийКатегории моделей, используемых в менеджменте: 8. Сетевые модели.Средства, такие как PERT (оценка и средства

Слайд 26Теория принятия решений
Теория принятия решений – это аналитический подход для

выбора альтернативы или направления действия
Данная теория, представляющая один из видов

статистических моделей, используется в широком диапазоне ситуаций: от анализа новых товаров и ассортимента, к выбору оборудования, составлению производственных планов и расписаний, планированию обслуживания оборудования и др.


Теория принятия решенийТеория принятия решений – это аналитический подход для выбора альтернативы или направления действияДанная теория, представляющая

Слайд 27Теория принятия решений

Существуют три типа моделей решений в теории принятия

решений, которые зависят от степени определенности возможных выходов или последствий,

с которыми встречается менеджер принимающий решения:
Принятие решений в условиях определенности
Принятие решений в условиях риска
Принятие решений в условиях неопределенности
Теория принятия решенийСуществуют три типа моделей решений в теории принятия решений, которые зависят от степени определенности возможных

Слайд 28Теория принятия решений

Принятие решений в условиях определенности – принимающий решения

знает с определенностью последствия или выход любой альтернативы или выбранного

решения
Например, лицо, принимающее решение, знает с полной определенностью, что 1000-рублевый депозит на счете даст через год увеличение в балансе счета на величину объявленного годового процента

Теория принятия решенийПринятие решений в условиях определенности – принимающий решения знает с определенностью последствия или выход любой

Слайд 29Теория принятия решений

Принятие решений в условиях риска – принимающий решения

знает вероятность появления результата или последствий для каждого выбора
Например, мы

можем не знать, будет ли завтра утром дождь, но мы можем знать, что вероятность утреннего дождя составляет 30%

Теория принятия решенийПринятие решений в условиях риска – принимающий решения знает вероятность появления результата или последствий для

Слайд 30Теория принятия решений

Принятие решений в условиях неопределенности – принимающий решения

не знает вероятность появления результата для каждой альтернативы
Например, вероятность того,

что Президентом США через 20 лет от сегодняшнего дня станет представитель демократической партии, неизвестна


Теория принятия решенийПринятие решений в условиях неопределенности – принимающий решения не знает вероятность появления результата для каждой

Слайд 31Теория принятия решений

В принятии решений в условиях определенности менеджер,

принимающий решения, знает выход его действий и выберет альтернативу, которая

максимизирует его благосостояние (благосостояние компании) и приведет к наилучшему результату
В условиях риска принимающий решения будет пытаться максимизировать ожидаемое благосостояние. Такой подход типично используется для максимизации ожидаемого значения в денежном выражении
Критерии в условиях неопределенности будут рассмотрены отдельно
Теория принятия решенийВ принятии решений в условиях определенности менеджер, принимающий решения, знает выход его действий и

Слайд 32Теория принятия решений

Вне зависимости от сложности решения или сложности средств,

используемых для анализа, все лица, принимающие решения сталкиваются с альтернативами

и состоянием природы:
Альтернатива – направление действия или стратегия, которая может быть принята лицом, принимающим решение (например, брать ли зонт завтра)
Состояние природы – ситуация, на которую принимающий решение не может влиять или имеет очень слабое влияние (погода на завтра)



Теория принятия решенийВне зависимости от сложности решения или сложности средств, используемых для анализа, все лица, принимающие решения

Слайд 33Теория принятия решений
В теории принятия решений широко используется такой инструмент,

как дерево решений, который представляет собой иерархический горизонтально расположенный альтернативный

вероятностный граф, состоящий из вершин различного типа – точек принятия решений (узел решения) и точек возникновения последствий от принятых решений (узел состояния природы)

Теория принятия решенийВ теории принятия решений широко используется такой инструмент, как дерево решений, который представляет собой иерархический

Слайд 34Теория принятия решений

Точки принятия решений (узел решения) изображаются на дереве

решений в виде квадратов, а точки последствий (узел состояния природы)

– в виде кружочков
Чтобы представлять альтернативы решений менеджера, мы можем развивать деревья решений или таблицы решений, используя вышеуказанные обозначения
При конструировании дерева решений (дерева целей) мы должны быть уверены, что все альтернативы или состояния природы находятся на правильных и логических местах и что мы включили все возможные альтернативы и состояния природы
Теория принятия решенийТочки принятия решений (узел решения) изображаются на дереве решений в виде квадратов, а точки последствий

Слайд 35Теория принятия решений
Вершины дерева решений соединены соответственно ребрами двух типов

– решениями и результатами решений
Дерево решений позволяет найти оптимальный вариант

решений в условиях неопределенности и в условиях риска



Теория принятия решенийВершины дерева решений соединены соответственно ребрами двух типов – решениями и результатами решенийДерево решений позволяет

Слайд 36Теория принятия решений

ПРИМЕР 1:
Компания рассматривает возможность производства и

маркетинга складских навесов из металлопрофиля. Поскольку рынок сбыта потенциальным производителем

еще не изучен, рассмотрение этого проекта требует изучения двух возможностей – строительство большого и малого завода
Рынок для этого товара может быть благоприятным и неблагоприятным
Компания, конечно, имеет еще и такой выбор, как не строить производственную линию вообще
Теория принятия решенийПРИМЕР 1: Компания рассматривает возможность производства и маркетинга складских навесов из металлопрофиля. Поскольку рынок

Слайд 37Теория принятия решений
Дерево решений компании по производству складских навесов:

Теория принятия решенийДерево решений компании по производству складских навесов:

Слайд 38Теория принятия решений
Табличный метод принятия решений:
Мы можем также

построить таблицу решений или платежную таблицу, чтобы помочь компании определить

ее альтернативы
Для любых альтернатив и определенного состояния природы имеется следствие или выход, который обычно представляется в денежном выражении
Это называется – условным значением
Все альтернативы записываются в левой части таблицы, а состояния природы записывается в верхней части таблицы, условные значения (платы) находятся внутри таблицы
Теория принятия решений Табличный метод принятия решений:Мы можем также построить таблицу решений или платежную таблицу, чтобы

Слайд 39Теория принятия решений

ПРИМЕР 2:
Создаем таблицу для компании из

ПРИМЕРА 1, включающую условные значения, базирующиеся на следующей информации:
Случай благоприятного

рынка – большой завод даст чистую прибыль компании 200 тысяч долларов, а если рынок будет неблагоприятным, то для большого завода чистые потери составят 180 тысяч долларов
Малый завод принесет 100 000 - долларовый доход в случае благоприятного рынка; чистые потери в 20 тысяч долларов появятся, если рынок будет неблагоприятным
Теория принятия решенийПРИМЕР 2: Создаем таблицу для компании из ПРИМЕРА 1, включающую условные значения, базирующиеся на

Слайд 40Теория принятия решений
Платежная таблица (таблица решений)
для ПРИМЕРА 2

Теория принятия решенийПлатежная таблица (таблица решений)для ПРИМЕРА 2

Слайд 41Теория принятия решений
Принятие решений в условиях риска:
Принятие решений в

условиях риска – наиболее распространенный случай в практике менеджеров
Принятие решений

в условиях риска – это вероятностная ситуация решений. Может случиться несколько возможных состояний природы, причем каждое состояние будет иметь заданную вероятность

Теория принятия решенийПринятие решений в условиях риска: Принятие решений в условиях риска – наиболее распространенный случай в

Слайд 42Теория принятия решений

Рассматривая табличные решения с условными состояниями и вероятностными

оценками для всех состояний природы, мы можем определить EMV -

ожидаемую денежную отдачу (expected monetary value) для каждого варианта
EMV представляет собой ожидаемую ценность варианта или среднюю отдачу для каждого варианта, т.е. такую отдачу, которую мы получим, если сможем повторить решение большое число раз

Теория принятия решенийРассматривая табличные решения с условными состояниями и вероятностными оценками для всех состояний природы, мы можем

Слайд 43Теория принятия решений
Одно из наиболее популярных решений в условиях риска

– выбор варианта, который имеет максимальное значение EMV
EMV для любого

варианта – сумма возможных поступлений (отдач) рассматриваемого варианта, каждая взвешенная на вероятность появления отдачи


Теория принятия решенийОдно из наиболее популярных решений в условиях риска – выбор варианта, который имеет максимальное значение

Слайд 44Теория принятия решений

EMV (Варианты i) = (Отдача по 1-му

состоянию природы) Х (Вероятность 1-го состояния природы) + (Отдача по

2-му состоянию природы) Х (Вероятность 2-го состояния природы) + … + (Отдача по последнему состоянию природы) Х (Вероятность последнего состояния природы)
Теория принятия решений EMV (Варианты i) = (Отдача по 1-му состоянию природы) Х (Вероятность 1-го состояния природы)

Слайд 45Теория принятия решений
ПРИМЕР 3:
Продолжаем рассматривать компанию, планирующую производство

складских навесов
Менеджер компании верит, что вероятность благоприятного рынка такая же,

как и неблагоприятного; это означает, что каждое состояние природы имеет шанс 0.50 (50%)
Теперь можно определить EMV для каждого варианта (альтернативы)

Теория принятия решений ПРИМЕР 3: Продолжаем рассматривать компанию, планирующую производство складских навесовМенеджер компании верит, что вероятность благоприятного

Слайд 46Теория принятия решений
Варианты выбора для ПРИМЕРА 3:

Теория принятия решенийВарианты выбора для ПРИМЕРА 3:

Слайд 47Теория принятия решений
ПРИМЕР 3 (продолжение):

EMV (A1) = (0.5)(200

000$) + (0.5)(-180 000$) = $ 10 000
EMV (A2) =

(0.5)(100 000$) + (0.5)(-20 000$) = $ 40 000
EMV (A3) = (0.5)( 0$) + (0.5)( 0$) = $ 0

Максимальный EMV – в варианте А2
В соответствии с критерием решения с использованием EMV необходимо строить завод малой мощности

Теория принятия решений ПРИМЕР 3 (продолжение): EMV (A1) = (0.5)(200 000$) + (0.5)(-180 000$) = $ 10

Слайд 48Теория принятия решений
Предположим, что в рассмотренном примере менеджер компании получил

предложение от фирмы, занимающейся маркетинговыми исследованиями, помочь ему принять решение,

строить или не строить завод по производству складских навесов
Исследователи рынка утверждают, что их технический анализ ответит компании определенно, будет ли рынок благоприятным для предложенного продукта
Теория принятия решенийПредположим, что в рассмотренном примере менеджер компании получил предложение от фирмы, занимающейся маркетинговыми исследованиями, помочь

Слайд 49Теория принятия решений
Маркетинговое решение даст возможность перейти от принятия решения

в условиях риска к принятию решения в условиях определенности
Такая

информация предохранит компанию от дорогой ошибки
Фирма, проводящая маркетинговые исследования запрашивает 65 000$ за информацию
Теория принятия решенийМаркетинговое решение даст возможность перейти от принятия решения в условиях риска к принятию решения в

Слайд 50Теория принятия решений
Что порекомендовать компании, планирующей производство складских навесов ?
Следует

ли компании нанять фирму, чтобы провести исследование ?
Даже если информация

от этого исследования будет совершенно точной, стоит ли она 65 000$ ?
Сколько на самом деле может стоить такая информация ?
На некоторые из этих вопросов трудно ответить, однако, определение денежного эквивалента такой совершенной информации очень полезно. Это установит верхнюю границу суммы, которую можно потратить на маркетинговую информацию
Теория принятия решенийЧто порекомендовать компании, планирующей производство складских навесов ?Следует ли компании нанять фирму, чтобы провести исследование

Слайд 51Теория принятия решений
Концепция ожидаемой ценности совершенной информации:
Если менеджер способен

определить, какое состояние природы появится, то затем он сможет определить

какое принять решение
Если менеджер знает, какое принять решение, то отдача от решения увеличивается, потому что эта отдача теперь означает определенность, а не вероятность
Поскольку эта отдача от решения увеличивается со знанием, какое состояние природы появится, то это знание имеет ценность
Теория принятия решенийКонцепция ожидаемой ценности совершенной информации: Если менеджер способен определить, какое состояние природы появится, то затем

Слайд 52Теория принятия решений
Ценность совершенной информации определяется как разница между отдачей

от решения в условиях определенности и отдачей в условиях риска

и называется EVPI – ожидаемая ценность совершенной информации (Expected Value of Perfect Information)

EVPI = (Ожидаемая ценность в условиях определенности) – (max EMV)
Теория принятия решенийЦенность совершенной информации определяется как разница между отдачей от решения в условиях определенности и отдачей

Слайд 53Теория принятия решений

Чтобы найти EVPI, мы должны сначала вычислить ожидаемую

ценность в условиях определенности, которая есть ожидаемая или средняя отдача,

если мы имеем достоверную информацию перед принятием решения
Чтобы вычислить это значение, мы выбираем наилучшую альтернативу для каждого состояния природы и умножаем вызванную ею отдачу на вероятность появления этого состояния природы
Теория принятия решенийЧтобы найти EVPI, мы должны сначала вычислить ожидаемую ценность в условиях определенности, которая есть ожидаемая

Слайд 54Теория принятия решений

(Ожидаемая ценность в условиях определенности) = (Наилучший

исход для 1-го состояния природы) Х (Вероятность 1-го состояния природы)

+ (Наилучший исход для 2-го состояния природы) Х (Вероятность 2-го состояния природы) + … + (Наилучший исход для последнего состояния природы) Х (Вероятность последнего состояния природы)
Теория принятия решений (Ожидаемая ценность в условиях определенности) = (Наилучший исход для 1-го состояния природы) Х (Вероятность

Слайд 55Теория принятия решений
ПРИМЕР 4:
Вычислить максимальное значение, которое компания

по производству складских навесов может заплатить за маркетинговую информацию, т.е.

ожидаемую ценность совершенной информации или EVPI
Процесс вычисления будет состоять из двух шагов:
Прежде всего вычисляется ожидаемая ценность в условиях определенности
Затем, используя эту информацию, вычисляем EVPI



Теория принятия решений ПРИМЕР 4: Вычислить максимальное значение, которое компания по производству складских навесов может заплатить за

Слайд 56Теория принятия решений
ПРИМЕР 4 (продолжение):
Воспользуемся расчетами ожидаемой денежной отдачи

EMV для вариантов выбора менеджеров завода, проведенными в ПРИМЕРЕ 3
Шаг

1:
Наилучший исход для состояния природы «благоприятный рынок» – выгодно строить большой завод с предполагаемой прибылью 200000$
Наилучший исход для состояния природы «неблагоприятный рынок» – ничего не строить с ожидаемыми потерями и прибылью 0$


Теория принятия решенийПРИМЕР 4 (продолжение): Воспользуемся расчетами ожидаемой денежной отдачи EMV для вариантов выбора менеджеров завода, проведенными

Слайд 57Теория принятия решений
ПРИМЕР 4 (продолжение):
Шаг 1 (продолжение):
Ожидаемая отдача

в условиях определенности будет равна

(200 000 $) X (0.5) + (0 $) X (0.5) = 100 000$
Таким образом, если мы имеем совершенную информацию, то будем ожидать (в среднем) 100000 $, если решение будет повторено многократно

Теория принятия решенийПРИМЕР 4 (продолжение): Шаг 1 (продолжение): Ожидаемая отдача в условиях определенности будет равна

Слайд 58Теория принятия решений
ПРИМЕР 4 (продолжение):
Шаг 2:
Максимальное EMV –

ожидаемая отдача в денежном выражении, вычисленная нами ранее, равна 40

000 $. Это ожидаемый исход без совершенной информации
EVPI = (Ожидаемая ценность в условиях определенности) – (max EMV) =
(100 000 $) – (40 000 $) = 60 000 $
Таким образом, наибольшая сумма, которую компании следует заплатить за совершенную информацию – это 60 000 $
Вывод базируется на предположении, что вероятность каждого состояния природы – 50%
Теория принятия решенийПРИМЕР 4 (продолжение): Шаг 2: Максимальное EMV – ожидаемая отдача в денежном выражении, вычисленная нами

Слайд 59Теория принятия решений
Принятие решений в условиях неопределенности:
Если имеется полная неопределенность

того, какое состояние природы в таблице решений может появиться (это

значит, что мы даже не можем оценить вероятность для каждого возможного исхода), то в этом случае обращаются к критериям для принятия решений в условиях неопределенности:
Maximax
Maximin
Minimax
Критерий Гурвица
Теория принятия решенийПринятие решений в условиях неопределенности:Если имеется полная неопределенность того, какое состояние природы в таблице решений

Слайд 60Теория принятия решений
Maximax - это критерий находит альтернативу, которая максимизирует

максимальный выход или следствие для каждой альтернативы
Мы находим максимальный выход

внутри каждой альтернативы и затем выбираем альтернативу с максимальным значением
Поскольку этот критерий решения располагается на альтернативе с наивысшим возможным результатом, его можно назвать «оптимистическим» критерием решения

Теория принятия решенийMaximax - это критерий находит альтернативу, которая максимизирует максимальный выход или следствие для каждой альтернативыМы

Слайд 61Теория принятия решений
Maximin – этот критерий отыскивает альтернативы, которые максимизируют

минимальный выход или следствие для каждой альтернативы
Сначала мы находим минимальный

выход внутри каждой альтернативы и затем выбираем альтернативу с максимальным значением
Поскольку этот критерий решения позволяет найти альтернативу с наименьшей возможной потерей, его можно назвать «пессимистическим» критерием решения


Теория принятия решенийMaximin – этот критерий отыскивает альтернативы, которые максимизируют минимальный выход или следствие для каждой альтернативыСначала

Слайд 62Теория принятия решений

3. Minimax – этот критерий определяет альтернативу, которая

соответствует стратегии, при которой максимальное сожаление минимально
Для применения критерия определяют

сожаление, т.е. разность между фактическим и наилучшим выходом, который мог бы быть достигнут предприятием в данном состоянии природы, а затем выбирают альтернативу, для которой такое сожаление минимально
Сожаление показывает, что теряет предприятие в результате принятия неверного решения. Минимаксный критерий ориентируется на возможные потери или упущенную выгоду


Теория принятия решений3. Minimax – этот критерий определяет альтернативу, которая соответствует стратегии, при которой максимальное сожаление минимальноДля

Слайд 63Теория принятия решений
4. Критерий Гурвица – этот критерий решения находит

альтернативу с наивысшим вероятным выходом
Минимальному и максимальному выходам каждой альтернативы

присваивается «вес», определяемый как вероятность наступления исхода, т.е. соответствующего состояния природы
Оценка вероятного результата каждой альтернативы равна сумме максимального и минимального выходов, умноженных на соответствующий вес
Выбирается альтернатива, имеющая наивысший вероятный выход


Теория принятия решений4. Критерий Гурвица – этот критерий решения находит альтернативу с наивысшим вероятным выходомМинимальному и максимальному

Слайд 64Теория принятия решений
5. Равновероятный критерий – этот критерий решения находит

альтернативу с наивысшим средним выходом
Сначала рассчитывают средний выход для каждой

альтернативы, который является суммой всех исходов, деленной на количество исходов
Затем выбирают альтернативу с максимальным значением
Равновероятный подход предполагает, что вероятности появления состояний природы равны и поэтому каждое состояние природы равновероятно


Теория принятия решений5. Равновероятный критерий – этот критерий решения находит альтернативу с наивысшим средним выходомСначала рассчитывают средний

Слайд 65Теория принятия решений
ПРИМЕР 5:
Предприятие анализирует новый инвестиционный проект по

производству гироскутеров
Существует две возможности: построить линию большой мощности или построить

линию малой мощности
Чистая приведенная стоимость проекта зависит от спроса на продукцию, а точный объем спроса неизвестен, однако известно, что существует три основных возможности (состояния природы): отсутствие спроса, средний спрос и высокий спрос

Теория принятия решений ПРИМЕР 5:Предприятие анализирует новый инвестиционный проект по производству гироскутеровСуществует две возможности: построить линию большой

Слайд 66Теория принятия решений
Таблица решений для ПРИМЕРА 5:










В качестве условных значений

в таблице решений приведена чистая приведенная стоимость проекта в соответствующем

состоянии природы при условии, что предприятие выберет соответствующую альтернативу (стратегию)

Теория принятия решенийТаблица решений для ПРИМЕРА 5:В качестве условных значений в таблице решений приведена чистая приведенная стоимость

Слайд 67Теория принятия решений
ПРИМЕР 5 (продолжение):
Максимаксное решение – построить линию

большой мощности: максимальная чистая приведенная стоимость при этом составит 300

тыс. долл., что соответствует ситуации высокого спроса.
Максимаксный критерий отражает позицию руководителя-оптимиста, игнорирующего возможные потери



Теория принятия решений ПРИМЕР 5 (продолжение):Максимаксное решение – построить линию большой мощности: максимальная чистая приведенная стоимость при

Слайд 68Теория принятия решений
ПРИМЕР 5 (продолжение):
Максиминное решение – построить линию

малой мощности: минимальный результат при этой стратегии – потеря 100

тыс. долл. (что лучше, чем возможная потеря 200 тыс. долл. при строительстве линии большой мощности)
Максиминный критерий отражает позицию руководителя, совершенно не склонного рисковать и отличающегося крайним пессимизмом. Это полезно, когда риск особенно высок (от результатов проекта зависит само существование предприятия)



Теория принятия решений ПРИМЕР 5 (продолжение):Максиминное решение – построить линию малой мощности: минимальный результат при этой стратегии

Слайд 69Теория принятия решений
ПРИМЕР 5 (продолжение):
Для применения минимаксного критерия построим

«матрицу сожалений»
В клетках этой матрицы показывается величина «сожаления» – разность

между фактическим и наилучшим результатом, которого могло бы добиться предприятие в данном состоянии природы
Сожаление показывает, что теряет предприятие в результате принятия неверного решения



Теория принятия решений ПРИМЕР 5 (продолжение):Для применения минимаксного критерия построим «матрицу сожалений»В клетках этой матрицы показывается величина

Слайд 70Теория принятия решений
Матрица сожалений для ПРИМЕРА 5:

Теория принятия решенийМатрица сожалений для ПРИМЕРА 5:

Слайд 71Теория принятия решений
ПРИМЕР 5 (продолжение):
Минимаксное решение соответствует стратегии, при

которой максимальное сожаление минимально. В нашем случае для линии малой

мощности максимальное сожаление составляет 150 тыс. долл. (в ситуации высокого спроса), а для линии большой мощности – 100 тыс. долл. (при отсутствии спроса). Поскольку 100<150, минимаксное решение – построить линию большой мощности
Минимаксный критерий ориентируется не столько на фактические, сколько на возможные потери или упущенную выгоду



Теория принятия решений ПРИМЕР 5 (продолжение):Минимаксное решение соответствует стратегии, при которой максимальное сожаление минимально. В нашем случае

Слайд 72Теория принятия решений
ПРИМЕР 5 (продолжение):
Критерий Гурвица заключается в том,

что минимальному и максимальному результатам каждой стратегии присваивается вес. Оценка

результата каждой стратегии равна сумме максимального и минимального результатов, умноженных на соответствующий вес
Пусть вес минимального и максимального результатов равен 0,5.
Тогда расчет для каждой стратегии будет следующим:
линия малой мощности 0,5х(-100)+0,5х150= 25
линия большой мощности 0,5Х(-200)+0,5х300= 50
Критерий Гурвица свидетельствует в пользу строительства линии большой мощности (50>25)




Теория принятия решений ПРИМЕР 5 (продолжение):Критерий Гурвица заключается в том, что минимальному и максимальному результатам каждой стратегии

Слайд 73Теория принятия решений
ПРИМЕР 5 (продолжение):
Достоинство и одновременно недостаток критерия

Гурвица – необходимость присваивания весов возможным исходам: это позволяет учесть

специфику ситуации, однако в присваивании весов всегда присутствует некоторая субъективность
Вследствие того, что в реальных ситуациях часто отсутствует информация о вероятности исходов (состояние неопределенности), использование представленных критериев вполне оправдано
Выбор конкретного критерия зависит от специфики ситуации и от индивидуальных предпочтений менеджера




Теория принятия решений ПРИМЕР 5 (продолжение):Достоинство и одновременно недостаток критерия Гурвица – необходимость присваивания весов возможным исходам:

Слайд 74Теория принятия решений
Метод принятия решений на основе дерева целей:
Решения, которые

используются в таблицах решений, можно также получить и на дереве

целей
Имея один набор решений и один набор состояний природы, удобнее использовать таблицу решений
Однако многие проблемы включают последовательные решения и состояния природы
Если существует два и более последовательных решений и поздние решения базируются на исходе предыдущих, подход с использованием деревьев более приемлем
Теория принятия решенийМетод принятия решений на основе дерева целей:Решения, которые используются в таблицах решений, можно также получить

Слайд 75Теория принятия решений
Дерево целей – это графическое отражение процесса, которое

определяет альтернативы решения, состояния природы и их соответствующие вероятности отдачи

для каждой комбинации альтернатив и состояний природы
Хотя мы можем использовать все критерии решений, рассмотренные нами выше, ожидаемая отдача в денежном выражении (EMV) – это наиболее используемый и обычно наиболее соответствующий критерий для анализа деревьев целей


Теория принятия решенийДерево целей – это графическое отражение процесса, которое определяет альтернативы решения, состояния природы и их

Слайд 76Теория принятия решений
Первый шаг в анализе на основе дерева целей

– нарисовать дерево целей и определить денежную отдачу всех исходов

для конкретной проблемы
Дерево целей компании по строительству завода складских навесов:

Теория принятия решенийПервый шаг в анализе на основе дерева целей – нарисовать дерево целей и определить денежную

Слайд 77Теория принятия решений

Анализ проблемы с использованием дерева целей включает в

себя пять этапов:
определить проблему
структурировать или нарисовать дерево целей
назначить

вероятности к состояниям природы
оценить отдачу для каждой возможной комбинации альтернатив и состояний природы
решить проблему, вычисляя ожидаемую отдачу в денежном выражении для каждого узла, состояния природы (это делается путем движения назад: начиная справа от дерева и проводя вычисления назад по узлам решений дерева)

Теория принятия решенийАнализ проблемы с использованием дерева целей включает в себя пять этапов: определить проблемуструктурировать или нарисовать

Слайд 78Теория принятия решений

При необходимости выполнить последовательность решений, деревья целей являются

более мощными инструментами, чем таблицы решений
Деревья решений и таблицы решений

особенно успешно применимы при принятии решений в условиях риска и неопределенности
При принятии решений об инвестициях в исследование и развитие, в предприятия и оборудование и в каждую новую стройку и новую структуру, все они должны быть проанализированы с точки зрения теории решений

Теория принятия решенийПри необходимости выполнить последовательность решений, деревья целей являются более мощными инструментами, чем таблицы решенийДеревья решений

Слайд 79Теория принятия решений

Так, в модели оценки опционов, применяемой для

поиска инвестиционных решений и определения ценности потенциальных возможностей, составляющих гибкость

поведения (например, в формах опциона на отсрочку, опциона на расширение, опциона на сокращение, опциона на смену деятельности и т.п.), сочетаются наилучшие черты метода чистой приведенной стоимости и анализа дерева целей

Теория принятия решений Так, в модели оценки опционов, применяемой для поиска инвестиционных решений и определения ценности потенциальных

Слайд 80Теория принятия решений
Дерево целей опциона на прекращение деятельности:

Теория принятия решенийДерево целей опциона на прекращение деятельности:

Слайд 81Теория принятия решений
Опцион на прекращение (продажу) проекта, например возможность покинуть

действующую угольную шахту, - по форме аналогичен американскому опциону «пут»

на акции
Если первый период завершится неблагоприятно, то принимающий решения вправе отказаться от проекта и реализовать его заранее оговоренную ликвидационную стоимость, которую можно рассматривать как цену исполнения опциона «пут»

Теория принятия решенийОпцион на прекращение (продажу) проекта, например возможность покинуть действующую угольную шахту, - по форме аналогичен

Слайд 82Теория принятия решений

Когда приведенная стоимость активов падает ниже их ликвидационной

стоимости (цены продажи), акт прекращения (продажи) проекта эквивалентен исполнению опциона

«пут»
Поскольку ликвидационная стоимость служит нижним пределом стоимости проекта, опцион на прекращение проекта, характеризующий гибкость решения, обладает ценностью
Следовательно, более гибкий проект, т.е. тот который можно прекратить, стоит дороже такого же проекта, но не дающего этой возможности
Теория принятия решенийКогда приведенная стоимость активов падает ниже их ликвидационной стоимости (цены продажи), акт прекращения (продажи) проекта

Слайд 83Теория принятия решений
Прогнозирование – это искусство и наука предсказаний событий

будущего, является вторым из видов статистических моделей, рассматриваемых нами
Прогнозы являются

важной частью функций менеджеров
Очень немногие направления производственной деятельности могут позволить себе избежать процесса прогнозирования, просто ожидая, что случится
Теория принятия решенийПрогнозирование – это искусство и наука предсказаний событий будущего, является вторым из видов статистических моделей,

Слайд 84Теория принятия решений
Ежедневно руководители принимают решения без знания того, что

случится в будущем:
Складские запасы заказываются без информации о том, каков

будет сбыт
Новое оборудование закупается, несмотря на неопределенность величин спроса на продукцию
Инвестиции делаются без знания, какова будет прибыль от них
Эффективное планирование как в краткосрочном, так и в долгосрочном периоде, зависит от прогноза спроса на товар компании


Теория принятия решенийЕжедневно руководители принимают решения без знания того, что случится в будущем:Складские запасы заказываются без информации

Слайд 85Теория принятия решений
Менеджеры обычно пытаются сделать лучшие оценки того, что

случится в будущем, перед лицом неопределенности
Создание таких хороших оценок –

основная задача прогнозирования
Прогнозирование может использовать исторические данные и проектировать их на будущее с применением математического аппарата
Это может быть субъективное или интуитивное предсказание будущего, или использование одного из них, когда математическая модель настраивается с помощью хорошего суждения менеджера

Теория принятия решенийМенеджеры обычно пытаются сделать лучшие оценки того, что случится в будущем, перед лицом неопределенностиСоздание таких

Слайд 86Теория принятия решений
Редко можно найти один единственный превосходный метод прогнозирования
Средства

прогнозирования, те, что хороши и единственны в одной фирме, при

определенном наборе условий, могут совершенно не подойти для других организаций или даже в другом отделе этой же фирмы
Существуют ограничения в том, что мы можем ожидать от прогнозов: они редко совершенны, они также требуют больших затрат и времени на подготовку и содержание

Теория принятия решенийРедко можно найти один единственный превосходный метод прогнозированияСредства прогнозирования, те, что хороши и единственны в

Слайд 87Теория принятия решений
Временные горизонты прогнозирования:
Прогнозы обычно классифицируются по будущим временным

горизонтам, которые они описывают, на три категории, полезные для менеджеров:
Краткосрочный

прогноз
Среднесрочный прогноз
Долгосрочный прогноз
Теория принятия решенийВременные горизонты прогнозирования:Прогнозы обычно классифицируются по будущим временным горизонтам, которые они описывают, на три категории,

Слайд 88Теория принятия решений
Краткосрочный прогноз:
Такой прогноз охватывает период до одного года,

но обычно меньше чем три месяца
Используется для планирования закупок, работ,

уровней рабочей силы, распределения работ и объема производства
Теория принятия решенийКраткосрочный прогноз:Такой прогноз охватывает период до одного года, но обычно меньше чем три месяцаИспользуется для

Слайд 89Теория принятия решений
Среднесрочный прогноз:
Охватывает обычно период от трех месяцев до

трех лет
Используется в планировании сбыта, планировании производства и распределении бюджета,

бюджетировании наличности, анализе различных оперативных планов
Теория принятия решенийСреднесрочный прогноз:Охватывает обычно период от трех месяцев до трех летИспользуется в планировании сбыта, планировании производства

Слайд 90Теория принятия решений
Долгосрочный прогноз:
Рассчитывается обычно на три года и более
Долгосрочный

прогноз используется в планировании новых товаров, расходов по основным фондам,

в определении местоположения нового производства, либо расширения старого, в исследованиях и разработках

Среднесрочные и долгосрочные прогнозы имеют три свойства, которые отличают их от краткосрочных:

Теория принятия решенийДолгосрочный прогноз:Рассчитывается обычно на три года и болееДолгосрочный прогноз используется в планировании новых товаров, расходов

Слайд 91Теория принятия решений
Первое:
Среднесрочные и долгосрочные прогнозы рассматривают вопросы, требующие более

углубленной проработки и поддерживают решения менеджеров в отношении планирования товаров,

заводов и процессов
Внедрение некоторых решений о предприятиях, таких как, например, открытие нового завода по производству автоматики, может занимать от пяти до восьми лет от начала до завершения

Теория принятия решенийПервое:Среднесрочные и долгосрочные прогнозы рассматривают вопросы, требующие более углубленной проработки и поддерживают решения менеджеров в

Слайд 92Теория принятия решений
Второе:
Краткосрочное прогнозирование обычно использует другие методологии, в отличие

от долгосрочного
Математические инструменты, такие как: скользящая средняя, экспоненциальное сглаживание и

экстраполяция тренда, используются для краткосрочных проектов
Другие, более общие и сложные методы, используются в предсказании исходов, создавать или нет новую производственную линию
Теория принятия решенийВторое:Краткосрочное прогнозирование обычно использует другие методологии, в отличие от долгосрочногоМатематические инструменты, такие как: скользящая средняя,

Слайд 93Теория принятия решений
Третье:
Для производства нового товара, как, например, новый сорт

мороженного, краткосрочные прогнозы имеют тенденцию быть более точными, чем долгосрочные
Факторы,

которые влияют на спрос, меняются каждый день, то есть если увеличить временные горизонты, точность прогноза, вероятно, будет уменьшена
Прогнозы сбыта нужно регулярно пополнять новой информацией, чтобы поддерживать их значение и целостность
После каждого периода сбыта прогноз должен быть рассмотрен и ревизован
Теория принятия решенийТретье:Для производства нового товара, как, например, новый сорт мороженного, краткосрочные прогнозы имеют тенденцию быть более

Слайд 94Теория принятия решений
Влияние жизненного цикла товаров:
Фактором, который нужно обязательно

учитывать при создании прогнозов сбыта, особенно на длительный период, является

жизненный цикл товаров
Товары, даже услуги не продаются на постоянном уровне в течение всей жизни
Большинство успешных товаров проходит через четыре стадии:
представление
рост
зрелость
упадок


Теория принятия решенийВлияние жизненного цикла товаров: Фактором, который нужно обязательно учитывать при создании прогнозов сбыта, особенно на

Слайд 95Теория принятия решений
Товары в первых двух стадиях (представление и рост)

их жизненного цикла требуют более долгосрочных прогнозов, чем те которые

находятся в стадии зрелости и упадка
Прогнозы полезны в проектировании различных уровней персонала, уровней запасов и мощности завода во время прохождения товара от первой до последней стадии жизненного цикла


Теория принятия решенийТовары в первых двух стадиях (представление и рост) их жизненного цикла требуют более долгосрочных прогнозов,

Слайд 96Теория принятия решений
Типы прогнозов:
Организации используют три основных типа прогнозов

в планировании своих будущих операций:
Экономические прогнозы адресуются бизнес-циклу путем предсказания

уровня инфляции, обеспечения деньгами и других планируемых индикаторов
Технологические прогнозы касаются уровня технологического прогресса, который может привести к рождению новых товаров, требующих новых заводов и оборудования

Теория принятия решенийТипы прогнозов: Организации используют три основных типа прогнозов в планировании своих будущих операций:Экономические прогнозы адресуются

Слайд 97Теория принятия решений
Типы прогнозов (продолжение):
Прогнозы спроса – это проекция

спроса на товары и услуги компании. Это прогнозы, называемые также

прогнозами сбыта, определяют объемы производства компании, ее задействованные мощности. Они должны быть согласованы с входными данными о финансах, маркетинге, наличии запасов, планировании и персонале
Теория принятия решенийТипы прогнозов (продолжение): Прогнозы спроса – это проекция спроса на товары и услуги компании. Это

Слайд 98Теория принятия решений
Прогнозные приближения:
Существуют два основных подхода к прогнозированию:
Количественный

анализ – использует варианты математических моделей, чтобы на основе прошлых

данных и/или случайных переменных прогнозировать спрос
Качественный (субъективный) подход – включает важные факторы, такие как интуицию лиц принимающих решение, их эмоции, личный опыт и систему ценностей, обогащающих прогноз

Теория принятия решенийПрогнозные приближения: Существуют два основных подхода к прогнозированию:Количественный анализ – использует варианты математических моделей, чтобы

Слайд 99Теория принятия решений
Обзор качественных методов:
Жюри из мнений исполнителей –

этот метод базируется на мнениях малой группы менеджеров высокого уровня,

часто в комбинации со статистическими моделями, результатом чего является групповая оценка риска
Усиление продаж – в этом подходе каждое лицо, продающее товар, оценивает, какие продажи будут в его регионе; прогнозы затем рассматриваются, чтобы гарантировать их реалистичность
Теория принятия решенийОбзор качественных методов: Жюри из мнений исполнителей – этот метод базируется на мнениях малой группы

Слайд 100Теория принятия решений
Обзор качественных методов:
Метод Дельфи – этот итеративный

групповой процесс позволяет экспертам, которые могут занимать различные позиции, создавать

прогнозы
Обзор рынка покупателей – этот метод получения данных от покупателей или потенциальных покупателей, рассматривающих будущие планы своих покупок, что может помочь не только в разработке прогноза, но также в продвижении проектируемого товара и планировании новых товаров
Теория принятия решенийОбзор качественных методов: Метод Дельфи – этот итеративный групповой процесс позволяет экспертам, которые могут занимать

Слайд 101Теория принятия решений
В процессе метода Дельфи существует три различных типа

участия:
Принимающие решения – это обычно группа от пяти до девяти

экспертов, которые будут делать текущий прогноз
Штатный персонал – помогает принимающим решения перерабатывать, распределять, объединять и суммировать серии вопросов и рассматривать результаты
Ответственные – это группа людей, объединяющих полученные суждения; эта группа обеспечивает данными принимающих решения перед тем, как делать прогноз

Теория принятия решенийВ процессе метода Дельфи существует три различных типа участия:Принимающие решения – это обычно группа от

Слайд 102Теория принятия решений
Обзор количественных методов:
Модели временных серий:
простейший метод
метод

меняющегося среднего
экспоненциальное сглаживание
трендовое регулирование
Причинная модель:
линейная регрессия

Теория принятия решенийОбзор количественных методов: Модели временных серий: простейший методметод меняющегося среднегоэкспоненциальное сглаживаниетрендовое регулированиеПричинная модель:линейная регрессия

Слайд 103Теория принятия решений
Модели временных серий – предсказывают спрос на базе

предположения, что будущее есть функция прошлого
Другими словами, мы видим,

что случилось за истекший период времени и используем серию прошлых данных, чтобы сделать прогноз
Если мы предсказываем недельные продажи газонокосилок, мы используем прошлые недельные данные продаж газонокосилок, делая прогноз
Теория принятия решенийМодели временных серий – предсказывают спрос на базе предположения, что будущее есть функция прошлого Другими

Слайд 104Теория принятия решений
Причинные модели – линейная регрессия, как причинная модель,

объединяет в этой модели переменные или факторы, которые могут влиять

на количество в будущем периоде
Причинная модель для продаж газонокосилок может включать такие факторы, как новое начавшееся строительство коттеджей, затраты на рекламу, цены конкурентов и т.п.
Теория принятия решенийПричинные модели – линейная регрессия, как причинная модель, объединяет в этой модели переменные или факторы,

Слайд 105Теория принятия решений
Восемь шагов системы прогнозирования:
Определение пользы прогноза, т.е.

какие объекты мы рассматриваем
Отбор объектов, которые будут прогнозироваться
Определение временных горизонтов

прогноза
Отбор модели (моделей) прогнозирования
Сбор данных, необходимых для прогноза
Обоснование модели прогнозирования
Выполнение прогноза
Отслеживание результатов

Теория принятия решенийВосемь шагов системы прогнозирования: Определение пользы прогноза, т.е. какие объекты мы рассматриваемОтбор объектов, которые будут

Слайд 106Теория принятия решений
Восемь шагов системы прогнозирования следует осуществлять системным путем,

инициируя, решая и отслеживая систему прогнозирования
Когда система используется для генерации

прогнозов регулярно в течении времени, данные должны быть соответствующим образом собраны, и текущие расчеты прогнозов могут делаться автоматически, на компьютере

Теория принятия решенийВосемь шагов системы прогнозирования следует осуществлять системным путем, инициируя, решая и отслеживая систему прогнозированияКогда система

Слайд 107Теория принятия решений
Временные интервалы прогнозирования:
Временные серии базируются на последовательности

равных промежутков (недельных, месячных, квартальных и т.д.) между точками данных
ПРИМЕРЫ:

недельные продажи смартфонов, квартальные отчеты для акционеров Сбербанка, годовые индексы потребительских цен
Данные временных серий прогнозирования подразумевают, что будущие объемы определяются только прошлыми объемами и что другие переменные - не более, как потенциально существующие – игнорируются
Теория принятия решенийВременные интервалы прогнозирования: Временные серии базируются на последовательности равных промежутков (недельных, месячных, квартальных и т.д.)

Слайд 108Теория принятия решений
Декомпозиция временных серий:
Анализ временных серий ведется посредством

разбиения прошлых данных на компоненты и затем проецирования их вперед
Временные

серии обычно имеют четыре компоненты:
тренд
сезонность
циклы
случайные вариации
Теория принятия решенийДекомпозиция временных серий: Анализ временных серий ведется посредством разбиения прошлых данных на компоненты и затем

Слайд 109Теория принятия решений

Тренд (Т) является градацией повышения или понижения данных

за период
Сезонность (S) является моделью данных, которая повторяется через

определенные промежутки, измеряемые днями, неделями, месяцами или кварталами (чаще термин «сезонность» относится к наступлению зимы, весны, лета и осени)
Теория принятия решенийТренд (Т) является градацией повышения или понижения данных за период Сезонность (S) является моделью данных,

Слайд 110Теория принятия решений
Сезонные модели:

Теория принятия решений Сезонные модели:

Слайд 111Теория принятия решений

Циклы (С) – это модели данных, которые встречаются

каждые несколько лет, обычно связаны с циклами в бизнесе и,

главным образом, важны в краткосрочном анализе и планировании бизнеса
Случайные вариации (R) – это «глюки» в данных, связанные со случайными и необычными ситуациями; они, следовательно, безразличны для модели
Теория принятия решенийЦиклы (С) – это модели данных, которые встречаются каждые несколько лет, обычно связаны с циклами

Слайд 112Теория принятия решений
Компоненты временных серий:

Теория принятия решенийКомпоненты временных серий:

Слайд 113Теория принятия решений
Существует две основные формы моделей временных серий

в статистике:
Наиболее широко используется мультипликативная модель, которая предполагает, что спрос

является продуктом четырех компонент:
Спрос = T x S x C x R
Теория принятия решенийСуществует две основные формы моделей временных серий в статистике:Наиболее широко используется мультипликативная модель, которая

Слайд 114Теория принятия решений
Существует две основные формы моделей временных серий

в статистике (продолжение):
Аддитивная модель требует прогнозирования суммированием компонент друг с

другом:
Спрос = T + S + C + R
В большинстве реальных моделей прогнозирующие предполагают, что случайные вариации усредняются за рассматриваемый период
Тогда они концентрируют внимание только на сезонных колебаниях и компонентах, которые являются комбинацией тренда и циклических факторов
Теория принятия решенийСуществует две основные формы моделей временных серий в статистике (продолжение):Аддитивная модель требует прогнозирования суммированием

Слайд 115Теория принятия решений
1. Простейший (наивный) метод :
Простейший метод прогноза

предполагает, что спрос в следующем периоде эквивалентен спросу в большинстве

текущих периодов
То есть, если продажи товара в январе составили 68 единиц, то можно прогнозировать, что февральские продажи также составят 68 единиц
Такой подход оказывается приемлем для таких производственных систем, которые, выбирая этот подход, получают эффективный по затратам метод прогнозирования
Теория принятия решений1. Простейший (наивный) метод : Простейший метод прогноза предполагает, что спрос в следующем периоде эквивалентен

Слайд 116Теория принятия решений
2. Метод меняющегося среднего :
Метод меняющегося среднего

успешно применим, если мы можем предположить, что рыночный спрос будет

довольно стабильным в данном периоде
Четырехмесячное меняющееся среднее находят простым суммированием спроса в течении последних четырех месяцев и делением на четыре
С каждым следующим месяцем текущие месячные данные суммируются с предыдущими данными трех месяцев, а самый ранний месяц вычеркивается
Теория принятия решений2. Метод меняющегося среднего : Метод меняющегося среднего успешно применим, если мы можем предположить, что

Слайд 117Теория принятия решений
Метод меняющегося среднего (продолжение) :
Этот подход сглаживает

на краткосрочном периоде нерегулярности в сериях данных
Математически простая меняющаяся средняя

(которая служит как прогноз спроса на следующий период) определяется формулой:
Меняющаяся средняя = (∑ Спрос в предшествующих n периодах) / n,
где n – это число периодов в меняющейся средней
Теория принятия решенийМетод меняющегося среднего (продолжение) : Этот подход сглаживает на краткосрочном периоде нерегулярности в сериях данныхМатематически

Слайд 118Теория принятия решений
Метод меняющегося среднего (ПРИМЕР) :








Расчет меняющейся средней

за три месяца

Теория принятия решенийМетод меняющегося среднего (ПРИМЕР) :Расчет меняющейся средней за три месяца

Слайд 119Теория принятия решений
Взвешенные меняющиеся средние:
В этой модификации метода меняющегося среднего

используются веса, которые предназначаются для придания большего значения текущим данным
Это

достигается учетом большей способности к изменениям для текущих периодов, которым придаются более тяжелые веса
Решение, какие веса использовать, требует опыта и момента удачи
Выбор весов чаще всего произвольный, так как не существует формулы их определения
Теория принятия решенийВзвешенные меняющиеся средние:В этой модификации метода меняющегося среднего используются веса, которые предназначаются для придания большего

Слайд 120Теория принятия решений
Взвешенные меняющиеся средние (продолжение):
Если для прошлого месяца или

периода веса более тяжелые, то прогноз может отразить необычно большие

изменения в спросе или продажах более быстро
Математически взвешенная математически определяется формулой:
Взвешенная меняющаяся средняя =
{∑ [(Вес для периода n) х (Спрос в период n)]}
∑ Весов

Теория принятия решенийВзвешенные меняющиеся средние (продолжение):Если для прошлого месяца или периода веса более тяжелые, то прогноз может

Слайд 121Теория принятия решений
Взвешенные меняющиеся средние (ПРИМЕР):
Фирма, производящая складские навесы, решает

прогнозировать продажи путем взвешивания прошлых продаж за три месяца в

соответствии с нижеприведенной схемой:
Теория принятия решенийВзвешенные меняющиеся средние (ПРИМЕР):Фирма, производящая складские навесы, решает прогнозировать продажи путем взвешивания прошлых продаж за

Слайд 122Теория принятия решений
Взвешенные меняющиеся средние (ПРИМЕР):
Результаты прогнозирования
на базе взвешенной

средней:

Теория принятия решенийВзвешенные меняющиеся средние (ПРИМЕР):Результаты прогнозирования на базе взвешенной средней:

Слайд 123Теория принятия решений
Метод меняющегося среднего (продолжение) :
Как простая, так

и взвешенная меняющиеся средние эффективны в сглаживании внезапных флуктуаций в

модели спроса для того, чтобы получать стабильные прогнозы
При применении меняющихся средних в прогнозах необходимо помнить о наличии трех проблем этого метода
Теория принятия решенийМетод меняющегося среднего (продолжение) : Как простая, так и взвешенная меняющиеся средние эффективны в сглаживании

Слайд 124Теория принятия решений
Проблемы метода меняющегося среднего:
Возрастание размера числа усредняемых

периодов n делает сглаживание флуктуаций лучше, однако, это и делает

метод более чувствительным к реальным изменениям в данных
Меняющиеся средние не очень хорошо отражают тренды; так как они усреднены, тренды будут всегда стоять на прошлом уровне и не будут отражать изменения на другой, более высокий или более низкий уровень
Меняющиеся средние требуют записей прошлых данных
Теория принятия решенийПроблемы метода меняющегося среднего: Возрастание размера числа усредняемых периодов n делает сглаживание флуктуаций лучше, однако,

Слайд 125Теория принятия решений
Лаговый эффект моделей меняющейся средней:

Теория принятия решенийЛаговый эффект моделей меняющейся средней:

Слайд 126Теория принятия решений
3. Экспоненциальное сглаживание:
Экспоненциальное сглаживание – это метод

прогнозирования, который чаще и эффективнее применяется с использованием компьютера, хотя

и использует мало записей, относящихся к прошлым данным
Базовая формула экспоненциального сглаживания имеет следующий вид
Новый прогноз = Прогноз прошлого периода + α(Текущий спрос прошлого периода – Прогноз прошлого периода)
где α – вес или константа сглаживания, которая расположен между 0 и 1
Теория принятия решений3. Экспоненциальное сглаживание: Экспоненциальное сглаживание – это метод прогнозирования, который чаще и эффективнее применяется с

Слайд 127Теория принятия решений
Экспоненциальное сглаживание (ПРИМЕР):
В январе автодилер Ford предсказал

февральский спрос для модели Ford Focus 142 автомобиля
Текущий февральский спрос

составил 153 автомобиля
Используя скользящую постоянную (константу сглаживания) α = 0.20, мы можем прогнозировать спрос марта с помощью модели экспоненциального сглаживания
Подставляя α в вышеприведенную формулу, получим: Новый прогноз (для спроса марта) =
= 142 + 0.2(153 – 142) = 144.2
Теория принятия решенийЭкспоненциальное сглаживание (ПРИМЕР):В январе автодилер Ford предсказал февральский спрос для модели Ford Focus 142

Слайд 128Теория принятия решений
Экспоненциальное сглаживание (продолжение):
Константа сглаживания α может быть изменена

для придания большего веса текущим данным (когда α высока) или

большего веса прошлым данным (когда α низка)
Этот подход демонстрирует алгебраически измененное предыдущее уравнение:
Ft = αAt-1 + α(1 – α)At-2 + α(1-α)²At-3 + α(1-α)³At-4 + …,
где: сумма весов стремится к 1,
Ft - новый прогноз,
At-1 – текущий спрос прошлого периода

Теория принятия решенийЭкспоненциальное сглаживание (продолжение):Константа сглаживания α может быть изменена для придания большего веса текущим данным (когда

Слайд 129Теория принятия решений
Экспоненциальное сглаживание (продолжение):
Каждая из этих временных серий проходит

n периодов (где n может быть очень велико); важно, что

прошлые периоды уменьшаются быстрее, когда α возрастает
Когда α стремится к 1.0 и достигает это значение, тогда представленное выше уравнение имеет вид: Ft = 1.0 ∙At-1
Все другие значения исчезают и прогноз становится идентичным простейшей модели (в этом случае прогноз спроса для следующего периода является точно таким, как спрос в текущем периоде
Теория принятия решенийЭкспоненциальное сглаживание (продолжение):Каждая из этих временных серий проходит n периодов (где n может быть очень

Слайд 130Теория принятия решений
Экспоненциальное сглаживание (продолжение):
Представляемая таблица иллюстрирует это положение.
Например, когда

α = 0.5, мы можем увидеть, что новый прогноз базируется,

главным образом, на спросе в прошлые три или четыре периода
Когда α = 0.1, прогноз имеет малые веса в текущем и ряде предыдущих периодов спроса
Теория принятия решенийЭкспоненциальное сглаживание (продолжение):Представляемая таблица иллюстрирует это положение.Например, когда α = 0.5, мы можем увидеть, что

Слайд 131Теория принятия решений
Выбор константы сглаживание:
Метод экспоненциального сглаживания прост и может

быть успешно применен различными организациями: банками, производственными, сервисными, торговыми компаниями
Определение

значения константы сглаживания α может дать различия между точным прогнозом и неточным прогнозом
Выбирая значение константы сглаживания, добиваются более точных прогнозов
Теория принятия решенийВыбор константы сглаживание:Метод экспоненциального сглаживания прост и может быть успешно применен различными организациями: банками, производственными,

Слайд 132Теория принятия решений
Выбор константы сглаживание (продолжение):
Точность модели прогнозирования может быть

определена сравнением прогнозного значения с текущим, или наблюдаемым, значением спроса
Ошибка

прогноза определяется формулой:
Ошибка прогноза = Спрос – Прогноз
Теория принятия решенийВыбор константы сглаживание (продолжение):Точность модели прогнозирования может быть определена сравнением прогнозного значения с текущим, или

Слайд 133Теория принятия решений
Выбор константы сглаживание (продолжение):
Измерение всех ошибок прогноза для

модели является средним абсолютным отклонением (MAD)
MAD рассчитывается суммированием абсолютных значений

индивидуальных ошибок прогноза и делением суммы на число периодов данных:
MAD = (∑ I Ошибки прогноза I) / n
Теория принятия решенийВыбор константы сглаживание (продолжение):Измерение всех ошибок прогноза для модели является средним абсолютным отклонением (MAD)MAD рассчитывается

Слайд 134Теория принятия решений
Выбор константы сглаживание (ПРИМЕР):
Порт в Балтиморе (США) имеет

большие очереди на разгрузку зерна из судов в течение последних

восьми кварталов
Операционный менеджер хочет применить экспоненциальное сглаживание, чтобы посмотреть, как хорошо технический парк порта работает применительно к тоннажу разгружаемого зерна
Он определяет из документации, что прогноз по разгрузке зерна в первом квартале был 175 тонн
Рассматриваются два значения:
α = 0.10 и α = 0.50
Теория принятия решенийВыбор константы сглаживание (ПРИМЕР):Порт в Балтиморе (США) имеет большие очереди на разгрузку зерна из судов

Слайд 135Теория принятия решений
Выбор константы сглаживание (ПРИМЕР):
В таблице представлены расчеты, при

этом детальные только для α = 0.10







Прогнозы округлены до

целых тонн
Теория принятия решенийВыбор константы сглаживание (ПРИМЕР):В таблице представлены расчеты, при этом детальные только для α = 0.10

Слайд 136Теория принятия решений
Выбор константы сглаживание (ПРИМЕР):
Изменение точности для каждой константы

сглаживания можно рассчитать по абсолютному отклонению и среднему абсолютному отклонению

(MAD)
Теория принятия решенийВыбор константы сглаживание (ПРИМЕР):Изменение точности для каждой константы сглаживания можно рассчитать по абсолютному отклонению и

Слайд 137Теория принятия решений
Выбор константы сглаживание:
В результате проведенного анализа константа сглаживания

α = 0.10 оказалась более предпочтительной, чем α = 0.50,

так как ее MAD меньше
Наряду со средним абсолютным отклонением иногда используются и другие измерители ошибок:
Среднеквадратичное отклонение (MSE) – среднее от квадрата разности между прогнозными и наблюдаемыми значениями
Среднее процентное отклонение (MAPE) – абсолютная разница между прогнозируемыми и наблюдаемыми значениями в процентах к наблюдаемым
Теория принятия решенийВыбор константы сглаживание:В результате проведенного анализа константа сглаживания α = 0.10 оказалась более предпочтительной, чем

Слайд 138Теория принятия решений
4. Экспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием:
Как и

другие методы меняющегося среднего, простое экспоненциальное сглаживание, только что рассмотренное,

не приспособлено к регулированию тренда
Иллюстрируя более сложную модель экспоненциального сглаживания, рассмотрим, что требуется для регулирования тренда
Теория принятия решений4. Экспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием: Как и другие методы меняющегося среднего, простое экспоненциальное сглаживание,

Слайд 139Теория принятия решений
Экспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием:
Идея заключается в

расчете прогноза простым экспоненциальным сглаживанием, а затем в определении положительного

или отрицательного лага в тренде
Формула имеет вид следующего равенства:

Прогноз, включающий тренд (FITt) =
= Новый прогноз (Ft)+Коррекция тренда (Tt)
Теория принятия решенийЭкспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием: Идея заключается в расчете прогноза простым экспоненциальным сглаживанием, а затем

Слайд 140Теория принятия решений
Экспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием:
Сглаживая тренд, уравнение

для коррекции тренда использует константу сглаживания β, так же как

в простой экспоненциальной модели использовалась α
Tt рассчитывается по формуле:
Tt = (1 – β) Tt-1 + β(Ft - Ft-1)
где Tt – сглаженный тренд для периода t
Tt-1 - сглаженный тренд для предыдущего периода
β – константа сглаживания, которую мы выбираем
F - прогнозы простого экспоненциального сглаживания по соответствующим периодам
Теория принятия решенийЭкспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием: Сглаживая тренд, уравнение для коррекции тренда использует константу сглаживания β,

Слайд 141Теория принятия решений
Три шага расчета прогноза с регулируемым трендом:
Шаг 1.

Расчет простого экспоненциального прогноза Ft для периода t
Шаг 2.

Расчет тренда с использованием уравнения:
Tt = (1 – β) Tt-1 + β(Ft - Ft-1)
Для начала шага 2 для первого периода начальное значение должно быть определено (или как хорошее предположение, или как обзор прошлых данных), только после этого рассчитывается тренд
Шаг 3. Расчет прогноза с регулируемым трендом методом экспоненциального сглаживания по формуле: FITt = Ft + Tt

Теория принятия решенийТри шага расчета прогноза с регулируемым трендом:Шаг 1. Расчет простого экспоненциального прогноза Ft для периода

Слайд 142Теория принятия решений
Экспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием(ПРИМЕР):
Крупное предприятие использует

экспоненциальное сглаживание для прогноза спроса на оборудование для контроля за

загрязнением атмосферы
Считается, что тренд существует, данные по спросу представлены в таблице:
Теория принятия решенийЭкспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием(ПРИМЕР): Крупное предприятие использует экспоненциальное сглаживание для прогноза спроса на оборудование

Слайд 143Теория принятия решений
Экспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием(ПРИМЕР):
Константы сглаживания определены

значениями α = 0.2 и β = 0.4
Предполагаемый начальный прогноз

для месяца 1 был 11 единиц
Шаг 1: Определим прогноз для месяца 2
F2 = Прогноз для месяца 1 + (Спрос месяца 1 – Прогноз для месяца 2)
F2 = 11 + 0.2(12 – 11) = 11.0 + 0.2 = 11.2
Теория принятия решенийЭкспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием(ПРИМЕР): Константы сглаживания определены значениями α = 0.2 и β =

Слайд 144Теория принятия решений
Экспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием(ПРИМЕР):
Шаг 2: Рассчитаем

текущий тренд, предполагая, что начальный тренд равен нулю, т.е. Т1

= 0
Т2 = (1 – β)Т1 + β(F2 – F1) =
= 0 + 0.4(11.2 + 0.8) = 0.08
Шаг 3: Рассчитаем прогноз, включающий тренд
FIT2 = F2 + T2 =
= 11.2 + 0.08 = 11.28
Так, простой экспоненциальный прогноз (без учета тренда) для месяца 2 был равен 11.2 единицам, а прогноз с регулируемым трендом равен 11.28 единицам
Теория принятия решенийЭкспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием(ПРИМЕР): Шаг 2: Рассчитаем текущий тренд, предполагая, что начальный тренд равен

Слайд 145Теория принятия решений
Экспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием(ПРИМЕР):
Повторим эти расчеты

для третьего месяца
Шаг 1: F3 = F2 + α (Спрос

месяца 2 – F2) =
= 11.2 + 0.2(17 – 11.2) = 12.36
Шаг 2: Т3 = (1 – β)Т2 + β(F3 – F2) =
= (1 – 0.4)0.08 + 0.4(12.36 – 11.2) = 0.51
Шаг 3: FIT3 = F3 + T3 = 12.36 + 0.51 = 12.87
В месяце 3 простой прогноз (без учета тренда) был равен 12.36 единицам, а прогноз с регулируемым трендом равен 12.87 единицам
Различные значения Т1 и β могут давать другие оценки
Теория принятия решенийЭкспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием(ПРИМЕР): Повторим эти расчеты для третьего месяцаШаг 1: F3 = F2

Слайд 146Теория принятия решений
Экспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием(ПРИМЕР):
Представленная таблица содержит

прогнозы для девятимесячного периода

Теория принятия решенийЭкспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием(ПРИМЕР): Представленная таблица содержит прогнозы для девятимесячного периода

Слайд 147Теория принятия решений
Экспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием(ПРИМЕР):
Сравнение текущего спроса

и прогнозов с учетом и без учета тренда

Теория принятия решенийЭкспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием(ПРИМЕР): Сравнение текущего спроса и прогнозов с учетом и без учета

Слайд 148Теория принятия решений
Экспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием:
Значение трендовой константы

β сглаживаются аналогично константе α – высокое значение β делает

более представительными текущие изменения в тренде, а низкое дает меньшим трендам
Значение β может быть подобрано путем определения ошибок и MAD, используемых как измеритель сравнения
Теория принятия решенийЭкспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием: Значение трендовой константы β сглаживаются аналогично константе α – высокое

Слайд 149Теория принятия решений
Экспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием:
Простое экспоненциальное сглаживание

часто относится к «сглаживанию первого порядка», а сглаживание с трендовым

регулированием называется сглаживанием второго порядка
Существуют и другие модели экспоненциального сглаживания, например: сезонное регулирование и тройное сглаживание, которые мы подробно не рассматриваем
Теория принятия решенийЭкспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием: Простое экспоненциальное сглаживание часто относится к «сглаживанию первого порядка», а

Слайд 150Теория принятия решений
5. Трендовое проектирование:
Метод прогнозирования на основе прошлых

временных серий называется трендовым проектированием
Этот метод устанавливает линию тренда по

серии точек прошлых данных, а затем проектирует линию в будущее для средне- и долгосрочных прогнозов
Мы будем рассматривать только линейные (прямолинейные) тренды, хотя в математике разработаны подходы к экспоненциальным и квадратичным уравнениям трендов
Теория принятия решений5. Трендовое проектирование: Метод прогнозирования на основе прошлых временных серий называется трендовым проектированиемЭтот метод устанавливает

Слайд 151Теория принятия решений
Трендовое проектирование:
Развитие линейного тренда линейно точным статистическим

методом осуществляется применением метода наименьших квадратов
Данный метод позволяет получить прямую

линию, которая минимизирует сумму квадратов вертикальных разностей между линией и каждым текущим наблюдением
Теория принятия решенийТрендовое проектирование: Развитие линейного тренда линейно точным статистическим методом осуществляется применением метода наименьших квадратовДанный метод

Слайд 152Теория принятия решений
 

Теория принятия решений 

Слайд 153Теория принятия решений
Трендовое проектирование (ПРИМЕР):
Представлены данные спроса на электрические

генераторы компании за 1986-1992 гг.
Подберем прямую линию тренда к

этим данным и определим прогноз спроса в 1993 г




Имея серию данных за период, мы должны минимизировать расчеты, трансформируя значение х (время) в простые числа, обозначив 1986 год как 1, 1987-й – как год 2 и т.д.
Теория принятия решенийТрендовое проектирование (ПРИМЕР): Представлены данные спроса на электрические генераторы компании за 1986-1992 гг. Подберем прямую

Слайд 154Теория принятия решений
Трендовое проектирование (ПРИМЕР):
Представлены данные расчетов:

Теория принятия решенийТрендовое проектирование (ПРИМЕР): Представлены данные расчетов:

Слайд 155Теория принятия решений
Трендовое проектирование (ПРИМЕР):
Уравнение, полученное методом наименьших квадратов,

имеет вид:
у = 56.70 + 10.54х
Проектируя спрос в 1993

году, мы в первую очередь определяем его в нашей кодовой системе как х = 8:
Продажи в 1993 г = 56.70 + 10.54∙(8) = 141.02
или округляя до целого 141 генератор
Можно оценить спрос для 1994 года, подставив
х = 9 в уравнение:
Продажи в 1994 г = 56.70 + 10.54∙(9) = 151.56
или 152 генератора
Теория принятия решенийТрендовое проектирование (ПРИМЕР): Уравнение, полученное методом наименьших квадратов, имеет вид:у = 56.70 + 10.54х Проектируя

Слайд 156Теория принятия решений
Трендовое проектирование (ПРИМЕР):
Спрос на генераторы и расчетная

линия тренда:

Теория принятия решенийТрендовое проектирование (ПРИМЕР): Спрос на генераторы и расчетная линия тренда:

Слайд 157Теория принятия решений
6. Сезонные колебания данных:
Прогнозирование временных серий, представленное

ранее, включает рассмотрение тренда данных в течение серий временных наблюдений
Иногда,

тем не менее, повторяющиеся колебания в определенные сезоны года делают сезонное регулирование прогноза линии тренда необходимым
Спрос на топливо и уголь обычно возрастают в течение холодных зимних месяцев, спрос на кондиционеры и вентиляторы может быть, наоборот, наиболее высок летом
Теория принятия решений6. Сезонные колебания данных: Прогнозирование временных серий, представленное ранее, включает рассмотрение тренда данных в течение

Слайд 158Теория принятия решений
Сезонные колебания данных:
Анализ данных в месячном и

квартальном разрезах делается легко с использованием статистических моделей, учитывающих сезонность
Сезонные

индексы могут затем использоваться в ряде общих методов прогнозирования
Способы расчета сезонных факторов и сезонных индексов будут продемонстрированы в нижеприведенных примерах
Теория принятия решенийСезонные колебания данных: Анализ данных в месячном и квартальном разрезах делается легко с использованием статистических

Слайд 159Теория принятия решений
Сезонные колебания данных (ПРИМЕР А):
Ниже показаны месячные

продажи телефонов в 1991-1992 гг., а также расчет сезонного индекса

на основе этих данных:
Теория принятия решенийСезонные колебания данных (ПРИМЕР А): Ниже показаны месячные продажи телефонов в 1991-1992 гг., а также

Слайд 160Теория принятия решений
Сезонные колебания данных (ПРИМЕР А):
Используя полученные сезонные

индексы, в предположении, что общий годовой спрос на телефоны в

1993 году составит 1200 единиц, можно спрогнозировать месячный спрос:
Теория принятия решенийСезонные колебания данных (ПРИМЕР А): Используя полученные сезонные индексы, в предположении, что общий годовой спрос

Слайд 161Теория принятия решений
Сезонные колебания данных (ПРИМЕР А):
В данном примере

для простоты расчета тренды игнорировались и только два периода использовались

для расчета каждого месячного индекса



Другие примеры показывают, как индексы сезонности, которые всегда могут получены, применимы к прогнозам с регулируемым трендом
Теория принятия решенийСезонные колебания данных (ПРИМЕР А): В данном примере для простоты расчета тренды игнорировались и только

Слайд 162Теория принятия решений
Сезонные колебания данных (ПРИМЕР Б):
Менеджер склада использует

регрессию временных серий для прогноза продаж в последующих четырех кварталах
Оценки

продаж для кварталов: $100 000; $120 000; $140 000 и $160 000
Сезонные индексы для четырех кварталов определены: 1.30; 0.90; 0.70 и 1.15 соответственно
Теория принятия решенийСезонные колебания данных (ПРИМЕР Б): Менеджер склада использует регрессию временных серий для прогноза продаж в

Слайд 163Теория принятия решений
Сезонные колебания данных (ПРИМЕР Б):
Рассчитывая сезонный прогноз

с регулируемым трендом, необходимо умножить каждый сезонный индекс на соответствующий

трендовый прогноз:
Y сезонный = Индекс х Y трендовый прогноз
Следовательно, для
Квартала 1: Y1 = (1.30)($100 000) = $130 000
Квартала 2: Y2 = (0.90)($120 000) = $108 000
Квартала 3: Y3 = (0.70)($140 000) = $98 000
Квартала 4: Y4 = (1.15)(160 000) = $184 000
Теория принятия решенийСезонные колебания данных (ПРИМЕР Б): Рассчитывая сезонный прогноз с регулируемым трендом, необходимо умножить каждый сезонный

Слайд 164Теория принятия решений
Сезонные колебания данных (ПРИМЕР В):
Больница использовала данные

66 месяцев о взрослых стационарных больных для получения следующего уравнения

тренда:
Y = 8091 + 21.5X
где Y – койко-дни; Х – время, мес.
На базе этой модели больница, только используя тренд, прогнозирует койко-дни для следующего месяца (период 67):
Койко-дни = 8091 + 21.5(67) = 9530
Теория принятия решенийСезонные колебания данных (ПРИМЕР В): Больница использовала данные 66 месяцев о взрослых стационарных больных для

Слайд 165Теория принятия решений
Сезонные колебания данных (ПРИМЕР В):
Так как представленная

модель определяет линию возрастающего тренда в спросе на обслуживание пациентов,

она игнорирует сезонность, которая известна администрации больницы
Представленные далее сезонные данные являются типичными для больниц: в январе, марте, июле и августе проявляются особенно высокие в среднем количества койко-дней, а февраль, сентябрь, ноябрь и декабрь показывают снижение количества койко-дней
Теория принятия решенийСезонные колебания данных (ПРИМЕР В): Так как представленная модель определяет линию возрастающего тренда в спросе

Слайд 166Теория принятия решений
Сезонные колебания данных (ПРИМЕР В):
Таблица, представленная ниже,

содержит текущие сезонные индексы, базирующиеся на тех же 66 месяцах

Теория принятия решенийСезонные колебания данных (ПРИМЕР В): Таблица, представленная ниже, содержит текущие сезонные индексы, базирующиеся на тех

Слайд 167Теория принятия решений
Сезонные колебания данных (ПРИМЕР В):
Корректируя, временные серии

экстраполяцией с учетом сезонности, менеджер больницы умножает месячный прогноз на

соответствующий сезонный индекс
Так, для периода 67, которым январь:
Койко-дни = (9530)(1.0436) = 9946
Используя этот подход, скорректируем койко-дни с января по июнь (периоды с 67 по 72) как 9946; 9236; 9768; 9678; 9554 и 9547
Использование модели тренда с учетом сезонности позволяет лучше прогнозировать койко-дни и, соответственно, лучше прогнозировать бюджетные расходы
Теория принятия решенийСезонные колебания данных (ПРИМЕР В): Корректируя, временные серии экстраполяцией с учетом сезонности, менеджер больницы умножает

Слайд 168Теория принятия решений
МЕТОДЫ РЕГРЕССИОННОГО И КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗОВ:
Модели причинного прогнозирования

обычно содержат ряд переменных, которые имеют отношение к предсказываемому фактору
Как

только эти переменные будут найдены, строится статистическая модель, которая используется для прогноза интересующего нас фактора
Такой подход является более мощным, чем методы временных серий, которые используют прошлые значения для прогнозируемого фактора
Теория принятия решенийМЕТОДЫ РЕГРЕССИОННОГО И КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗОВ: Модели причинного прогнозирования обычно содержат ряд переменных, которые имеют отношение

Слайд 169Теория принятия решений
Методы регрессионного и корреляционного анализов:
Многие факторы могли бы

рассматриваться в причинном анализе
Например, продажи товара могут быть связаны с

расходами фирмы на рекламу, с назначаемой ценой, с делами конкурентов и стратегиями продвижения товаров или даже с общими экономическими условиями и безработицей
В этом случае продажи будем называть – зависимой переменной, а другие данные будут называться независимыми переменными
Теория принятия решенийМетоды регрессионного и корреляционного анализов:Многие факторы могли бы рассматриваться в причинном анализеНапример, продажи товара могут

Слайд 170Теория принятия решений
Методы регрессионного и корреляционного анализов:
Работа менеджеров заключается в

установлении наилучшей статистической зависимости между продажами и независимыми переменными
Наиболее общей

количественной моделью причинного прогнозирования является модель линейного регрессионного анализа
Теория принятия решенийМетоды регрессионного и корреляционного анализов:Работа менеджеров заключается в установлении наилучшей статистической зависимости между продажами и

Слайд 171Теория принятия решений
1. Использование регрессионного анализа для прогнозирования:
Мы можем использовать

такие математические модели, которые применяли как метод наименьших квадратов в

трендовом проектировании, преобразовав моделям линейной регрессии
Зависимая переменная будет обозначаться – y
Независимая переменная – х – это не только время:
у = а + вх
Теория принятия решений1. Использование регрессионного анализа для прогнозирования:Мы можем использовать такие математические модели, которые применяли как метод

Слайд 172Теория принятия решений
Использование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):
Строительная компания реконструирует

частные дома, по истечении времени компания нашла, что ее объем

работ по реконструкции связан с уровнем местной заработной платы
Таблица содержит данные о годовых доходах компании и общих суммах денежных доходов населения:
Теория принятия решенийИспользование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):Строительная компания реконструирует частные дома, по истечении времени компания нашла,

Слайд 173Теория принятия решений
Использование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):
Служба менеджмента строительной

компании хочет представить математическую взаимосвязь, которая будет помогать ей предсказывать

продажи
Первое, что им необходимо определить, имеет ли место линейная связь между заработной платой населения региона и продажами
Для этого строится диаграмма рассеивания по известным данным, с учетом кодировки независимой переменной
Теория принятия решенийИспользование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):Служба менеджмента строительной компании хочет представить математическую взаимосвязь, которая будет

Слайд 174Теория принятия решений
Использование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):
Диаграмма рассеивания:





На диаграмме

показано шесть точек данных, которые отражают положительную зависимость между независимой

переменной – заработной платой и зависимой переменной - продажами
Теория принятия решенийИспользование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):Диаграмма рассеивания:На диаграмме показано шесть точек данных, которые отражают положительную

Слайд 175Теория принятия решений
Использование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):
Можно найти математическое

уравнение регрессии, используя метод наименьших квадратов:

Теория принятия решенийИспользование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):Можно найти математическое уравнение регрессии, используя метод наименьших квадратов:

Слайд 176Теория принятия решений
Использование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):
Определим параметры

уравнения регрессии:



Уравнение регрессии, следовательно будет иметь вид:
У = 1.75 +

0.25Х
или:
Продажи = 1.75 + 0.25 Зарплата
Теория принятия решенийИспользование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР): Определим параметры уравнения регрессии:Уравнение регрессии, следовательно будет иметь вид:У

Слайд 177Теория принятия решений
Использование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):
Если коммерческая

служба компании определит, что зарплата в регионе прогнозируется в $

600 000 000 в следующем году (значение аргумента = 6 в соответствии с кодировкой), то мы можем спрогнозировать и продажи строительной компании по уравнению регрессии:
Продажи (в млн $) = 1.75 + 0.25∙(6)
или:
Продажи = $ 3 250 000
Теория принятия решенийИспользование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР): Если коммерческая служба компании определит, что зарплата в регионе

Слайд 178Теория принятия решений
Использование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):
Заключительная часть

расчетов в нашем примере иллюстрирует главную слабость методов прогнозирования на

базе регрессии
Даже когда мы рассчитали уравнение регрессии, необходимо проводить прогноз независимой переменной х ( в примере – уровень заработной платы), прежде, чем определять зависимую переменную у для следующего периода времени
Теория принятия решенийИспользование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР): Заключительная часть расчетов в нашем примере иллюстрирует главную слабость

Слайд 179Теория принятия решений
Использование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):
Хотя это

– проблема не для всех прогнозов, но следует представлять себе

сложности в определении будущих значений таких общеэкономических независимых переменных, как уровень безработицы, валовый национальный продукт, индексы цен, курс валют и т.п.
Теория принятия решенийИспользование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР): Хотя это – проблема не для всех прогнозов, но

Слайд 180Теория принятия решений
Использование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):
Прогноз продаж

$ 3 250 000 в нашем примере называется точкой оценки

для у
Точка оценки является реальным значением, или ожидаемой величиной возможных объемов продаж дистрибьютеров
Теория принятия решенийИспользование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР): Прогноз продаж $ 3 250 000 в нашем примере

Слайд 181Теория принятия решений
Использование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):
Рассчитывая точность

регрессионных оценок, необходимо рассчитывать стандартную ошибку прогноза
Ее называют стандартным отклонением

уравнения регрессии, формулу для расчета которого можно найти в большинстве книг по статистике:
Теория принятия решенийИспользование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР): Рассчитывая точность регрессионных оценок, необходимо рассчитывать стандартную ошибку прогнозаЕе

Слайд 182Теория принятия решений
2. Коэффициенты корреляции для линии регрессии:
Уравнение регрессии –

это один из путей установления природы взаимоотношений между двумя переменными
Уравнение

регрессии показывает, как одна переменная отражается на значении и изменениях другой переменной
Другой путь установления отношений между двумя переменными заключается в расчете коэффициентов корреляции
Теория принятия решений2. Коэффициенты корреляции для линии регрессии:Уравнение регрессии – это один из путей установления природы взаимоотношений

Слайд 183Теория принятия решений
Коэффициенты корреляции для линии регрессии:
Коэффициент корреляции – измеритель,

который показывает степень, или силу, линейной взаимосвязи
Обычно коэффициент корреляции обозначают

как r, и он может быть некоторым числом между +1 и –1
Теория принятия решенийКоэффициенты корреляции для линии регрессии:Коэффициент корреляции – измеритель, который показывает степень, или силу, линейной взаимосвязиОбычно

Слайд 184Теория принятия решений
Коэффициенты корреляции для линии регрессии:
Значения коэффициента корреляции:

Теория принятия решенийКоэффициенты корреляции для линии регрессии:Значения коэффициента корреляции:

Слайд 185Теория принятия решений
Коэффициенты корреляции для линии регрессии:
На представленном рисунке

были показаны четыре значения коэффициента корреляции:
положительная корреляция r = +1
положительная

корреляция 0 < r < 1
отсутствие корреляции r = 0
отрицательная корреляция r = -1
Расчет r использует те же данные, что и расчет коэффициентов уравнения регрессии а и в:
Теория принятия решенийКоэффициенты корреляции для линии регрессии: На представленном рисунке были показаны четыре значения коэффициента корреляции:положительная корреляция

Слайд 186Теория принятия решений
Коэффициенты корреляции для линии регрессии (ПРИМЕР):
В предыдущем

примере была показана взаимосвязь между заказами строительной компании и уровнем

заработной платы в регионе
Рассчитаем коэффициенты корреляции для указанных данных
Теория принятия решенийКоэффициенты корреляции для линии регрессии (ПРИМЕР): В предыдущем примере была показана взаимосвязь между заказами строительной

Слайд 187Теория принятия решений
Коэффициенты корреляции для линии регрессии (ПРИМЕР):
Проведя подготовительные

вычисления, обратимся теперь к уравнению для r:


Коэффициент корреляции r =

0.901 означает существенную взаимосвязь между двумя переменными

Теория принятия решенийКоэффициенты корреляции для линии регрессии (ПРИМЕР): Проведя подготовительные вычисления, обратимся теперь к уравнению для r:Коэффициент

Слайд 188Теория принятия решений
Коэффициенты корреляции для линии регрессии:
Существует и другой

измеритель взаимосвязи между переменными, он называется коэффициентом детерминации
Это квадрат от

коэффициента корреляции, а именно: r²
Значение r² всегда будет положительным числом в интервале 0 < r² < 1
Коэффициент детерминации является процентным изменением в зависимой переменной у, которая определяется регрессионным уравнением

Теория принятия решенийКоэффициенты корреляции для линии регрессии: Существует и другой измеритель взаимосвязи между переменными, он называется коэффициентом

Слайд 189Теория принятия решений
Множественный регрессионный анализ:
Множественная регрессия – это практически расширение

модели, которую мы только что рассмотрели
Множественная регрессия позволяет строить модель

с рядом независимых переменных
Так, если строительная компания хочет включить среднюю годовую процентную ставку в ее модель прогноза продаж, соответствующее уравнение будет:
У = а + В1Х1 + В2Х2
где Х1 и Х2 – значения двух независимых переменных: зарплаты и процентной ставки соответственно
Теория принятия решенийМножественный регрессионный анализ:Множественная регрессия – это практически расширение модели, которую мы только что рассмотрелиМножественная регрессия

Слайд 190Теория принятия решений
МОНИТОРИНГ И КОНТРОЛИНГ ПРОГНОЗА:
После того как прогноз, важно

чтобы он не был забыт
Не все менеджеры хотят вспоминать прогноз,

особенно когда он оказывается очень неточным, но компании необходимо определить, почему текущий спрос (или другие переменные) значительно отличаются от того, что проектировалось
Одним из путей отслеживания прогнозов является применение отслеживающих сигналов

Теория принятия решенийМОНИТОРИНГ И КОНТРОЛИНГ ПРОГНОЗА:После того как прогноз, важно чтобы он не был забытНе все менеджеры

Слайд 191Теория принятия решений
Мониторинг и контроллинг прогноза:
Трекинговый сигнал – это инструмент,

показывающий, как хорошо прогнозы обновляются каждую неделю, месяц или квартал,

новые доступные о спросе сравниваются с прогнозными значениями
Трекинговый сигнал рассчитывается как сумма ошибок прогноза (RSFE), деленная на среднее абсолютное отклонение (MAD)
Трекинговый сигнал = RSFE/MAD =
= [ ∑(Текущий спрос в периоде – Прогноз спроса в периоде)]/ MAD
MAD = (∑ |Ошибок прогноза|)/n
Теория принятия решенийМониторинг и контроллинг прогноза:Трекинговый сигнал – это инструмент, показывающий, как хорошо прогнозы обновляются каждую неделю,

Слайд 192Теория принятия решений
Мониторинг и контроллинг прогноза:
Положительный трекинговый сигнал показывает, что

спрос больше, чем прогноз, а отрицательные сигналы означают, что спрос

меньше, чем прогноз
Хороший трекинговый сигнал – это такой, который связан с низким RSFE, имеет как положительные, так и отрицательные ошибки
Другими словами, хотя малые отклонения желательны, но положительные и отрицательные, они будут балансировать друг друга так, что трекинговый сигнал будет стремиться к нулю
Теория принятия решенийМониторинг и контроллинг прогноза:Положительный трекинговый сигнал показывает, что спрос больше, чем прогноз, а отрицательные сигналы

Слайд 193Теория принятия решений
Мониторинг и контроллинг прогноза:
Как только трекинговые сигналы рассчитаны,

они сравниваются с предопределенными границами
Когда трекинговый сигнал становится выше или

ниже границы, то это означает, что существует проблема с методом прогнозирования и соответствующим службам необходимо изменить путь прогнозирования спроса
Например, если в модели использовался метод экспоненциального сглаживания, то, возможно, необходимым является пересмотр констант сглаживания
Теория принятия решенийМониторинг и контроллинг прогноза:Как только трекинговые сигналы рассчитаны, они сравниваются с предопределенными границамиКогда трекинговый сигнал

Слайд 194Теория принятия решений
Мониторинг и контроллинг прогноза:
График контроля трекингового сигнала:

Теория принятия решенийМониторинг и контроллинг прогноза:График контроля трекингового сигнала:

Слайд 195Теория принятия решений
Мониторинг и контроллинг прогноза:
Пределы (границы сигнала) должны быть

установлены не так узко, чтобы отражать каждую малую ошибку прогноза,

и не так широко, чтобы не замечать ошибку прогноза
Не существует одного простого ответа как устанавливать эти пределы, каждая фирма ищет свои приемлемые значения
Теория принятия решенийМониторинг и контроллинг прогноза:Пределы (границы сигнала) должны быть установлены не так узко, чтобы отражать каждую

Слайд 196Теория принятия решений
Мониторинг и контроллинг прогноза:
Джордж Плоссл и Оливер Уайт,

два эксперта по контролю запасов, предложили использовать максимум + 4

MAD (для высокого объема запасов) и + 8 MAD (для низкого объема)
Другие исследователи предлагают понизить границы ( + 2 MAD и +4 MAD)
Теория принятия решенийМониторинг и контроллинг прогноза:Джордж Плоссл и Оливер Уайт, два эксперта по контролю запасов, предложили использовать

Слайд 197Теория принятия решений
Мониторинг и контроллинг прогноза (ПРИМЕР):
Квартальные продажи (в тысячах

единиц), так же как прогноз и ошибка расчетов предприятия показаны

ниже:
Теория принятия решенийМониторинг и контроллинг прогноза (ПРИМЕР):Квартальные продажи (в тысячах единиц), так же как прогноз и ошибка

Слайд 198Теория принятия решений
Мониторинг и контроллинг прогноза (ПРИМЕР):
Рассчитаем трекинговый сигнал:
MAD =

(∑|Ошибок прогноза|)/n = 85/6 = 14.2
Трекинговый сигнал = RSFE /

MAD = 35/14.2 = 2.5 MAD

Этот трекинговый сигнал является приемлемым значением, мы видим, что он дрейфует от – 2.0 MAD до + 2.5 MAD

Теория принятия решенийМониторинг и контроллинг прогноза (ПРИМЕР):Рассчитаем трекинговый сигнал:MAD = (∑|Ошибок прогноза|)/n = 85/6 = 14.2Трекинговый сигнал

Слайд 199Теория принятия решений
АДАПТИВНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ:
Адаптивное прогнозирование относится к компьютерному мониторингу трекинговых

сигналов и саморегулированию, если сигнал переходит заданную границу
Например, когда применяется

экспоненциальное сглаживание, коэффициенты α и β первоначально отбираются на базе значений, которые минимизируют ошибку прогнозов, а затем регулируются согласно компьютерных расчетов трекинговых сигналов
Это называется адаптивным сглаживанием
Теория принятия решенийАДАПТИВНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ:Адаптивное прогнозирование относится к компьютерному мониторингу трекинговых сигналов и саморегулированию, если сигнал переходит заданную

Слайд 200Теория принятия решений

Теория принятия решений

Слайд 201Теория принятия решений
Использование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):
Строительная

Теория принятия решенийИспользование регрессионного анализа для прогнозирования (ПРИМЕР):Строительная

Слайд 202Теория принятия решений


Теория принятия решений

Похожие презентации

ДИСЦИПЛИНА ЭКОНОМИКА ТАМОЖЕННОГО ДЕЛА ДИСЦИПЛИНА ЭКОНОМИКА ТАМОЖЕННОГО ДЕЛА 261
Одноклассники, сверстники, друзья Одноклассники, сверстники, друзья 245
Информатика и ИКТ Лекция 7 Информатика и ИКТ Лекция 7 254
Презентация Презентация "По страницам Великой Отечественной войны" 147
1 Название проекта Инженерный класс [ наименование учебного заведения ] [ 1 Название проекта Инженерный класс [ наименование учебного заведения ] [ 217
Иллюстрации «Северные олени» Иллюстрации «Северные олени» 276
ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ГИСТОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ. Кафедра гистологии, эмбриологии ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ГИСТОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ. Кафедра гистологии, эмбриологии 514
Базовая КМОП технология Базовая КМОП технология 409
Я была такой шчаслівай. Да 150-годдзя з дня нараджэння М.А. Багдановіч, маці Я была такой шчаслівай. Да 150-годдзя з дня нараджэння М.А. Багдановіч, маці 437
Раскрытие скобок Раскрытие скобок 381
АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ КОНСТРУКЦИЯ ВЕТВЛЕНИЕ ОСНОВНЫЕ АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ КОНСТРУКЦИИ АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ КОНСТРУКЦИЯ ВЕТВЛЕНИЕ ОСНОВНЫЕ АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ КОНСТРУКЦИИ 144
22.4. ПОКАЗАТЕЛЬНАЯ И ТРИГОНОМЕТРИЧЕСКИЕ ФУНКЦИИ КОМПЛЕКСНОГО ПЕРЕМЕННОГО Ряд с 22.4. ПОКАЗАТЕЛЬНАЯ И ТРИГОНОМЕТРИЧЕСКИЕ ФУНКЦИИ КОМПЛЕКСНОГО ПЕРЕМЕННОГО Ряд с 236
Латиноамериканская правовая семья Латиноамериканская правовая семья 527
Изготовление и установка изделий из ПВХ, AL. Надежность и комфорт Изготовление и установка изделий из ПВХ, AL. Надежность и комфорт 194
Г.Шалаева Правила п оведения весной Г.Шалаева Правила п оведения весной 189
для детей дошкольного возраста по программе От рождения до школы под для детей дошкольного возраста по программе От рождения до школы под 206
Всё началось Всё началось 157
Проект по технологии   Вышивка крестом к 8 марта Проект по технологии   Вышивка крестом к 8 марта 250
Глава 4 Structural Geology Структурная геология Глава 4 Structural Geology Структурная геология 267
Трудовое право Трудовое право 206

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.

Для правообладателей

Яндекс.Метрика