Пример 7. Инвестиционная политика компании
Компания рассматривает 6 возможных проектов инвестирования средств. Каждый проект требует определённой суммы затрат и обещает принести некоторый доход. Соответствующие данные представлены в табл. 1.8. Компания может сделать инвестиции на сумму не более 12 млн р. Определить оптимальный набор инвестиционных проектов.
Таблица 1.8
Параметры инвестиционных проектов
Номер проекта | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
Затраты, млн р. | 1.5 | 1.8 | 3.2 | 4 | 3.5 | 2.5 |
Ожидаемый доход, млн р. | 3.5 | 4.0 | 7.2 | 9 | 8.7 | 6.1 |
Данный пример является образцом так называемого целочисленного программирования. Это означает, что варьируемые параметры могут принимать лишь значения 0 и 1. Это приводит к появлению некоторых особенностей алгоритма поиска решений. Поэтому, при использовании команды: Поиск решения в её диалоговом окне, надо явно указывать, что варьируемые параметры являются бинарными переменными.
Лист Excel с моделью приведён на рис. 1.29. Строка «Эффективность вложения» в этой модели может быть опущена. Нам она понадобится для анализа решения. Числа в ячейках этой строки показывают отношение величины ожидаемого дохода к величине начальных затрат. Варьируемые параметры, представленные бинарными числами, определяют решение принять (значение 1) или отклонить (значение 0) соответствующий проект.
Рис. 1.29. Модель задачи о выборе инвестиционных проектов
В ячейке А13 записано выражение:
=СУММПРОИЗВ(B10:G10;B5:G5), (1.26)
позволяющее найти величину вложенных средств. В целевой ячейке А16 записана формула:
=СУММПРОИЗВ(B10:G10;B6:G6), (1.27)
позволяющая определить суммарный ожидаемый доход. Заполненное диалоговое окно команды: Поиск решения показано на рис. 1.30.
Рис. 1.30. Заполнение диалогового окна команды: Поиск решения
Из решения, представленного на рис. 1.29, мы можем увидеть, что общая тенденция состоит в принятии наиболее прибыльных проектов 1, 5 и 6. Вместе с тем, отклонён проект 3 более прибыльный по сравнению с принятым проектом 4. С подобной ситуацией мы уже сталкивались в примере 2. На принятие решения оказывает влияние не только прибыльность проекта, но и его лучшая или худшая сочетаемость с другими проектами, что позволяет максимально полно использовать доступные для инвестирования средства.
Yandex.RTB R-A-252273-3
- Оптимизация бизнес-процессов
- Предисловие
- Введение
- Программное обеспечение
- Раздел 1. Проведение расчетов в ms Excel для обоснования управленческих решений
- 1.1. Примеры решения задач в Excel
- Пример 1. Расчет точки безубыточности
- Пример 2. Зависимость спроса от цены
- Контрольные вопросы и задачи для самостоятельного решения к подразделу 1.1
- 1.2. Линейное программирование. Примеры решения задач
- Пример 1. Определение оптимального состава смеси
- Пример 2. Задача об оптимальном использовании ресурсов
- Пример 3. Нахождение оптимального числа работников
- Пример 4. Транспортная модель
- Пример 5. Сравнение эффективности работы
- Пример 6. Определение пропускной способности
- Пример 7. Инвестиционная политика компании
- Контрольные вопросы и задачи для самостоятельного решения к подразделу 1.2
- 1.3. Основы линейного программирования
- Контрольные вопросы и задачи для самостоятельного решения к подразделу 1.3
- Раздел 2. Моделирование стохастических процессов в ms Excel
- 2.1. Использование средств ms Excel для моделирования стохастических процессов
- Пример 1. Определение оптимального заказа
- Представление результатов решения примера 1 и их анализ
- Пример 2. Конкурс проектов
- Контрольные вопросы и задачи для самостоятельного решения к подразделу 2.1
- 2.2. Использование надстроек к ms Excel для моделирования и решения задач управления
- 2.2.1. Программа @Risk
- 2.2.2. Программа PrecisionTree
- Пример 3. Участие в аукционе
- Контрольные вопросы и задачи для самостоятельного решения к подразделу 2.2
- Раздел 3. Использование среды визуального программирования Arena для моделирования систем обслуживания
- 3.1. Краткое описание программной среды Arena
- 3.1.1. Описание интерфейса
- 3.1.2. Создание простейших моделей
- 3.2. Примеры простых моделей
- 3.2.1. Модель работы парикмахерской
- 3.2.2. Предварительный анализ модели
- 3.2.3. Совершенствование модели парикмахерской
- 3.2.4. Основы анимации в Arena
- 3.2.5. Оптимизация моделей в Arena
- 3.2.6. Модель пополнения запасов
- 3.2.7. Анимация перемещения
- Контрольные вопросы и задачи для самостоятельного решения к разделу 3
- Раздел 4. Краткий обзор общих вопросов моделирования
- 4.1. Стадии процесса моделирования
- 4.2. Классификация моделей
- 4.3. Элементы моделей в Arena
- 4.4. Основные сведения о случайных величинах
- Контрольные вопросы и задачи для самостоятельного решения к разделу 4
- Заключение
- Приложение Случайные величины и функции распределения случайных величин
- Функции распределения дискретных величин
- Функции распределения непрерывных величин
- Оценка параметров распределения случайных величин
- Предметный указатель
- Рекомендуемый Библиографический Список
- Оглавление
- Раздел 1. Проведение расчетов в ms Excel для обоснования управленческих решений 10
- Раздел 2. Моделирование стохастических процессов в ms Excel 43
- Раздел 3. Использование среды визуального программирования Arena для моделирования систем обслуживания 74
- Раздел 4. Краткий обзор общих вопросов моделирования 141
- Оптимизация бизнес-процессов
- 6 80021, Г. Хабаровск, ул. Серышева, 47