Podejmowanie decyzji w warunkach ryzyka. Tomasz Brzęczek Wydział Inżynierii Zarządzania PP
|
|
- Alicja Rybak
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Podejmowanie decyzji w warunkach ryzyka Tomasz Brzęczek Wydział Inżynierii Zarządzania PP
2 Ryzyko decyzyjne. Przez ryzyko decyzyjne rozumiemy zmienność wyniku decyzji przedsiębiorstwa spowodowaną losowością (nieprzewidywalnością) stanów otoczenia (np. biznesowego, rynkowego i nie tylko), których prawdopodobieństwo wystąpienia jest znane. Prawdopodobieństwo może być szacowane na podstawie danych historycznych, doświadczenia decydenta lub jego oczekiwań. Metody. 1. Drzewo decyzyjne modeluje proces podejmowanie decyzji strategicznych (np. decyzje dotyczące projektów produktów lub strategii rynkowych). 2. Macierze wypłat i wzory analityczne służą rozwiązywaniu często powtarzalnych problemów operacyjnych, jak np. zagadnienie gazeciarza lub optymalnej wielkość zapasu. 3. Symulacja stochastyczna wpływu wielu czynników ryzyka, np. symulacja metodą Monte Carlo służy poszukiwaniu całego spektrum rozwiązań odpowiednich do różnych i bardzo zmiennych warunków otoczenia.
3 Drzewo decyzyjne Przykład. Konsorcjum opracowało nowy model samolotu ponaddźwiękowego. Zarząd konsorcjum obawia się, że z powodu głośności tego modelu rząd ograniczy jego dostęp do niektórych lotnisk. Prawdopodobieństwo restrykcji szacuje się na 60%. Wówczas dochód wyniesie 80 mln zł. W razie braku restrykcji dochód wyniesie 200 mln zł. Zarząd zastanawia się, czy zmienić konstrukcję samolotu, aby obniżyć głośność. Koszt zmian wyniesie 40 mln zł. Prawdopodobieństwo tego, że zmiany pozwolą wyeliminować nadmierną głośność wynosi 0,7 (wówczas rząd nie wprowadzi restrykcji). 1. Narysować drzewo decyzyjne tego problemu. 2. Określić najlepszy wariant decyzji konsorcjum. 3. Jakie jest prawdopodobieństwo nie osiągnięcia celu prac nad redukcją hałasu i jednoczesnego wprowadzenia regulacji rządowych?
4 Ryzyko. Optymalizacja podaży i dochodu przy losowym popycie (zagadnienie gazeciarza) Przykład. Właściciel kiosku zaobserwował popyt na gazetę ABC w 10 kolejnych poniedziałków roboczych. Wyszczególnił go w tabeli: Pn Popyt Cena zakupu gazety c1 wynosi 1,4 zł, a cena sprzedaży c2 2,5 zł. Cena zwrotu nie sprzedanej gazety dystrybutorowi wynosi 0,9 zł. 1. Ustal rozkład i dystrybuantę popytu. 2. Ustal podaż gazet o maksymalnym oczekiwanym dochodzie.
5 Optymalna wielkość zapasu Zmienne: X losowa wielkość popytu na zapas, z wielkość zapasu. Parametry: s 1 strata jednostkowa z tytułu nadmiaru zapasu, s 2 strata jednostkowa z tytułu niedoboru zapasu. gdzie funkcja straty s(x,z): min z E ( s( X, z) ) s( x, z) = s1( z x), 0, z = x s2( x z), z x, z x.
6 Przykład Optymalna wielkość zapasu Hurtownia w ostatnich trzydziestu dniach notowała losowe wielkości popytu dziennego na liczbę partii po 20 palet każda z częstością podaną w tabeli poniżej Liczba partii palet x Liczba dni Hurtownia może zakupić i otrzymać palety w partiach po 20 sztuk. Rozważ wielkości zapasu 200, 220, 240, 260 palet w celu minimalizacji kosztu zapasu palet. Wiadomo, że koszt utrzymania jednej partii palet dziennie to 20 zł, a strata dzienna z tytułu nie obsłużenia zamówień w wielkości nie przekraczającej jednej partii palet to 40 zł.
7 Symulacja Monte Carlo oczekiwanego zysku Przypadek sklepu motoryzacyjnego Jana. Miesięczny popyt na opony w sklepie motoryzacyjnym przez minione 60 miesięcy miał następujący rozkład prawdopodob. Wielkoś ć popytu Prawdopodobieństwo Dolny kraniec przedziału liczby losowej Górny kraniec przedziału liczby losowej 300 0,05 0,00 0, ,10 0,05 0, ,20 0,15 0, ,30 0,35 0, ,25 0,65 0, ,10 0,90 1,00 Liczba losowa = 0,400 Symulowany popyt = 360 Symuluj miesięczny zysk i jego wartość oczekiwaną, wiedząc że: 1. W zależności od cen konkurentów i warunków rynkowych, Jan szacuje, że średnia cena sprzedaży w każdym miesiącu ma rozkład jednostajny dyskretny między 60 a 80 zł (z krokiem 1 zł). 2. Przeciętny koszt jednostkowy sprzedanych opon jest zmienny w każdym miesiącu. Dlatego średnia marża zysku (czyli procent ceny sprzedaży) ma jednostajny rozkład ciągły w przedziale wartości między 20 a 30%. 3. Koszty stałe wynoszą 2000 zł miesięcznie.
8 Proces symulacji działalności sklepu Jana Ustal numer miesiąca (n) = 1 Symuluj wielkość popytu w miesiącu n Symuluj średnią cenę sprzedaży w miesiącu n Symuluj przeciętną marżę zysku w miesiącu n Wyznacz zysk w miesiącu n Zwiększ n o 1 n > liczba miesięcy symulacji? Wyznacz statystyki opisowe symulacji Nie Tak
9 Sklep Jana Rozkłąd popytu RN 1 Popyt Cena sprzedaży RN 2 Marża zysku Koszt stały Zysk Popyt Prawd op. Kraniec dolny Kraniec górny =LOS() =WYSZUKAJ(A4;$K$4:$K$9;$I$4:$I$9=LOS.ZAKR(60;80) =LOS() =0,2+(0,3-0,2)*D =B4*C4*E4-F ,05 0 =K4+J ,1 =L4 =K5+J ,2 =L5 =K6+J ,3 =L6 =K7+J ,25 =L7 =K8+J ,1 =L8 =K9+J9
10
DWUKROTNA SYMULACJA MONTE CARLO JAKO METODA ANALIZY RYZYKA NA PRZYKŁADZIE WYCENY OPCJI PRZEŁĄCZANIA FUNKCJI UŻYTKOWEJ NIERUCHOMOŚCI
DWUKROTNA SYMULACJA MONTE CARLO JAKO METODA ANALIZY RYZYKA NA PRZYKŁADZIE WYCENY OPCJI PRZEŁĄCZANIA FUNKCJI UŻYTKOWEJ NIERUCHOMOŚCI mgr Marcin Pawlak Katedra Inwestycji i Wyceny Przedsiębiorstw Plan wystąpienia
Bardziej szczegółowoSterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3
Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 21.06.2005 r. 4. Planowanie eksperymentów symulacyjnych Podczas tego etapu ważne jest określenie typu rozkładu badanej charakterystyki. Dzięki tej informacji
Bardziej szczegółowoCele i zadania gospodarki leśnej na tle struktury Państwowego Gospodarstwa Leśnego Lasy Państwowe
Cele i zadania gospodarki leśnej na tle struktury Państwowego Gospodarstwa Leśnego Lasy Państwowe Dr inŝ. Marian Pigan Dyrekcja Generalna Lasów Państwowych Spis treści 1. Pojęcie ryzyka 2. Źródła i kategorie
Bardziej szczegółowoPoziom Obsługi Klienta
Poziom Obsługi Klienta Zadanie 1. Na podstawie przedstawionego poniżej profilu popytu na telefony komórkowe marki X w salonie firmowym jednego z operatorów sieci telefonii komórkowej, obserwowanego w czasie
Bardziej szczegółowoPODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI MARCIN FOLTYŃSKI
PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI WŁAŚCIWIE PO CO ZAPASY?! Zasadniczą przyczyną utrzymywania zapasów jest występowanie nieciągłości w przepływach materiałów i towarów. MIEJSCA UTRZYMYWANIA ZAPASÓW
Bardziej szczegółowoOPTYMALIZACJA JEDNOSTADIALNEGO STEROWANIA WIELKOŚCIĄ ZAPASU W LOGISTYCZNYCH SYSTEMACH ZAOPATRZENIA I PRODUKCJI
POLITECHNIKA ŚLĄSKA Wydział Inżynierii Materiałowej i Metalurgii KATEDRA INŻYNIERII PRODUKCJI OPTYMALIZACJA JEDNOSTADIALNEGO STEROWANIA WIELKOŚCIĄ ZAPASU W LOGISTYCZNYCH SYSTEMACH ZAOPATRZENIA I PRODUKCJI
Bardziej szczegółowoModele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania
Przedmiot: Nr ćwiczenia: 3 Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Temat: Programowanie dynamiczne Cel ćwiczenia: Formułowanie i rozwiązywanie problemów optymalizacyjnych
Bardziej szczegółowoRACHUNKOWOŚĆ ZARZĄDCZA - POWTÓRZENIE WRAZ Z ROZWIĄZANIAMI mgr Stanisław Hońko, e-mail: honko@wneiz.pl, tel. (91) 444-1945
RACHUNKOWOŚĆ ZARZĄDCZA - POWTÓRZENIE WRAZ Z ROZWIĄZANIAMI mgr Stanisław Hońko, e-mail: honko@wneiz.pl, tel. (91) 444-1945 Zadanie 1 (Procesowy rachunek kosztów) W zakładach mleczarskich koszty pośrednie
Bardziej szczegółowoWykład Zarządzanie projektami Zajęcia 7 Zarządzanie ryzykiem. dr Stanisław Gasik s.gasik@vistula.edu.pl
04--7 Wykład Zarządzanie projektami Zajęcia 7 Zarządzanie ryzykiem dr Stanisław Gasik s.gasik@vistula.edu.pl www.sybena.pl/uv/04-wyklad-eko-zp-9-pl/wyklad7.pdf Budowa autostrady Możliwe sytuacje Projekt
Bardziej szczegółowoPROJEKT FIRMY BUDOWLANEJ
PROJEKT FIRMY BUDOWLANEJ Grupa osób zastanawia się czy otworzenie spółdzielni socjalnej w ich mieście jest dobrym pomysłem na prowadzenie interesu. Spółdzielnia A chciałaby się zająć pracami remontowo
Bardziej szczegółowoMicrosoft Excel 2013 : analiza i modelowanie danych biznesowych / Wayne L. Winston. Warszawa, Spis treści. Podziękowania
Microsoft Excel 2013 : analiza i modelowanie danych biznesowych / Wayne L. Winston. Warszawa, 2014 Spis treści Wstęp Podziękowania xiii xviii 1 Nazwy zakresów 1 Jak tworzyć nazwy zakresów? 2 Tworzenie
Bardziej szczegółowoPODEJMOWANIE DECYZJI KIEROWNICZYCH W PROCESIE NEGOCJACJI BIZNESOWYCH. Autor: mgr inż. Viktoriia Gromova. Wrocław 2012 r.
PODEJMOWANIE DECYZJI KIEROWNICZYCH W PROCESIE NEGOCJACJI BIZNESOWYCH Autor: mgr inż. Viktoriia Gromova Wrocław 2012 r. PLAN PREZENTACJI WPROWADZENIE W TEMATYKĘ NEGOCJACJI BIZNESOWYCH PROBLEMATYKA PODEJMOWANIA
Bardziej szczegółowoOptymalizacja programu produkcji
ZARZĄDZANIE PRODUKCJĄ I USŁUGAMI Ćwiczenie 3 Optymalizacja programu produkcji Co i ile produkować i sprzedawać, aby zmaksymalizować zysk? Programowanie produkcji ZADANIE odpowiedź na pytania Co produkować?
Bardziej szczegółowoMicrosoft Excel 2016 : analiza i modelowanie danych biznesowych / Wayne L. Winston. Warszawa, Spis treści
Microsoft Excel 2016 : analiza i modelowanie danych biznesowych / Wayne L. Winston. Warszawa, 2017 Spis treści Wstęp O autorze xiii xviii 1 Podstawowe modelowanie arkusza 1 Odpowiedzi na pytania z początku
Bardziej szczegółowoMicrosoft Excel 2013: Analiza i modelowanie danych biznesowych
Microsoft Excel 2013: Analiza i modelowanie danych biznesowych Wayne L. Winston Przekład: Janusz Machowski Marek Włodarz APN Promise Warszawa 2014 Spis treści Wstęp...................................................................
Bardziej szczegółowoIdentyfikacja i pomiar ryzyka pierwszy krok w zarządzaniu ryzykiem.
Identyfikacja i pomiar ryzyka pierwszy krok w zarządzaniu ryzykiem. Andrzej Podszywałow Własność przemysłowa w innowacyjnej gospodarce. Zarządzanie ryzykiem, strategia zarządzania własnością intelektualną
Bardziej szczegółowoEkonomia menedżerska. prof. Tomasz Bernat Katedra Mikroekonomii Instytut Ekonomii
Ekonomia menedżerska prof. Tomasz Bernat Katedra Mikroekonomii Instytut Ekonomii Informacje na temat przedmiotu Materiały: www.mikroekonomia.net Literatura podstawowa: Ekonomia menedżerska, W. F. Samuelson
Bardziej szczegółowoĆwiczenia Zarządzanie Ryzykiem. dr hab. Renata Karkowska, ćwiczenia Zarządzanie ryzykiem 1
Ćwiczenia Zarządzanie Ryzykiem 1 VaR to strata wartości instrumentu (portfela) taka, że prawdopodobieństwo osiągnięcia jej lub przekroczenia w określonym przedziale czasowym jest równe zadanemu poziomowi
Bardziej szczegółowoPodejmowanie decyzji gospodarczych
Podejmowanie decyzji gospodarczych Zakres podejmowanych decyzji jest bardzo szeroki zarówno na poziomie przedsiębiorstwa jak i na szczeblu państwa. W każdym przypadku sensowna analiza wariantów decyzji
Bardziej szczegółowoProblemy oceny alternatyw w warunkach niepewności
Problemy oceny alternatyw w warunkach niepewności Statystyczne metody oceny alternatyw Rozpatrzmy sytuacje, w których decyzja pociąga za sobą korzyść lub stratę Tę sytuację nazywać będziemy problemem decyzyjnym,
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXI Egzamin dla Aktuariuszy z 1 października 2012 r.
Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LXI Egzamin dla Aktuariuszy z 1 października 2012 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1
Bardziej szczegółowoOPTYMALNA POLITYKA ZAPASÓW
Dorota Miszczyńska Postawowe modele zapasów OPTYMALNA POLITYKA ZAPASÓW Problemy zapasów, kształtowania ich wielkości dotyczą dwóch rodzajów działalności: produkcyjnej oraz handlowej. Celem jest zapewnienie
Bardziej szczegółowoStochastyczne zagadnienie rozdziału z dyskretnym rozkładem popytu
Stochastyczne zagadnienie rozdziału z dyskretnym rozkładem popytu Marcin Anholcer Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu 19 marca 2013, Ustroń Marcin Anholcer Stochastyczne zagadnienie rozdziału 1/ 15 1 Zagadnienie
Bardziej szczegółowoZajęcia powtórkowe. mgr inż. Michał Adamczak
Zajęcia powtórkowe mgr inż. Michał Adamczak Zadania 2011-05-24 2 Zadanie 1 W ciągu ostatniego pół roku średni tygodniowy popyt na dżem w hurtowni artykułów spożywczych wynosił 54 kartony z odchyleniem
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE ZMIENNOŚCI CEN AKCJI MODEL ADDYTYWNY MODEL MULTIPLIKATYWNY
MODELOWANIE ZMIENNOŚCI CEN AKCJI MODEL ADDYTYWNY MODEL MULTIPLIKATYWNY Modele zmienności aktywów z czasem dyskretnym / Model addytywny Przyjmijmy następujące oznaczenia: S(0) - cena początkowa akcji S(k)
Bardziej szczegółowoInstytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych. Badania operacyjne. Dr inż.
Instytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych Badania operacyjne Dr inż. Artur KIERZKOWSKI Wprowadzenie Badania operacyjne związana jest ściśle z teorią podejmowania
Bardziej szczegółowoModelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.
GRY (część 1) Zastosowanie: Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony. Najbardziej znane modele: - wybór strategii marketingowych przez konkurujące ze sobą firmy
Bardziej szczegółowoBiznes plan innowacyjnego przedsięwzięcia
Biznes plan innowacyjnego przedsięwzięcia 1 Co to jest biznesplan? Biznes plan można zdefiniować jako długofalowy i kompleksowy plan działalności organizacji gospodarczej lub realizacji przedsięwzięcia
Bardziej szczegółowoMetody ilościowe w badaniach ekonomicznych
prof. dr hab. Tadeusz Trzaskalik dr hab. Maciej Nowak, prof. UE Wybór portfela projektów z wykorzystaniem wielokryterialnego programowania dynamicznego Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych 19-06-2017
Bardziej szczegółowoZarządzanie ryzykiem finansowym
Zarządzanie projektami Wrocław, 30 października 2013 Spis treści Motywacja Rachunek prawdopodobieństwa Koherentne miary ryzyka Przykłady zastosowań Podsumowanie Po co analizować ryzyko na rynkach finansowych?
Bardziej szczegółowoMETODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH
PREZENTACJA SEPCJALNOŚCI: METODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH WYDZIAŁ INFORMATYKI I KOMUNIKACJI KIERUNEK INFORMATYKA I EKONOMETRIA SEKRETARIAT KATEDRY BADAŃ OPERACYJNYCH Budynek D, pok. 621 e-mail
Bardziej szczegółowoAlgorytmy zrandomizowane
Algorytmy zrandomizowane http://zajecia.jakubw.pl/nai ALGORYTMY ZRANDOMIZOWANE Algorytmy, których działanie uzależnione jest od czynników losowych. Algorytmy typu Monte Carlo: dają (po pewnym czasie) wynik
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE I TEORIE OPTYMALIZACJI. Zagadnienie transportowe
BADANIA OPERACYJNE I TEORIE OPTYMALIZACJI Zagadnienie transportowe Klasyczne zagadnienie transportowe Klasyczne zadanie transportowe problem najtańszego przewozu jednorodnego dobra pomiędzy punktami nadania
Bardziej szczegółowoStrategie wspó³zawodnictwa
Strategie wspó³zawodnictwa W MESE można opracować trzy podstawowe strategie: 1) niskich cen (dużej ilości), 2) wysokich cen, 3) średnich cen. STRATEGIA NISKICH CEN (DUŻEJ ILOŚCI) Strategia ta wykorzystuje
Bardziej szczegółowoWieloetapowe zagadnienia transportowe
Przykład 1 Wieloetapowe zagadnienia transportowe Dwóch dostawców o podaży 40 i 45 dostarcza towar do trzech odbiorców o popycie 18, 17 i 26 za pośrednictwem dwóch punktów pośrednich o pojemnościach równych
Bardziej szczegółowoZad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:
Zadania ze statystyki cz. 7. Zad.1 Z populacji wyłoniono próbę wielkości 64 jednostek. Średnia arytmetyczna wartość cechy wyniosła 110, zaś odchylenie standardowe 16. Należy wyznaczyć przedział ufności
Bardziej szczegółowoL.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3
ZADANIA - ZESTAW 3 Zadanie 3. L Prawdopodobieństwo trafienia celu w jednym strzale wynosi 0,6. Do celu oddano niezależnie 0 strzałów. Oblicz prawdopodobieństwo, że cel został trafiony: a) jeden raz, b)
Bardziej szczegółowo... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem do celu...
4 Prognozowanie historyczne Prognozowanie - przewidywanie przyszłych zdarzeń w oparciu dane - podstawowy element w podejmowaniu decyzji... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem
Bardziej szczegółowoZarządzanie ryzykiem. Opracował: Dr inŝ. Tomasz Zieliński
Zarządzanie ryzykiem Opracował: Dr inŝ. Tomasz Zieliński I. OGÓLNE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE Cel przedmiotu: Celem przedmiotu jest zaprezentowanie studentom podstawowych pojęć z zakresu ryzyka w działalności
Bardziej szczegółowoSymulacja w przedsiębiorstwie
Symulacja w przedsiębiorstwie Generowanie liczb losowych Cel Celem laboratorium jest zapoznanie się z funkcjami generowania liczb pseudolosowych w środowisku Ms Excel. Funkcje te są podstawą modeli symulacyjnych
Bardziej szczegółowoRozkłady zmiennych losowych
Rozkłady zmiennych losowych 1 Zmienne losowe dyskretne 1.1 Rozkład dwumianowy Zad.1.1.1 Prawdopodobieństwo dziedziczenia pewnej cechy wynosi 0,7. Jakie jest prawdopodobieństwo, że spośród pięciu potomków
Bardziej szczegółowoRachunkowość zarządcza. Zespół Katedry Rachunkowości Menedżerskiej SGH 1. Rachunkowość zarządcza (Zajęcia nr 1) Agenda. Dr Marcin Pielaszek
Agenda (Zajęcia nr 1) 1. Zagadnienia organizacyjne 2. Wprowadzenie do rachunkowość zarządczej 3. Istotność informacji kosztowej przy podejmowaniu decyzji Dr Marcin Pielaszek 2 Zagadnienia organizacyjne
Bardziej szczegółowoBiznes plan innowacyjnego przedsięwzięcia
Biznes plan innowacyjnego przedsięwzięcia DELab UW Enterprise Europe Network ul. Dobra 56/66, 00-312 Warszawa tel. +48 (22) 55 27 606 delab.uw.edu.pl een@uw.edu.pl 1 Model biznesowy i innowacje BADANIA
Bardziej szczegółowob) PLN/szt. Jednostkowa marża na pokrycie kosztów stałych wynosi 6PLN na każdą sprzedają sztukę.
Poniżej znajdują się przykłady rozwiązań tylko niektórych, spośród prezentowanych na zajęciach, zadań. Wszystkie pochodzą z podręcznika autorstwa Kotowskiej, Sitko i Uziębło. Kolokwium swoim zakresem obejmuje
Bardziej szczegółowoSpis treści 3 SPIS TREŚCI
Spis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe
Bardziej szczegółowoSTALPROFIL S.A. i jego Grupa Kapitałowa w 2015 roku. 6 maj
STALPROFIL S.A. i jego Grupa Kapitałowa w 2015 roku 6 maj 2016 1 Kryzys na światowym rynku stali dotknął prawie wszystkie regiony EU-28 Turkey Russia USA South-America China India Japan South-Korea World
Bardziej szczegółowoWspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02
Optymalizacja całkowitoliczbowa Przykład. Wspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02 Firma stolarska produkuje dwa rodzaje stołów Modern i Classic, cieszących się na rynku dużym zainteresowaniem,
Bardziej szczegółowoMetody ustalania cen. Inną metodą jest ustalanie ceny na podstawie jednostkowych kosztów produkcji (koszty przeciętne całkowite) formuła koszt plus.
Metody ustalania cen Ustalanie ceny na podstawie jednostkowych kosztów produkcji y produkcji stanowią bardzo istotny element rachunku ekonomicznego firmy, gdyż informują o wartości zużytych przez firmę
Bardziej szczegółowoNiezawodność i diagnostyka projekt. Jacek Jarnicki
Niezawodność i diagnostyka projekt Jacek Jarnicki Zajęcia wprowadzające 1. Cel zajęć projektowych 2. Etapy realizacji projektu 3. Tematy zadań do rozwiązania 4. Podział na grupy, wybór tematów, organizacja
Bardziej szczegółowoIwona Konarzewska Programowanie celowe - wprowadzenie. Katedra Badań Operacyjnych UŁ
1 Iwona Konarzewska Programowanie celowe - wprowadzenie Katedra Badań Operacyjnych UŁ 2 Programowanie celowe W praktycznych sytuacjach podejmowania decyzji często występuje kilka celów. Problem pojawia
Bardziej szczegółowoMateriał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych MENEDŻER. Wprowadzenie do problematyki decyzji menedżerskich. Mgr Piotr Urbaniak
Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych MENEDŻER Wprowadzenie do problematyki decyzji menedżerskich Mgr Piotr Urbaniak Wprowadzenie 1 2 3 4 Czym jest ekonomia menedżerska? Etapy
Bardziej szczegółowoOptymalizacja programu produkcji (programowanie produkcji)
ZARZĄDZANIE PRODUKCJĄ i USŁUGAMI Ćwiczenia audytoryjne 1 Optymalizacja programu produkcji (programowanie produkcji) Co i ile produkować i sprzedawać aby zmaksymalizować zysk? Programowanie produkcji ZADANIE
Bardziej szczegółowoWykorzystanie nowoczesnych technik prognozowania popytu i zarządzania zapasami do optymalizacji łańcucha dostaw na przykładzie dystrybucji paliw cz.
14.12.2005 r. Wykorzystanie nowoczesnych technik prognozowania popytu i zarządzania zapasami do optymalizacji łańcucha dostaw na przykładzie dystrybucji paliw cz. 2 3.2. Implementacja w Excelu (VBA for
Bardziej szczegółowoszt. produkcja rzeczywista
128 000 zł 100 000 zł linia budżetu przeliczonego 10 000 szt. produkcja rzeczywista 14 000 szt. produkcja planowana Wydział przedsiębiorstwa produkcyjnego ponosi stałe koszty w wysokości 30 000 zł w miesiącu
Bardziej szczegółowoRachunek kosztów normalnych
Rachunek kosztów normalnych Rachunek kosztów normalnych uzasadnionych Rachunek kosztów normalnych: zniwelowanie wpływu różnic w wykorzystaniu zdolności produkcyjnych w wyniku zmian w rozmiarach produkcji
Bardziej szczegółowoPrognoza finansowa Grupy Motoricus S.A. na rok 2012
Prognoza finansowa Grupy Motoricus S.A. na rok 2012 Przedstawiona prognoza została sporządzona na okres od 1 stycznia 2012 do 31 grudnia 2012 r. 1. Rynek motoryzacyjny - prognozy tendencji w 2012 r. Rynek
Bardziej szczegółowoRozkład zajęć, statystyka matematyczna, Rok akademicki 2015/16, semestr letni, Grupy dla powtarzających (C15; C16)
Rozkład zajęć, statystyka matematyczna, Rok akademicki 05/6, semestr letni, Grupy powtarzających (C5; C6) Lp Grupa C5 Grupa C6 Liczba godzin 0046 w godz 600-000 C03 0046 w godz 600-000 B05 4 6046 w godz
Bardziej szczegółowo1. Które z następujących funkcji produkcji cechują się stałymi korzyściami ze skali? (1) y = 3x 1 + 7x 2 (2) y = x 1 1/4 + x 2
1. Które z następujących funkcji produkcji cechują się stałymi korzyściami ze skali? (1) y = 3x 1 + 7x 2 (2) y = x 1 1/4 + x 2 1/3 (3) y = min{x 1,x 2 } + min{x 3,x 4 } (4) y = x 1 1/5 x 2 4/5 a) 1 i 2
Bardziej szczegółowoZespół Katedry Rachunkowości Menedżerskiej SGH 1
RM Rachunek kosztów docelowych Zarządzający zastanawiają się nad redukcją kosztów w momencie kiedy klienci nie akceptują pożądanej ceny Dr Marcin Pielaszek 2 Target Costing całkowicie zmienia sposób zarządzania
Bardziej szczegółowoMetody probabilistyczne
Metody probabilistyczne. Twierdzenia graniczne Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki PP http://www.cs.put.poznan.pl/wkotlowski/ 20.2.208 / 26 Motywacja Rzucamy wielokrotnie uczciwą monetą i zliczamy
Bardziej szczegółowoPROGRAM OPTYMALIZACJI PLANU PRODUKCJI
Strona 1 PROGRAM OPTYMALIZACJI PLANU PRODUKCJI Program autorski opracowany przez Sławomir Dąbrowski ul. SIENKIEWICZA 3 m. 18 26-220 STĄPORKÓW tel: 691-961-051 email: petra.art@onet.eu, sla.dabrowscy@onet.eu
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 11 Anna Skowrońska-Szmer lato 2016/2017 Powtórzenie materiału 2 Zadanie 1 Wykład 1 Eksperyment polega na pojedynczym rzucie symetryczną kostką. Przestrzeń zdarzeń
Bardziej szczegółowoZESTAW ĆWICZENIOWY Z ANALIZY EKONOMICZNEJ I EKONOMICZNO-FINANSOWEJ dr Henryk Zagórski
ZESTAW ĆWICZENIOWY Z ANALIZY EKONOMICZNEJ I EKONOMICZNO-FINANSOWEJ dr Henryk Zagórski 1. W oparciu o poniŝsze informacje uzupełnij bilans analityczny: - wskaźnik płynności natychmiastowej 0,2 - wskaźnik
Bardziej szczegółowo1. OPTYMALIZACJA PROGRAMU PRODUKCJI I SPRZEDAŻY
1. OPTYMALIZACJA PROGRAMU PRODUKCJI I SPRZEDAŻY Między produkcją i sprzedażą istnieją wzajemne zależności. Planowanie programu produkcji i sprzedaży (w skrócie zwane programowaniem produkcji) stanowi jednolity
Bardziej szczegółowoSEMINARIUM DYPLOMOWE - INŻYNIERSKI PROJEKT DYPLOMOWY studia I stopnia kierunek: inżynieria danych (semestr letni 2018/2019)
SEMINARIUM DYPLOMOWE - INŻYNIERSKI PROJEKT DYPLOMOWY studia I stopnia kierunek: inżynieria danych (semestr letni 2018/2019) Specjalności: Pro projektowanie i obsługa systemów analitycznych, Mod modelowanie
Bardziej szczegółowoStatystyka. Zadanie 1.
Statystyka Zadanie 1. W przedsiębiorstwie Statexport pracuje 100 pracowników fizycznych i 25 umysłowych. Typowy wiek pracownika fizycznego kształtuje się w przedziale od 30 do 40 lat. Średnia wieku pracowników
Bardziej szczegółowoRachunek kosztów zmiennych. prowadzenie: dr Adam Chmielewski
Rachunek kosztów zmiennych prowadzenie: dr Adam Chmielewski koszty produkcji ogólne zarządu i sprzedaży zmienne stałe produkt zapasy sprzedane wynik finansowy Czym są koszty stałe i zmienne? koszty zmienne
Bardziej szczegółowoSytuacja ekonomiczno-finansowa sektora cukrowniczego
Sytuacja ekonomiczno-finansowa sektora cukrowniczego Dr inż. Piotr SZAJNER IERiGZ-PIB ul. Świętokrzyska 20 PL 00-002 Warszawa E-mail: szajner@ierigz.waw.pl Plan prezentacji Wyniki finansowe przemysłu cukrowniczego;
Bardziej szczegółowo2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol
2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol Oligopol Monopol jedna firma na rynku. Duopol dwie firmy na rynku. Oligopol kilka firm na rynku. W szczególności decyzje każdej firmy co do ceny lub ilości produktu
Bardziej szczegółowoMikroekonomia II: Kolokwium, grupa II
Mikroekonomia II: Kolokwium, grupa II Prowadząca: Martyna Kobus 2012-06-11 Piszemy 90 minut. Sprawdzian jest za 70 punktów. Jest 10 pytań testowych, każde za 2 punkty (łącznie 20 punktów za test) i 3 zadania,
Bardziej szczegółowoSystem prognozowania rynków energii
System prognozowania rynków energii STERMEDIA Sp. z o. o. Software Development Grupa IT Kontrakt ul. Ostrowskiego13 Wrocław Poland tel.: 0 71 723 43 22 fax: 0 71 733 64 66 http://www.stermedia.eu Piotr
Bardziej szczegółowoRYZYKO. Rodzaje ryzyka w działalności gospodarczej Włączanie ryzyka w projekcji strumieni finansowych
RYZYKO Rodzaje ryzyka w działalności gospodarczej Włączanie ryzyka w projekcji strumieni finansowych RYZYKO w PLANOWANIU BIZNESOWYM SYSTEMATYCZNE Oddziałuje na cały rynek Jest ryzykiem zewnętrznym Firma
Bardziej szczegółowoZbudować model matematyczny do poniższych zagadnień (ułożyć program matematyczny ).
PROGRAMOWANIE LINIOWE Zbudować model matematyczny do poniższych zagadnień (ułożyć program matematyczny ). Problem. Przedsiębiorstwo przewozowe STAR zajmuje się dostarczaniem lodów do sklepów. Dane dotyczące
Bardziej szczegółowoOpracował: Dr Mirosław Geise 4. Analiza progu rentowności
Opracował: Dr Mirosław Geise 4. Analiza progu rentowności Spis treści 1. Ilościowy i wartościowy próg rentowności... 2 2. Zysk operacyjny... 4 3. Analiza wrażliwości zysku... 6 4. Aneks... 8 1 1. Ilościowy
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: przedmiot obowiązkowy w ramach treści kierunkowych, moduł kierunkowy ogólny Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
Bardziej szczegółowoEkonomia menedżerska analiza marginalna. Prof. Tomasz Bernat Katedra Mikroekonomii
Ekonomia menedżerska analiza marginalna Prof. Tomasz Bernat Katedra Mikroekonomii Podejmowanie decyzji optymalnych na podstawie analizy marginalnej Przyczyny konfliktu: Rozbieżne zdania pomiędzy koncesjodawcą
Bardziej szczegółowoDroga żółwia SPIS TREŚCI
Droga żółwia Curtis Faith SPIS TREŚCI Przedmowa do wydania polskiego Podziękowania Słowo wstępne Przedmowa Wprowadzenie Dzień w którym spotkałem Księcia Parkietu Rozdział 1. Uzależnieni od ryzyka Traderzy
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ
MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ Opracowała: Milena Suliga Wszystkie pliki pomocnicze wymienione w treści
Bardziej szczegółowoMicrosoft Excel 2010 Analiza i modelowanie danych biznesowych
Microsoft Excel 2010 Analiza i modelowanie danych biznesowych Wayne L. Winston Przekład: Janusz Machowski APN Promise Warszawa 2011 Microsoft Excel 2010: Analiza i modelowanie danych biznesowych 2011 APN
Bardziej szczegółowoEstymacja przedziałowa
Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski Metody analizy danych ćwiczenia Estymacja przedziałowa Program ćwiczeń obejmuje następująca zadania: 1. Dom handlowy prowadzący
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ TRANSPORTOWYCH Z KRYTERIUM KOSZTÓW
WYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ TRANSPORTOWYCH Z KRYTERIUM KOSZTÓW Zadania transportowe Zadania transportowe są najczęściej rozwiązywanymi problemami w praktyce z zakresu optymalizacji
Bardziej szczegółowoSpecjalność Optymalizacja Decyzji Menedżerskich. Katedra Badań Operacyjnych Uniwersytetu Łódzkiego
Specjalność Optymalizacja Decyzji Menedżerskich Katedra Badań Operacyjnych Uniwersytetu Łódzkiego Kilka słów o nas Katedra Badań Operacyjnych jest częścią Instytutu Ekonomik Stosowanych i Informatyki.
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe
Badania operacyjne Ćwiczenia 2 Programowanie liniowe Metoda geometryczna Plan zajęć Programowanie liniowe metoda geometryczna Przykład 1 Zbiór rozwiązań dopuszczalnych Zamknięty zbiór rozwiązań dopuszczalnych
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych. Wprowadzenie
Wrocław University of Technology Testowanie hipotez statystycznych. Wprowadzenie Jakub Tomczak Politechnika Wrocławska jakub.tomczak@pwr.edu.pl 10.04.2014 Pojęcia wstępne Populacja (statystyczna) zbiór,
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA Zadanie 0.1 Zmienna losowa X ma rozkład określony funkcją prawdopodobieństwa: x k 0 4 p k 1/3 1/6 1/ obliczyć EX, D X. (odp. 4/3;
Bardziej szczegółowoAkademia Młodego Ekonomisty
Akademia Młodego Ekonomisty Decyzje inwestycyjne na giełdzie dr Dominika Kordela Uniwersytet Szczeciński 29 listopad 2018 r. Plan wykładu Giełda Papierów Wartościowych Papiery wartościowe Inwestycje Dochód
Bardziej szczegółowoLista 7 i 8 Zysk księgowy i alternatywny Koszty alternatywne Koszty i utargi krańcowe Koszty produkcji w krótkim i długim okresie czasu
Zadanie 1. Pan Smith prowadzi prywatny biznes. W ubiegłym roku jego utarg wyniósł 55000, a koszty bezpośrednie 27000. Kapitał finansowy włożony w działalność zakładu wynosił przez cały rok 25000. Stopa
Bardziej szczegółowo2013-05-19. Co to jest ryzyko? Niepewność a ryzyko. Skąd się bierze ryzyko? Przestrzeń zachowań ryzykownych. Skąd się bierze ryzyko?
Co to jest ryzyko? Psychologia decyzji i ryzyka wykład 8 DR BEATA BAJCAR ZAKŁAD PSYCHOLOGII I ERGONOMII Działanie, które może przynieść niepowodzenie, stratę; Przedsięwzięcie, którego wynik jest niepewny,
Bardziej szczegółowoI. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: SYSTEMY WSPOMAGANIA DECYZJI. Kod przedmiotu: Ecs 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny. Kierunek: Mechatronika 5. Specjalność: Techniki Komputerowe
Bardziej szczegółowoMetody oceny ryzyka operacyjnego
Instytut Matematyki i Informatyki Wrocław, 10 VII 2009 Bazylejski Komitet Nadzoru Bankowego Umowa Kapitałowa - 1988 Opracowanie najlepszych praktyk rynkowych w zakresie zarządzania ryzykiem Nowa Umowa
Bardziej szczegółowoBudowanie strategii przed debiutem na rynku NewConnect
ekspert Klubu Przedsiębiorców i Ekspertów przy Polskim Towarzystwie Ekonomicznym ekspert CASE Doradcy Sp. z o.o. Budowanie strategii przed debiutem na rynku NewConnect P1 Plan prezentacji 1 Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoDefinicja ceny. I. Sobańska (red.), Rachunek kosztów i rachunkowość zarządcza, C.H. Beck, Warszawa 2003, s. 179
Ceny Definicja ceny cena ilość pieniądza, którą płaci się za dobra i usługi w stosunkach towarowo-pieniężnych, których przedmiotem jest zmiana właściciela lub dysponenta będąca wyrazem wartości i zależna
Bardziej szczegółowoWyniki osiągnięte w I kwartale 2012
Wyniki osiągnięte w I kwartale 2012 Nasze marki obecne w całym regionie 31 marca 2012roku sieć detaliczna LPP liczyła 918 sklepów z czego: 3 Reserved 264 CROPP 224 House 6 Mohito 18 6 1 9 7 4 203 187 183
Bardziej szczegółowo1. Wzrost zbyt szybki prowadzi do utraty samodzielności firmy (take-over). 2. Jednym z założeń modelu wzrostu zrównoważonego jest płynna struktura
1. Wzrost zbyt szybki prowadzi do utraty samodzielności firmy (take-over). 2. Jednym z założeń modelu wzrostu zrównoważonego jest płynna struktura kapitałowa. 3. Wskaźnik zysku zatrzymanego to iloraz przyrostu
Bardziej szczegółowoZarządzanie łańcuchem dostaw
Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania kierunek: Logistyka Zarządzanie łańcuchem dostaw Ćwiczenia Opracowanie: dr Joanna Krygier 1 1983 - początek działalności 1985 - sprzedaż komputerów
Bardziej szczegółowoRyszard Rapacki, Piotr Maszczyk, Mariusz Próchniak
Struktury rynku a optymalne decyzje w przedsiębiorstwie Ryszard Rapacki, Piotr Maszczyk, Mariusz Próchniak Program MBA-SGH VI edycja PORÓWNANIE STRUKTUR RYNKU Cecha Struktura rynku Konkurencja doskonała
Bardziej szczegółowoZmienność wiatru w okresie wieloletnim
Warsztaty: Prognozowanie produktywności farm wiatrowych PSEW, Warszawa 5.02.2015 Zmienność wiatru w okresie wieloletnim Dr Marcin Zientara DCAD / Stermedia Sp. z o.o. Zmienność wiatru w różnych skalach
Bardziej szczegółowo1. WYZNACZANIE CELÓW 2. OCENA (KONTROLA) EFEKTÓW DZIAŁALNOŚCI
Planowanie i kontrola w organizacjach zdecentralizowanych Agenda 1. Budowa systemu planowania i kontroli w organizacji zdecentralizowanej 2. System ośrodków odpowiedzialności 3. owanie Dr Marcin Pielaszek
Bardziej szczegółowoZadanie 1. Zmienne losowe X 1, X 2 są niezależne i mają taki sam rozkład z atomami:
Zadanie 1. Zmienne losowe X 1, X 2 są niezależne i mają taki sam rozkład z atomami: Pr(X 1 = 0) = 6/10, Pr(X 1 = 1) = 1/10, i gęstością: f(x) = 3/10 na przedziale (0, 1). Wobec tego Pr(X 1 + X 2 5/3) wynosi:
Bardziej szczegółowoPrzedsiębiorczość i Podejmowanie Ryzyka. Zajęcia 1
Przedsiębiorczość i Podejmowanie Ryzyka Zajęcia 1 Zaliczenie Obecność Reguły gry: - Obecność obowiązkowa - kartkówki tylko w nagłych wypadkach (w wypadku niepożądanej aktywności) - Prace domowe (oddawane
Bardziej szczegółowo