Сценарии и их применение для анализа данных в условиях априорной неопределенности

В реальных условиях часто оказывается, что исследователь или экономист не всегда располагает достаточно полной информацией, чтобы принять правильное решение. Это может привести к экономическим потерям, а иногда и непредвиденным последствиям. Для принятия решений в условиях априорной неопределенности приемлемые результаты может дать использование адаптивных и логистических методов, к которым относится процедура анализа «что-если», реализованная в Microsoft Excel. В данной главе будет рассмотрен анализ экономических процессов с помощью модели чувствительности и сценариев.

Основные понятия

Наше задача будет состоять в том, чтобы, применяя метод подбора параметров с учетом ограничений, получить приемлемое с практической точки зрения решение. Рассмотрим сначала простейший случай, когда выход системы (экономического процесса) зависит от двух входных переменных.

Дадим ряд определений, которые будем использовать в дальнейшем.

|Ц1 Модель чувствительности данных — это табличные данные, которые отражают аналитическую взаимосвязь (в виде формулы) между выходом и входами системы.

Модель чувствительности позволяет представить результаты применения формулы в виде зависимости от значения одной или двух переменных, которые используются в формуле. С помощью команды Таблица подстановки из меню Данные можно создать две разновидности таблиц:

  • • таблицу, которая отражает влияние входной переменной на выходную переменную по нескольким формулам;
  • • таблицу для двух входных переменных, которая отражает их влияние на выходную переменную согласно применяемой формуле.

Ниже будет рассматриваться случай с двумя переменными.

|fjj Сценарий — это поименованная комбинация значений переменных, заданных для определенного подмножества табличных данных и описываемых некоторой моделью процедуры анализа «что-если».

Сценарии обычно применяются в тех случаях, когда необходимо получить несколько вариантов решения задачи на многомерном входном пространстве и затем выбрать квазиоптимальный.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >