Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Podejmowanie decyzji strategicznych Wprowadzenie do symulacji komputerowej i ekonomicznych gier decyzyjnych.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Podejmowanie decyzji strategicznych Wprowadzenie do symulacji komputerowej i ekonomicznych gier decyzyjnych."— Zapis prezentacji:

1 Podejmowanie decyzji strategicznych Wprowadzenie do symulacji komputerowej i ekonomicznych gier decyzyjnych

2 Modele decyzyjne Model symulacyjny Etapy budowy modeli symulacyjnych Prowadzenie eksperymentów Analiza wyników symulacji Treść wykładu

3 Środowisko Modele decyzyjne Obserwowane zjawisko x1x1 x2x2 x3x3 xnxn y1y1 y2y2 ymym Obiekt 1Obiekt 2Obiekt k

4 Modele decyzyjne Obserwowane zjawisko - proces produkcji przedsiębiorstwa x 1, x 2 - wielkości wejściowe lub sterujące procesami produkcji w przedsiębiorstwie (kapitał, surowce, płace, pracownicy, kredyty, marketing, itd.) y 1, y 2 - wyniki funkcjonowania przedsiębiorstwa (zysk netto, obroty, wielkość produkcji, straty, utylizacja odpadów itd.) Obiekty - zarząd (działy) przedsiębiorstwa Środowisko - rynki: towarowy, surowcowy kapitałowo-pieniężny, walutowy, itd. Interpretacja 1

5 Modele decyzyjne Obserwowane zjawisko - rynek towarowy x 1, x 2 - strumienie towarów jako wyniki procesów produkcji przedsiębiorstw y 1, y 2 - wyniki sprzedaży towarów przedsiębiorstw (sprzedaż, wyprzedaż, wadliwość towarów, utracona sprzedaż, prognozy na następny okres, itd.) Obiekty - zarządy przedsiębiorstw Środowisko - rynki: surowcowy, kapitałowo-pieniężny, walutowy, itd. Interpretacja 2

6 Modele decyzyjne Zasadniczy problem: Jak zbudować z tego typu schematów środowisko do badania charakterystyk związanych ze zjawiskami ekonomicznymi, zatem łączące ze sobą różne formy funkcjonowania przedsiębiorstwa, rynek towarowy, rynek surowcowy, rynek walutowy, rynek kapitałowo pieniężny, itd. Należy ponadto - w ramach analizy przedsiębiorstwa - odnieść się do strategii: w procesach podejmowania decyzji zarządczych, planowania produkcji, prowadzenia księgowości, obsługi płacowej, gospodarki magazynowej, obsługi sprzedaży, itd. Sposobem na opracowanie tego typu środowiska jest symulacja komputerowa, o której pewne wiadomości podane zostaną w bieżącym wykładzie.

7 Symulacja ! Główne cele stosowania symulacji: –wyznaczenie ilościowych charakterystyk pracy systemu w określonych warunkach i przy określonych regułach pracy; –zbadania wpływu zmian reguł i warunków pracy systemu na jego charakterystyki; –zrozumienie funkcjonowania systemu i umożliwiają wskazanie tych elementów, których pozwolą na skuteczniejszą pracę. Podstawowy podział celów stosowania symulacji: –Poznawcze –Prognostyczne –Normatywne

8 Symulacja ! Cel poznawczy – dobre narzędzie do badania wszelkiego rodzaju systemów ekonomicznych. Na modelu symulacyjnym można eksperymentować, zmieniać rzeczywistość, sprawdzać różne scenariusze decyzyjne, sprawdzać oddzielnie wpływ poszczególnych elementów otoczenia, takich jak np. koniunktura światowa, stan branży, której działa przedsiębiorstwo itp., oraz wpływ decyzji, znajdujących się w gestii organów państwowych (np. budżetu, stopy oprocentowania kredytów i oszczędności, kursów walutowych, ceł, podatków, itp.) lub kierowniczych (rodzaj produkcji, wielkość produkcji, wydatki na reklamę itp.) może uprościć i przyspieszyć podjęcie właściwych decyzji.

9 Symulacja ! Cel prognostyczny – do przewidywania zjawisk gospodarczych, zanim ujawnią się one w rzeczywistości. Dysponowanie prognozą stwarza możliwości zapobiegania ewentualnym negatywnym tendencjom w gospodarce lub przedsiębiorstwie (tzw. prognozy ostrzegawcze). Cel normatywny – do wyznaczania takich parametrów modelu, w zakresie ich dopuszczalnej zmienności, aby spełnione były określone wymagania dotyczące zachowania się systemu. I tak np. model, który służy do wyznaczania stawek i progów podatkowych, na poziomie zapewniającym maksymalne dochody budżetu – jest modelem użytkowanym w celach normatywnych.

10 Definicja symulacji... symulacja jest techniką numeryczną służącą do prowadzenia eksperymentów na modelach matematycznych (w tym ekonometrycznych), które opisują zachowania się systemu ekonomicznego w czasie [Hozer Mikroekonometria. Analizy, diagnozy, prognozy]... symulacja jest techniką numeryczną służącą do dokonywania eksperymentów na pewnych rodzajach modeli matematycznych, które opisują przy pomocy maszyny cyfrowej zachowanie się złożonego systemu w ciągu długiego okresu czasu [Naylor Modelowanie cyfrowe systemów ekonomicznych]... symulacja to naśladowanie za pomocą modelu jakiegoś rzeczywistego procesu lub efektu albo odtwarzanie jakiegoś układu istniejącego w rzeczywistości [Radzikowski Badania operacyjne w zarządzaniu przedsiębiorstwem]

11 Definicja symulacji Przyjmijmy, że System to zbiór powiązanych ze sobą obiektów, charakteryzowanych za pomocą atrybutów (cech), które również mogą być ze sobą powiązane; Symulację systemów definiować będziemy jako: –... technikę rozwiązywania problemów polegającą na śledzeniu w czasie zmian zachodzących w dynamicznym modelu systemu [Gordon Symulacja systemów] –... zastosowanie modelu systemu w celu chronologicznego wygenerowania historii stanów tegoż modelu, która jest uważana za historię stanów modelowanego systemu [Evans Symulacja na maszynach cyfrowych] –... czynność przedstawiania systemu za pomocą modelu symbolicznego, którym można łatwo operować i na podstawie którego otrzymujemy wyniki numeryczne [Fishman Symulacja cyfrowa]

12 Symulacja komputerowa Obecnie do symulacji powszechnie wykorzystuje się komputery (różnej mocy i w różnej skali); Symulacja komputerowa - metoda badania lub naśladowania systemu rzeczywistego lub teoretycznego poprzez zbudowanie modelu systemu i jego implementacji komputerowej, a następnie - eksperymentowanie na modelu i analiza uzyskanych wyników. [A. Najgebauer Informatyczne systemy wspomagania decyzji...] Symulacja uosabia zasadę poznawania poprzez wykonywanie

13 Proces symulacji W procesie symulacji można wyróżnić trzy zasadnicze fazy: Budowa modelu symulacyjnego – obejmuje: konstruowanie modelu matematycznego, odpowiadającego głównemu celu modelowania; jego implementację komputerową, zależną od typu modelu i stosowanego języka symulacyjnego; opracowanie planu eksperymentu. Eksperymentowanie – faza realizowania planu badań symulacyjnych – w zależności od zakresu badań może być bardzo czasochłonna Analiza wyników eksperymentów - polega na przeprowadzeniu estymacji wyznaczanych charakterystyk, przeprowadzeniu weryfikacji postawionych w fazie początkowej hipotez, wyznaczeniu modelu regresji itp.

14 Model symulacyjny Model symulacyjny definiujemy jako: – model formalny, – jego reprezentację komputerową dla potrzeb symulacji, – projekt eksperymentu, – metodę analizy wyników eksperymentów symulacyjnych. Składniki modelu: – stany - opisują system w przedziale czasu; jest to kombinacja wartości zmiennych powstała, gdy każdemu atrybutowi obiektu przyporządkujemy pewną zmienną, której zakres wartości odpowiada wartościom przyjmowanym przez ten atrybut; – zdarzenia - zmiana stanu w ustalonej chwili; – czas. Przenoszenie systemu ze stanu do stanu zgodnie z określonymi zasadami jest zatem symulacją;

15 Klasyfikacja modeli symulacyjnych I konceptualne (opisowe), deklaratywne (wyróżnia się stany i zdarzenia), funkcjonalne (wyróżnia się funkcje i zmienne – np. w modelu obiektu), wyrażające zależności (ograniczone – odzwierciedlają prawa rządzące działaniem badanych systemów), przestrzenne (wyrażające dekompozycję przestrzeni – przestrzeń jest obiektem lub elementy przestrzeni są obiektami), multimodele (grafowe lub sieciowe modele złożone z innych typów);

16 Klasyfikacja modeli symulacyjnych II statyczne – pomijają czas lub opisują chwilowy stan systemu w pewnym momencie (np. układ równań różniczkowych Chapmana-Kołmogorowa opisujących SMO w stanie ustalonym); dynamiczne – wyraźnie podkreślają zjawisko czasu (np. układ równań różniczkowych Chapmana-Kołmogorowa opisujących SMO w stanie przejściowym); deterministyczne – brak losowych zależności w modelu (np. prosty dwurównaniowy model Keynesowski zależności między dochodem narodowym i konsumpcją (bez składnika losowego)); stochastyczne – niektóre z zależności w modelu mają charakter losowy (np. w systemie obsługi klientów w banku - losowy odstęp czasu między momentami przybycia klientów do kolejki do kasy itp.).

17 Klasyfikacja symulacji Symulacja interaktywna to taki sposób prowadzenia eksperymentu, w którym użytkownik (badacz) może wpływać na jego przebieg w trakcie trwania eksperymentu poprzez zmianę parametrów modelu symulacyjnego. Rozproszona symulacja interaktywna (ang. Distributed Interactive Simulation - DIS) realizacja eksperymentu symulacyjnego w rozproszonym środowisku komputerowym. czasemzdarzeniami ciągłaSymulacja dyskretnaSymulacja t0 t0 tktk t1t1 t k+1 = t k + t, t=const e 0 e 1 e 2 e k... enen

18 Etapy budowy modelu symulacyjnego (1) określenie (specyfikacja) systemu; (2) konstrukcja modelu; (3) ustalenie danych dla modelu; (4) oprogramowanie (implementacja) modelu; (5) planowanie eksperymentów symulacyjnych; (6) ocena uzyskanych wyników; (7) ocena adekwatności modelu; (8) dokumentowanie.

19 Cykl życia modelu symulacyjnego

20 Symulacja na podstawie modeli ekonometrycznych Model ekonometryczny jest opisem formalnym, który narzuca się wprost jako model wybranego fragmentu rzeczywistości ekonomicznej (np. procesów ekonomicz- nych w otoczeniu przedsiębiorstwa itp.). Symulacja na podstawie modelu ekonometrycznego prowadzi do udzielenia odpowiedzi na następujące pytania: – jakie byłyby wartości zmiennych endogenicznych, gdyby zmienne egzogeniczne przyjęły określone wartości? – jak należałoby dobrać wartości zmiennych egzogenicznych, by uzyskać określone wartości zmiennych endogenicznych?

21 Symulacja na podstawie modeli ekonometrycznych Eksperymenty symulacyjne mogą dotyczyć: –zmiennych występujących w modelu, –parametrów strukturalnych modelu, –właściwości składnika losowego. Wynikiem symulacji mogą być ponadto różne warianty rozwoju opisywanego przez model: –warianty rozwoju przedsiębiorstwa, –warianty zmian popytu ludności na wybrane dobro, –warianty rozwoju gospodarki, –...

22 Zalety symulacji badania na modelu systemu są z reguły dużo tańsze niż na samym systemie rzeczywistym; poza tym często badania na rzeczywistym systemie mogą nie być możliwe (np. jeśli są to badania niszczące; np. wyburzanie budynku w gęsto zabudowanym terenie) albo niebezpieczne dla funkcjonowania systemu (np. badanie ryzyka upadłości firmy ubezpieczeniowej metodą prób i błędów); może skondensować w takim stopniu czas, że istnieje możliwość zasymulowania np. kilku lat działalności systemu w ciągu kilku minut lub nawet w ciągu kilku sekund; pozwala na rozszerzenie czasu działania systemu i zaobserwowanie zjawisk, których nie można było zaobserwować w rzeczywistym systemie; pozwala na odtwarzanie stanu systemu (np. ze zbioru danych o systemie, które mogły zostać wcześniej zapisane); po wcześniejszym przerwaniu eksperymentu możliwa jest również kontynuacja przerwanego eksperymentu;

23 Zalety symulacji zapewnia powtarzalność eksperymentów (czyli wielokrotne uruchomienie eksperymentu w tych samych warunkach i przy tych samych danych wejściowych); złożoność algorytmu symulacji funkcjonowania systemu wpływa w niewielkim stopniu na możliwość wyznaczania charakterystyk tego systemu, może jedynie wpłynąć znacząco na czas trwania eksperymentu; algorytm symulacji łatwo daje się modyfikować, zatem bez znacznych nakładów można badać całą klasę systemów; uzyskuje się zadowalającą adekwatność modelu symulacyjnego w stosunku do badanego systemu i wynika ona głównie ze znajomości zasad funkcjonowania systemu, a nie ze stosowanych narzędzi programistycznych.

24 Wady symulacji uzyskiwanie jedynie oszacowań interesujących nas charakterystyk systemu; brak formalnych metod tworzenia modeli symulacyjnych; trudne badanie adekwatności modeli symulacyjnych; możliwość pojawienia się trudnych do wykrycia błędów systematycznych wynikających z błędów kodowania w programach symulacyjnych, złych generatorów liczb pseudolosowych itp.;

25 Ekonomiczne gry decyzyjne Ekonomiczne gry decyzyjne służą badaniu przedsiębiorstw funkcjonujących na rynkach towarowych, surowcowych, kapitałowo-pieniężnych, itd. Często służą one także treningom kadry zarządczej firmy lub szkoleniu (na przykład studentów) w rozumieniu praw współczesnego, złożonego rynku. Uczą kierowania firmą lub jej działami. Dalej przedstawiony zostanie schemat ideowy typowej ekonomicznej gry decyzyjnej.

26 Schemat ideowy P1P2PN Rynki towarowe Rynki kapitałowe Z1 Gra decyzyjna SCENARIUSZSCENARIUSZ Rynek zewn. Z2ZN

27 Opracowanie ekonomicznej gry decyzyjnej Opracowanie ekonomicznej gry decyzyjnej polega na: opracowaniu modelu gry decyzyjnej; Opracowaniu założeń i wymagań na projekt systemu informatycznego gry decyzyjnej; Opracowaniu modeli przedsiębiorstw i ich sytuacji rynkowej; Opracowaniu modelu zarządzania łańcuchem dostaw (ang. supply chain management);

28 Opracowanie ekonomicznej gry decyzyjnej (cd) Organizacja logistyki przedsiębiorstwa, w tym: –alokacja produkcji, –organizacja zaopatrzenia produkcji i gospodarka zapasami, –organizacja produkcji, –organizacja sprzedaży i marketing, –gospodarowanie czynnikiem ludzkim, –gospodarowanie majątkiem trwałym i obrotowym;

29 Opracowanie ekonomicznej gry decyzyjnej (cd) Zarządzanie finansami przedsiębiorstwa z uwzględnieniem: –metod amortyzacji majątku trwałego, –finansowania działalności firmy z wykorzystaniem kredytów bankowych, emisji obligacji i akcji, –polityki podziału zysku netto, –metod zarządzania ryzykiem biznesowym i finansowym; Administracja przedsiębiorstwa; Analiza i specyfikacja szczegółowych zadań decyzyjnych w zarządzaniu przedsiębiorstwem;

30 Model przedsiębiorstwa produkcyjnego (1) Harmonogramy produkcji i zapotrzebowania zasobów Analiza kosztów, inwestycji, środków trwałych Finansowo- księgowy Informacja kierownictwa Planowanie sprzedaży Planowanie produkcji Obsługa sprzedaży, zakupu Gospodarka magazynowa Nadzór realizacji produkcji, karty pracy kierunek przepływu dyspozycji (sterowań) Kadry i płace Analiza ekonomiczna Warstwa analizy informacji o stanie przedsiębiorstwa Warstwa przetwarzania danych z procesów w przedsiębiorstwie Warstwa pobierania danych z procesów Kontrahenci Ustawodawca Rynki kapitałowe, pieniężne Właściciele Sterowanie Proces przemysłowy Kierowanie Zarządzanie Raporty Decyzje Raporty Stan zasobów Zasoby, towary Dokumenty transakcji towarowych Uwarunkowania ekonomiczne działalności Raport ekonomiczne Zarządzanie jakością (TQM) Warstwa nadrzędna (controlling) Otoczenie Marketing Logistyka kierunek przepływu raportów Zarządzanie Właściciele

31 Model przedsiębiorstwa produkcyjnego (2) Przedsiębiorstwo produkcyjne: rozpoznanie potrzeb klientów, planowanie produkcji, gospodarka zasobami, rachunkowość i zarządzanie finansami. Transakcje z klientami, dostawcami surowców i półfabrykatów Finansowanie poprzez: kupno akcji kupno obligacji udzielanie kredytów Analiza popytu Indeksy ekonomiczne Stopy procentowe, kursy wymiany walut, itp. Transakcje z odbiorcami towarów Inwestycje kapitałowe Inwestycje w finansowe instrumenty pochodne Sprzedaż akcji, emisja obligacji Sterowanie popytem wejścia wyjścia

32 Shipments Supply Chain Management (dynamika) Demand flow data Demand flow management Finished Goods Inventory Status Inventory Costing Production Scheduling PurchasingBillingCredit DeploymentForecasting Transportation Finished Goods Warehousing Networking Planing Transportation Planing Inventory Planing Promotion Scheduling Available Committed Billed Shipped Scheduled Request Actual demand Forecast demand Available Replenishmemt requirements Rated shipments Requisition Economic shipping units ShippedLoad to pick Receipts adjustment Transaction reporting Routes carries rates Locations service areas stocking rules Minimums maximums EOQ Promotion schedules Allocation Demand flow data Finished Goods Inventory Status Production Scheduling PurchasingBillingCredit DeploymentForecasting Transportation Inventory Planing Promotion Scheduling Finished Goods Inventory Status Production Scheduling Transportation Finished Goods Warehousing Transportation Finished Goods Inventory Status Finished Goods Warehousing Transportation

33 Model rynku towarowego (1) Region 1 Region 3 Region 4 Region 5 Region 2 Firma 1 Firma 3 Firma 4 Firma 2 Regiony niejednorodne Firmy produkcyjne Produkcja towarów Transport towarów Magazyny Sprzedaż towarów Konkurencja rynkowa w regionach Globalna strategia postępowania

34 Model rynku towarowego (2) Cena towaru i-tego w regionie n-tym Popyt na towar i-ty w regionie n-tym Krzywa popytu na towar i-ty charakterystyczna dla regionu n-tego Uwaga: charakterystyka popytu w regionie jest na ogół zależna od ceny a nie od podaży

35 Model rynku towarowego (3) Cena towaru i-tego w regionie n-tym Popyt na towar i-ty w regionie n-tym Zmiana krzywej popytu w zależności od ceny towaru i-tego w n-tym regionie

36 Model rynku towarowego (4) Cena towaru i-tego w regionie n-tym Podaż na towar i-ty w regionie n-tym

37 Model rynku towarowego (5) Podaż/popyt na towar i-ty w regionie n-tym Krzywa popytu na towar i-ty charakterystyczna dla regionu n- tego Krzywa podaży towaru i-tego charakterystyczna dla regionu n-tego Cena równowagi Uwaga: na cenę równowagi mają wpływ różni producenci przez ustalenie wielkości produkcji i sprzedaży w regionie Cena towaru i-tego w regionie n-tym

38 Model rynku towarowego (6) Popyt / podaż na towar i-ty w regionie n-tym Cena towaru i-tego w regionie n-tym Łączna podaż powoduje spadek ceny

39 Model rynku towarowego (6) Popyt / podaż na towar i-ty w regionie n-tym Cena towaru i-tego w regionie n-tym Łączna podaż powoduje spadek ceny

40 Region 1 towar 1 Region 2 Region 3 towar 2 towar 3 towar 1 towar 2 towar 3 towar 1 towar 2 towar 3 Model rynku towarowego (7) Decyzje dotyczące sprzedaży towarów w regionach Skutki sprzedaży towarów w regionach Firma 2 Firma 1 Firma 3 Firma 4


Pobierz ppt "Podejmowanie decyzji strategicznych Wprowadzenie do symulacji komputerowej i ekonomicznych gier decyzyjnych."

Podobne prezentacje


Reklamy Google