Методы линейного программирования. Прогнозирование покупательского спроса

Размещено на http://www.allbest.ru/

Вопрос 1. Моделирование и прогнозирование покупательского спроса

Очевидно, что спрос во многом определяет стратегию и тактику организации производства и сбыта товаров и услуг. Учет спроса, обоснованное прогнозирование его на краткосрочную и долгосрочную перспективу -- одна из важнейших задач служб маркетинга различных организаций и фирм.

Состав и уровень спроса на тот или иной товар зависят от многих факторов, как экономических, так и естественных. К экономическим факторам относятся уровень производства (предложения) товаров и услуг (обозначим этот фактор в общем виде Л), уровень денежных доходов отдельных групп населения (?)), уровень и соотношение цен (Р). К естественным факторам относятся демографический состав населения, в первую очередь размер и состав семьи (в), а также привычки и традиции, уровень культуры, природно-климатические условия и т. д.

Экономические факторы очень мобильны, особенно распределение населения по уровню денежных доходов. Естественные же факторы меняются сравнительно медленно и в течение небольшого периода (до 3-5 лет) не оказывают заметного влияния на спрос. Исключение составляет демографический состав населения. Поэтому в текущих и перспективных прогнозах спроса все естественные факторы, кроме демографических, целесообразно учитывать сообща, введя фактор под названием «время» (?)*

Таким образом, в общем виде спрос определяется в виде функции перечисленных выше факторов:

У = /(Л, Л,Р, в, О -- (8.6)

Поскольку наибольшее влияние на спрос оказывает фактор дохода (известно выражение: «спрос всегда платежеспособен»), многие расчеты спроса и потребления осуществляются в виде функции от душевого денежного дохода: у = /(?)).

Наиболее простой подход к прогнозированию спроса на небольшой период времени связан с использованием так называемых структурных моделей спроса. При построении модели исходят из того, что для каждой экономической группы населения по статистическим бюджетным данным может быть рассчитана присущая ей структура потребления. При этом предполагается, что на изучаемом отрезке времени заметные изменения претерпевает лишь доход, а цены, размер семьи и прочие факторы принимаются неизменными. Изменение дохода, например его рост, можно рассматривать как перемещение определенного количества семей из низших доходных групп в высшие. Другими словами, изменяются частоты в различных интервалах дохода: они уменьшаются в нижних и увеличиваются в верхних интервалах. Семьи, которые попадают в новый интервал, будут иметь ту же структуру потребления и спроса, какая сложилась у семей с таким же доходом к настоящему времени.

Таким образом, структурные модели рассматривают спрос как функцию только распределения потребителей по уровню дохода. Имея соответствующие структуры спроса, рассчитанные по данным статистики бюджетов, и частоты распределения потребителей по уровню дохода, можно рассчитать общую структуру спроса.

Структурные модели спроса -- один из основных видов экономико-математических моделей планирования и прогнозирования спроса и потребления. В частности, широко распространены так называемые компаративные (сравнительные) структурные модели, в которых сопоставляются структуры спроса данного исследуемого объекта и некоторого аналогового объекта. Аналогом обычно считаются регион или группа населения с оптимальными потребительскими характеристиками.

Наряду со структурными моделями в планировании и прогнозировании спроса используются конструктивные модели спроса. В основе их лежат уравнения бюджета населения, т. е. такие уравнения, которые выражают очевидное равенство общего денежного расхода (другими словами, объ­ема потребления) и суммы произведений количества каждого потребленного товара на его цену. Если Z -- объем потребления, т -- количество разных видов благ, -- размер потребления ?-го блага, -- цена ?-го блага, то конструктивная модель спроса может быть записана следующим образом:

Эти модели, называемые также моделями бюджетов потребителей, играют важную роль в планировании потребления. Одной из таких моделей является, например, всем известный прожиточный минимум. К таким моделям относятся также рациональные бюджеты, основанные на научных нормах потребления, прежде всего продуктов питания, перспективные бюджеты (например, так называемый бюджет достатка) и др.

В практике планирования и прогнозирования опроса кроме структурных и конструктивных моделей применяются также аналитические модели спроса и потребления, которые строятся в виде уравнений, характеризующих зависимость потребления товаров и услуг от тех или иных факторов. В аналитических моделях функциональная зависимость (8.6) принимает вполне определенный вид. Такие модели могут быть однофакторными и многофакторными.

Вопрос 2. Признаки оптимальности при решении задачи линейного программирования методом потенциалов

покупательский спрос математический программирование

Математическое программирование -- область математики, разрабатывающая теорию и численные методы решения многомерных экстремальных задач с ограничениями, т. е. задач на экстремум функции многих переменных с ограничениями на область изменения этих переменных.

Функцию, экстремальное значение которой нужно найти в условиях экономических возможностей, называют целевой, показателем эффективности или критерием оптимальности. Экономические возможности формализуются в виде системы ограничений. Все это составляет математическую модель. Математическая модель задачи -- это отражение оригинала в виде функций, уравнений, неравенств, цифр и т. д.

Линейное программирование -- раздел математического программирования, применяемый при разработке методов отыскания экстремума линейных функций нескольких переменных при линейных дополнительных ограничениях, налагаемых на переменные. По типу решаемых задач его методы разделяются на универсальные и специальные. С помощью универсальных методов могут решаться любые задачи линейного программирования (ЗЛП). Специальные методы учитывают особенности модели задачи, ее целевой функции и системы ограничений.

Особенностью задач линейного программирования является то, что экстремума целевая функция достигает на границе области допустимых решений. Классические же методы дифференциального исчисления связаны с нахождением экстремумов функции во внутренней точке области допустимых значений. Отсюда -- необходимость разработки новых методов.

Метод потенциалов относится к группе методов последовательного приближения. Вначале отыскивается исходный допустимый план перевозок, который, как плавило, не является оптимальным, а затем по определенной итеративной процедуре этот план доводится до оптимального варианта.

Решение транспортной задачи методом потенциалов

Этот метод позволяет автоматически выделять циклы с отрицательной ценой и определять их цены.

Пусть имеется транспортная задача с балансовыми условиями

Стоимость перевозки единицы груза из Ai в Bj равна C ij; таблица стоимостей задана. Требуется найти план перевозок xij, который удовлетворял бы балансовым условиям и при этом стоимость всех перевозок бала минимальна.

Идея метода потенциалов для решения транспортной задачи сводиться к следующему. Представим себе что каждый из пунктов отправления Ai вносит за перевозку единицы груза (всё равно куда) какую-то сумму бi ; в свою очередь каждый из пунктов назначения Bj также вносит за перевозку груза (куда угодно) сумму вj. Эти платежи передаются некоторому третьему лицу (“перевозчику“). Обозначим ai + bj = иij ( i=1..m; j=1..n) и будем называть величину иij “псевдостоимостью” перевозки единицы груза из Ai в Bj. Заметим, что платежи бi и вj не обязательно должны быть положительными; не исключено, что “перевозчик” сам платит тому или другому пункту какую-то премию за перевозку. Также надо отметить, что суммарная псевдостоимость любого допустимого плана перевозок при заданных платежах (бi и вj) одна и та же и от плана к плану не меняется.

До сих пор мы никак не связывали платежи (бi и вj) и псевдостоимости иij с истинными стоимостями перевозок Cij. Теперь мы установим между ними связь. Предположим, что план xij невырожденный (число базисных клеток в таблице перевозок ровно m + n -1). Для всех этих клеток xij>0. Определим платежи (бi и вj) так, чтобы во всех базисных клетках псевдостоимости были ровны стоимостям:

иij=бi+вj=сij, при xij>0.

Что касается свободных клеток (где xij=0), то в них соотношение между псевдостоимостями и стоимостями может быть, какое угодно.

Оказывается соотношение между псевдостоимостями и стоимостями в свободных клетках показывает, является ли план оптимальным или же он может быть улучшен. Существует специальная теорема: Если для всех базисных клеток плана xij>0,

бi+вj=иij=сij,

а для всех свободных клеток xij=0,

бi+вj=иij?сij,

то план является оптимальным и никакими способами улучшен быть не может. Нетрудно показать, что это теорема справедлива также для вырожденного плана, и некоторые из базисных переменных равны нулю. План обладающий свойством:

иij= сij (для всех базисных клеток) (2.36)

иij ? сij (для всех свободных клеток) (2.37)

называется потенциальным планом, а соответствующие ему платежи (бiи вj) -- потенциалами пунктов Ai и Bj (i=1,...,m; j=1,..., n). Пользуясь этой терминологией вышеупомянутую теорему можно сформулировать так:

Всякий потенциальный план является оптимальным.

Размещено на Allbest.ru