- •Программа учебной проктики по информационным технологиям
- •1. Цель и задачи практики
- •2. Задачи практики:
- •3. Содержание практики
- •4. Темы индивидуальных заданий
- •5. Организация прохождения практики
- •6. Содержание отчета
- •7. Оценка итогов практики
- •Отчет По учебной практике по информационным технологиям
- •Приложение 2 Показатели риска и его измерение.
- •4.1. Основные расчетные соотношения.
- •4.2. Расчет рисков в среде Excel.
- •4.3. Анализ рисков финансовых операций
- •Подготовьте исходную таблицу (рис. 1.1. ) с данными следующего примера.
- •Осуществить анализ рисков операций с акциями фирм "к" и "р".
- •4.4.Контрольные задания
- •Приложение 3 Анализ чувствительности показателей эффективности проекта
- •4.5. Построение сценариев
- •Пример 2.1.
- •4.6. Автоматизация анализа чувствительности
- •4.7. Диспетчер сценариев
- •4.8. Автоматизация анализа рисков с применением сценариев
- •Введите в ячейку в19 формулу
- •4.9. Контрольные задания
- •4.10. Использование случайных чисел в моделировании
- •Пример 1
- •4.11. Генерирование случайных чисел в Excel.
- •4.12. Моделирование спроса
- •4.13. Управление запасами
- •4.14. Моделирование дефицита
- •4.15. Учет затрат
- •4.16. Контрольное задание: сравнение стратегий управления запасами
- •4.17. Упражнения: модели управления запасами
4.15. Учет затрат
Продолжим рассмотрение модели, составленной в предыдущих примерах. Теперь проанализируем затраты, связанные с управлением запасами. Известно следующее:
Продажная цена телевизора составляет 100 у.е..
Затраты вследствие дефицита составляют 150 у.е.. на непроданную единицу. То есть, если есть спрос, который нельзя удовлетворить, мы отнимаем 150 у.е.. из дохода, чтобы показать снижение прибыли в будущем.
Затраты на хранение запасов составляют 5 у.е.. в день на 1 телевизор (исходя из исходного уровня запасов).
Модель, разработанная в предыдущем примере, может быть использована для определения следующих показателей:
Общего количества проданных телевизоров;
Общего объема выручки от реализации;
Общих затрат на хранение запасов;
Общих убытков вследствие дефицита;
Среднедневной прибыли.
Эти показатели можно использовать для оптимизации политики размещения заказов на данное наименование товара.
Далее в таблице на рис.7. приведены соответствующие вычисления.
Разместим ( или откорректируем) в ячейках таблицы следующие формулы:
B3: =G2-I2
D2: =ЕСЛИ(B2<=4;ЕСЛИ(E2=0;4;” “);” “)
G2 : =B2+F2
I2: =ЕСЛИ(C2<G2;C2;G2)
J2: =100*I2
|
A |
C |
G |
H |
I |
J |
K |
L |
M |
1 |
День |
Спрос |
Исходный уровень запасов |
Дефицит |
Продано |
Выручка |
Затраты на хранение |
Потери вследствие дефицита |
Прибыль |
2 |
1 |
3 |
12 |
|
3 |
300 |
60 |
|
240 |
3 |
2 |
0 |
9 |
|
0 |
0 |
45 |
|
-45 |
4 |
3 |
2 |
9 |
|
2 |
200 |
45 |
|
155 |
5 |
4 |
1 |
7 |
|
1 |
100 |
35 |
|
65 |
6 |
5 |
1 |
6 |
|
1 |
100 |
30 |
|
70 |
7 |
6 |
0 |
5 |
|
0 |
0 |
25 |
|
-25 |
8 |
7 |
3 |
5 |
|
3 |
300 |
25 |
|
275 |
9 |
8 |
0 |
2 |
|
0 |
0 |
10 |
|
-10 |
10 |
9 |
1 |
2 |
|
1 |
100 |
10 |
|
90 |
11 |
10 |
2 |
5 |
|
2 |
200 |
5 |
|
195 |
12 |
11 |
2 |
3 |
|
2 |
200 |
15 |
|
185 |
13 |
12 |
2 |
1 |
1 |
1 |
100 |
5 |
150 |
-55 |
14 |
13 |
1 |
4 |
|
1 |
100 |
0 |
|
100 |
15 |
14 |
3 |
3 |
|
3 |
300 |
15 |
|
285 |
16 |
15 |
2 |
0 |
2 |
0 |
0 |
0 |
300 |
-300 |
17 |
|
Итого |
|
|
20 |
2 000 |
325 |
450 |
1 225 |
Рис. 7.
K2: =5*B2
L2: =150*H2
M2: =J2-K2-L2
Из таблицы видно, что за смоделированный 15-дневный период мы имеем следующие значения:
Всего продано 20 телевизоров;
Общий объем выручки от реализации составил 2000 у.е.;
Общие затраты на хранение запасов составили 325 у.е.;
Общие потери вследствие дефицита составили 450 у.е.. (как следствие потерь требований за этот период);
Общая прибыль (вычитаем затраты на хранение и вследствие дефицита из общей выручки) составила 1225 у.е.;
Среднедневная прибыль составила 1225/15 = 81.67 у.е.
Дальнейший анализ модели может выявить и другие интересные факты. Так, похоже ситуация начинает ухудшаться после первого дня, когда имелся высокий уровень запасов.
Чтобы получить более верное впечатление о фактической ситуация, модель следует расширить на более продолжительный отрезок времени. Ведь только после снижения высоких уровней запасов появляется более реальная картина. Так, дефицит, который ведет к появлению дополнительных затрат и утере клиентов, возникает только в конце периода (первый дефицит возникает на 12-й день этой 15-дневной модели). То есть мы видим, что более реальное представление мы получим, увеличив продолжительность модели.