Файл: Старооскольский технологический институт им. А. А. Угарова.docx

общего ресурса принтера; для стали – «стоимость производства конечного изделия» и содержание вредных примесей.

Исходные данные для расчета заносим в форму таблицы 5.5.

Таблица5.5

Исходные данные для расчета цены методом регрессионного анализа

Показатели	Код продукции
	1	2	3	4
Цена картриджа/ресурс картриджа (Х1)
Общий ресурс принтера (Х2)
Цена принтера

Далее определяем коэффициенты функции вида f= a*X1+b*X2+c. В меню открываем «Сервис», затем опцию «Поиск решения» или «Анализ данных», а в нем «Регрессия» в среде Excel. В качестве зависимых переменных выступает набор значений цены, независимые переменные – Х1 и Х2. В результате получаем значения коэффициентов a и b. Затем, подставив значения Х1 и Х2 в полученную функцию, получим искомую цену товара.

С помощью данного метода сложно получить реальный результат, так как для того, чтобы определить функцию зависимости цены при большом числе факторов-аргументов, необходимо проведение анализа значительного количества товаров-конкурентов.

3. 
   Методмногокритериальногоранжирования
   

Данный метод

---

предназначен устранить недостатки балльного метода, где преобладает субъективный подход и в зависимости от выбранного аналога разброс значений искомой цены очень большой.

Пусть имеется N товаров-конкурентов {x^j, j=1,N} и каждому товару-конкуренту присущи S признаков, выраженных количественно. То есть имеется дискретный набор значений:

^f1 ^………fN1

…………. ^fs1……..fs<sup>N,

где f</sup>i^{j – значение i-го признака для j-го товара-конкурента.}

Каждый признак определенным образом влияет на конечную цену товара. Необходимо, зная цены товаров-конкурентов, рассчитать цену своего товара с учетом дифференциации свойств. Формулируется задача нечеткого математического программирования (НМП):

^A1 ^{= {[x1 m}1^{(x1)],…..[xN m}1^{(xN)]} ,}

…………………………………… ^Ak ^{= {[x1 m}k^{(x1)],….[xN m}k<sup>(xN)]}

где m</sup>i^{(xj) – функция принадлежности элемента xj – ко множеству А}i^{, характеризующая степень близости значения i-го критерия в рассматриваемой проблемной точке f}i^{j = f}i ^{(xj) к} максимально допустимому значению данного критерия. Функции принадлежности строятся

---

с помощью процедуры, выбираемой


i
лицом, принимающим решение. На основе полученных значений m ^j для каждого товара-конкурента рассчитывается агрегирующая функция:


1 s
m^j = m ^j*…*m ^j , где * - некоторая бинарная операция.

В качестве такой операции предпочтительно использовать функцию среднего геометрического.

Каждому j-му товару-конкуренту будет соответствовать единственный числовой параметр m^j , j=1,N. Для определения цены собственного товара необходимо пересчитать цену товара- конкурента пропорционально полученным числовым параметрам m^j , т.е.

---

соответствующие им значения параметров представлены в таблицах 5.7 и 5.8.

Таблица5.7

Характеристика узловых точек функции принадлежности

Значение функции принадлежности	Характеристика качества изделия
1,00	Соответствует наилучшему уровню качества, повышение которого не имеет смысла
0,8	Отличное качество, соответствующее наилучшему мировому образцу
0,63	Средний уровень качества изделий-аналогов, представленных на данном товарном рынке
0,5	Удовлетворительное качество изделий, превышающее минимально допустимый уровень, но нуждающееся в улучшении
0,37	Минимально допустимый уровень качества
0,2	Плохое качество продукции, не соответствующее поставленным целям
0,0	Абсолютно неприемлемое качество

---

Таблица5.8

Распределение значений параметров,

которыесоответствуют узловымточкам

Параметры	Значения параметров, соответствующие узловым точкам
	0,0	0,2	0,37	0,5	0,63	0,8	1,0
Мощность двигателя	1000	1200	1300	1500	1800	2100	2500
Цена бензина	20	18	15	12	10	9	8
Расход бензина	18	16	12	10	12	14	15

Значения параметров устанавливаются экспертным путем или исходя из представлений о качестве.

Достаточно высокую точность дает построение прямолинейной функции y=a+b*x. С помощью MS Excel определим коэффициенты a и b. Так расчет коэффициентов a и b для параметра “мощность двигателя” выглядит следующим образом:

1. 
   заносим в столбец А значения узловых точек (0; 0,2; …1,0), затем в следующий столбец В значения параметров, которые соот- ветствуют узловым точкам (1000; 1200;…..2500).
   
2. 
   в меню выбираем “Сервис”, в нем опцию “Анализ данных”, в нем “Регрессия”. Здесь зависимая переменная – столбец А, незави- симая переменная – столбец В. Делаем расчет.
   
3. 
   появляется “Вывод итогов” – результат расчета. Здесь Y- пересечение – коэффициент а, переменная – коэффициент b.
   

Результаты расчетов приведены в таблице

---