ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 06.12.2023
Просмотров: 2872
Скачиваний: 21
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Далее в расчёт вводится понятие «итерированная сила» порядка K парамет-ров в виде матрицы-столбца P(K), которая определяется в общем случае, какP(K ) AP(K 1),где K = 1, 2, …, m.Итерированная сила объекта xi определяется как произведение строки мат-рицы A на столбец матрицы P(K) по формулеmPi (k ) aijPj (k 1).
126
Далее этот процесс продолжается с учётом полученной итерированной силы предыдущей итерации:
Произведём вычисление нормированной итерированной силы второго по-рядка:Pотн (2) 43 174 0,2471;1P2отн (2) 17 174 0,0977;P3отн (2) 22 174 0,1264;P4отн (2) 49 174 0,2816;P5отн (2) 21 174 0,1207;P6отн (2) 17 174 0,0977.
Агрегатный метод применяется тогда, когда новая продукция состоит из разных сочетаний основных конструктивных элементов (уз-лов и т. д.), цены которых известны. Он заключается в суммировании цен отдельных конструктивных частей изделий, входящих в парамет-рический ряд, с добавлением стоимости оригинальных узлов, затрат на сборку и нормативной прибыли.
Параметрический ряд представляет собой группу изделий (теле-визоры, радиоприёмники) или материалов (металлы, ткани), характе-ризующуюся единством назначения и общностью технологических процессов изготовления.Пример. Предприятие выпустило автомобиль, цена которого составила 300 000 руб. Для улучшения его качественных характеристик конструктор предло-
127
жил добавить к существующей комплектации ещё один узел, стоимость изготовле-ния и монтирования которого составила 40 000 руб. Рентабельность составляет 15 % себестоимости. Определите цену автомобиля агрегатным методом.Решение.300 000 + 40 000 · 1,15 = 346 000 руб.Ответ: цена автомобиля составит 346 тыс. руб.Регрессионный метод основан на построении уравнений регрес-сии, выявляющих зависимость изменения цены от улучшения ряда пара-метров качества товара. Этот метод позволяет моделировать изменение цен в зависимости от их параметров, определять форму связи и использо-вать разработанные уравнения регрессии для определения цен изделий, входящих в параметрический ряд. Он является более точным и совершен-ным среди параметрических методов, поскольку позволяет увязать цены
отбор параметров, в наибольшей степени влияющих на цену товаров;выбор формы изменения цен в зависимости от параметров;построение системы уравнений в соответствии с принятой функцией и определение регрессионной зависимости цен от параметров;получение уравнения регрессии:
где f – функция; x – соответствующий параметр качества товара (изде-лия); n – количество выбранных параметров.
128
Полученную регрессионную модель организация может исполь-зовать для прогноза цены на свою модель, определения прибыльности её производства и при установлении первоначальной (пробной) цены на новую модель. Возможно, эта цена окажется завышенной, а объём продаж ниже планируемого организацией. В этом случае целесооб-разно понизить цену, улучшить модель, увеличить расходы на рекламу или снять модель с производства. Но первоначальная цена может ока-заться и заниженной, тогда возникнет дефицит товара и появится воз-можность повысить цену.Пример. Регрессионное уравнение зависимости цены центробежного насоса от технико-экономических параметров имеет следующий вид:
-
1
-
начале расчёта принимается итерированная сила P(K) = 1, т. е. для опре-деления P1(K)1 берётся P1(0) = 1:
| | 1 | 2 | 2 | 0 | 2 | 2 | 1 | | 9 | | |||||||||||||||||
| | | | | | | | | | | | | | | ||||||||||||||
| | 0 | 1 | 2 | 0 | 1 | 0 | | 1 | | 4 | | | |||||||||||||||
| | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 2 | | 1 | | 4 | | | |||||||||||||||
| P(1) | 2 | 2 | 1 | 1 | 2 | | | | | | | | | ||||||||||||||
| | | | | | | 2 | 1 | 10 | | ||||||||||||||||||
| | | | | | | | | | | | | | | ||||||||||||||
| | 0 | 1 | 2 | 0 | 1 | 1 | | 1 | | 5 | | | |||||||||||||||
| | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 1 | | | | | 4 | | | ||||||||||||||
| | | 1 | | | | ||||||||||||||||||||||
126
| | 1 | 2 | 2 | 0 | 2 | 2 | | 9 | 1924240102524 | | 43 | | |||||||||||||||||||||||
| | | | | | | | | | | | | 0914240101504 | | | | | | ||||||||||||||||||
| | 0 | 1 | 2 | 0 | 1 | 0 | | | 4 | | | 17 | | | |||||||||||||||||||||
| | | | | | | | | | | | | 0904141100524 | | | | | | ||||||||||||||||||
| P(2) | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 2 | | | 4 | | | | | | 22 . | | |||||||||||||||||||
| | 2 | 2 | 1 | 1 | 2 | 2 | 10 | 2924141102524 | | 49 | | ||||||||||||||||||||||||
| | | | | | | | | | | | | 0914240101514 | | | | | | ||||||||||||||||||
| | 0 | 1 | 2 | 0 | 1 | 1 | | | 5 | | | | | 21 | | ||||||||||||||||||||
| | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 1 | | | 4 | | | 0924040101514 | | | | | | ||||||||||||||||||
| | | | | | 17 | | | ||||||||||||||||||||||||||||
Произведём вычисление нормированной итерированной силы второго по-рядка:Pотн (2) 43 174 0,2471;1P2отн (2) 17 174 0,0977;P3отн (2) 22 174 0,1264;P4отн (2) 49 174 0,2816;P5отн (2) 21 174 0,1207;P6отн (2) 17 174 0,0977.
-
каждой последующей итерацией результаты расчётов уточняются. Ограничившись в нашем примере двумя итерациями, можно сделать вывод,
Агрегатный метод применяется тогда, когда новая продукция состоит из разных сочетаний основных конструктивных элементов (уз-лов и т. д.), цены которых известны. Он заключается в суммировании цен отдельных конструктивных частей изделий, входящих в парамет-рический ряд, с добавлением стоимости оригинальных узлов, затрат на сборку и нормативной прибыли.
| = частей + узлов + сборки + норм. | (66) |
127
-
качеством при помощи экономико-параметрических приёмов и вычис-лительной техники. Однако его использование ограничивается трудоём-костью сбора информации для построения регрессионных моделей и осу-ществления расчётов. Метод используется при наличии значительной статистической выборки по аналогичным товарам, позволяющей сформи-ровать параметрический ряд и выявить различия в его пределах, опреде-лить технические и экономические параметры.
отбор параметров, в наибольшей степени влияющих на цену товаров;выбор формы изменения цен в зависимости от параметров;построение системы уравнений в соответствии с принятой функцией и определение регрессионной зависимости цен от параметров;получение уравнения регрессии:
| н= ( 1, 2,…, ), | (67) |
128
-
= 390,65 + 204,68·Х1,
-
= 390,65 + 204,68 · 360 = 74 075,45 руб.