EMM81 Ekonomicko-matematické metody 8 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Cvičení 9 – Ekonomická funkce nelineární v parametrech :
Advertisements

Matematické modelování a operační výzkum
OBECNÉ OPTIMALIZAČNÍ MODELY
Dualita úloh lineárního programování a analýza citlivosti
Opakování Hranice Produkčních Možností Ekonomické statky „Scarsity“
MARKOVSKÉ ŘETĚZCE.
SIMPLEXOVÝ ALGORITMUS Řešení v tabulkovém procesoru
Produkční funkce v zemědělství, produkční teorie
Mikroekonomie I Cvičení 18 – Všeobecná (celková) rovnováha
Optimalizace chování firmy v podmínkách dokonalé konkurence.
Lineární programování
Teorie firmy II - Optimum výrobce - Mezní produkt, zákon klesajícího mezního produktu - Izokvanty produkční funkce - Další modely výrobce
FORMALIZACE PROJEKTU DO SÍŤOVÉHO GRAFU
Lineární programování Simplexový algoritmus
Základy lineárního programování
CHOVÁNÍ VÝROBCE: - NÁKLADY A NABÍDKA MIKROEKONOMIE I
Příklady teorie všeobecné rovnováhy
LINEÁRNÍ OPTIMALIZAČNÍ MODEL
LOGISTICKÉ SYSTÉMY 9/14.
10. Maximalizace zisku Osnova přednášky
ROZHODOVACÍ ÚLOHY.
12. OPERATIVNÍ MANAGEMENT
Formulace a vlastnosti úloh lineárního programování
Ekonomika investic.
4.3 Metody hodnocení výdajových programů. METODY ANALÝZY VEŘEJNÝCH PROGRAMŮ C=COSTS M=MINIMAL B=BENEFITS E=EFFECTIVENESS U=UTILITY A=ANALYSIS.
Nelineární programování - úvod
LOGISTICKÉ SYSTÉMY 3/14.
Výrobní náklady firmy a jejich vztah k nabídce
Náklady a příjmy firmy Analýza chování výrobce. Racionální chování výrobce Cíl výrobce/producenta: Prostřednictvím vstupů (výrobních faktorů) dosáhnout.
Semestrální práce z předmětu MAB
Trh výrobků a služeb – teorie firmy
CW – 05 TEORIE ROZHODOVACÍCH PROCESŮ Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Fakulta stavební VUT v Brně © Ing. Václav Rada, CSc. 15. PŘEDNÁŠKA.
VÝSLEDKOVÉ ÚČTY říjen 2012 VY_32_INOVACE_UCE_070113
Teorie firmy Téma 3 Mikroekonomie bakalářský kurz - VŠFS
Metody výběru variant Používají se pro výběr v případě více variant řešení stejného problému Lze vybírat dle jednoho nebo více kritérií V případě více.
HOSPODAŘENÍ PODNIKU listopad 2012 VY_32_INOVACE_EKO_060106
Finanční analýza říjen 2012 VY_32_INOVACE_EKO_060318
Gradientní metody Metoda největšího spádu (volný extrém)
Rozhodovací proces, podpory rozhodovacích procesů
III. Analýza nabídky Přehled témat 8. Technologie 9. Minimalizace nákladů 10. Maximalizace zisku 11. Alternativní teorie firmy.
II. Analýza poptávky Přehled témat
Analýza návratnosti investic/akvizic
Pojetí nákladů a výnosů v účetnictví. Základní otázky podnikatelského procesu Je výše oběti racionální (odpovídající) získanému prospěchu? Podnikatelský.
Simplexová metoda pro známé počáteční řešení úlohy LP
Průměrné vážené náklady kapitálu
V. Tržní rovnováha a tržní selhání Přehled témat
Technologie a náklady Čtvrtý seminář.
Všeobecná rovnováha Téma 10 Mikroekonomie bakalářský kurz - VŠFS
Mikroekonomie II – Přednáška č. 12: Všeobecná rovnováha
VYSOKÁ ŠKOLA FINANČNÍ A SPRÁVNÍ o.p.s. CONTROLLING Ing. Jan Cedl AŘ KONTAKT s.r.o.
© Institut biostatistiky a analýz INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
Charakteristika a podmínky dokonalé konkurence
12. Všeobecná rovnováha.
Přednáška č. 5 Identifikace klíčových faktorů ovlivňujících výkonnost podniku.
Environmentální účetnictví jako cesta k předcházení vzniku odpadů Doc. Ing. Miroslav Hájek, Ph.D. 2. ročník národní konference PŘEDCHÁZENÍ VZNIKU ODPADŮ,
EMM91 Ekonomicko-matematické metody č. 9 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Operační výzkum Lineární programování Dualita v úlohách lineárního programování. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace.
MME51 Ekonomicko-matematické metody 5 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Teorie portfolia Markowitzův model.
EMM101 Ekonomicko-matematické metody č. 10 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
MIKROEKONOMIKA Efektivnost podniku a její základní kategorie.
Matice Přednáška č.4. Definice: Soubor prvků nazýváme maticí typu i-tý řádek j-tý sloupec prvky matice.
MME41 Ekonomicko-matematické metody 4 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
EMM21 Ekonomicko-matematické metody 2 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík,CSc.
Ekonomie regulačních politik
Ing. Milan Houška KOSA PEF ČZU v Praze
Analýza výsledků v modelech lineárního programování
Teorie her, suboptimální řešení
Lineární optimalizační model
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
Transkript prezentace:

EMM81 Ekonomicko-matematické metody 8 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.

EMM82 Modely analýzy obalu dat - DEA Modely analýzy obalu dat (DEA – Data Envelopment Analysis) Specializovaný modelový nástroj pro hodnocení efektivnosti homogenních produkčních jednotek (DMUs) Hodnocení efektivnosti, výkonnosti, produktivity, účinnosti,… Využití v dodavatelsko-odběratelských řetězcích Aplikuje se lineární programování (mnohonásobně)

EMM83 Homogenní produkční jednotky Soubor jednotek, které se zabývají produkcí identických (ekvivalentních) žádoucích (pozitivních) výstupů (výrobků, služeb apod.) z daných vstupů Též rozhodovací jednotky (DMUs – Decision Making Units) Vyšší hodnota výstupů (za jinak nezměněných podmínek) vede k vyšší efektivnosti jednotky (maximalizační povaha) Pokud jsou výstupy minimalizační povahy, užij „-“ Vstupy – spotřeba homogenní produkční jednotky při vytváření výstupů (minimalizační povaha)

EMM84 Příklad 1. Vstup: počet pracovníků firmy (náklady, investice,…) Výstup: tržby (zisk, čas,…) Efektivnost: Příklad 2. Vstup: počet zaměstnanců nemocnice Výstup: počet pacientů za rok počet „lůžkodnů“ za rok

EMM85 Více jednotek, vstupů a výstupů (1) U 1,U 2,…,U n – n jednotek X = {x ij : i =1,2,…,m, j =1,2,…,n} – matice m vstupů n jednotek ( m x n ) Y = {y ij : i =1,2,…,r, j =1,2,…,n} – matice r výstupů n jednotek ( r x n ) Efektivnost E q jednotky q : u i – váha i -tého výstupu v j – váha j -tého vstupu Jak stanovit váhy?

EMM86 Více jednotek, vstupů a výstupů (2) Efektivnost E q jednotky U q : Množina přípustných možností (MPM)- všechny možné přípustné kombinace vstupů a výstupů pro daný problém Efektivní hranice (EH) – hranice (obal ) MPM Efektivní jednotka – kombinace jejích vstupů a výstupů leží na efektivní hranici EH

EMM87 Příklad 3. Obchodní řetězec s 8 jednotkami (1) Vstup: počet pracovníků ( x ) Výstup: tržby ( y ) Pobočka U1U1 U2U2 U3U3 U4U4 U5U5 U6U6 U7U7 U8U8 x y y/ x 1,171,711,221,000,573,000,672,25

EMM88 Příklad 3. Obchodní řetězec s 8 jednotkami (2) Předpoklad konstantních výnosů z rozsahu (CRS - Constant Return to Scale) – je-li kombinace ( x,y ) prvkem MPM, potom (  x,  y ) je také prvkem MPM pro všechna  > 0 ! Důsledek: kónický tvar MPM - kónický obal, viz Obr.1: Aby jednotka byla efektivní (např. U 8 ) musí se: zvýšit výstup na y´ při zachování vstupu x – virtuální jednotka U´´ - model orientovaný na výstupy snížit vstup na x ´ při zachování výstupu y – virtuální jednotka U´ - model orientovaný na vstupy

EMM89 Příklad 3. Konstatntní výnosy z rozsahu: CRS počet prac tržby U 1 U 2 U 4 U 5 U 7 U 3 x´ U´ U“ U 8 y y´ x Množina produkčních možností MPM Efektivní hranice EH 0 U 6 - Efektivní jednotka

EMM810 Příklad 3. Obchodní řetězec s 8 jednotkami (3) Předpoklad variabilních výnosů z rozsahu (VRS - Variable Return to Scale) – efektivní hranice EH tvoří konvexní obal dat ! Důsledek: polyedrický tvar MPM, viz Obr.2: Aby jednotka byla efektivní (např. U 3 ) musí se: zvýšit výstup na y´ při zachování vstupu x – virtuální jednotka U´´ - model orientovaný na výstupy snížit vstup na x ´ při zachování výstupu y – virtuální jednotka U´ - model orientovaný na vstupy

EMM811 Příklad 3. Variabilní výnosy z rozsahu: VRS počet prac tržby U 1 U 2 U 4 U 5 U 7 U 3 x´ U´ U“ U 8 y y´ x Množina produkčních možností - MPM Efektivní hranice EH 0 U 6 - Efektivní jednotky

EMM812 Základní modely analýzy obalu dat 1 CCR modely První DEA model (Charnes, Cooper, Rhodes, 1978) CCR model: maximalizuje míru efektivnosti hodnocené jednotky U q vyjádřené jako podíl r vážených výstupů k m váženým vstupům míra efektivnosti všech ostatních jednotek U i je menší nebo rovna jedné, i = 1,2,…,n, i  q předpokládají se konstantní výnosy z rozsahu (konický obal dat)

EMM813 CCR model – matematické vyjádření Maximalizujte(pro q -tou jednotku) za podmínek u i  , i = 1,2,…,r, v j  , j = 1,2,…,m. Každá ( k -tá) jednotka má m vstupů x jk a r výstupů y ik  - infinitezimální konstanta

EMM814 CCR model – transformace na LP Maximalizujte (pro q -tou jednotku) za podmínek u i  , i = 1,2,…,r, v j  , j = 1,2,…,m. Proměnné modelu jsou u i a v j, i = 1,…,r, j = 1,…,m !

EMM815 CCR model – duální LP model… Minimalizujte (pro q -tou jednotku) za podmínek k  0, k = 1,2,…,n. Proměnné modelu jsou k a  q, k = 1,…,n !

EMM816 CCR model - duální LP model…  q – míra efektivnosti q-té jednotky Též míra potřebné redukce vstupů pro dosažení efektivní hranice X a Y - vstupy a výstupy (lineární kombinace vstupů a výstupů všech jednotek – jsou to vektory!) zvolené jednotky U q Platí: X ≤  q x q a Y  y q, přitom x q a y q jsou vstupy a výstupy U q U q je efektivní právě když X = x q a Y = y q, neboli  q = 1

EMM817 CCR model – duální LP model orientovaný na výstupy - vektorový zápis… Minimalizujte za podmínek. Proměnné modelu jsou k,  q, s i +,s j -, i = 1,…,r, j = 1,…,m, k = 1,…,n Přídatné proměnné  - infinit. konstanta = 10 -8, e T = (1,…,1)

EMM818 CCR model – duální LP model orientovaný na výstupy… Optimální řešení CCR (vstupy): Výpočet cílových hodnot vstupů a výstupů :

EMM819 CCR model – duální LP model orientovaný na vstupy - vektorový zápis… Maximalizujte za podmínek. Proměnné modelu jsou k,  q, s i +,s j -, i = 1,…,r, j = 1,…,m, k = 1,…,n,! Přídatné proměnné  - infinit. konstanta = 10 -8, e T = (1,…,1)

EMM820 CCR model – duální LP model orientovaný na vstupy… Optimální řešení CCR (výstupy): Výpočet cílových hodnot vstupů a výstupů :

EMM821 Základní modely analýzy obalu dat 2 BCC modely Další DEA model (Banker, Charnes, Cooper, 1984) BCC model: předpokládají se variabilní výnosy z rozsahu (konvexní obal dat  větší počet efektivních jednotek) maximalizuje míru efektivnosti hodnocené jednotky U q vyjádřené jako podíl r vážených výstupů k m váženým vstupům + podmínka konvexnosti míra efektivnosti všech ostatních jednotek U i je menší nebo rovna jedné, i = 1,2,…,n, i  q jinak vše stejné jako u CCR modelu

EMM822 BCC model – duální LP model orientovaný na výstupy - vektorový zápis… Minimalizujte za podmínek. Proměnné modelu jsou k,  q, s i +,s j -, i = 1,…,r, j = 1,…,m, k = 1,…,n,! Podmínka konvexnosti  - infinit. konstanta = 10 -8, e T = (1,…,1)

EMM823 BCC model – duální LP model orientovaný na vstupy - vektorový zápis… Maximalizujte za podmínek. Proměnné modelu jsou k,  q, s i +,s j -, i = 1,…,r, j = 1,…,m, k = 1,…,n,!  - infinit. konstanta = 10 -8, e T = (1,…,1) Podmínka konvexnosti

EMM824 Příklad 3. Obchodní řetězec 8 jednotek – efektivnost U 3 LP model CCR v Excelu Minimalizujte za podmínek. pro jednotku U 3 Optimální řešení: z * =  3 * = 0,4074  U 3 není CCR efektivní

EMM825 Příklad 3. Obchodní řetězec s 8 jednotkami – model CCR orientovaný na vstup - program DEA v Excelu (1) Vstupní data:

EMM826 Příklad 3. Obchodní řetězec s 8 jednotkami – model CCR orientovaný na vstup - program DEA v Excelu (2) Výstup programu (Constant Returns to Scale Output):

EMM827 Příklad 3. Obchodní řetězec s 8 jednotkami – model BCC orientovaný na vstup - program DEA v Excelu (3) Výstup programu (Variable Returns to Scale Input):

EMM828 Příklad 3. Obchodní řetězec s 8 jednotkami – model BCC orientovaný na vstup - program DEA v Excelu (4) SW pro řešení DEA modelů - Add-In k Excelu: DEA Frontier Free (pro Excel 2003 a starší verze, v An) DEA Frontier Free 2007 (pro Excel 2007, v An) DEA (pro Excel 2003 a starší verze, též v Cz) Viz adresáře: L:\RAMIK\PUBLIC\EMM\DEA - verze pro Excel 2003 L:\RAMIK\PUBLIC\EMM\DEA_nova - verze pro Excel 2007 elearning.opf.slu.cz - eL kurz pro PEMM elearning.opf.slu.cz