Учебная работа № 88948. «Контрольная Метод скользящего ценообразования. Задача №1 (Тип 10)

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...

Учебная работа № 88948. «Контрольная Метод скользящего ценообразования. Задача №1 (Тип 10)

Количество страниц учебной работы: 2
Содержание:
»
Задача №1 (Тип 10)
Определить уровень цены товара методом скользящего ценообразования. Исходные данные (тыс. руб./ед.) приведены в табл. 1.
Таблица 1

Показатель Номер варианта задачи
1
1. Основные материалы
базовая величина 200
индекс роста цен, % 8
2. Заработная плата с начислениями
базовая величина 400
индекс роста цен, % 10
3. Затраты — всего 900
4. Цена базовая 1000

»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № 88948.  "Контрольная Метод скользящего ценообразования. Задача №1 (Тип 10)
Форма заказа готовой работы

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант


    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским

    соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


    Подтвердите, что Вы не бот

    Выдержка из похожей работы

    ru/
    МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ
    НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ ПРИРОДООХРАННОГО И КУРОРТНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА
    ФАКУЛЬТЕТ ЭКОНОМИКИ И МЕНЕДЖМЕНТА
    Кафедра экономической кибернетики
    РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКАЯ РАБОТА
    по дисциплине:
    «Математические методы адаптации экономики» «ЗАО Массандра»
    Выполнила:
    студентка группы ЭК-402
    Дубина И,А,
    Проверил: доцент, Федоренко Н, П,
    Симферополь, 2010
    СОДЕРЖАНИЕ

    Лабораторная работа № 1
    Лабораторная работа № 2
    Лабораторная работа № 3
    Лабораторная работа № 4
    Лабораторная работа № 5
    Лабораторная работа № 6
    Лабораторная работа № 7
    Лабораторная работа № 8
    Лабораторная работа № 9
    Лабораторная работа №10
    Лабораторная работа №1
    Методы и модели, используемые в работе
    В ходе работы использовались следующие методы,
    1) Метод линейного программирования применяется в случаях, когда зависимости между факторами линейные и характер их не меняется со временем, Этот метод предполагает наличие нескольких альтернативных вариантов решения задачи, из числа которых и определяется лучший (оптимальный), В общем виде математическая модель оптимизационной задачи выглядит следующим образом:
    Решение задач линейного программирования осуществляется с помощью симплексного метода, При этом реализуются следующие этапы:
    · составление математической модели;
    · присвоение элементам модели определенных имен;
    · составление матричной модели с поименованными элементами;
    · ввод исходных данных в ЭВМ и (при необходимости) их корректировка;
    · решение задачи;
    · экономический анализ полученного решения,
    С помощью этого метода решаются задачи оптимального раскроя, оптимизации смесей сырья, оптимальной загрузки оборудования, транспортная задача и др,
    2) Метод динамического программирования (ДП) применяется, когда целевая функция или система ограничений характеризуются нелинейными зависимостями, а изучаемые процессы развиваются во времени, Метод состоит в том, что вместо поиска оптимального решения для всей задачи, расчет ведется пошагово по отдельным элементам (этапам) исходной задачи, При этом выбор оптимального решения на каждом шаге ��олжен производится с учетом благоприятного использования этого решения при оптимизации на последующем шаге, Выбор решения при ДП осуществляется на основе так называемого принцип оптимальности Беллмана, Суть его выражается в следующем: оптимальная стратегия обладает теми свойством, что, каковы бы не были первоначальное состояние и решение, принятое в начальный момент, последующие решения должны вести к улучшению ситуации относительно состояния, являющегося результатом первоначального решения, Оптимальное решение, найденное при условии, что предыдущий шаг закончился определенным образом, называют условно-оптимальным решением,
    3)Анализ наличия сезонности с использованием автокорреляционной функции,
    Автокорреляционная функция — это последовательность коэффициентов автокорреляции уровней первого, второго и последующих порядков, Соответственно график зависимости значений автокорреляционной функции от величины лага (порядка коэффициента автокорреляции) — коррелограмма, Анализ автокорреляционной функции и коррелограммы позволяет определить лаг, при котором автокорреляция наиболее высокая, а следовательно, и лаг, при котором связь между текущим и предыдущими уровнями ряда наиболее тесная,
    Коэффициент автокорреляции характеризует тесноту только линейной связи текущего и предыдущего уровней ряда, Если ряд имеет сильную нелинейную тенденцию, коэффициент автокорреляции может приближаться к нулю, Знак его не может служить указанием на наличие возрастающей или убывающей тенденции в уровнях ряда,
    Теперь об анализе структуры временного ряда с помощью автокорреляционной функции и коррелограммы, Довольно ясно, что, если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, то исследуемый ряд содержит основную тенденцию, или тренд, и, скорее всего, только ее, Если ситуация иная, когда наиболее высоким оказался коэффициент корреляции некоторого отличного от единицы порядка, то ряд содержит циклические компоненты (циклические колебания) с периодом моментов времени, Наконец, если ни один из коэффициентов корреляции не является значимым, то достаточно правдоподобны следующие две гипотезы, Либо ряд не содержит ни тренда, ни циклических компонентов, так что его структура носит флуктуационный (резко случайный) характер, Либо имеется сильная нелинейная тенденция, обнаружение которой требует дополнительных специальных исследований,
    Автокорреляция связана с нарушением третьего условия Гаусса — Маркова, что значение случайного члена (случайного компонента, или остатка) в любом наблюдении определяется независимо от его значений во всех других наблюдениях, Для экономических моделей характерна постоянная направленность воздействия не включенных в уравнение регрессии переменных, являющихся наиболее частой причиной положительной автокорреляции»

    Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика