Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Ціна за 1 грам золота, грн. на станом на 10.06.2015
За даними Мережі ломбардів «Комод»[] Для побудови економіко-математичної моделі введемо наступні позначення: · і - номер групи дорогоцінних металів за пробами (); · , - закупівельна ціна 1 грама дорогоцінного металу, грн.; · , - ціна продажу 1 г дорогоцінного металу, грн. На обмеженій області класичні нелінійні криві попиту і пропозиції, мають властивість сепарабельності, тобто їх можна представити сумою відрізків прямих ліній: i. Крива пропозиції клієнтом ломбарду і-го виду дорогоцінного металу за планом: (3.1) Крива попиту на незатребувані дорогоцінні метали i -ого виду покупцями, в магазині при ломбарді за планом (3.2) де , - коефіцієнти, що характеризують особливості попиту і пропозиції дорогоцінних металів за групами в ломбарді. При цьому існує залежність між та виявлена експертним методом по кожній групі дорогоцінних металів: , (3.3) де – частка не викуплених виробів, по кожній групі дорогоцінних металів від загального обсягу застави. З врахуванням прийнятих позначень економіко-математична модель оптимізації закупівельної ціни та ціни продажу на дорогоцінні метали у ломбарді, що максимізує прибуток підприємства, має вигляд: 1) Ціль: максимізація прибутку від даного виду діяльності ломбарду, грн: (3.4) де - прибуток від покупки та продажу дорогоцінних металів у ломбарді, грн; - дохід від покупки та продажу дорогоцінних металів у ломбарді, грн; - витрати на придбання, кредитування та утримання і-го виду дорогоцінного металу, грн. 2) Обмеження моделі: а) умова рівності обсягу закупівель і продаж з урахуванням коефіцієнту (3.5) б) невід’ємність функцій попиту та пропозиції , (3.6) в) невід’ємність змінних моделі: , , , (3.7) Для визначення оптимального прибутку розрахуємо окремі показники та коефіцієнти для моделі (3.4-3.7). Дохід від продажу дорогоцінних металів за планом ломбарду, яка складається з декількох складових, дорівнює. (3.8) Враховуючи, що витрати ломбарду по організації торгівлі та придбанні дорогоцінних металів дорівнюють: (3.9) - ставка ломбарду по наданих кредитах, частин; - частка не викуплених виробів, по кожній групі дорогоцінних металів від загального обсягу застави, %, запланована на наступний період. Формула для розрахунку доходу ломбарду від продажу та купівлі дорогоцінних металів набуває вигляду: (3.10) Для показників попиту та пропозиції ми пропонуємо наступну методику їх обґрунтування: Введемо додаткові позначення з урахуванням різних варіантів (індекси 1 і 2) за планом: , – можливі закупівельні ціни 1 г дорогоцінного металу і -ої проби у клієнта ломбарду, грн; , – прогнозований обсяг купівлі 1 г дорогоцінного металу і -ої проби у клієнта ломбарду за ціною та відповідно; , і – можливі ціни продажу 1 г дорогоцінного металу і -ої проби за планом, грн; , – прогнозований обсяг продажу магазином при ломбарді 1 г дорогоцінного металу і -ої проби за планом за цінами , відповідно. Апроксимація кривих пропозиції та попиту , дає наступні результати: Для пропозиції (3.11) (3.12) Для визначення попиту: (3.13) (3.14) Підставляючи отримані коефіцієнти у модель (3.4-3.6) ми отримаємо усі дані для розв’язку економіко-математичної моделі оптимізації закупівельної ціни та ціни продажу на дорогоцінні метали у ломбарді, що максимізує прибуток ломбарду. Пропонована модель є задачею нелінійного математичного програмування. Для її вирішення сучасні комп'ютери мають стандартний набір програм, наприклад «Пошук рішення» в MS Excel. В процедурі пошуку рішення Microsoft Excel використовується алгоритм нелінійної оптимізації Generalized Reduced Gradient (GRG2), розроблений Леоном Ласдоном (Leon Lasdon, University of Texas at Austin)[] і Аланом Уорен (Allan Waren, Cleveland State University)[]. Алгоритми симплексного методу і методу " branch-and-bound" для вирішення лінійних і целочисельних задач з обмеженнями розробленими Джоном Уотсоном (John Wat-son)[] і Деном Філстра (Dan Fylstra)[] з Frontline Systems, Inc. Розглянемо числовий приклад рішення цієї задачі. Маємо вхідні дані по планах та прогнозах цін та обсягів покупки та продажу дорогоцінних металів при ставки відсотку 45% табл. 3.6. Таблиця 3.6
|