Cтраница 1
Метод граничного анализа обладает тем недостатком, что он в большой степени формализован и труден для непосредственного применения. В известной степени пользование методом граничного анализа облегчается за счет привлечения аппарата линейного и математического программирования, описанного в гл. Однако даже при использовании такого математического аппарата остается серьезная проблема получения исходных данных. Часто очень трудно найти граничные значения для самого процесса переработки входа в выход или же граничные значения, характеризующие замену одного входа или выхода другим входом или выходом. В общем случае с помощью существующих информационных систем гораздо легче получить среднее, а не граничное значение. Частично это определяется так же и тем, что мы еще не научились рассуждать в терминах приращения. Однако более очевидная причина - это то, что единственный способ получить граничное значение состоит в задании вариаций соответствующим переменным, что не всегда возможно хотя бы по соображениям стабильности системы. [1]
Формальное решение подобной проблемы может быть получено методом граничного анализа. Граничный анализ состоит в максимизации меры эффективности при заданных ограничениях. Ограничения же в свою оч ередь получаются из рассмотрения функции производства и выбранных масштабных коэффициентов, или, в более общем случае, из рассмотрения отношения выбранных функций производства и масштабных коэффициентов к значениям входа и выхода. Пользуясь понятием чистой прибыли (35.3), легко показать, что величина NO достигает своего максимального значения, когда все входы и выходы, приведенные к отправному моменту, также достигают своих граничных значений. Максимизация внутренней нормы прибыли в основном приводит к тому же самому результату. Единственное отличие состоит в том, что в последнем случае вычисленные данные относятся к внутренней прибыли. Говоря другими словами, если мы задаемся некоторым набором входов и выходов, отвечающих требованиям со стороны функции производства и если мы предположим даже, что одна из рассматриваемых величин получает небольшое приращение, то мы можем задать себе вопрос: оказывается ли приращение чистой прибыли больше, чем приращение приведенных значений стоимости. Если это так, то явно имеет смысл внести соответствующие изменения. Только в том случае, когда приведенные граничные затраты оказываются равными приведенным приращениям выходов, эффективность достигает своего максимума и дальнейшее изменение бессмысленно. [2]
Формальное решение подобной проблемы может быть получено методом граничного анализа. Граничный анализ состоит в максимизации меры эффективности при заданных ограничениях. Ограничения же в свою оч ередь получаются из рассмотрения функции производства и выбранных масштабных коэффициентов, или, в более общем случае, из рассмотрения отношения выбранных функций производства и масштабных коэффициентов к значениям входа и выхода. Пользуясь понятием чистой прибыли (35.3), легко показать, что величина NO достигает своего максимального значения, когда все входы и выходы, приведенные к отправному моменту, также достигают своих граничных значений. Максимизация внутренней нормы прибыли в основном приводит к тому же самому результату. Единственное отличие состоит в том, что в последнем случае вычисленные данные относятся к внутренней прибыли. Говоря другими словами, если мы задаемся некоторым набором входов и выходов, отвечающих требованиям со стороны функции производства и если мы предположим даже, что одна из рассматриваемых величин получает небольшое приращение, то мы можем задать себе вопрос: оказывается ли приращение чистой прибыли больше, чем приращение приведенных значений стоимости. Если это так, то явно имеет смысл внести соответствующие изменения. Только в том случае, когда приведенные граничные затраты оказываются равными приведенным приращениям выходов, эффективность достигает своего максимума и дальнейшее изменение бессмысленно. [3]
Метод граничного анализа обладает тем недостатком, что он в большой степени формализован и труден для непосредственного применения. В известной степени пользование методом граничного анализа облегчается за счет привлечения аппарата линейного и математического программирования, описанного в гл. Однако даже при использовании такого математического аппарата остается серьезная проблема получения исходных данных. Часто очень трудно найти граничные значения для самого процесса переработки входа в выход или же граничные значения, характеризующие замену одного входа или выхода другим входом или выходом. В общем случае с помощью существующих информационных систем гораздо легче получить среднее, а не граничное значение. Частично это определяется так же и тем, что мы еще не научились рассуждать в терминах приращения. Однако более очевидная причина - это то, что единственный способ получить граничное значение состоит в задании вариаций соответствующим переменным, что не всегда возможно хотя бы по соображениям стабильности системы. [4]