3. Моделювання рейтингу і ідеалізований рейтинг

Макрос виконує розрахунок ідеалізованого рейтингу і моделювання рейтингу з метою пошуку оптимального рейтингу.

Побудова ідеалізованого рейтингу

Рейтинг об’єктів, який розраховується основною програмою, базується на даних про об’єкти. Це означає, що простір показників формується зі значень, які описують об’єкти аналізу. Тобто мінімальне і максимальне значення по кожному показнику визначається за даною вибіркою. В деяких випадках нам відомі екстремальні значення для генеральної сукупності. Це дає можливість розрахувати рейтинги не відносні – в межах вибірки, а абсолютні: для генеральної сукупності. Формули для розрахунку залишаються такими ж. Різниця полягає в тому, що в формулах (1,2) замість локальних, визначених за вибіркою значень y_jmax і y_jmin, використовуються значення для генеральної сукупності.

Моделювання змін рейтингу

В тих випадках, коли рейтинг конкретного об’єкту нас не влаштовує, виникає задача визначення вартості досягнення максимального рейтингу. В найпростішому вигляді необхідно визначити, якого рейтингу і якою ціною можна досягти для конкретного об’єкту.

Для об’єкту, вибраного для моделювання, виділяється множина показників, які можна моделювати {Y_mod}. Для кожного показника з цієї множини знаходиться різниця між ідеально можливим значенням даного показника і конкретним значенням, яке має об’єкт моделювання. Ця різниця залежить також від конкретної мети моделювання. Так, якщо мета по j-му критерію для u-го об’єкту – досягнення максимуму, то різниця визначається h_j = y_jmax – y_iu. Якщо задати розмір кроку, на який можна змінювати кожен показник _j і вартість зміни j-го показника на крок _j (вважаючи її не залежною від величина загальної вартості зміни) S_j, то для більшості реальних задач можливо пошук оптимального варіанту простим перебором. Кількість варіантів в даному випадку дорівнює . Найкращим буде варіант з найвищим рейтингом. Вартість досягнення даного рейтингу визначається як. ТутN_mod – кількість показників, які змінюються; y_iopt – досягнуте оптимальне значення показника; y_iextr – відповідне екстремальне значення показника (залежить від мети оптимізації по даному критерію).

Вихідні дані такі ж як в макросі розділу 2 (табл..2.1). Додатково готуються дані для моделювання рейтингу (табл..3.2). Ці дані мають вигляд таблиці, в якій першим рядком йдуть назви показників, які будуть моделюватись, другим – крок зміни модельованого показника, а третім – вартість кроку зміни показника. Якщо ви плануєте розраховувати ідеальний рейтинг, то необхідно для нього підготувати дані (див. табл..3.2).

Таблиця 3.1. Дані для розрахунку ідеального рейтинга

	Витрати на 1 грн. ТП, грн.	Фондовіддача, грн.	Рентабельність продукції, %
Максимальне ідеальне	2	1,5	55
Мінімальне ідеальне	0б25	0,3	3

Таблиця 3.2. Додаткові вихідні дані для моделювання рейтингу

Показник	Фондовіддача, грн.	Коефіцієнт платоспроможності	Коефіцієнт абсолютної ліквідності
Крок	0,1	5	1
Ціна	0,02	0,03	0,02

Для запуску макросу потрібно послідовно вибрати пункти меню “Сервис”, “Макрос”, “Макросы”. У вікні, що з’явилося після цього, необхідно вибрати макрос OptCh_MR1 (рис.1.1).

Рис.3.1. Вікно запуску макросу

Після запуску макросу необхідно відповідати на питання та вводити інформацію через відповідні діалогові вікна. Початкове введення відповідає такому для програми багатокритеріального вибору.

Спочатку необхідно відмітити той масив комірок, в якому для кожного критерію якості задається окрема ціль оптимізації, тобто min або max (рис. 3.2).

Рис. 3.2. Вибір множини цілей

Якщо ви помилково відмітили тільки одну комірку, то після повідомлення (рис.3.3) макрос буде вимагати ввести цілі.

Рис.3.3. Помилка при введенні цілей

Потім вводиться посилання на масив вагових коефіцієнтів, що були попередньо розраховані (рис. 3.4).

Рис. 3.4. Вибір коефіцієнтів значимості (вагових коефіцієнтів)

Якщо розміри масивів значимості і цілей не співпадають, то після повідомлення про помилку (рис.3.5) необхідно знову ввести вагові коефіцієнти.

Рис.3.5. Помилка про невідповідність розмірів масивів

Далі вводяться посилання на масиви назв критеріїв якості і масив назв об’єктів (рис. 3.6 та 3.8 відповідно).

Рис. 3.6. Вибір масиву назв критеріїв якості

Якщо розміри масивів імен критеріїв і цілей не співпадають, то після повідомлення про помилку (рис.3.7) необхідно знову ввести масив імен критеріїв.

Рис.3.7. Повідомлення про невідповідність розмірів масивів

Рис. 3.8. Вибір масиву назв об’єктів

Після цього вводиться посилання на таблицю, яка містить початкові дані для оптимізації (рис. 3.9).

Рис. 3.9. Вибір масиву даних

Якщо розміри масиву даних не відповідають раніше введеним масивам імен критеріїв і об’єктів, то після повідомлення про помилку (рис.3.10) необхідно ввести масив повторно.

Рис.3.10. Повідомлення про невідповідність розміру

масиву даних масивам імен

Останнім вводиться посилання на місце таблиці, починаючи з якого будуть виводитися результати (рис. 3.11).

і

Рис. 3.11. Вибір місця виводу результатів

Якщо в масиву критеріїв буде знайдено помилковий критерій, то після повідомлення про помилку (рис.3.12) макрос припиняє роботу.

Рис.3.12. Повідомлення про помилку в списку критеріїв

Запит на виведення рейтингу (рис.3.13). Дозволяє не виводити інформацію про побудову рейтингу, якщо вона вами отримана попередньо.

Рис. 3.13. Запит на виведення протоколу по рейтингам

Запит на виконання розрахунку ідеального рейтингу (рис.3.14).

Рис. 3.14. Запит на розрахунок ідеального рейтингу

Для виконання розрахунків необхідно підготувати значення y_jmax і y_jmin генеральної сукупності, які передаються програмі за запитами (рис.3.15 і рис.3.17)

Рис. 3.15. Запит на значення мінімальних значень показників для генеральної сукупності

Рис.3.16.

Рис.3.17. Запит на значення максимальних значень показників для генеральної сукупності

Рис.3.18.

Рис.3.19.

Результат роботи розрахунку ідеалізованого рейтингу має вигляд, приведений в таб.3.3.

Таблиця 3.3. Приклад результату розрахунку ідеалізованого рейтингу

Рейтинг ідеалізований
Объект	Ефективність
ДВ "Преса України"	0,414004941
ВАТ "Вид-во "Київська Правда"	0,372348651
Вид-во "ЛІТТОН"	0,369384767

Введення інформації для моделювання виконується наступною послідовністю запитів, починаючи з рис.3.20. Попередньо необхідно підготувати вихідні дані як таблицю з наступних рядків: імена показників, які будуть змінюватись; величина кроку, за яким може змінюватись показник; вартість кроку зміни показника (табл..3.1).

Рис.3.20. Запит об’єкту для моделювання

Якщо введено неправильне ім’я об’єкту, то після повідомлення про помилку (рис.3.21) його необхідно ввести знову

Рис. 3.21. Повідомлення про помилковий об’єкт

Рис. 3.22. Введення критеріїв якості, які будуть змінюватися

Рис.3.23. Помилковий розмір масиву показників для моделювання

Рис. 3.24. Введення кроків зміни критеріїв якості

Рис.3.25. Помилковий розмір масиву кроків для моделювання

Рис. 3.26. Введення вартості кроків зміни критеріїв якості

Рис.3.27. Помилковий розмір масиву цін для моделювання

Рис.3.28. Крок більше інтервалу,

або показник уже має оптимальне значення

Також можуть бути повідомлення «Занадто малий крок», що означає, що варіантів тільки одного значення більше 32000 і «Помилкова ціль» при недопустимій цілі оптимізації конкретного показника.

Наступний запит (рис.3.29) дає можливість виводити всі розрахункові варіанти. Користуватись ним слід обережно так як варіантів може бути дуже багато (десятки тисяч).

Рис. 3.29. Запит на виведення допоміжної інформації

Вид представлення результатів приведено в табл..3.4.

Таблиця 3.4. Приклад представлення результатів моделювання рейтингу

Оптимальний варіант
Рейтинг	0,502711123
Вартість досягнення	0,17
Значення параметрів
Фондовіддача, грн.	1,23
Коефіцієнт платоспроможності	34,65
Коефіцієнт абсолютної ліквідності	3,02
Максимальний рейтинг	0,502711123
Вартість досягнення	0,17
Значення параметрів
Фондовіддача, грн.	1,23
Коефіцієнт платоспроможності	34,65
Коефіцієнт абсолютної ліквідності	3,02

1⁾ Нема такого закону, який задовольняв би усіх