эффективности проектов, который может быть представлен в виде, приведенном на рисунке 2 .2 .1. Дадим пояснения по основным шагам этого алгоритма. 1. В качестве входной информации для определения оптимального уровня производственной мощности используются данные о величине спроса (блок 1) и предложения (блок 2) по каждому инновационному проекту, показывающие зависимость между ценой на продукцию и объемом производства данной продукции. 2. Для определения функциональной зависимости между ценой на продукцию и объемом производства по каждому проекту выполняется построение функций спроса (блок 3) и предложения (блок 4) по имеющейся входной информации. Полученные точечные значения спроса и предложения аппроксимируются с помощью одного из следующих методов [103, 104, 106, 107]. Равномерное приближение. Теоретически целесообразно требовать для наилучшего приближения, чтобы максимум величины \/(х) у/(х)\ на том интервале а <х<Ь, на котором нужно получить приближенное изображение/(х), был бы наименьшим (по сравнению с другим выбором у/(х)). Следует отметить, что не существует метода эффективного получения таких равномерных приближений, кроме отдельных частных случаев. Метод наименьших квадратов. Наиболее часто используемым является такое приближение у/(х), для которого наименьшее значение имеет величина Ь 2 м = Д а * )-*//(*)] (1х. 47 |
109 Сформулированная цель в соответствии с этапами общей схемы определила алгоритм проведения сравнительного анализа ожидаемой эффективности проектов, который может быть представлен в виде, приведенном на рисунке 2.3.1. Дадим пояснения по основным шагам этого алгоритма. 1. В качестве входной информации для определения оптимального уровня производственной мощности используются данные о величине спроса (блок 1) и предложения (блок 2) по каждому инновационному проекту, показывающие зависимость между ценой па продукцию и объемом производства данной продукции. 2. Для определения функциональной зависимости между ценой на продукцию и объемом производства по каждому проекту выполняется построение функций спроса (блок 3) и предложения (блок 4) по имеющейся входной информации. Полученные точечные значения спроса и предложения аппроксимируются с помощью одного из следующих методов [54-57]. Равномерное приближение. Теоретически целесообразно требовать для наилучшего приближения, чтобы максимум величины /(х )-(ф ) на том интервале а< х< Ь, на котором нужно получить приближенное изображение f(x), был бы наименьшим (по сравнению с другим выбором ц/(х)). Следует отметить, что не существует метода эффективного получения таких равномерных приближений, кроме отдельных частных случаев. Метод наименьших квадратов. Наиболее часто используемым является такое приближение ц/(х), для которого наименьшее значение имеет величина ь 2 А/= p (x )-y (x )] d x . |