Аналіз ризиків в організації, плануванні, виконанні та супроводженні НДДКР стандартними засобами імітаційного моделювання Excel
DOI:
https://doi.org/10.35681/1560-9189.2020.22.2.211252Ключові слова:
імітаційне моделювання, ризик-аналіз, метод Монте-Карло, simulation modelingАнотація
Характерна специфіка НДДКР — вимушене врахування умов невизначеності та ризиків на усіх етапах виконання робіт, у першу чергу, щодо ресурсних складових проекту/програми: фінансових, матеріальних, кадрових тощо. Тому й не дивно, що інструментальні засоби аналітич-ного апарату імітаційного моделювання виникли, розробляються і активно використовуються як неодмінна складова цієї сфери. Вказані умови суттєво ускладнюють процеси формування, обговорення і прий-няття організаційних/управлінських рішень, бо зазвичай сфера НДДКР стосується надзвичайно відповідальних проектів, що здійснюються в жорстких фінансових і часових межах, швидкий і наближений розв’я-зок задачі є чи не єдиним прийнятним варіантом, який можна отримати в лабораторному практикумі ВНЗ, користуючись стандартними засобами Excel.
Посилання
Kuzmychov A.I. ta in. Ymovirnisne ta statystychne modelyuvannya v Excel dlya pryynyattya rishen: navch. posib. — Kyiv: Vyd-vo Lira-K, 2019. 200 s.
Camm J., et al. Business Analytics, 3-ed. Cengage Learn., 2019. 818 p.
Ragsdale C. Spreadsheet Modeling and Decision Analysis. A Practical Introduction to Business Analytics, 8-ed. Cengage Learn., 2018. 869 p.
Evans J. Business Analytics. Methods, Models, and Decision, 2-ed. – Pearson, 2017. 653 p.
Powell S., Baker K. Business Analytics. The Art of Modeling with Spreadsheets, 5-ed. Wiley, 2017. 555 p.
Kuzmychov A.I. Analiz ryzykiv u merezhevykh modelyakh proektiv zasobamy imitatsiynoyi optymizatsiyi. Reyestratsiya, zberihannya i obrob. danykh. 2017. T. 19. No 1. S. 72–80. https://doi.org/10.35681/ 1560-9189.2017.19.1.126496
Dodonov O.H., Kuzmychov A.I. Modelyuvannya ryzykiv u proektno-oriyentovanomu orhanizatsiynomu upravlinni zasobamy stokhastychnoyi optymizatsiyi seredovyshcha ASP: sb. trudov konferentsyy «Modelyrovanye-2016», IPME NANU, 2016. T. 1. S. 187–190.
Najjar A. Practical Monte Carlo Simulation with Excel. Part 1. Basics and Standard Procedures, 193 p. Part 2. Application and Distributions. XinXii, 2016. 436 p.
Kuzmychov A.I. Planuvannya ta upravlinnya proektamy. Modelyuvannya zasobamy MS Excel. Praktykum. Kyiv: Vydavnytstvo Lira-K, 2016. 180 s.
Cox L. Breakthroughs in Decision Science and Risk Analysis. Wiley, 2015. 331 p.
DSTU ІЕС/ISO 31010:2013.Keruvannya ryzykom. Metody zahalnoho otsinyuvannya ryzyku. Kyiv: MERT Ukrayiny, 2015. 80 s.
Law A. Simulation Modeling and Analysis, 5-ed. McGraw Ed., 2013. 800 p. (Per. rus. A. Lou, D. Kelton. Imitacionnoe modelirovanie, 3-izd. Sankt-Peterburg: Piter: BHV, 2004. 847 p.).
