PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 8

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  programowanie stochastyczne
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available A stochastic programming approach for asset and liability management of National Health Insurance Fund in Tanzania
Kapungu Imani, Mbare Nyimvua Shaban, Mwakisisile Andongwisye John, Sinkwembe Emmanuel Evarest
Operations Research and Decisions
|
2026
|
Vol. 36, No. 1
74--92
EN
Several studies have reported about sustainability issues of the National Health Insurance Fund (NHIF) due to a mismatch between assets and liabilities. Despite these studies, no study has worked on the asset and liability management (ALM) of NHIF. In response to that, we applied a stochastic programming model to devise a decision framework that proposed an appropriate funding strategy to ensure financial sustainability of NHIF over the next 10 years. The model was formulated based on the regulations of Tanzania, with scenarios for random parameters generated by ARIMA and VAR models. We also performed convergence and stability tests to determine the appropriate scenario tree for our model. Numerical results suggest that remedial contributions in some stages, along with formulating an investment portfolio that favors government securities and fixed deposits, promises financial sustainability of NHIF over the next decade.
2
Content available remote Chance constraint programming problems with parameters as exponential random variable
Sarkar Vaskar
Mathematica Applicanda
|
2021
|
Vol. 49, no. 1
15--30
EN
Robust decision making under uncertainty is deemed to be a crucial factor in many disciplines and application areas. In addition, management and measurement of risk is an important issue in almost all areas that require decisions to be made under uncertain information. Chance constrained programming (CCP) has been used for modelling and analysis of risks in a number of application domains. This paper presents a deterministic reduction of a linear and nonlinear chance constraint programming problem using simple mathematical and statistical tools, assuming the coefficients of the decision variables in the chance constraints as exponential random variables. After converting the proposed chance constraint programming problem into a deterministic problem, a standard generic package is used to find the compromise solution and a comparison with some other techniques is considered. Then MATLAB programming code is used to verify the validity of solution for the original chance constraints.
PL
Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności jest kluczowym czynnikiem wpływającym na efektywność i opłacalność projektów w wielu dyscyplinach badawczych i działalności gospodarczej. W związku z tym, zarządzanie i pomiar ryzyka są ważną kwestią w prawie wszystkich obszarach, które wymagają podejmowania decyzji na podstawie niepewnych informacji. Programowanie ograniczone szansą (CCP) zostało wykorzystane do modelowania i analizy ryzyka w wielu dziedzinach aplikhttps://www.overleaf.com/project/5ff6f9808edae84a1313f60bacji. W artykule przedstawiono deterministyczną redukcję liniowego i nieliniowego problemu programowania z ograniczeniami losowymi z wykorzystaniem prostych narzędzi. Po przekształceniu proponowanego problemu programowania z ograniczeniami losowymi w problem deterministyczny, do dalszej analizy i wyznaczenia rozwiązania używane są standardowe metody optymalizacji. W pracy podano także porównania przy zastosowaniu innych, niż standardowe metod. Rezultaty porównano z rozwiązaniami wyjściowych problem, bez przekształcania, otrzymanych procedurami zaimplementowanymi w MATLAB.
3
Content available Research of traffic prediction accuracy influence on the effectiveness of trains breaking-up order control
Bardas O., Skovron I., Demchenko Y., Dorosh A., Buriak S.
Transport Problems
|
2017
|
T. 12, z. 1
151--158
EN
The article presents the research results of economic feasibility of trains’ breaking-up order control at marshalling yards. The article objective was to determine the area of rational use of trains’ breaking-up order model, formalized in the form of stochastic programming problem. As a effectiveness criterion of trains’ breaking-up order operating costs of marshalling yard were used, including the costs associated with cars’ and locomotives’ dwell time on the station and its approaches, as well as costs associated with additional shunting work. With the help of simulation modeling the dependence was obtained, describing the impact of trains’ arrival forecasting error and processed car volumes on reducing operating costs of the marshalling yards through the trains’ breaking-up order control. The studies enable us to establish the requirements for the accuracy of information support of operational planning tasks, which is necessary to achieve the desired economic effect of the trains’ breaking-up order control.
4
Teoria badań operacyjnych jako narzędzie zarządzania optymalizacyjnego
Ficoń K., Krasnodębski G.
Logistyka
|
2014
|
nr 6
622--635, CD 2
PL
W pracy przedstawiono rolę i znaczenie teorii i metod badań operacyjnych w procesie zarządzania optymalizacyjnego występującego szczególnie aktywnie w zarządzaniu logistycznym. We wstępie omówiono genezę i podstawowe pojęcia i definicje badań operacyjnych. Zgodnie z zarysowaną taksonomią metod stosowanych tradycyjnie w badaniach operacyjnych zaprezentowano ich ogólną charakterystykę. W szerokim nurcie programowania matematycznego omówiono metody programowania liniowego i nieliniowego, a także heurystycznego, dynamicznego, stochastycznego i sieciowego. Na zakończenie przedstawiono podstawy teorii grafów, teorii gier, teorii masowej obsługi oraz grupę nowoczesnych metod sztucznej inteligencji należących do tzw. inteligencji obliczeniowej.
EN
The paper presents the role and importance of the theory and methods of operations research in the optimization management process occurs particularly active in the management of logistics. In the introduction discusses the origins and basic concepts and definitions of operational research. According to the taxonomy applied methods traditionally in operations research's presented their general characteristics. In the broad mainstream of mathematical programming the paper discusses methods of linear and nonlinear programming, as well as heuristic, dynamic, stochastic and network programming. At the end are discussed the fundamentals of graph theory, game theory, queuing theory, and a group of modern artificial intelligence methods belonging to the so-called computational intelligence.
5
Content available Zastosowanie modeli programowania stochastycznego do optymalizacji struktury produkcji w gospodarstwach rolnych o różnej powierzchni
Zaród J.
Inżynieria Rolnicza
|
2010
|
R. 14, nr 7
261-268
PL
Wszystkie gospodarstwa rolne województwa zachodniopomorskiego w latach 2003-2006 podzielono na osiem grup areaowych (1-5 ha, >5-10 ha, >10-15 ha, >15-20 ha, >20-30 ha, >30-50 ha. >50-200 ha, >200 ha). Na podstawie rzeczywistych danych dla każdej grupy zbudowano dynamiczne modele optymalizacyjny ze stochastycznymi współczynnikami funkcji celu. Wyniki rozwiązań modeli są realizacją celu pracy i przedstawiają optymalną strukturę produkcji, opłacalne kierunki produkcji, największy dochód rolniczy, jaki można osiągnąć w danych warunkach oraz ryzyko realizacji zamierzeń w gospodarstwach o różnej powierzchni.
EN
All farms in the Zachodniopomorskie region in Poland between 2003 and 2006 were divided into eight size groups (1-5 ha, >5-10 ha, >10-15 ha, >15-20 ha, >20-30 ha, >30-50 ha. >50-200 ha, >200 ha). On the basis of actual data a dynamic optimization models with stochastic coefficients of the goal function were built for each of the groups. The results of the model solutions are the implementation of the goal of the work and present optimal structure of production, profitable directions of production, the highest farm income possible in given conditions and the risk of plans implementation in farms of various size.
6
Content available remote Pomiar ryzyka finansowego w warunkach niepewności
Trzpiot G.
Badania Operacyjne i Decyzje
|
2006
|
nr 2
81-88
EN
Coping with the uncertainties of future outcomes is a fundamental theme in finance in a stochastic environment. In the field of stochastic programming, which has grown from the traditions of linear and quadratic programming, constrains on future outcomes have commonly been relaxed to the penalty expressions. Probabilistic constrains, requiring that a condition only to be satisfied up to a given probability. Objectives have usually taken the form of maximizing expected utility or minimizing expected cost. In financial optimization, where uncertainties are likewise unavoidable, approaches of stochastic programming have prevailed. An important example is constraint and objective based notion of the value-at-risk, which is closely related to probabilistic one; unfortunately it suffers from similar mathematical shortcomings. Value-at-risk suffers from financial inconsistencies, which have led to axiomatic development of coherent risk measures, so we also add the robust alternative called conditional value-at-risk. We also cope with some connection between CVaR and stochastic dominance.
PL
Zarządzanie losowymi przyszłymi stopami zwrotu jest podstawowym zadaniem finansów w otoczeniu, które ma charakter stochastyczny. W metodologii programowania stochastycznego, które wyrosło z tradycji programowania liniowego i kwadratowego, ograniczenia, co do przyszłych wartości, są często zamieniane na funkcję kary. Probabilistyczne ograniczenia w zadaniu wymagają jedynie, aby zdarzenia zachodziły z pewnym prawdopodobieństwem. Funkcja celu zazwyczaj maksymalizuje oczekiwaną użyteczność albo minimalizuje koszty. W finansach zadania optymalizacji stochastycznej mają, zatem uprzywilejowane miejsce. Ważne są zadania bazujące na optymalizacji VaR, które są podejściem probabilistycznym do zagadnienia. Rozwój aksjomatycznej teorii związanej z koherentnymi miarami ryzyka, wskazał na odporny odpowiednik VaR nazywany CVaR. W pracy omówiono związek tej miary z dominacjami stochastycznymi.
7
Content available Sensitivity analysis of a bond portfolio model for the Italian market
Bertocchi M., Dupacova J., Moriggia V.
Control and Cybernetics
|
2000
|
Vol. 29, no. 2
595-615
EN
Management of hood portfolio is formulated as a multiperiod scenario-based stochastic program with random recourse. The former results on sensitivity analysis of its optimal value with respect to the strategy applied in selection of input scenarios are extended and applied to a real life problem from the Italian bond market. The numerical study provides details on this application and illustrates also the impact of the utility function chosen and of the size of transaction costs.
8
Content available Numerical simulations of a portfolio selection model with information cost
Banek T., Kowalik P., Kozłowski E.
Control and Cybernetics
|
2000
|
Vol. 29, no. 2
617-622
EN
Results of numerical simulations of a portfolio selection model with information cost are presented. Simulations are based on the real data from the Warsaw Stock Exchange. The results show that buying the information according to the presented model may lead to an essential reduction of investment risk depending on the required level of return. If the return level is not too high, reduction of risk really takes place.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.