Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Gry z naturą jako narzędzie wspomagające podejmowanie decyzji ofertowych w przedsiębiorstwie budowlanym

Rzepecki Łukasz

Builder

|

2024

|

R.28, nr 12

62--65

PL

Efektywne kształtowanie cen ofertowych wymaga szczegółowej analizy uwarunkowań i trendów obserwowanych na rynku budowlanym oraz planowanych zmian w prawodawstwie. Negatywne konsekwencje wzrostu cen zmuszają wykonawców do coraz szerszego uwzględniania ryzyka przy obliczaniu ceny ofertowej, co stanowi istotne zagadnienie wymagające wspomagania wiarygodnymi metodami. Celem niniejszego artykułu było zastosowanie teorii gier z naturą do wspomagania podejmowania decyzji związanej z ustaleniem ceny ofertowej na roboty budowlane, a w szczególności wartości wskaźnika narzutu zysku. W warunkach niestabilnej sytuacji rynkowej wykonawca, bazując na prognozowanych cenach jednostkowych wyrobów budowlanych, przy wykorzystaniu teorii gier, może określić cenę oferty, przy której będzie zminimalizowane ryzyko wystąpienia straty związanej ze wzrostem cen czynników produkcji. Zaprezentowany w niniejszym artykule przykład zastosowania teorii gier z naturą stanowi propozycję podejścia do wspomagania podejmowania decyzji związanej z wyborem wariantu kosztorysu ofertowego na roboty budowlane i sposobu uwzględniania ryzyka przy podejmowaniu decyzji finansowych w przedsiębiorstwie budowlanym.

EN

Effective bid price formation requires detailed analysis of conditions and trends observed in the construction market and planned changes in legislation. The negative consequences of price increases are forcing contractors to increasingly take risk into account when calculating the bid price, an important issue that requires support by reliable methods. This study aimed to utilize game theory under conditions of uncertainty to determine the optimal bid cost estimate for construction projects. In an unstable market, game theory enables contractors to assess projected unit prices for construction products and establish a bid price that minimizes potential losses associated with price fluctuations. The example of a game against nature presented in this paper offers an alternative approach to decision-making in selecting the optimal bid cost estimate for construction projects, with broad potential applications. This study contributes to the ongoing scientific and practical discourse on incorporating risk considerations into financial decision-making within construction companies.

2

Enhancing Airbnb Price Predictions with Location-Based Data: A Case Study of Istanbul

Akalın Özgün, Isiklar Alptekin Gülfem

Annals of Computer Science and Information Systems

|

2024

|

Vol. 39

207-–212

EN

Airbnb, a prominent online marketplace, facilitates short- and long-term rentals by connecting customers with property owners offering entire apartments or private rooms. Accurate price prediction is crucial for both the platform and rental property owners. Previous studies have primarily focused on statistical methods and pre-processing techniques, with limited exploration of the impact of location attributes. This paper aims to enhance price prediction models for Airbnb listings by incorporating location data. Utilizing data from InsideAirbnb for Istanbul, we implemented various data pre-processing techniques and enriched the dataset with location-specific information. Our findings show that incorporating these location-based features significantly improved model performance, increasing the adjusted R2 metric by 22.5%. This enhancement was achieved by using location-related index values and public transportation data provided by the Istanbul Metropolitan Municipality. These advancements can help property owners optimize rental prices and assist urban planners in making informed decisions about city infrastructure development.

3

Modelling the factors of mine production planning considering the risk free valuation and new cut-off grades algorithm

Dehkharghani A. A.

Gospodarka Surowcami Mineralnymi

|

2018

|

T. 34, z. 2

81--96

EN

The average grades of copper mines are dropped by extracting high grade copper ores. Based on the conducted studies in the mine field, the uncertainty of economic calculations and the insufficiency of initial information is observed. This matter has drawn considerations to processing methods which not only extracts low grade copper ores but also decreases adverse environmental impacts. In this research, an optimum cut-off grades modelis developed with the objective function of Net Present Value (NPV) maximization. The costs of the processing methods are also involved in the model. In consequence, an optimization algorithm was presented to calculate and evaluate both the maximum NPV and the optimum cut-off grades. Since the selling price of the final product has always been considered as one of the major risks in the economic calculations and designing of the mines, it was included in the modeling of the price prediction algorithm. The results of the algorithm performance demonstrated that the cost of the lost opportunity and the prediction of the selling price are regarded as two main factors directed into diminishing most of the cut-off grades in the last years of the mines’ production.

PL

Rudy Cu średniej jakości są tracone poprzez wydobywanie rud miedzi o wysokiej jakości. Na podstawie przeprowadzonych badań w obszarze kopalni zaobserwowano, że niepewność obliczeń ekonomicznych jest powodem niewystarczalności informacji początkowych. W tej sprawie zwrócono uwagę na metody przetwarzania, które nie tylko wydobywają rudy miedzi o niskiej jakości, lecz także zmniejszają niekorzystny wpływ na środowisko. W artykule opracowano optymalne modelowanie wartości brzeżnych z obiektywną funkcją maksymalizacji wartości bieżącej netto (NPV). Koszty metod przeróbki są również uwzględnione w modelu. W związku z tym przedstawiono algorytm optymalizacji w celu obliczenia i oceny zarówno maksymalnego NPV, jak i wartości granicznych. Ponieważ cena sprzedaży produktu końcowego zawsze była uważana za główne ryzyko w obliczeniach ekonomicznych i projektowaniu kopalń, dlatego też została uwzględniona w modelowaniu algorytmu przewidywania cen. Wyniki działania algorytmu pokazały, że koszty utraconej szansy i przewidywanie ceny sprzedaży są uważane za dwa główne czynniki zmierzające w większości do zmniejszenia wartości granicznych produkcji kopalń.

4

Price Prediction of the Electric Energy - Regression versus Neural Approach

Protasiewicz J., Szczepaniak P. S.

Journal of Applied Computer Science

|

2007

|

Vol. 15, nr 2

7-17

EN

In this paper, two models for price prediction of the day ahead market are presented and evaluated. The work consists of two parts. The first part includes short description the day ahead market of electric energy exchange. In the second one, the regression and neural models applied. As an example, the polish power exchange market is used.