Kâr Maksimizasyonu – Endüstride Model- Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Kâr Maksimizasyonu
Marjinal maliyetleri marjinal gelirlerle eşitleme planının doğal bir parçası, kâr maksimizasyonu kuralına ilişkin davranışsal bir varsayım oluşturur (veya kısa dönemli kar maksimizasyonunda “zarar minimizasyonu”, yine de negatif kâr olsa da en yüksek karı getirebilir).
Bu yaklaşımdaki en büyük karışıklık, resmileştirilmesiyle ilgilidir. Yani, bir şeyin gerçekten “maksimize edilmesi” için, analiz edilen fenomen hakkında tam bilgiye sahip olunması, yani kapalı bir matematiksel sunumu bilmesi gerekir.
Ancak o zaman maksimuma ulaşma koşulunu karşılayabiliriz. Neoklasik yaklaşımda bu mümkündür çünkü talep fonksiyonu ve maliyet fonksiyonu bilgisini varsayıyoruz. Bu sayede MC ve MR gradyanları eşitlenebilir. Ancak, gerçek dünya işleyen bir firmada böyle bir bilgiden gerçekten bahsedebilir miyiz? Yoksa firmalar bile bu tür işlevleri biliyormuş gibi mi hareket ediyor?
Talep fonksiyonu bilgisine ve böyle kesin bir eğri çizme olasılığına dayanan bir marjinal gelir eğrisi ile başlayalım. Firmalar tarafından kullanılan münhasır sabit veriler, çeşitli zaman aralıklarındaki satış istatistikleriyle ilgilidir. Tarihsel verilerdir; bununla birlikte, gerçek bir talep eğrisi oluşturmazlar, sadece belirli bir zamanda onun bir noktasını oluştururlar.
Talep eğrisi, belirli bir zamanda tercihlerle ilgili olduğunda zaman içinde istikrarlı olabilir ve yalnızca bu nokta tarihsel bir gerçek haline gelebilir. Bu nedenle, bir işletmenin tarihsel olarak oluşturabileceği herhangi bir gerçek, yalnızca farklı talep eğrilerinin farklı noktalarıdır.
Bu gerçekleri çizelgede işaretlersek, örneğin haftanın gününe bağlı olarak her zaman için satış değerini işaretlememiz gerekirdi: Pazartesi günü 15 çift çorap 10 dolardan satıldı. Salı günü aynı fiyata 9 çift satıldı.
Çarşamba günü sadece 3 adet satıldı. Seçilen zaman aralığı saat, gün, hafta, ay ve hatta yıl bazında olabilir. Ancak, en temel şeyi değiştirmez: Sağlanan veriler dağınık ve tarihsel niteliktedir. Geçmişteki talep eğrisi üzerinde gelecekte tekrarlanması gerekmeyen yalnızca bir nokta sunar. Bu nokta her gün farklı bir talep eğrisinden gelir.
Uygulamada, firmalar bir talep eğrisinin yaklaşık bir versiyonunu oluşturmak için birçok araç kullanır. Anketler, odak grupları, pazar araştırmaları, diğer firmaların verilerine ilişkin raporlar ve ilgili ürünler üreten firmalar, belirli bir süre (veya buna benzer bir şey) için talep eğrisini oluşturmayı amaçlayan araçlardır.
Kar maksimizasyonu Örnekleri
Kâr Maksimizasyonu soruları
Kâr Maksimizasyonu formülü
Servet maksimizasyonu Nedir
Fayda maksimizasyonu
Kar maksimizasyonu nasıl sağlanır
Değer maksimizasyonu nedir
Kâr maksimizasyonu KOŞULU
Ancak, böyle bir eğrinin gelecekteki olaylar için oluşturulamayacağı veya müşterilerin gelecekteki ilgisine ilişkin sağlam bir bilimsel tahmin oluşturamayacağı akılda tutulmalıdır. Başka bir deyişle, talep eğrisi geçmiş için bile her zaman tahmin edilir. Aynı zamanda daha kararlı koşullarla da ilgilidir.
Grafikte somutlaşan tarihsel noktalar aracılığıyla belirsiz sayıda talep eğrisi çizilebilir. Tarihsel analizde, bunlardan birini seçmek iyi bir şekilde haklı ve doğrulanabilir. Gelecekteki olaylardan bahsettiğimizde, özellikle “yaratıcı yıkıma” daha yatkın olan işletmelerde olası senaryolar dizisi çok büyüktür.
Bu bağlamda, bir firmayı tanımlamak için, sadece MR eğrisini çizmek yerine, marjinal gelir için olasılık bulutu kavramını kullanmak daha uygun olacaktır. Tek bir eğriye sahip olmak yerine, bir dizi potansiyel MR eğrisi ile ilgileniyoruz. Eğrilerin her biri bazı olasılık seviyelerine atfedilmiş olabilir; ancak, özneldir ve bu nedenle ölçülemez: benzersiz olduğu anlamına gelen durum olasılığı, dolayısıyla tam olarak tahmin edilmesi imkansızdır.
Şekil sadece birkaç örnek sunmaktadır. Esas olan: Her eğriye belirli olasılık ağırlıkları yüklenemeyeceğinden, bu durumda da bir optimizasyon hesabı yapmak mümkün değildir. Tüm girdi verilerini ve olası sonuçları bilseydik, böyle bir işlem, bir işletmenin sınıf olasılığı hesabı tarafından tahmin edilen öngörülebilir kayıpları hesaba kattığı ilkelerde olduğu gibi belirli koşullarda çalışabilirdi.
Örneğin, belirli bir bilinen maliyetle çeşitli çorap satış stratejileriyle uğraştığımızı varsayalım. Bunlardan biri, yüzde 50 olasılık düzeyinde bir başarı öngörmek ve yüzde 20’lik bir getiri oranına ulaşmak üzerine kurulu; diğeri yüzde 90 başarı olasılığı ile yüzde 10 getiri oranı öngörüyor.
Bir önceki durumda beklenen “kazanma” değeri daha yüksektir, bu nedenle optimizasyona dayalı karar bizi bu seçeneğe yöneltecektir, ancak böyle bir kararın hiçbir şekilde “rasyonel” ve uygun olduğu söylenemez.
Bu tür bir karar, bir miktar riskten kaçınma varsayımıyla alınabilir. İlk strateji, daha riskli olanı, yüzde 500’lük bir getiri oranı verseydi, yine de gereksiz riskten kaçınmayı en yüksek olanı hedeflemekten daha önemli gören bazı insanlar olacaktır. belirli bir risk ağırlığındaki değerdir.
Bununla birlikte, tercih ve riskten kaçınma sorunu, daha temel bir olasılık tahmini sorununa karşı ikincildir. Talep eğrileri durumunda olduğu gibi, firmalar ilgililik düzeylerini yaklaşık olarak belirleyebilir ve olasılık senaryoları oluşturabilir. Devlet departmanları da bu şekilde hareket eder (örneğin, hayran çizelgelerinde enflasyon ve ekonomik büyüme tahminlerini gösteren merkez bankaları).
Bununla birlikte, bu tür tahminler Knight’ın gerçek belirsizliği ile yüklenir, bu da “gerçek” olasılığı tam olarak tahmin etmenin mümkün olmadığı anlamına gelir. Bunu, bazı olasılıksal konfigürasyonlarda oluşturulmuş tüm olası senaryo kümeleriyle yapmak da mümkün değildir.
Marjinal maliyet sorunu, daha az zorlayıcı ama yine de dikkate değer görevlerle ilgilidir. Gelecekteki gelirlerin belirsizliğinin aksine, firmanın katlanılan maliyetlerin düzeyi hakkında spekülasyon yapması çok daha kolaydır.
Karar açısından bakıldığında, marjinal maliyet eğrisi gerçekleşmemiş fiyat teklifi olarak ele alınmalıdır (bu konuda daha fazla bilgi için Bölüm 2’de hesaplama bölümünde). Ancak, yukarıdaki açıklamaya uygun olarak, karar verme sürecinde sadece marjinal maliyetler dışında bir rol oynamaktadır.
Bu nedenle, maliyet eğrisi, diğer maliyetleri, geçmişte ortaya çıkan batık olmayan ve ileriye dönük bir değeri olan maliyetleri de hesaba katmalıdır.
Ayrıca, belirli bir eğriden bahsetmek yerine, piyasada farklı yerlerden birkaç teklif fiyatı mevcut olduğundan, birkaç MC eğrisini dikkate almak daha uygun olacaktır. Marjinal gelir eğrileri bilinmemektedir, olasılık değerleri de bilinmemektedir (çünkü bunlar gelecekteki olaylarla ilgilidir).
Olası MC eğrileri ve prensip olarak olasılıklarının değerleri bilinmektedir (çünkü bunlar esasen mevcuttur). Bununla birlikte, bu eğrilerin her biri, tedarik edilen ürünle ilgili tamamen farklı bir senaryoya ve sonuçta farklı bir marjinal gelir eğrisine kapı açar.
Başka bir deyişle, gelirlerin belirsizliği ve belirsizliğinin, maliyetlere yönelik potansiyel eylemlere ilişkin (eksik) bilgisine “atfedilebilir” olduğu söylenebilir. Çorap örneğine dönersek, onları üreten fabrika, üretim malzemeleri, dağıtım kanalları ve pazarlama faaliyetleri ile ilgili teklifler hakkında eksiksiz bilgi sahibi olabilir.
Bu teklif fiyatları (potansiyel maliyetler) hakkında bilgi edinilebilir. Her karar, nihai ürünün farklı bir senaryosuna yol açar. Örneğin dağıtım kanallarını düşündüğümüzde, her birinin kendi fiyatı vardır. Biri diğerinden daha pahalı olabilir ama bu yanlış bir seçim olacağı anlamına gelmez çünkü diğer pazarları fethetme fırsatı sunabilir.
Değer maksimizasyonu nedir Fayda maksimizasyonu Kâr Maksimizasyonu formülü Kâr maksimizasyonu KOŞULU Kar maksimizasyonu nasıl sağlanır Kar maksimizasyonu Örnekleri Kâr Maksimizasyonu soruları Servet maksimizasyonu Nedir