Сложные экономико-статистические модели

СЛОЖНЫЕ ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ  [c.126]

Метод многофакторного анализа количественных и качественных показателей применяется при анализе проектов как инструмент, который можно использовать для реализации системного подхода к сложным объектам (инновационный проект), позволяющий осуществить перебор множества количественных и качественных факторов, отсеивание второстепенных и вычленение наиболее важных для построения совершенной экономико-статистической модели функционирования объекта.  [c.14]


Обычно экономисты строят детерминированные экономико-математические модели, сознательно принимая такой подход как упрощение реальной действительности, носящей на самом деле вероятностный характер. Для них такие модели — это лишь один из этапов научного изучения экономики. Следующим, более сложным этапом являются экономико-статистические модели, учитывающие вероятностный (в более общем смысле — недетерминированный, неопределенный) характер экономических процессов.  [c.80]

Третье направление наиболее сложно. Мы ставили перед собой задачу показать на конкретных примерах, что интерпретация экономико-статистических моделей описываемого типа полностью зависит, с одной стороны, от знаний исследователя математического аппарата и, с другой стороны, от профессионального знания содержательной постановки задачи. Вряд ли можно указать, что более важно. Главное заключается в том, что исследователь должен чувствовать принципиальную невозможность полностью формализовать процесс перехода от результатов работы математического алгоритма к содержательной интерпретации.  [c.11]


Итак, ординалистское направление в теории цен представлено двумя наиболее влиятельными теориями теорией кривых безразличия и концепцией выявленных предпочтений. Безусловно, и та и другая явились важным вкладом в преодоление господствовавшего благодаря работам теоретиков -маржинализма субъективного подхода к исследованию экономических процессов. А это дало возможность формирования математического и экономико-статистического аппарата при анализе движения цен и структуры потребительского спроса. Использование ЭВМ позволило рассчитывать на основе этого аппарата сложные экономико-математические модели для получения практических выводов. Но это не освобождает рассматриваемые теории от недостатков, присущих всему микроэкономическому направлению.  [c.23]

От Дж. М. Кейнса идёт традиция считать, что все потребительские расходы можно разбить на две части. Первая, основная часть потребительских расходов является функцией общей величины дохода домашних хозяйств чем больше этот доход, тем больше и затраты домашних хозяйств на товары и услуги, и наоборот. Вторая часть рассматривается как независимая от уровня общего дохода и носит поэтому название автономных потребительских расходов. Имеется в виду, что есть такие минимально необходимые траты населения, которые будут произведены им независимо от полученного текущего дохода. Эта простая гипотеза в общем подтверждается экономико-статистическим (эконометрическим) анализом, хотя имеются и более сложные модели потребительского поведения населения.  [c.221]

При осуществлении исследований большого количества данных, например при выделении групп предприятий, имеющих общие тенденции развития, используются более сложные экономико-математические методы и индивидуальные для рассматриваемых моделей наборы показателей. При этом применяются пакеты научных программ по статистическому анализу. Необходимая информация должна предоставляться ВЦ коллективного пользования отраслевому министерству на хозрасчетных началах,  [c.129]


Следует сказать, что линейно-программные модели и другие, более сложные модели оптимального плана не могут исчерпывающим образом описать и проанализировать социалистическую экономику. Эти модели — только одно из средств исследования хозяйственных процессов. Поэтому на практике необходимо обеспечить сочетание методов оптимального планирования с другими средствами изучения экономикистатистическим анализом, социологическими исследованиями, а также с другими типами моделей — игровыми, имитационными и другими. Поэтому и выводы относительно рационального управ-  [c.179]

Второе издание является развитием первой книги, посвященной этой теме. Помимо опубликованных ранее и затем скорректированных 13 тренажеров, добавлены еще пять (в 2000 г. еще не была закончена их экономико-математическая и алгоритмическая разработка). По своей модельной архитектуре новые тренажеры намного сложнее (количество уравнений в каждой динамической модели примерно в 10-40 раз больше, чем у первых тринадцати). Большая размерность моделей требуется для получения необходимой степени корректности отражения социально-экономических процессов, возникающих при взаимодействии и влиянии множества обратных связей, существующих в реальных объектах, игнорирование которых не позволяет получать достоверные результаты. Простыми способами (логическими рассуждениями, использованием моделей малой размерности, применением статистической информации для прогнозирования будущих изменений и т.п.) сложные социальные, экономические, политические и другие проблемы решить невозможно. Вместе с тем экономико-математические модели большой размерности демонстрируют возможность прогнозирования на ЭВМ процессов функционирования практически любых сложных объектов без специальных профессиональных знаний языков программирования. Для синтеза таких моделей и их реализации на ЭВМ необходимо лишь ясное представление о предмете моделирования и немного навыков работы с системой динамического моделирования (в данном случае ДИН).  [c.7]

Эконометрическая модель может представлять собой как очень сложную систему, так и простую формулу, которая может быть легко подсчитана на калькуляторе. В любом случае она требует знаний по экономике и статистике. Сначала для определения соответствующих взаимосвязей применяются знания по экономике, а затем для оценки количественной природы взаимосвязей полученные за прошедший период данные обрабатываются с помощью статистических методов.  [c.814]

В настоящее время, видимо, рано еще говорить о какой-то стройной экономико-математической теории финансового рынка как "большой сложной системы" функционирующей не в "классических" условиях равновесия, а в тех, которые реально наблюдаемы на рынке. Современное состояние можно определить как период "накопления фактов" "уточнения моделей" И в этом смысле первостепенная роль принадлежит новым методам сбора и хранения статистических данных, их обработки и анализа с применением, естественно, современной вычислительной техники (о чем и пойдет речь ниже, см. гл. IV), что дает эмпирический материал для анализа различных концепций относительно функционирования рынка пенных бумаг и коррекции различных положений, заложенных, скажем, в понятие эффективного рынка, гипотез относительно характера распределений цен, динамики их поведения и т. п.  [c.79]

Кроме того, понятие совокупного предложения усложнено тем обстоятельством, что в экономике существует множество видов товаров, выпускаемых огромным количеством фирм и домашних хозяйств. Процесс агрегирования всего многообразия производителей до уровня, соответствующего понятию совокупного предложения, требует решения ряда весьма сложных статистических проблем. Как мы отмечали в гл. 2, наша теоретическая модель не учитывает этих усложнений и предполагает, что экономика производит один вид конечной продукции. (Позднее, в гл. 21, мы добавим небольшой элемент реализма путем введения в анализ различий между двумя частями отечественного выпуска — экспортируемыми и неэкспортируемыми товарами.)  [c.72]

Разработка методики экономического анализа с использованием математического аппарата представляет собой сложный комплекс экономических задач, решение которых в полном объеме под силу лишь большому коллективу исследователей. В предлагаемой нами методике анагтиза решается только часть задач общего комплекса с применением известных методов математической статистики корреляционного и регрессионного анализа. В ней изложены основы экономико-статистического моделирования себестоимости добычи нефти, анализ исследуемого показателя на базе полученных моделей, методические положения по определению предельных значений себестоимости добычи нефти и другие вопросы методики экономического анализа.  [c.14]

Предшествующий анализ факторов и связей между ними и себестоимостью добычи нефти позволяет приступить К выполнению следующего этапа экономико-статистического исследоваНия- Задача этого этапа заключается в поиске математической формы связ 1 решении выбранной связи, оценке результатов данного решения и инт РпРетации полученной модели. Этот этап анализа — один из наиболее отв тственнь х и сложных.  [c.17]

Во всех предыдущих параграфах главы, посвященной имитационным экспериментам, описывались прикладные имитационные исследования, цель которых состояла в решении какой-либо конкретной экономической задачи, связанной с прогнозированием или выбором наилучшего решения о воздействии на анализируемую в исследовании экономическую систему. При этом предполагалось, что уже разработаны принципы построения математических моделей для экономических объектов, к которым относится изучаемая система. Что же делать в том случае, когда нет достаточно хорошего представления о некоторых процессах, важных с точки зрения цели исследования В этом случае можно попытаться описать эти процессы моделями типа черного ящика , т. е. заменить причинное описание некоторыми статистическими закономерностями. Такой подход чаого применяется в экономико-математических моделях (см., например, анализ механизма экономического стимулирования, описанный в пятом параграфе третьей главы). Если же обойти таким образом описание недостаточно изученных вопросов не удается, то прикладное модельное исследование проводиться не может, так как в имитационном эксперименте из-за неадекватности математической модели будут получены результаты, не соответствующие реальности. В этом случае необходимо предварительно осуществить фундаментальные исследования, направленные на разработку принципов построения моделей явлений, интересующих исследователя. Подчеркнем, что фундаментальные исследования — это долгая и сложная работа, которая не может быть осуществлена попутно, в прикладном исследовании.  [c.292]

При построении комплекса экономико-математических моделей оптимального планирования нефтеснабжения использовались принципы системного подхода, изложенные в разделе Методические основы формирования нормативной базы планирования нефтеснабжения . Согласно этим принципам комплекс экономико-математических моделей представляет собой сложную систему, отражающую связь между внутренними и внешними факторами, которые влияют на процесс нефтеснабжения. Эта система обеспечивает текущую и перспективную потребности народного хозяйства в нефтепродуктах (в заданных объемах и ассортименте) с наименьшими затратами на транспортировку и переработку на объектах нефтебазового хозяйства. При моделировании влияния внутренних и внешних факторов использованы различные экономико-статистические, экономико-математические и эвристические модели. Таким образом, задача нефтеснабжения района расчленена на отдельные взаимосвязанные локальные задачи, охватывающие разные плановые периоды и разные стороны деятельности нефте-снабсбыто вых территориальных органов.  [c.28]

Решить перечисленные вопросы во взаимосвязи и взаимозависимости старыми методами анализа невозможно. Нужны новые методы и соответствующая им счетно-решающая техника. Нужен комплекс экономико-математических и статистических моделей, которые могли бы увязать в единое целое и решить поставленные вопросы. Однако чтобы создать этот комплекс математических моделей, необходимо прежде всего выявить и в определенной степени формализовать взаимозависимость рассматриваемых вопросов. Для придания взаимосвязи большей четкости и определенности предлагается разрабатывать общие схемы комплексного планирования нефтеснабжения, схемы информационной связи задач оптимального планирования нефтеснабжения региона и др. Общие схемы дают наглядное представление о взаимосвязи всего комплекса задач оптимизации нефтеснабжения (с учетом формирования рациональных н транспортно-экономичесхих связей) и последовательности их решения. Таким образом, для осуществления оптимального планирования связей региона должен рассматриваться широкий круг вопросов. Несмотря на то, что эти вопросы взаимосвязаны, решить их в одноЛ задаче не представляется, возможным. Поэтому в настоящем сборнике предусматривается решение нескольких самостоятельных, но связанных между собой потоками информации задач Прогнозирование потребности народного хозяйства в массовых светлых нефтепродуктах Оптимальное текущее планирование нефтеснабжения региона Оптимальное перспективное планирование нефтеснабжения и др.Каждая из перечисленных задач это сложная система, состоящая из нескольких подзадач. Алгоритмы решения подзадач представлены в виде блок-схем, отдельные блоки которых могут быть решены на основе использования экономико-математических моделей.  [c.12]

Относительно формы представления эконометрических моделей можно отметить следующее. Поскольку они относятся к классу статистических моделей, то могут представлять собой как очень сложную систему, так и набор формул или даже одну сравнительно простую формулу. Подчас эконометрическую модель удается удобно оформить на персональном компьютере с использованием, например, пакета Ex el или даже проводить вычисления с помощью калькулятора. Однако для того, чтобы воспользоваться любой эконометрической моделью, а тем более интерпретировать получаемые по ней результаты, несомненно, нужно обладать хорошими знаниями по экономике и статистике. Дело в том, что применяемый в эконометрической моде-  [c.230]

Рекомендации по использованию. Данный учебник особенно полезен тем, кто изучает микроэкономику на продвинутом уровне, по учебникам, насыщенным математическими моделями, а также сталкивается со статистическими и эконометрическями моделями в экономике. Он приучает читателя к работе с моделями, продвигая его от понимания того, как устроены простейшие модели в экономике, к пониманию более сложных и совершенных экономико-математических моделей.  [c.8]

Усиление контроля за ходом реализации планов на современном этапе практически означает последовательный переход от пассивной, формально-статистической фиксации расхождений между плановыми и отчетными показателями к активному воздействию на ход выполнения плана, с тем чтобы непрерывно направлять развитие экономики в плановое русло, минимизируя возможные (вызванные иногда объективными обстоятельствами) отклонения. Осуществление столь сложной задачи требует глубокого анализа функционирования экономики, своевременного выявления проявляющихся позитивных и негативных тенденций, расчета на основе соответствующих прогнозных моделей потенциально возможных отклонений от траектории планового развития народного хозяйства. Опираясь на эту научно-аналитическую работу и знание фактического положения дел на местах, плановые органы смогут обеспечить выработку эффективных рекомендаций о конкретных способах и путях воздействия на ход экономических процессов с целью приведения их в соответствие с плановыми. Преобразование системы контроля за выполнением плана в указанном выше направлении имеет очень важное, принципиальное значение в общем комплексе мер по совершенствованию планирования, повышению его действенности и эффективности. Большую роль в этом деле призваны сыграть также принятые в 1981 г. директивными органами меры по повышению роли Госплана СССР в системе государственного управления, по включению в соста этого комитета руководителей ряда центральных органи. заций, приданию ему ряда законодательных функций возрождению института Уполномоченных Госплан СССР по важнейшим экономическим районам Востокг страны.  [c.22]

В последующих параграфах приводится анализ стохастических моделей, возникающих в различных областях экономики и техники. Наиболее сложный и ответственный этап постановки задачи, требующий знаний и опыта в соответствующей области, — это выбор информационной структуры задачи — статистических характеристик изучаемых явлений и процессов, определяющих критерии качества и ограничения, последовательность принятия решений и характер решений. Как правило, выбор-информационной структуры зависит не только, точнее не столько, от локальной информации о параметрах условий задачи, сколько от более1 широкой информации о месте исследуемого явления или процесса в задаче более высокого уровня, об их взаимосвязи и взаимовлиянии.  [c.31]

Смотреть страницы где упоминается термин Сложные экономико-статистические модели

: [c.219]    [c.367]