ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ

I ID Ключевые слова. Линейное программирование (стр. 120). Экономико-математический анализ решения задачи (стр. 127).  [c.167]


Моделирование технико-экономических показателей вызвано необходимостью подготовки исходной информации о деятельности нефтебазового хозяйства для постановки задачи оптимизации текущих и перспективных внутрирегиональных транспортно-экономи-ческих связей и проведения экономико-математического анализа решения этих задач. При построении моделей экономических показателей необходимо исследовать прогнозные свойства моделей. При этом особое внимание следует уделять такому показателю, как приведенные затраты на переработку нефтепродуктов, кото-  [c.26]

См. также Анализ производственных отраслей, Анализ спроса и потребления, "Затраты — выпуск ", "Затраты — эффективность ", Системный анализ, Экономико-математический анализ решения оптимизационных задач.  [c.20]

См. также Алгоритм управления, Дерево решений, Лицо, принимающее решения, Многошаговые процессы принятия решений, Область допустимых решений, Планово-экономическая задача, Последовательные методы принятия решений, Решение игры, Системы поддержки решений, Теория рейхе)чий, Экономико-математический анализ решения оптимизационных задач.  [c.311]


Глава 3. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РЕШЕНИЙ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ ЗАДАЧ  [c.81]

Необходимость и важность экономико-математического анализа в задачах внутрифирменной оптимизации предопределяются прежде всего локальной постановкой этих задач. Всякая локальная модель есть упрощенное и огрубленное отображение реального экономического процесса, и это упрощение особенно существенно сказывается на входах модели (прежде всего на ограничениях по ресурсам) и на ее выходах (которые регулируются целями, поставленными в задаче). Именно поэтому невозможно рассматривать реальный процесс выработки решений с помощью математических моделей как однократное действие.  [c.122]

ЭКОНОМИКС - МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ. Оптимальное программирование породило новую ветвь экономического анализа, который называется экономико-математическим. Он состоит прежде всего в выявлении условий, при которых полученное решение задачи устойчиво, т. е. найденный план остается оптимальным при сравнительно небольших изменениях исходных условий. Дело в том, что в жизни всегда возможны какие-то отклонения, и их надо предусмотреть. Для этого просчитывается и сравнивается ряд более или менее похожих> вариантов задачи. Кроме того, выявляется так называемая зона неопределенности — уровень погрешности принятых исходных показателей модели, 127  [c.127]

Рассмотрим некоторые задачи оптимизации, используемые для анализа экономико-математических, моделей. Начнем с классических задач оптимизации, методы решения которых были разработаны в процессе развития математического анализа. Эти задачи были связаны в первую очередь с потребностями естественных наук, в основном механики, по позднее нашли применение и в экономико-математических исследованиях п оставались до середины двадцатого века основным средством анализа проблем принятия экономических решений.  [c.42]


С помощью экономико-математического анализа выбирается наиболее оптимальный вариант решения экономической задачи, выявляются резервы повышения эффективности производства за счет более полного использования имеющихся ресурсов.  [c.15]

Процесс моделирования планирования развития отрасли включает в себя предварительный экономико-математический анализ, характеризующий текущее состояние отрасли, формирование целей развития отрасли, экономическую постановку задачи и выбор критерия оптимальности выбор и построение модели сбор и подготовку информации и нахождение оптимальных решений.  [c.141]

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ — анализ изменений экономических категорий с помощью математических методов. Создается математическая модель — формализованное описание изучаемых явлений разрабатывается программа машинного счета собирается и предварительно обрабатывается необходимая информация решается задача в нужном количестве вариантов принимается вариант, в наибольшей мере удовлетворяющий первоначально поставленным условиям. Развитие и широкое использование ЭВМ и, в частности, персональных компьютеров создали возможности для глубокого изучения экономических закономерностей, решения задач для конкретных ситуаций в большом количестве вариантов.  [c.589]

В главе 3 на основе аппарата двойственных оценок приводятся методы экономико-математического анализа и решения оптимизационных задач. Авторы показывают как известные свойства двойственных оценок, так и новые результаты, относящиеся к анализу устойчивости оценок.  [c.4]

Объективно обусловленные оценки уже сейчас широко применяются в оптимизационных расчетах при решении задач размещения производства, наиболее рационального прикрепления поставщиков к потребителям, оптимального раскроя материалов и многих других. На их основе выработаны ценные методы экономико-математического анализа хозяйственных процессов, позволяющие глубже проникать в сущность этих процессов, оценивать перспективы развития, будущие последствия принимаемых сегодня решений. Оптимальные оценки— одни из действенных инструментов современной экономической науки.  [c.67]

Экономико-математический анализ этих прогнозов может обеспечивать концепция программирования риска, предполагающая множество подходов, связанных с задачами, вызванными значительной неуверенностью (включая определение, оценку, контроль и управление риском). Программирование риска предполагает комплексный подход с учетом всех аспектов анализа выявление и измерение неопределенности, проникновение в суть неизбежных изменений, выработку эффективных и действенных решений, гибкие методы исследования в стремлении к наилучшему управлению риском.  [c.16]

Спектр методов и моделей экономико-математического анализа и программирования риска, представленный в последующих разделах работы, может быть использован при решении указанных задач. С их помощью можно выполнять регулятивные функции различных разделов бизнес-плана. Так, методика расчетов при выборе товарного ассортимента в условиях риска будет уместной при обосновании разделов основной части бизнес-плана, связанных с описанием товаров или услуг, ради производства (реализации) которых задумывается весь проект, и рынка их сбыта, где в процессе выбора оптимальной товарной группы перспективы сбыта увязываются с возможностями ресурсообеспечения и прибыльностью по товарным группам на основе построения баланса выживания .  [c.18]

АНАЛИЗ СПРОСА И ПРЕДЛОЖЕНИЯ — область экономико-математических исследований, основными задачами которых являются прогнозирование будущих материальных потребностей членов общества и поиск оптимальных путей их удовлетворения. Для этого строго разграничиваются понятия платежеспособного спроса и потребностей удовлетворение спроса — это хотя и необходимый, но недостаточный этап на пути решения задачи полного удовлетворения непрерывно растущих потребностей членов общества.  [c.27]

Классификация моделей. Статические однопродуктовые модели, сводящиеся к различным модификациям транспортной задачи. Специальные методы учета дополнительных ограничений. Производственные и производственно-транспортные модели. Многоэтапные и многопродуктовые модели. Динамические модели. Специальные методы реализации производственных и производственно-транспортных моделей. Экономико-математический анализ результатов решения задач оптимизации функционирования производственных систем.  [c.146]

Экономико-математический анализ полученных оптимальных решений -важный этап моделирования экономических задач. Любая модель лишь упрощенно, огрублено отражает реальный экономический процесс, и это упрощение существенно сказывается как на исходной информации, так и на получаемых результатах. В связи с этим невозможно рассматривать процесс выработки решений с помощью математических моделей как одноразовое аналитическое действие.  [c.17]

Провести экономико-математический анализ оптимального решения задачи 2 (задачи 3) (по п. 4.3).  [c.41]

Экономико-математический анализ позволяет выбирать наиболее оптимальный вариант решения той или иной экономической задачи, выявить резервы повышения эффективности за счет более полного использования ресурсов.  [c.16]

Изменение состава показателей в условиях АСПР происходит вследствие того, что применение экономико-математических методов и ЭВМ открывает возможность более полного отображения различных сторон хозяйственной и общественной деятельности, расширения круга расчетов уровней и нормативов использования материальных, трудовых и финансовых ресурсов. Чем больше задач планирования решается в автоматизированном режиме и чем сложнее методы их решения, тем, как правило, выше требования к полноте используемой информации, к составу показателей, особенно расчетных. Вместе с тем анализ информационной базы в ряде случаев позволяет выявить и при возможности исключить из плановой и отчетной документации показатели, не используемые в решении планово-экономических задач.  [c.89]

Изложенное определяет, почему в АСПР исходным моментом включения той или иной модели в методическое обеспечение системы является анализ функционально-структурных схем разработки текущих и перспективных планов. Этот анализ позволяет сформировать полный перечень планово-экономических задач, подлежащих реализации в условиях функционирования АСПР, выявить среди них формализуемые задачи и установить требования, которым должны удовлетворять применяемые для их решения экономико-математические модели исходя из проектируемой методологии разработки планов и контроля за ходом их выполнения.  [c.119]

На втором этапе создания системы показателей АСПР должны быть проведены уточнение признаков классификации показателей на основе используемых экономико-математических моделей, алгоритмов, методов решения задач, анализ семантических алгоритмических взаимосвязей и синтез показателей в интегрированную систему для автоматизированного банка данных, формирование локальных систем показателей для различных уровней АСПР.  [c.143]

Классификация показателей народнохозяйственного планирования должна носить многоаспектный характер и строиться в тесном взаимодействии со всеми другими общесоюзными и локальными классификаторами и номенклатурами. Последнее объясняется тем, что в наименованиях показателей находятся термины, входящие в различные классификаторы и номенклатуры. Используя зафиксированные в них отношения между терминами (род —вид, целое — часть и т. п.), можно определять семантические связи между показателями, в том числе вхождение их в определенные виды, типы и классы. Полный состав признаков классификации должен быть определен на основе анализа структуры планов, характера применяемых экономико-математических моделей, методов решения задач, включенных в методическое обеспечение АСПР.  [c.146]

В учебнике показаны конкретные возможности и направления широкого использования экономико-математических методов и ЭВМ при решении задач оптимизационного класса в области строительного производства представлены математические зависимости, связывающие важнейшие экономические показатели деятельности строительных организаций. Выявление этих зависимостей позволяет полнее вскрывать резервы в строительстве и производить экономический анализ эффективности использования ресурсов. Примененный при этом системный подход позволяет выработать у студентов представление о системе строительства, ее экономической сущности, конечных результатах строительной деятельности, связях и зависимостях, характерных для строительства как отрасли народного хозяйства и для отдельных его элементов.  [c.3]

Методические приемы и выбор формы экономико-математической связи исследуемого показателя с факторами, существенно влияющими на его уровень и динамику, в значительной степени обусловлены условиями формирования себестоимости добычи нефти. Поэтому в работе особое внимание уделено формированию производственных затрат на различных стадиях разработки месторождения. Большое место занимают экономико-статистический анализ себестоимости добычи нефти, оценка производственно-хозяйственной деятельности предприятия, планирование и прогнозирование себестоимости добычи нефти, экономико-математические модели этого показателя для решения практических задач.  [c.3]

Настоящая работа включает исследования широкого круга вопросов как методического, так и прикладного характера, раскрывающих большие возможности применения экономико-математических методов, моделирования и ЭВМ при решении практических задач анализа, планирования и прогнозирования себестоимости добычи нефти. Многие из этих решений нашли практическое воплощение.  [c.101]

Необходим системный подход в развитии и применении экономико-математических методов при анализе себестоимости добычи нефти. Системность подхода обусловлена прежде всего общими закономерностями при решении различного рода задач, возникающих при анализе хозяйственной деятельности предприятия (объединения). Такой подход позволяет охватить более широкий круг решаемых задач с применением единой методологической основы и использованием количественных оценок на различных уровнях нефтедобывающего производства. В связи с этим в работе получены и предлагаются для практического использования несколько экономико-математических моделей себестоимости добычи нефти.  [c.101]

В предлагаемой книге авторы не пытались охватить все многообразие проблем, возникающих при применении математических методов в экономических исследованиях. Почти не затрагивается вопрос об основных экономических закономерностях. Цель книги значительно уже — дать читателю представление о некоторых наиболее распространенных (или наиболее перспективных) экономико-математических моделях и постановках задач на основе этих моделей. В связи с таким направлением книги мы не станем уделять особого внимания ни методам сбора, обработки и анализа исходной информации, используемой в математических моделях, ни методам решения задач, формулируемых на основе этих моделей. Относительно исходной информации мы будем лишь называть ее возможные источники и основные способы обработки. Методы решения задач (в основном оптимизационные) мы также будем лишь указывать, полагая, что заинтересованный читатель сам сможет разобраться в них при помощи большого числа книг, посвященных этой теме. Единственное исключение составляют имитационные методы, которым авторы посвятили отдельную главу книги. Это связано с тем, что имитационные методы исследования экономических (и не только экономических) проблем не получили еще должного освещения в литературе.  [c.18]

При решении вопроса о выборе проблем, которые будут проанализированы с помощью экономико-математических моделей, прежде всего необходимо помнить, что прикладное исследование может быть проведено тогда, когда в здании математических моделей экономических процессов имеются проверенные модели, пригодные для описания объектов, которые необходимо моделировать в процессе исследования. Если таких моделей нет, то прежде чем проводить прикладное исследование, необходимо научиться строить модели интересующих нас объектов, а это обычно требует серьезных усилий и занимает достаточно продолжительное время. Для большей части задач планирования, в которых можно ограничиться лишь производственно-технологической стороной явлений, уже построены стандартные математические модели, так что исследователю часто остается лишь понять, какая ич возможных моделей наиболее пригодна для анализа интересующих его проблем.  [c.39]

В настоящее время все чаще в экономических исследованиях применяют экономико-математические методы анализа и планирования, в частности экономико-статистическое моделирование. Это направление сравнительно новое, но оно быстро развивается и уже получило широкое признание многих специалистов. Экономические исследования с использованием количественных методов приобретают новое, более высокое качество и полностью отвечают современным требованиям хозяйствования. Особенно велико значение математических методов и экономико-статистического моделирования при решении практических задач в условиях функционирования на предприятиях АСУ. Однако следует признать, что экономико-математическое моделирование с использованием ЭВМ в практической деятельности низовых хозрасчетных предприятий не получило достаточно широкого распространения. Своего решения требуют такие вопросы, как экономико-математический анализ производственных затрат, планирова- ние себестоимости добычи нефти и Другие, имеющие большое значение при решении практических задач повышения эффективности нефтедобывающего производства л - Л , >  [c.3]

Блок 3 — проведение предварительного экономико-математического, анализа и корректировки полученных вариантов решения. При этом предполагается логическая проверка сопоставимости реалвных условий яефтеснабжения района с оптимальными решениями соответствие пропускной способности объектов нефтебазового хозяйства, удовлетворение потребности народного хозяйства в нефтепродуктах, целесообразность транспортно-экономических связей и т. д. При грубых нарушениях задача корректируется и решается заново.  [c.160]

Канторович Л.В. (1912-1986) - советский экономист, первооткрыватель метода линейного программирования и признанный глава экономико-математического направления экономической науки в СССР. Создал теорию линейного программирования (1939), которая расширила возможности оптимального использования производственных ресурсов. С помощью разработанного им в рамках теории линейного программирования аппарата разрешающих множителей он вывел оптимальный план решения задачи максимизации выпуска продукции при заданном соотношении между ее видами и запасами сырья. В 1940— 1950-х гг. развивал свои исследования оптимизационных проблем на макроэкономическом уровне ( Экономический расчет наилучшего использования ресурсов — 1959). Разрешающие множители стали называться объективно обусловленными оценками , которым отводилась роль элементов в новом экономическом механизме измерений ценности, основанном на учете ограниченности ресурсов (в отличие от измерений на основе стоимости). В 1975 г. за вклад в теорию оптимального распределения ресурсов ему была присуждена Нобелевская премия совместно с Г. Кумпансом. Его труды заложили фундамент теории оптимального планирования социалистической экономики, широко используемой в практике планирования экономического развития в СССР до конца 1980-х гг. Он создал основы оптимизационного экономико-математического анализа широкого круга фундаментальных экономических проблем, в том числе эффективности капитальных вложений, новой техники, хозрасчета, экономической оценки природных ресурсов, рационального использования труда.  [c.20]

В этом параграфе мы рассмотрим вопросы, относящиеся к широко распространенному подходу анализа экономико-математических задач — к методам сетевого исследования задач планирования и управления. Быстрое и широкое распространение сетевых методов в последние десять-пятнадцать лет связано с важностью проблемы, для анализа которой они предназначены проблемы формирования календарного плана реализации некоторого комплекса операций и принятия эффективных решений в процессе его выполне-нения. Под комплексом операций (или, как часто говорят, работ) можно понимать и строительство некоторого зда-  [c.179]

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]