Таким образом, отдать предпочтение какому-либо одному решению и остановиться только на нем невозможно. Необходимо использовать в равной степени обе формы модели себестоимости добычи нефти. Объясняется это следующими причинами. Во-первых, в практике производственно-хозяйственных звеньев решается множество задач, перед которыми ставятся частные цели, требующие различного подхода к глубине и степени детализации экономического исследования. Во-вторых, исходная масса информации, на базе которой проводится исследование и строится экономико-статистическая модель изучаемого объекта, при решении различного рода задач различается как по структуре, так и по содержанию. Анализ этих причин показывает, что структура модели себестоимости добычи нефти в значительной степени предопределяется уровнем управлений производством, на котором решаются разные по характеру задачи. [c.11]
Продолжительность периода исследования при пользовании этим методом обусловлена главным образом целями и задачами конкретного экономического анализа. При построении экономико-статистических моделей для анализа себестоимости добычи нефти по статьям и отдельным элементам затрат период анализа фактического состояния должен позволять исключить изменение влияния факторов во времени. В данном случае необходимо учитывать то обстоятельство, что в статических моделях остаточная дисперсия тем выше, чем продолжительнее анализируемый период. [c.15]
Выбранная таким образом экономико-статистическая модель позволяет решить ряд задач анализа себестоимости добычи нефти с получением количественной оценки результатов. Решение этой модели дает возможность оценить среднее влияние совокупности включенных в модель факторов на уровень себестоимости добычи нефти. Оценка экономических показателей по средним величинам имеет важное обобщающее значение. Однако в ряде случаев при анализе возникает необходимость в изучении вариации экономических показателей. Например, кроме среднего значения себестоимости добычи нефти, нужно знать колеблемость этого показателя под влиянием отдельных факторов, а также оценить колеблемость самих факторов. Большая колеблемость исследуемого показателя и факторов свидетельствует, прежде всего, о наличии значительных резервов в снижении издержек производства, что приобретает существенное значение в экономическом анализе. [c.19]
ПРИМЕНЕНИЕ ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ (ЭСМ) [c.69]
В данной работе была сделана попытка исключить эти недостатки. Суть предлагаемой методики заключается в использовании для распределения эксплуатационных затрат между объектами разработки экономико-статистической модели себестоимости добычи и нефти, зависящей от ряда факторов. [c.71]
Сопоставление размера экономии эксплуатационных затрат, вычисленных с помощью экономико-статистической модели себестоимости добычи нефти и по методике [16] при отключении скважин, показывает степень влияния числа отключаемых скважин на уровень затрат, т. е. позволяет определить корректирующий коэффициент (отношение экономии, вычисленной двумя методами). [c.82]
Предлагаемые методы решения приобретают особое значение для предприятий, работающих в условиях функционирования АСУ. Так, экономико-статистические модели по отдельным группам эксплуатационных затрат, объединенных единым экономическим содержанием, могут служить в качестве опытно-статистических нормативов и быть использованы при планировании себестоимости добычи нефти. [c.101]
При построении экономико-статистических моделей себестоимости добычи нефти для решения задач прогнозирования необходимо учитывать не только необходимые и достаточные требования, предъявляемые к динамическим моделям, но и стремиться получить наиболее простую форму связи. Частные случаи решения динамических моделей позволяют удовлетворить последнее требование. При прогнозировании на 5 — 7 лет они обеспечивают необходимую достоверность результатов решения. [c.102]
Экономико-статистические модели себестоимости добычи нефти, предназначенные для анализа и планирования, можно использовать в системе АСУ предприятия. Они способствуют оперативному управлению производством, позволяют анализировать изменение затрат в различных звеньях производства, быстро реагировать на отрицательные явления и принимать наиболее правильные решения в ходе производства. [c.102]
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]
В ходе проведения экспериментальных расчетов по перечисленным типовым проектным решениям использовались как эвристические алгоритмы, так и стандартные программы решения на ЭВМ известных экономико-математических и экономико-статистических моделей. Однако опыт показал, что для конкретных задач нефтеснабжения программы решения некоторых моделей целесообразнее несколько изменить. Результаты модификации экономико-статистических моделей, наиболее широко используемых при разработке типовых проектных решений поставленных задач нефтеснабжения, приводятся в виде блок-схемы решения соответствующих модулей в приложении. [c.36]
Экономическая постановка задачи предусматривает широкое использование математико-статистических методов анализа, в частности методы корреляционно-регрессионного и дисперсионного анализов, методы интерполяции и экстраполяции на заданный период времени и др. Применение этих методов обусловливает проведение большого объема вычислительных работ. Для облегчения расчетов по уже известным экономико-статистическим моделям в приложении в виде модулей приводятся алгоритмы решения [c.50]
Выработка валовой продукции на одного работающего колеблется по предприятиям подотрасли подъемно-транспортного оборудования в пределах от 12 996 до 5082 р. Полученная экономико-статистическая модель позволяет ответить на вопрос, какие факторы в большей степени обусловливают различия в выработке продукции. Множественный коэффициент детерминации (R2 — 0,75) показывает, что вариация выработки на три четверти объясняется колеблемостью факторов, вошедших в уравнение, т. е. фондовооруженностью по активной части основных фондов xlt уровнем кооперирования х12 и материалоемкостью производства х13. [c.198]
В экономико-математическом моделировании (в вероятностных моделях, экономико-статистических моделях) В. отражается стохастическим членом модели, который называется "ошибкой", "вектором помех", а также "остатком". Этот член, во-первых, улавливает неучтенные моделью факторы, поскольку в модель можно включать лишь ограниченное число существенных переменных (хотя эффект каждого из неучтенных факторов — иначе он был бы признан существенным — невелик, в сумме они оказывают определенное воздействие на выходы модели) во-вторых, он включает непредсказуемый элемент случайности человеческих поступков и реакций и в-третьих, ошибки измерения или наблюдения, следствия неточности информации, имеющейся при разработке модели. [c.52]
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]
Большой вклад в разработку экономико-математических методов внес академик В. С. Немчинов он создал ряд новых моделей МОБ, в том числе модель МОБ экономического района, а также ряд оригинальных экономико-статистических моделей велики его заслуги в области организационного оформления и развития экономико-математического направления советской науки. Он основал первую в стране экономико-математическую лабораторию, впоследствии на ее базе и на базе нескольких других коллективов был создан Центральный экономико-математический институт АН СССР, ныне ЦЭМИ РАН (см.ниже). [c.406]
Экономико-статистическая модель [c.412]
Центральное понятие рассматриваемой дисциплины — экономико-статистическая модель. [c.413]
Математические модели Экономико-статистические модели [c.83]
В экономико-математических расчетах используются и экономико-статистические модели, такие, например, как производственные функции, предназначенные для выражения выпуска продукции через затраты различных факторов производства. Они применяются, в частности, для прогнозирования развития экономики. [c.591]
Экономико-статистические модели производственных объектов [c.39]
Расчетно-статистическим методом нормы определяются путем анализа статистических фактических данных о расходе ТЭР и факторов, влияющих на их использование. Основным недостатком используемых экономико-статистических моделей (экстраполяция динамических рядов и модели множественной регрессии) является невозможность в прямом виде учесть глубокие структурные изменения в перспективе. В последнее время сделано несколько попыток в направлении дополнения классических экономико-статистических моделей способами, позволяющими заложить в модели качественную информацию о перспективе поведения того или иного экономического показателя [27, 9]. [c.119]
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]
Этапы построения и решения экономико-статистических моделей [c.18]
В экономико-статистическом анализе, по-видимому, наиболее значимы задачи, дающие возможность содержательной интерпретации формальных представлений. Экономико-статистическая модель, как правило, должна отражать реальную логическую структуру связей переменных, описывающих исследуемый производственный процесс, а ее параметры должны иметь экономический смысл. [c.20]
СЛОЖНЫЕ ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ [c.126]
ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ — виды формализованного описания исследуемого экономического процесса или объекта в виде математических зависимостей и отношений. Различают 1) матричные модели, которые предназначены для планирования и анализа производства и распределения продукции на разных уровнях народного хозяйства 2) модели оптимального планирования, которые используются для разработки плана, обеспечивающего заданный производственный результат при минимальных затратах или максимальный эффект при заданном объеме ресурсов 3) экономико-статистические модели, которые позволяют дать количественную характеристику связи, зависимости и взаимообусловленности экономических показателей (см. также Программирование). [c.380]
Показатель себестоимости добычи нефти, вследствие того что формирование эксплуатационных расходов существенно усложнено влиянием природно-геологич"еских условий, является трудным объектом экономико-статистического исследования. Вместе с этим необходимо признать, что при системном изучении закономерностей формирования главным образом расходов, зависящих от природно-герлогических условий, характера влияния отдельных факторов на их уровень и динамику возможно с достаточной достоверностью для практики получить комплекс экономико-статистических моделей себестоимости добычи нефти. [c.101]
Статико-статистическая модель, по существу, является комбинацией двух наиболее распространенных типов моделей экономико-статистической и оптимизационной. Напомним, что экономико-статистические модели (ЭСМ) — это модели, реализация которых основывается на применении методов математической статистики и теории распознавания образов. [c.124]
Целью решения задач второй группы является оптимизация-транспортно-экономических связей на стадии текущего планирования нефтеснабжения. В задаче 4 проводится анализ деятельности нефтебазового хозяйства, в ходе которого строятся экономико-статистические модели основных экономических показателей деятельности нефтебаз, выявляются резервы повышения объема реализации нефтепродуктов на действующих объектах. С учетом использования этих резервов определяется максимально возможная пропускная способность каждой нефтебазы и филиала, а также минимальная себестоимость переработки нефтепродуктов, соответствующая этой пропускной способности. Данные о максимальной пропускной способности и минимальной себестоимости переработки используются при формировании исходной информации задачи 5, целью решения которой является определение оптимальной схемы внутриуправленческих перевозок массовых светлых нефтепродуктов в условиях наиболее эффективного использования имеющегося нефтебазового хозяйства. [c.18]
При определении резервов повышения пропускной способности вторым способом делается попытка методами многомерной классификации и корреляционно-регрессионного анализа установить влияние основных объективных факторов нефтеснабжения на экономические показатели деятельности нефтебаз и разработать экономико-статистические модели показателей, которые могли бы использоваться для целей планирования нефтесиабжения. При этом изучается зависимость фондоотдачи (х ) от таких факторов, как объем реализации нефтепродуктов (хв), коэффициент неравномерности нефтеснабжения (х5), объем резервуарной емкости (х4). Первоначально проводится многомерная классификация нефтебаз по объективным факторам производства. Затем в каждом классе строится экономико-статистическая модель зависимости экономического показателя от объективных факторов производства. По этой зависимости рассчитывается значение фондоотдачи и ее значение сравнивается с фактическим. Максимально возможная пропускная способность нефтебаз определяется как наибольшая из них. [c.51]
В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статисти-ческих методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы. [c.185]
ОБЪЯСНЯЮЩАЯ ПЕРЕМЕННАЯ [explanatory variable] в экономико-статистических моделях (напр., моделях регрессионного анализа) — то же, что независимая переменная, экзогенная переменная. Соответственно зависимую переменную называют объясняемой. [c.236]
РЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ [regression model] — экономико-статистическая модель, основанная на уравнении регрессии, или системе регрессионных уравнений, связывающих величины экзогенных (входных, "объясняющих") и эндогенных (выходных) переменных. Примеры см. в ст. "Линейная модель", "Регрессионный анализ". [c.304]
ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ [statisti al model] — вид экономико-математической модели описывает зависимости между входными и выходными переменными, носящие вероятностный характер (см. Вероятностная модель, Регрессионная модель, Стохастическая модель, Эконометрическая модель). [c.412]
Для анализа взаимосвязи или связи экономических показателей приходится обращаться к совокупности статистических параметров средних величин, средних квадрати-ческих отклонений, параметров распределения, парных и частных коэффициентов корреляции, коэффициентов влияния, корреляционных отношений, параметров уравнений регрессии, остаточных дисперсий, множественных коэффициентов корреляции и множественных корреляционных отношений. Для краткости совокупность статистических параметров, описывающих множество экономических показателей и взаимосвязь между ними, мы называем экономико-статистической моделью. [c.12]
Однако использование данного вида кривой для построения экономико-статистических моделей связано с большими трудностями, поскольку параметр b входит в уравнение нелинейно. Распространенный способ оценки параметров, заключающийся в предварительном преобразовании и приведении к виду log у = log a + b log x, не может считаться удовлетворительным в общем случае в силу свойства мажорантности средних (см. стр. 83). [c.47]
ПРОСТЫЕ ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ Оценка связи (змирнчесиое корреляционное отношение) [c.50]