Моделирование уровня

Для комплексной оценки всесторонней интенсификации на практике чаще всего прибегают к показателям рентабельности (второе направление). Обычно используется уровень общей рентабельности P/(F + Е) как отношение прибыли (Р) к сумме основных производственных фондов (F) и оборотных средств (Е). Этот показатель вбирает в себя все качественные характеристики частных показателей интенсификации, что видно при моделировании уровня рентабельности  [c.168]


Корреляция и статистическое моделирование уровня себестоимости добычи нефти и попутного газа  [c.58]

Для моделирования уровней процентных ставок в статистике используют различные типы уравнений, в том числе полиномы разных степеней, экспоненты, логистические кривые и прочие виды функций.  [c.619]

При моделировании уровней процентных ставок основной задачей является подбор типа функции, которая максимально точно описывает тенденцию развития изучаемого показателя. Механизм определения функции аналогичен выбору типа уравнения при построении трендовых моделей. На практике для решения этой задачи используют следующие правила.  [c.619]

В процессе моделирования уровней процентных ставок большое значение уделяется тщательному подбору типа аналитической функции. Это объясняется тем, что точная характеристика выявленной в прошлом закономерности развития показателя определяет достоверность прогноза его развития в перспективе.  [c.620]


Этот SGR выше, чем прежний, из-за новых вливаний собственного капитала, которые опять же могли быть единовременными. Подводя итог, скажем, что моделирование уровня достижимого роста год за годом значительно отличается от моделирования уровня устойчивого состояния.  [c.212]

Моделирование уровня достижимого роста позволяет обнаружить такое несоответствие. При помощи моделирования мы можем лучше понять чувствительность определенных факторов к целям фирмы и наоборот. Таким образом, можно добиться более информационно насыщенных и разумных маркетинга, финансирования и производственных решений. Моделирование уровня достижимого роста предоставляет интегрированное средство, помогающее в процессе принятия решений. При постоянном внимании корпорации к оборачиваемости активов и к управлению активами такое моделирование может играть существенную роль.  [c.215]

И наконец, обратимся к традиционной кейнсианской модели совокупного предложения, основанной на предположении об ограниченной информированности экономических агентов. Она утверждает, что индивиды формируют свои ожидания адаптивно, т. е. используют при формировании ожиданий информацию только о прошлом. Такой адаптивный подход имеет два спорных момента, которые становятся особенно очевидны при экономическом моделировании уровня цен и инфляции. Во-первых, гипотеза адаптивных ожиданий утверждает, что индивиды не используют последнюю инфор-  [c.594]

Инновационный менеджмент основан на принятии грамотных управленческих решений. Качество принимаемого решения зависит от используемых научных подходов, методов моделирования, уровня автоматизации управления, мотивации принимаемых решений. Важную роль в принятии решения играют психологические аспекты личности инновационного менеджера — интуиция, суждение и рациональность. Принимая решение, менеджер чисто интуитивно основывается на личном ощущении того, что решение выбрано правильно. В этом случае присутствует так называемое шестое чувство, своеобразное озарение, приходящее, как правило, к менеджерам высокого уровня, обладающим богатым опытом. Менеджеры среднего звена больше полагаются на получаемую информацию и данные компьютера. Не следует забывать, что менеджер, ориентирующийся только на интуицию, становится заложником случайности и по статистике шансы его на правильный выбор не очень велики.  [c.7]


Автоматический поиск направления изменения налоговых ставок для политики социальной защиты несколько иной. Здесь имеют место два варианта режимов повышение уровня жизни некоторой выделенной группы населения, имеющей доход из бюджета (например, чиновники, врачи, учителя, военные, пенсионеры, получающие различные пособия и т.д.) или всего населения страны в целом. Логика изменения налогов для улучшения уровня жизни всех групп населения (налоги необходимо уменьшать) противоречит логике изменения налогов для улучшения уровня жизни первой группы (бюджетники и пенсионеры). Сама логика изменения налогов не нуждается в особых комментариях, однако, при ее реализации на практике результаты оказываются неожиданными, особенно на длительных интервалах времени. Здесь главной причиной является фактор времени, сильно изменяющий статическую логику. Кроме того, если вторая группа населения получает свои доходы в основном из сферы производства, то первая - только из бюджета. Такое отличие требует отдельного моделирования уровня жизни этих групп. Наиболее корректно это сделано в тренажере 13, поскольку там используется достаточно сложная модель, но для данного тренажера ее целесообразно упростить.  [c.344]

По виду этих графиков можно сказать, что процедура дает стабильные результаты и что, судя по моделированию для периода в пять лет, начальная структура процентных ставок влияет, главным образом, на уровень краткосрочных ставок. В каждом из случаев моделирования уровни краткосрочных и долгосрочных процентных ставок сопоставимы с их историческими значениями. На рис. 2.5 представлены пять структур процентных ставок, выбранных случайным образом из 1000 структур, полученных при первом моделировании. На рис. 2.6 представлены пути соответственно для краткосрочной и долгосрочной процентной ставки за 5 лет (по одному для каждой), полученные при первом моделировании. Очевидно, что они представляют собой возможные пути процентных ставок. Нам следует также отметить, что значения всех прогнозируемых процентных ставок положительны во всех случаях моделирования и на всех его этапах.  [c.74]

Описаны особенности формирования и методы анализа экономических показателей добычи нефти. Показаны пути и резервы снижения эксплуатационных затрат на уровне производственных единиц нефтедобывающих объединений. Изложены методические предпосылки экономико-математического моделирования и прогнозирования экономических показателей добычи нефти, предложены методы и модели, позволяющие решать широкий круг практических задач при анализе показателей добычи нефти.  [c.279]

Как следует из представленных результатов моделирования, при сохранении низкого уровня хозяйственной активности в промышленности и при сохранении капитальных вложений в охрану окружающей среды в сопоставимых ценах, уровень загрязнения атмосферного воздуха будет сни-I, а уровень загрязнения поверхностных вод несколько возрастет.  [c.39]

ЧРЕЗМЕРНАЯ СТОИМОСТЬ. Выгоды от использования модели, как и других методов управления, должны с избытком оправдывать ее стоимость. При установлении издержек на моделирование руководству следует учитывать затраты времени руководителей высшего и низшего уровней на построение модели и сбор информации, расходы и время на обучение, стоимость обработки и хранения информации.  [c.230]

В ЦЕНТРАХ оценивают способность к выполнению связанных с работой задач методами моделирования. Один из методов, так называемое упражнение в корзине для бумага, ставит кандидата в роль управляющего гипотетической компании. В течение трех часов он должен принимать решения — как отвечать на письма, памятные записки, как реагировать на различную информацию. Он должен принимать решения, общаться в письменной форме с подчиненными, наделять полномочиями, проводить совещания, устанавливать приоритеты и т.д. Другим методом является имитация собрания организации без председательствующего. Кандидатов оценивают по таким характеристикам, как умение выступать, настойчивость, навыки межличностных отношений. К прочим методам отборочных центров относятся устные доклады группе слушателей, исполнение заданной роли, психологические тесты, тесты по определению уровня интеллекта, официальные интервью.  [c.572]

Вместе с тем экономико-математическая модель (как и любая модель) действенна лишь тогда, когда она отражает только важнейшие черты изучаемого процесса, без учета других сторон реального явления, имеющих второстепенное значение для дайной конкретной задачи моделирования. В задачах планирования и управления, многие из которых характеризуются большой размерностью и многофакторным влиянием, квалифицированная оценка элементов, имеющих второстепенное значение, является существенным обстоятельством и зачастую далеко не простым делом. Например, на производительность труда влияют различные факторы, в том числе и цвет окраски оборудования. Но отражать этот фактор в модели наряду с уровнем механизации и автоматизации, конструкцией изделий, квалификацией работников вряд ли целесообразно. А если и отражать, то возникает проблема объективной количественной оценки его.  [c.405]

Несмотря на уменьшение объема продаж пока ничего нельзя сказать об оптимальном уровне цены, поскольку неизвестно, как будет изменяться масса прибыли. Неясность ситуации вынуждает прибегнуть к экономико-математическому моделированию. Его цель - найти такое значение Крэ, при котором масса прибыли от реализации максимальна.  [c.205]

Необходимым условием совершенствования подготовки производства является дальнейшее повышение научного уровня ее организации и управления. Это требует проведения исследований в области повышения гибкости организационных форм, ориентации управления на учет тенденций к интеграции процессов подготовки производства, широкого использования организационного моделирования процессов обновления номенклатуры выпускаемой продукции и т. п.  [c.310]

Новые возможности для использования всех рассмотренных выше методов открываются применением в планировании методов экономико-математического моделирования. Так, например, аппарат межотраслевого моделирования позволяет увязать баланс народного хозяйства с системой материальных балансов, с отраслевыми расчетами потребности в продукции и структуры затрат на ее производство, с расчетами по капитальному строительству, уровню жизни населения и др., а в конечном счете — поставить и решить задачу оптимизации межотраслевых связей. Тем самым балансовый метод получает свое дальнейшее развитие за счет применения методов межотраслевого моделирования и оптимального планирования. Методы сетевого планирования, матричной алгебры, оптимизации выступают в качестве инструментов практической реализации программно-целевого подхода, а методы математической статистики находят широкое применение в прогнозировании.  [c.95]

Следующая стадия работ - определение уровня агрегирования предмета (и показателей) планирования и установление круга факте -ров, учитываемых при моделировании в качестве характеристик особенностей процесса воспроизводства производственных мощностей и основных фондов транспорта газа.  [c.35]

Таким образом, на уровне министерства и объединения при моделировании себестоимости добычи нефти целесообразно модель объекта исследования представить в общем виде, в форме единого математического выражения.  [c.12]

При знаковом (формализованном) моделировании моделями служат знаковые образования какого-либо вида схемы, графики, чертежи, формулы и т. д., причем знаковые образования и их элементы всегда задаются вместе с законами, по которым можно оперировать с ними. Важнейшим видом знакового моделирования является математическое моделирование, осуществляемое средствами языка математики и логики. Поскольку все изложение, следующее далее в этой книге, будет посвящено математическим моделям, мы не будем сейчас рассматривать эти модели подробно и сразу перейдем к другому типу идеальных моделей — к моделям интуитивным. При интуитивном моделировании не используют четко фиксированных знаковых систем оно протекает, как принято говорить, на модельном уровне . Такое моделирование часто встречается в тех областях науки, где познавательный процесс находится еще на начальной стадии. Например, в физике, несмотря на всю ее строгость, в областях, находящихся на границе возможной формализации, с успехом применяются исследования на основе интуитивных моделей. Такие исследования принято называть мысленными экспериментами .  [c.23]

На уровне социально-экономических процессов определяется, каким образом реализуются производственные возможности, описанные при моделировании производственно-технологического уровня экономической системы. Дело в том, что обычно технологические ограничения сами по себе не определяют полностью развития экономического процесса. Возвращаясь к нашему примеру, можно сказать, что математического описания квалификации рабочих и производительности оборудования еще не достаточно для того, чтобы с помощью модели оценить результат действия участка мелкосерийного производства за день. Для решения такой задачи необходимо описать процесс распределения мастером заданий на изготовление деталей между отдельными рабочими. Существует огромное число вариантов распределения заданий, укладывающихся в технологические ограничения, которые задают производственные возможности системы. В математических моделях выделяют специальные переменные, значения которых определяют единственный вариант развития экономического процесса.  [c.30]

Несколько слов об основных принципах математического моделирования производственно-технологического уровня экономических систем уже было сказано в предыдущем параграфе. Сейчас мы рассмотрим эти принципы более подробно.  [c.31]

Мы описали одно из важнейших понятий, используемых при моделировании производственно-технологического уровня экономических процессов. Второе важнейшее понятие связано с описанием потоков продуктов и ресурсов между производственными единицами. Поскольку потоки продуктов и ресурсов материальны, то к ним применим закон сохранения вещества, который в экономике отражается в виде балансовых соотношений. Если  [c.35]

Ввести в компьютер данные о случайных переменных и соответствующие им интервалы случайных чисел, а также формулы математических зависимостей. Например 12 ф.ст. — удельные переменные затраты = удельный вклад объем спроса х удельный вклад = совокупный вклад. Затем компьютер может рассчитать по формулам указанные значения для каждой моделируемой комбинации уровня спроса и переменных затрат. Для моделирования комбинаций в компьютере используется генератор случайных чисел. Генератор следует статистическому закону распределения случайных чисел, т.е. все числа имеют равные шансы выпасть. Предположим, что первое выпавшее случайное число относится к объему спроса и равно 17 это означает, что "смоделированный" компьютером уровень спроса равен 60 000 ед., так как все случайные числа от 00 до 19 приписаны данному уровню.  [c.412]

Приведенное описание техники компьютерного моделирования было ограничено рамками простейшего сценария. Однако, учитывая вычислительные мощности большинства компьютеров, углубление анализа для сложнейших ситуаций не представляет существенной трудности. Даже наш элементарный сценарий легко расширить, например, до десяти вариантов уровня спроса и пяти — удельных переменных затрат. Также можно рассматривать различные уровни совокупных постоянных затрат, и моделировать величину прибыли/убытка, а не вклада.  [c.413]

Основной чертой данной книги является внимание к вопросам адекватности математических моделей и методов, возможности их применения в прикладных исследованиях, т. е. к проблемам теории математических моделей экономических процессов. Хочется заранее предупредить — читатель не найдет здесь законченного изложения принципов этого раздела экономической науки как уже говорилось, состояние дел пока таково, что еще не удается сформулировать общепринятые положения, пригодные для включения в учебники. Автор избирает другой путь — он описывает принципы построения моделей самого простого для исследования уровня экономических процессов — производственно-технологического уровня. Такие модели основаны на хорошо разработанных принципах моделирования природных процессов, дополненных некоторыми эмпирическими закономерностями. Грубо говоря, эти модели базируются на законах сохранения (балансовых соотношениях) и эмпирических закономерностях преобразования ресурсов в продукцию (производственных функциях). В настоящее время подавляющее большинство прикладных исследований основывается на моделях этого типа — именно они используются в плановых расчетах. Описывая принципы построения моделей производственно-технологического уровня экономических явлений, автор в то же время постоянно демонстрирует их ограниченность. Тем самым объясняется происхождение трудностей, возникающих при проведении планово-экономических расчетов на основе математических моделей. Эти вопросы отражены в первой части книги.  [c.9]

Повсеместное использование вычислительной техники и математических моделей для анализа экономических систем и процессов вызывает интерес к методам экономико-математического моделирования среди широкого круга лиц, в первую очередь среди инженеров и экономистов, сталкивающихся с применением экономико-математических методов в разнообразных автоматизированных системах управления, планирования и проектирования на всех уровнях народного хозяйства. Учебники по математической экономике, использующие сложный математический аппарат, не подходят для этой группы читателей, так как требуют серьезной математической подготовки и содержат в основном анализ математических свойств моделей, а не обсуждение проблем их практического использования. В связи с этим возникает потребность в книге, дающей представление о содержательном смысле экономико-математических моделей и о возможностях их использования для принятия экономических решений и рассчитанной на читателей с инженерным и экономическим образованием.  [c.11]

Предлагаемая книга состоит из трех частей. В первой части изложены основные принципы построения экономико-математических моделей производственно-технологического уровня, на которых базируется подавляющее большинство прикладных экономико-математических исследований, в том числе решение задач планирования производства. Во второй части описываются основные типы экономико-математических моделей производственно-технологического уровня. Третья часть посвящена методам принятия решений при планировании и управлении деятельностью экономических систем на основе построения и использования человеко-машинных систем принятия решений, а также моделированию систем стимулирования эффективности производства.  [c.12]

В последние десятилетия в экономической науке и хозяйственной практике все шире применяется математика. В качестве основной причины быстрого распространения экономико-математических методов и моделей прежде всего необходимо назвать резкое усложнение современной экономической практики, вызванное высоким уровнем развития производительных сил, глубокой, специализацией производства, увеличением темпов научно-технического прогресса. Все эти факторы, дополненные требованием повышения эффективности использования природных ресурсов, количество которых далеко не безгранично, а также необходимость осознания близких и отдаленных экологических последствий хозяйственной деятельности человечества, приводят к росту требований, предъявляемых к качеству решений, принимаемых в народном хозяйстве. Использование методов экономико-математического моделирования на базе широкого распространения вычислительной техники является одним из важнейших рычагов повышения качества экономических решений.  [c.13]

Таким образом, современный этап развития экономико-математического моделирования характеризуется определенным уровнем зрелости. Отдельные идеи заняли соответствующее место в системе методов исследования, стали ясны области их наиболее целесообразного использования. Каждый год появляется большое-число новых работ, расширяющих диапазон применения методов экономико-математического моделирования.  [c.19]

Книга разбита на три части. В первой части, состоящей из двух глав, обсуждаются принципы математического моделирования производственно-технологического уровня экономических систем. Первая глава посвящена моделированию как методу научного исследования, особенностям моделирования экономических систем, а также основным представлениям о математических моделях и методам их анализа. Во второй главе излагаются основные принципы моделирования производственно-технологического уровня экономических систем. Описываются методы построения балансовых соотношений, свойства и типы производственных функций, методы моделирования потребления, основные этапы процесса прикладного моделирования и особенности моделирования систем с неопределенными факторами.  [c.19]

Обобщающим показателем всесторонней интенсификации предприятия является урЬвень рентабельности производственных фондов, определяемый отношением прибыли от продажи товаров, продукции, работ, услуг (PQ) к среднегодовой стоимости основных производственных фондов (F) и материальных оборотных средств (Ем). Этот показатель вбирает в себя все качественные характеристики частных показателей интенсификации, что видно из следующего моделирования уровня рентабельности производственных фондов  [c.202]

При моделировании уровня денежных средств на базе модели Бумола предполагается, что предприятие начинает работать, имея максимальный и целесообразный уровень денежных средств, и расходует их равномерно в течение некоторого периода времени. Все поступающие средства вкладываются в краткосрочные ценные бумаги.  [c.352]

В основу организации отраслевой автоматизации системы управления (ОАСУ) положен принцип, отражающий основные функции управления, выполняемые министерством. Она представляет собой автоматизированную систему управления для верхнего звена, базирующуюся на главном информационно-вычислительном центре министерства (ГИВЦ), взаимодействующую с автоматизированными системами управления производственных (промышленных) объединений. В их составе действуют кустовые информационно-вычислительные центры (КИВЦ). На уровне отдельных предприятий для обеспечения функционирования АСУ создаются пункты (службы) сбора первичной информации с информационно-вычислительными центрами или без них. Для решения отдельных функций в ОАСУ выделяют подсистемы перспективного и текущего планирования, оперативного управления, трудовых ресурсов, научно-исследовательских и проектных работ, материально-технического снабжения и др. Особое место в системе автоматизированного управления отрасли занимает автоматизированная система плановых расчетов (АСПР), обеспечивающая разработку научно обоснованных планов с использованием для этих целей математического моделирования плановых показателей отрасли и отдельных предприятий.  [c.42]

Организационные усилия фирмы по реализации стратегических решений. Ключевые функции отдела стратегического развития. Моделирование стратегии - непрерывная циклическая деятельность. Окончательный и текущий анализ внешней среды организации. Стратегия организационных изменений. Стратегические преимущества и недостатки различных организационных структур управления. Приведение организационной структуры в соответствие со стратегией. Модель Бартна-Обела в оценке приемлемости организационных структур для реализации стратегии. Управление стратегическими изменениями. Внесение в стратегию необходимых изменений с акцентами на ключевые стратегические цели. Мотивация стратегических изменений. Бюджетирование стратегических изменений. Стратегическая рефлексия. Основные задачи стратегической рефлексии. Индивидуальное и групповое сопротивление изменением человеческий фактор, источники и сила сопротивления, управление сопротивлением. Сопротивление системы, его источники и методы борьбы с ним. Особенности применения метода управления сопротивлением (метода аккордеона ) при внедрении стратегических изменений. Преодоление сопротивления изменениям внутри фирмы. Мобилизация потенциала фирмы для осуществления стратегии. Изменения первого уровня. Изменения второго уровня. Модель стратегической готовности . Методы разморозки компаний. Использование информационных лидеров в качестве агентов изменений . Кросс-функциональные рабочие группы. Ротация ра-  [c.392]

Наблюдаемое прогрессивное увеличение затрат на сероочистку при её углублении характерно и для всех других процессов повышения качества топлив и масел деасфальтизации, депарафинизации, селективной очистки, перколя-ции, абсорбции, экстракции примесей и т.п. Формулы типа (4.5) составляют теоретическую основу моделирования затрат на повышение качества. Это устраняет произвол в выборе математической формы связи затрат с качественными параметрами, а, главное, - позволяет экстраполировать действия полученных зависимостей за пределы фактически достигнутого уровня качества в технологически неосвоенную область.  [c.86]

Следует иметь в виду, что понятия эндогенность и экзоген-ность — относительные. Например, размер федеральных налогов дли национальной экономики является эндогенным показателем, а для регионов, отдельных отраслей, а также для уровня жизни населения страны — экзогенным. Надо отметить, что показатели, экзогенные для национальной экономики, являются экзогенными и для ее частей (элементов) — регионов, отраслей, предприятий и т.п. Но в случае моделирования экономических процессов эндогенность и экзогенность информации приобретают несколько иной оттенок. При этом вводится понятие значащая переменная модели прогнозирования — показатель, применяемый в моделировании объекта. Исходя из данного определения можно представить эндогенные и экзогенные переменные следующим образом.  [c.97]

Курс на кардинальное увеличение производительности общественного труда путем соединения преимуществ социалистического строя с достижениями научно-технического прогресса, принятый на XXVI съезде КПСС и конкретизированный последующими Пленумами ЦК КПСС, накладывает повышенные требования на качество принимаемых экономических решений. Это относится и к плановым решениям на всех уровнях народного хозяйства, и к мероприятиям по совершенствованию хозяйственного механизма. Вычислительная техника, являющаяся одним из главных достижений научно-технической революции, дает возможность на основе экономико-математических моделей получать достоверную экономическую информацию и выбирать наиболее рациональные хозяйственные решения. Сейчас вычислительная техника используется в большинстве хозяйственных организаций, начиная от Госплана СССР и кончая отдельными предприятиями, что делает необходимым понимание основных принципов математического, моделирования экономических систем для всех, кто участвует в процессах производства и распределения производственных ресурсов и продукции. Этим и определяется огромный интерес к математическим методам исследования экономических процессов, который наблюдается в настоящее время.  [c.5]

Кроме того, стало ясно, что математические модели, использующиеся для поиска наилучшего плана, основаны пе только на чисто технологических предпосылках, для описания которых может быть использована методика естественных наук. Так, использование экономико-математических моделей распределения ресурсов между производственными единицами основывается,, грубо говоря, на коэффициентах эффективности использования этих ресурсов, величина которых определяется не только технологическими факторами, но и уровнем организации производства на предприятиях. При математическом анализе модели организационные и социально-экономические факторы, которые могли бы привести к изменению эффективности, обычно остаются за пределами исследования. Поэтому хозяйственник, анализирующий решение, предлагаемое ему специалистом по экономико-математическому моделированию, и понимающий, что организационные мероприятия могут оказать более сильное воздействие на результат, чем оптимальное распределение ресурсов, склонен отнестись скептически к такому решению, не учитывающему ясные для хозяйственника возможности повышения эффективности. ЕЗсли, кроме того, учесть, что хозяйственник ебычно имеет в голове (но не в модели ) огромное число ограничений, которые он не хотел бы нарушать, то станет ясно, почему он скорее всего примет  [c.17]

Задача моделирования социально-экономических явлений, в том числе и процессов принятия экономических решений, чрезвычайно сложна. Для построения адекватных математических моделей явлений этого типа необходимо правильно описывать цели групп людей и отдельных индивидуумов, а также факторы, влияющие на эти цели, уметь анализировать конфликты, возникающие в человеческом обществе, п пути их разрешения. Основы описания поведения людей в экономических процессах заложены историческим материализмом и марксистской политической экономией, однако путь от фундаментальных идей до адекватных математических моделей конкретных ситуаций науке еще предстоит пройти. В настоящее время мы не только не в состоянии математически описать влияние различных социально-психологических факторов на принятие решения мастером описанного нами производственного участка, но даже не можем дать точный перечень этих факторов. Для того чтобы обойти это препятствие на пути практического использования экономико-математического моделирования, применяется следующий методический прием. Как уже говорилось, законы естествознания не могут нарушаться в экономических процессах невозможно, скажем, произвести продукцию без соответствующих затрат производственных ресурсов и т. д. Эти закономерности, описывающие взаимодействие людей с природой в процессе производства и составляющие основу моделирования производственно-технологического уровня экономических процессов, можно попытаться рассмотреть отдельно от взаимодействия людей между собой, возникающего в связи с производством. Использование хорошо разработанных принципов моделирования неживой природы (законов сохранения и т. д.) дает возможность строить модели производственно-технологического уровня относительно просто. Незамкнутость моделей этого уровня, т. е. наличие в них внешних воздействий на течение производственных процессов, не является препятствием на  [c.29]

Смотреть страницы где упоминается термин Моделирование уровня

: [c.207]    [c.106]    [c.108]    [c.78]   
Математическое моделирование в экономике (1979) -- [ c.31 ]