Эконометрическая модель — вероятностно — статистическая модель, [c.5]
В отличие от этих типов моделей, вероятностные модели цены [c.45]
Различается подобие между моделируемым объектом и моделью физическое— когда объект и модель имеют одинаковую или сходную физическую природу структурное — при сходстве между структурой объекта и структурой модели функциональное—с точки зрения выполнения объектом и моделью сходных функций при соответствующих воздействиях динамическое — между последовательно изменяющимися состояниями объекта и модели вероятностное — между процессами вероятностного характера в объекте и модели геометрическое — между пространственными характеристиками объекта и модели. Соответственно различаются типы моделей. [c.204]
Исторический метод — это разновидность ситуационного подхода в маркетинге, анализ и сопоставление данных по аналогии к ситуациям, имевшим место в прошлом. Сравнение данных и фактов, характерных для текущей ситуации, с историческими аналогами в прошлом позволяет построить модель вероятностных изменений в системе потребительских предпочтений. Если во внимание приняты все действительно значимые факторы, то такой метод может оказаться весьма эффективным с точки зрения составления прогнозов на ближайшее будущее, прошлые результаты с его помощью можно в этом случае проецировать на будущее. Этот метод применим прежде всего к анализу рынков для массового и крупносерийного производства, отличающихся относительной стабильностью, когда прошлые связи и тенденции сохраняются достаточно продолжительное время. [c.204]
Другие параметры обычно сравнивают при помощи регрессионного анализа и имитационного моделирования. Предлагаемые методы обеспечивают финансовых менеджеров сведениями, значение которых трудно переоценить. При этом нельзя забывать о границах применимости моделей. Вероятностная информация основывается, как правило, на эмпирической проверке моделей, ввиду чего определенная степень неточности или несоответствия неизбежна. Такой же трудной оказывается проблема выявления взаимозависимости переменных. [c.303]
В данный момент было бы полезным рассмотреть различия между детерминированными и вероятностными моделями. Детерминированные модели — это те, в которых при известном значении X значения Y также точно известны. Например, доход коммивояжера может быть определен через фиксированный оклад "а" и премию "р%" от объема продаж. Как только мы узнаем денежный объем продаж, мы сможем определить Y в точности как Y = а + Х. Нет необходимости в приложении регрессионного анализа к подобным моделям. Нам просто нужно произвести наблюдение за двумя X и относящимися к ним У и провести линию через эти точки. Чаще мы должны относиться к Y как к случайной переменной. При известной величине X мы имеем распределение вероятностей для Y, таким образом, модель вероятностна и выражается следующим образом [c.266]
Остановимся на последнем подходе к построению и интерпретации вероятностных пространств ранжировок. В этом случае мы приходим к следующей модели вероятностного пространства ранжировок длины /г, генерируемого порядковой переменной x(k)l [c.105]
Статистический анализ взаимосвязей порядковых переменных строится на базе различных вариантов моделей вероятностного пространства, в котором роль пространства элементарных исходов играет множество всех возможных перестановок из п элементов (п — число статистически обследованных объектов). [c.124]
МОДЕЛЬ ВЕРОЯТНОСТНАЯ - см. ВЕРОЯТНОСТНАЯ МОДЕЛЬ [c.400]
Согласно модели вероятностной актуализации процесс убеждения в рекламе протекает по двум основным путям. Если используется так называемый прямой путь убеждения, потребитель рационально оценивает те положения, которые преподносятся ему в рекламном сообщении, следовательно, степень восприятия этого сообщения определяется силой содержащихся в нем доводов. При низком уровне подготовленности мышления потребителя к восприятию рекламного обращения выбирается косвенный путь убеждения, определяющими факторами которого становятся косвенные намеки. [c.126]
Вероятностная модель руководства, делающая упор на процессе принятия решений и определяющая пять типов руководства, образующих континуум от автократического до демократического. [c.180]
Вероятностно-статистические методы воспроизводят как устойчивые, так и временные зависимости между экономическими явлениями и факторами. С помощью этих моделей можно обрабатывать данные статистического анализа, исследования закона распределения некоторой случайной величины, корреляционного (регрессионного) анализа получения количественной характеристики связей и зависимостей между различными технико-экономическими показателями. Кроме того, можно определять степень влияния каждого производственного фактора на изучаемый показатель или одновременно действующих факторов (для дисперсионного анализа) на технико-экономические показатели и выбирать из ряда факторов наиболее важные. [c.346]
Хорошей моделью для рассмотрения ситуаций с риском может служить лотерея. Рассмотрим следующие идеальные условия время розыгрыша лотереи исчезающе мало, играющий располагает неограниченными средствами повторять игру. Тогда все лотереи с одинаковыми математическими ожиданиями выигрышей одинаково предпочтительны независимо от дисперсии выигрыша, а среди лотерей с одинаковыми дисперсиями выигрыша предпочтительной будет лотерея с большим математическим ожиданием. Термин дисперсия выигрыша D здесь употреблен в обычном вероятностно-статистическом смысле. Например, лотерея с математическим ожиданием выигрыша, равным 1 руб., может иметь различную дисперсию нулевую (выигрыш 1 руб. с вероятностью 1.0), незначительную (выигрыш 2 руб. с вероятностью 0.5), большую (выигрыш 100 руб. с вероятностью 0.01), очень большую (выигрыш [c.71]
В практике управления, в том числе и оперативного, широко применяют модели оптимального планирования, модели сетевого планирования, вероятностно-статистические и балансовые модели. [c.310]
Вероятностно-статистические модели воспроизводят как устойчивые, так и временные зависимости между экономическими явлениями и факторами. Они позволяют обрабатывать статистические данные и исследовать законы распределения случайных экономических 310 [c.310]
В настоящее время в литературе имеется несколько сообщений о имитационных системах, осуществляющих вероятностное моделирование геологоразведочных работ на нефт и газ. Эти системы разнятся принципами, заложенными в их основу, моделями поисково—разведочного процесса, составом прогнозируемых показателей и т.д. Характерной чертой такого рода систем является отсутствие специальной теоретической базы для моделирования поисковых процессов, что обусловило очень жесткую структуру построенных систем, значительные затруднения в адаптации используемых моделей к конкретным районам и учете поступающей информации. Построенные системы весьма громоздкими, не поддающимися проверке в простых случаях аналитическими средствами. Однако главным недостатком большинства таких систем являются неточности и погрешности, допущенные при использовании кого аппарата теории вероятностей, что сводит до ма ценность результатов, получаемых при [c.76]
Целью рассмотрения модели поисково-детальных геофизических работ является получение вероятностных характеристик потока обнаруживаемых структур в зависимости от объема прилагаемых поисковых усилий и характеристик "природы". При этом выходной поток описывается с помощью производящего функционала (ПФЛ), который в компактной форме определяет не только вероятностные характеристики моментов обнаружения структур, но и вероятностные характеристики параметров, соответствующих открытым структурам. Математический аппарат ПФЛ широко применяется в ряде разделов статистической физики. Для моделирования поисково—разведочных работ он является весьма эффективным и удобным. [c.78]
Очевидно, что существует класс экономических задач Q, в которых присутствуют вероятностные и неопределенные факторы всех типов (квадрант 1 -2-3-4), каждый из которых оказывает весьма существенное влияние на решение исходной задачи. Этот тип задач наиболее трудно формализовать, гак как необходимо не только избавиться от всех неопределенных параметров таким образом, чтобы не исказить суть исходной задачи, но и провести большой объем вычислений. Поэтому, мы считаем, что в таких ситуациях целесообразно использовать метод имитационного моделирования, поскольку имитационные модели позволяют анализировать задачи в условиях большой размерности и неполноты априорной информации, они отличаются доступностью методологии, а использование ЭВМ позволяет достаточно быстро и эффективно обрабатывать полученные результаты. [c.49]
Для определения пропускной способности ПС в постановке задачи учитывались объективные свойства производственных систем динамика, стохастика и неопределенность. В нашем подходе предусматривается сочетание пространственной и временной организации ПС. Решение поставленной задачи с помощью динамического (имитационного) моделирования, где в модели системы задается вероятностная логика функционирования ПС, законы распределения надежности отдельных элементов (основанные на статистической информации фактической надежности), наработки на отказ, время простоя по причине отказа, имитируется процесс эксплуатации, - позволило сделать следующие выводы. [c.191]
С этой целью в данной работе предложена модель оптимизации развития газоснабжающих систем, в которой необходимая исходная информация принимается вероятностно-определенной. Учитывая, что затраты на сооружение объектов системы зависят от принимаемых реше -ний линейно, для учета случайного характера затрат достаточно ввести расчет усредненными значениями. [c.29]
Предложена математическая модель оптимизации развития газоснабжающих систем, учитывающих вероятностный характер исходной информации. Рассмотрены способы реализации модели. [c.85]
В процессе автоматизации производства широко применяют следующие модели оптимального планирования сетевого планирования вероятностно-статистические и балансовые. [c.217]
Вероятностно-статистические модели воспроизводят как устойчивые, так и временные зависимости между экономическими явлениями и факторами. [c.217]
Модели со случайными факторами. В моделях такого типа, называемых также стохастическими, предполагается, что известно вероятностное распределение неопределенных параметров. Так, параметр г/, введенный выше, описывается на основе функции распределения F(4), показывающей вероятность того, что величина у не, превосходит величины г). Математически- это выражается так [c.153]
Поскольку прогнозирование носит вероятностный характер, оно в основном осуществляется с помощью статистических моделей. Они основываются, главным образом, на корреляционной связи между объектами изучения. Статистика помогает предвидеть, но сама по себе еще не обеспечивает правильность предвидения. Статистическими методами можно добиться высоких результатов, однако в конечном счете их надежность зависит от правильности выбора отправных положений. [c.101]
Теория массового обслуживания представляет собой прикладную область теории случайных процессов. Теория рассматривает вероятностные модели реальных систем обслуживания. Она используется для минимизации издержек в сфере обслуживания, в производстве, в торговле. При этом учитываются три фактора 1) ритм изменения числа клиентов, или заявок 2) вероятностные соображения, например, каковы шансы столкнуться с необычно большим наплывом покупателей 3) способ определения издержек ожидания и улучшения обслуживания. [c.74]
Это далеко не всегда можно сделать легко, так как большинство факторов находится не в прямой функциональной зависимости, а в вероятностной, стохастической. Для того чтобы в последнем случае определить форму связи, следует провести статистическое наблюдение, накопить множество фактов, создать массив информации, обработать его, построить математическую модель. [c.21]
Сущность и классификация рисков Методы оценки показателей риска Оценка риска с использованием вероятностных моделей [c.444]
Основной недостаток всех этих методов расчета риска заключается в том, что они оперируют конкретными, детерминированными значениями коэффициентов риска. Коэффициенты рассчитываются либо методом экспертных оценок, либо каким-то другим способом. Из рассмотрения исключается случайная составляющая процесса эволюции экономической ситуации на рынке товаров и услуг. Однако игнорирование этой составляющей иногда приводит к неверным результатам. Таким образом, для корректной оценки риска финансово-хозяйственной деятельности необходимо исследовать не только детерминированное изменение рыночной ситуации, но и ее стохастическое изменение. От детерминированных моделей следует переходить к вероятностным моделям прогнозирования рыночной ситуации. [c.450]
При установлении в математической модели вероятностных ограничений на условия реализации производственных процессов необходимо тщательно анализировать внешние связи объекта, преобразования потоков в технологической сети и операции потокораспределения. [c.95]
До сих пор мы поэтому имели дело с тремя разными посткейнсианскими трактовками эластичного по проценту спроса на деньги, причем логичный человек не будет одновременно следовать каким-либо двум из этих трех трактовок. В данном разделе мы возьмем важнейшие элементы каждой модели и объединим их, используя для выяснения результатов диаграмму портфельного анализа, состоящую из трех квадрантов. При объединении этих элементов достигается унифицированная кейнсианская теория эластичного по проценту спроса на деньги, учитывающего следующие факторы расхождения между текущей и ожидаемой ставкой процента (из спекулятивной модели) вероятностное распределение ожидаемой процентной ставки (из модели предосторожности) и наличие издержек при осуществлении финансовых сделок (из трансакционной модели). [c.366]
В настоящее время в строительстве различают следующие виды сетевых моделей по составу исследуемых параметров — временные, стоимостные и ресурсные, по способу учета указанных параметров — детерминированные и вероятностные (стохастические), по числу конечных результатов — одноцелевые и многоцелевые, по способам моделирования и формализации взаимосвязей процессов — традиционные и обобщенные, по характеру отображения— типа работы-дуги и типа работы-величины , по числу независимых комплексов работ — односетевые и многосетевые. [c.27]
Кроме того, можно отметить, что задачи оптимизации сетевых моделей решаются по одному варианту технологической последовательности строительства, т. е. в них не учитывается возможность изменения технологии строительства, варьирования глубины совмещения процессов и т. д. В задачах выравнивания ресурсов и корректировках по времени сетевые модели вообще приводятся к детерминированной календарной форме и теряют свои примущества динамических моделей. В детерминированных сетевых моделях, даже в обобщенных сетевых моделях, записанных в терминах событий, трудно описать с достаточной простотой сущность поточно-организационных вероятностных строительных процессов, что не позволяет разрабатывать мероприятия по обеспечению надежности строительного производства. Из-за указанных недостатков сетевые модели не нашли достаточно широкого применения в практике строительства объектов транспорта нефти и газа. [c.29]
Реализация традиционных задач хозяйственного анализа, таких, как мобилизация выявленных резервов повышения эффективности производства и усиление его интенсификации, в нынешней экономической ситуации осложняется необходимостью учитывать неопределенность и коммерческие риски, вероятностный характер событий и их оценок, инфляционные процессы, современные характеристики стоимости денежных потоков и т.д. Все это требует совершенствования теории экономического анализа, без чего не представляется возможным усиление его роли в упраате-нии бизнесом. Надо заметить, что среди способов и приемов анализа на первый план выдвигаются математические приемы, в том числе стохастическое моделирование, приемы финансового оценивания, использование оптимизационных моделей и др. [c.9]
В случае, когда т -> оо, получим модель СМО с ожиданием без ограничений на длину очереди. Подставляя вместо т знак оо, получим нужные формулы для вычисления вероятностных характеристик и показателей эффективности данной модели СМО. Очевидно, что для СМО с неограниченным ожиданием в очереди вероятность обслуживания Р = 1, а вероятность Ротк = 0. [c.70]