Таким образом, теоретическая база имитационного моделирования представляет собой целый спектр самых современных общечеловеческих знаний об управлении обществом и его объектами, включая, естественно, разделы математики, такие, как теория множеств, высшая алгебра, оптимальные математические методы, математическая статистика и т. п. [c.281]
ЭКОНОМИКС - СТАТИСТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ — исследования экономической деятельности с помощью методов математической статистики. Обычно этот термин относят к изучению конкретных производств и отраслей. Если же отнести его к экономике в целом, то термин экономико-статистические исследования практически соответствует термину эконометрия . Они объединяют достижения конкретной экономики, технических наук, математической статистики и вычислительной техники. Исходя из экономики и технологии данного производства, проводят качественный, или, как говорят, профессиональный, анализ изучаемых процессов. На этой основе методами математической статистики и математического моделирования, с помощью ЭВМ, производятся расчеты, делаются выводы и принимаются решения. [c.34]
Математико-статистическое моделирование основывается на методах математической статистики, теории вероятностей, теории корреляции и других. Эффективность применения этих методов была значительно повышена [c.100]
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]
Математические методы, использованию которых наша экономика создает широкий простор, стали сейчас применяться для нужд управления, планирования, бухгалтерского учета, статистики и экономического анализа. Но применение математического программирования и моделирования, вообще математических методов в решении многих задач экономического и инженерного характера стало практически возможным и плодотворным лишь при условии использования счетной техники. Решение сложных задач (а экономические задачи относятся преимущественно к классу сложных) с использованием только ручного труда невозможно. Вот почему математические методы в экономическом анализе и планировании стали широко применяться, когда были сконструированы быстродействующие ЭВМ. [c.39]
Взаимосвязь экономического анализа с другими экономическими дисциплинами осуществляется в процессе установления диагноза . Особенно часто аналитику приходится пользоваться методами математической статистики, балансовыми расчетами, экономико-математическим моделированием, оперируя при этом всеми известными понятиями, приемами количественного анализа и качественных обобщений. [c.13]
Можно выделить два метода разработки прогнозов, основанных на методах математической статистики экстраполяцию и моделирование. [c.204]
Как известно, даже самый хороший план не дает сам по себе гарантии успеха. Его надо уметь реализовать. Другими словами, речь идет об умении менеджера эффективно управлять имеющимися в его распоряжении различными видами ресурсов с учетом потребностей рынка. И здесь особое значение приобретает учет в должной степени возможного риска. Анализ риска производственной и финансовой деятельности фирмы является одним из важнейших разделов бизнес-плана. Для каждой фирмы риск означает вероятность наступления неблагоприятного события, которое может привести к потере части ресурсов, недополучению доходов или появлению дополнительных расходов. Современная экономическая ситуация в России плохо предсказуема, поэтому при подготовке этого раздела учитывают возможные изменения на рынке, для чего и приводят качественный и количественный анализ риска. С помощью такого анализа выявляются факторы риска и этапы работ, при выполнении которых он возникает. Количественный анализ помогает определить размеры риска, что является сложной задачей, решаемой посредством различных методов (статистического, анализа целесообразности затрат, метода экспертных оценок, метода применения аналогов). Для уменьшения риска обычно используют различные аналитические методы, позволяющие повысить надежность инвестиций (метод математической статистики, экономико-математическое моделирование и др.). В результате проведения анализа риска разрабатываются мероприятия по его уменьшению. [c.128]
Формализация (аналитические математические методы интегрального, дифференциального и вариационного исчислений, теории вероятностей, теории игр, поиска максимумов и минимумов функций, в том числе методы математического программирования, например, линейного и динамического, математической логики, теории множеств Монте-Карло статистические методы математической статистики, статистического имитационного моделирования, моделирования операций по схемам случайных процессов и статистических испытаний, исследования операций и массового обслуживания, теории информации графические методы теории графов номограмм, диаграмм, гистограмм, графиков) Аксиоматизация Идеализация [c.407]
Методологической основой анализа производственно-хозяйственной деятельности предприятий являются политическая экономия социализма и статистика. Анализ основан на использовании методов детализации явлений и процессов, сравнения, взаимосвязанного изучения и определения причинных связей, элиминирования (исключения), математического моделирования. [c.13]
Математическое обеспечение (МО) — это совокупность математических методов, моделей и алгоритмов обработки информации, используемых при решении функциональных задач и в процессе автоматизации проектировочных работ АИТ. Математическое обеспечение включает средства моделирования процессов управления, методы и средства решения типовых задач управления, методы оптимизации исследуемых управленческих процессов и принятия решений (методы многокритериальной оптимизации, математического программирования, математической статистики, теории [c.50]
Четвертым методом экономического анализа является математическое моделирование, т. е. построение математических моделей, отражающих внутренние связи между показателями и факторами. С помощью математических моделей удается определить нормативный или расчетный уровень таких важных показателей, как себестоимость, цена, трудоемкость. Математическое моделирование базируется на теории вероятностей, математической статистике, линейной алгебре и других разделах математики, поэтому экономический анализ называют иногда экономико-статистическим. Математические модели (парной или множественной корреляции) не дают точного отражения реального экономического процесса. Формализация зависимостей и связей всегда связана с рядом допущений. Тем не менее точность получаемых с помощью моделей результатов обычно вполне удовлетворительна. Очень часто математические модели изображают в виде номограмм и графиков, которые позволяют наглядно показать зависимости и быстро получить результат, не прибегая к вычислениям. [c.187]
Один из базовых принципов управления качеством — принятие решений на основе фактов. Наиболее полно это решается с помощью метода моделирования процессов, как производственных, так и управленческих, инструментами математической статистики. Однако современные статистические методы довольно сложны для восприятия и широкого практического использования без углубленной математической подготовки. В 1979 г. Союз японских ученых и инженеров собрал воедино 7 достаточно простых в использовании наглядных методов анализа процессов. Однако при всей своей простоте они сохраняют связь со статистикой и дают профессионалам возможность пользоваться их результатами, а при необходимости — совершенствовать их. [c.300]
К середине XX в. произошли изменения в области изучения Вселенной. Она уже не представлялась абсолютным воплощением законов классической механики физики отказались от чисто детерминистской трактовки основных научных законов. Эта система взглядов повлияла и на развитие производственного менеджмента. Теперь уже как на уровне отдельной технологической операции, так и на уровне производственного процесса аналитические методы обогатились новыми представлениями. Получили признание теория вероятностей и математическая статистика. Сформировалось представление о наличии риска и неопределенности и понимание того, что они играют важную роль в планировании. К решению производственных проблем стали широко привлекаться ученые. Они привнесли в менеджмент математическое моделирование, анализ систем, теорию принятия решений, линейное программирование, теорию массового обслуживания, теорию информации и теорию регулирования. [c.15]
В совокупности методов анализа следует выделить прежде всего традиционные, классические методы — наблюдения, сравнения, элиминирования, цепных подстановок, детализации, композиции и декомпозиции, корреляционный и др. Вместе с тем получают распространение и сравнительно новые экономико-математические методы анализа — линейное программирование, моделирование, исследование операции (теория игр, массового обслуживания и т. п.), математическая статистика, факторный анализ и др. В настоящее время эти методы совершенствуются и находят все более широкое применение для выявления резервов и обоснования хозяйственных решений. [c.16]
Методы экономического анализа отличаются большим разнообразием. К ним относятся методы сравнения, группировок и обобщений, цепных подстановок, балансовый, линейного программирования, моделирования, исследования операций (теория игр, массовое обслуживание), математической статистики, факторный анализ. [c.234]
Итак, какими же математическими знаниями должен обладать человек, специализирующийся в имитационном моделировании Прежде всего, это общий курс высшей математики в объеме обычного технического вуза. Необходимы также знания по высшей алгебре, теории множеств, математической логике, теории вероятностей и математической статистике, динамическим рядам. Из специальных дисциплин необходимы знания метода статистических испытаний (Монте-Карло), теории массового обслуживания, теории систем и общего курса экономико-математических методов и моделей. Предполагается свободное владение компьютером в рамках общепринятых пакетов программ и желательно самостоятельное написание программы имитации на базе какого-либо языка моделирования. Вышеперечисленные требования — максимум того, что требуется от профессионального специалиста в области имитационного моделирования. Вместе с тем, эти знания не дадут нужного результата, если у человека не будет сформировано имитационное мышление и он будет увлекаться тем или иным аналитическим решением проблемы. Аналитическое (не имитационное) решение, пусть более красивое и эффектное, как правило, заведет моделирование объекта на тупиковый путь. Вместе с тем известны случаи, когда человек, не обладающий всей массой знаний, перечисленных выше, но правильно уловивший суть имитационного подхода, успешно руководил построением имитационных моделей своего объекта. Как правило, такие люди — хорошие управленцы и специалисты по данному объекту. [c.7]
Экономико-математическое моделирование — эффективный инструмент изучения экономических объектов и способ принятия решений по их поведению в реальных жизненных ситуациях. Математический инструментарий, применяемый в экономико-математических исследованиях, весьма разнообразен и достаточно сложен. Он находится в стадии постоянного совершенствования, углубления, для его применения требуется специальная подготовка. Вместе с тем потребность в экономико-математических исследованиях реальных объектов все время возрастает, а разрыв между спецификой математических методов и необходимой глубиной познания реальных объектов при их моделировании увеличивается. Например, прогнозирование поведения курса акций на рынке ценных бумаг требует изучения большого числа факторов, влияющих на этот процесс, а отбор и анализ факторов, знание мотивационных, политических условий, предвидение тех или иных событий, владение доверительной тайной или иной информацией — необходимые условия эффективной курсовой политики. Эксперты, соблюдающие эти условия, конечно, не в состоянии в совершенстве знать математическую статистику, регрессионный анализ, теорию игр, алгебру конфликта, спектральный анализ циклических колебаний и другие математические инструменты, необходимые для исследований рыночной конъюнктуры. Точно также специалист-математик не в состоянии в достаточной степени владеть рыночной конъюнктурой. Поэтому важно найти способ преодолеть разрыв между знаниями специалиста-математика и специалиста-экономиста по проблемам конкретного объекта исследования. Необходим язык понимания между математиком и экономистом. [c.13]
ХВ 1983 г. вышла в свет книга А и в а з я н С. А., Е н ю к о в И.С., Мешалки н Л. Д. Прикладная статистика Основы моделирования и первичная обработка данных. — М. Финансы и статистика. В ней, в частности, определена прикладная статистика как самостоятельная научная дисциплина, разрабатывающая и систематизирующая понятия, приемы, математические методы и модели, предназначенные для организации и обработки статистических данных с целью их удобного представления, интерпретации и получения научных и практических выводов (см. с. 19). [c.5]
На базе статистических отображений развиваются такие прикладные разделы математики, как математическая статистика, методы стохастического программирования, теория массового обслуживания, теория статистических испытаний (Монте-Карло) или статистического моделирования, теория игр, теория распознавания образов, методы теории выдвижения и статистической проверки гипотез и др. [c.249]
Особое внимание Г. Маркович уделил применению математики и компьютерной техники для практических задач в экономике, относящихся к принятию решений в сфере бизнеса в условиях неопределенности. Сотрудничая с экономистами РЭНД корпорейшн в рамках работы над созданием многоотраслевых моделей анализа промышленной деятельности, ученый принимал участие в разработке техники разреженных матриц для решения большого числа проблем моделирования экономических процессов. Работал он и над приложением методов математики к анализу фондовых рынков. Его первой крупной работой была магистерская диссертация (1950 г.), объектом изучения которой стала возможность применения математических методов к анализу фондовых рынков. Гарри Маркович — один из основателей теории и практики финансового управления фирмами, автор теории выбора портфеля , один из родоначальников теории финансов, которая особенно быстро развивается в системе экономической науки. Эта наука закладывает практические основы финансового управления фирмой. С помощью экономического инструментария и методов исследования у любой фирмы есть конкретная возможность. Это возможность проанализировать свое финансовое положение, оценить стоимость своего капитала и его структуру, выбрать оптимальный проект капиталовложения и источник финансирования, решить вопросы, касающиеся выпуска акций и облигаций, управлять своим капиталом и пр. В своей концепции выбора портфельных инвестиций Г. Марковиц попытался объяснить поведение инвесторов, которые при размещении акций не вкладывают весь капитал лишь в наиболее прибыльный вид ценных бумаг. Они предпочитают разнообразить капиталовложения, учитывая не только возможную прибыль, но еще и неизбежный риск. В качестве меры риска Г. Марковиц предложил применять показатель математической статистики — дисперсию. Такое предложение обусловлено тем, что инвесторы делают выбор согласно набору комбинаций размеров риска и прибыли, оптимальных по Парето. [c.355]
Раздел I посвящен вероятностно-статистическим методам моделирования экономических систем, а также теоретическим основам вероятностных методов. Авторы излагают те вопросы теории вероятностей и математической статистики, знание которых является необходимым минимумом для усвоения материала, рассматриваемого в последующих главах. [c.3]
Применение математической статистики и моделирования для анализа производственно-хозяйственной деятельности. В экономике каждый показатель, каждое явление зависит от большого числа факторов, действующих одновременно. Иными словами, экономические явления характеризуются многомерной системой различных факторов. Часто им свойственны такие черты, как случайность и неопределенность, связь между явлениями носит стохастический (вероятностный) характер. В этом случае для изучения тесноты связи и взаимосвязи показателей и факторов применяют методы корреляционного и регрессивного янализа. [c.22]
МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО, метод статистических испытаний (Monte arlo method) — числ способ решения матем и др задач Применяется гл о в случаях, когда построение модели математической исследуемого явления в аналитическом (формульном) виде затруднено или невозможно М М -К заключается в моделировании исследуемого явления с помощью нек-рой процедуры, дающей случайный результат Чем больше кол-во реализаций случайного процесса получено в результате моделирования, тем полнее будет стат материал, обрабатываемый обычными методами математической статистики При моделировании логистических систем с [c.139]
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]
Методы математической статистики, теории очередей, экстраполяции (логистических и огибающих кривых), моделирования, экспертных оценок (мозговая атака, комиссий и т.д.), межстрано-вое сопоставление и др. [c.130]
Стохастическое моделирование осуществляется методами математической статистики, позволяющими исследовать опоередованные причинно-следственные связи показателей результатов производственно-хозяйственной деятельности с факторами и условиями производства. Детерминированное моделирование в данном случае не всегда возможно. Использование математико-статистических приемов позволяет обойтись без специальных экспериментов. В экономическом анализе выделяются следующие, наиболее типичные задачи стохастического анализа [c.26]
Исходя из всех этих причин, наиболее приемлемым для нормирования времени нахождения вагонов на подъездном пути как в целом, так и по элементам, является графо-аналитический способ, основанный на построении суточного плана-графика с применением методов математической статистики для определения исходных данных, с использованием метода табличного моделирования работы, применения рациональных приемов и передового опыта [c.112]
Проблема моделирования науки - одна из самых сложных в науке. До сих пор во многом не определен даже сам объект моделирования - наука, хотя имеются различные мнения на этот счет /135, 162, 172/. Пожалуй, наиболее комплексно проблемы моделирования науки рассмотрены А.И. Яблонским /172/. С.Д. Хайтун /162/ пришел к выводу о необходимости перевода количественных методов анализа науки на негауссовую математическую статистику, которая по своей сути основывается на анализе проблемы субъективности данных. С этим можно согласиться, т.к. в социальных науках измерительным прибором выступает человек, склонный адаптироваться к условиям измерения. [c.158]
Изложенные методы экономического анализа не исчерпывают всего богстстза среенала экономического анализа. Его можно классифицировать по следующим направлениям. Общеэкономические методы экономического анализа, к которым относятся такие как метод диалектики (учета развития на основе возникающих противоречий), метод сочетания логики и истории. Основные методы экономического анализа с учетом их деления на качественные и количественные (экономический анализ, математическое моделирование). Специфические, которые включают экономические эксперименты, моделирование ситуаций, экономическую статистику и т.д. [c.26]
Сущность применения М. м.вэ. и. состоит в том, что в процессы и явления в экономике вносятся элементы научного анализа, оптимизации и прогнозирования с целью наилучшего использования имеющихся ресурсов и получения максимума эффекта. В экономических исследованиях наиболее успешно применяются методы межотраслевого баланса, линейного и динамического программирования, массового обслуживания, игрового моделирования, сетевой) планирования, математической статистики п др. Б. С. Ьу-шуев. [c.92]
Один из базовых принципов управления качеством состоит в принятии решений на основе фактов. Наиболее полно это решается методом моделирования как производственных, так и управленческих процессов с помощью инструментов математической статистики. Однако современные статистические методы довольно сложны для восприятия и широкого практического использования без углубленной математической подготовки всех участников процесса. В 1979 г. Союз японских ученых и инженеров (JUSE) собрал воедино семь достаточно простых [c.360]
Немчинов B. . (1894—1964) — советский экономист, статистик, один из основоположников экономико-математического направления отечественной экономической науки, академик Академии наук СССР (1964) и БССР (1940), а также ВАСХНИЛ (1948). Под его руководством были возобновлены прерванные с 1920-х гг. работы по межотраслевому балансу, им впервые в советской науке были поставлены и решены многие теоретические вопросы экономической кибернетики, эконометрии, применения методов математического моделирования и вычислительной техники в экономических исследованиях (монография Экономико-математические методы и модели ), разработаны модели расширенного воспроизводства, статическая модель общественного разделения труда. Его труды оказали влияние на развитие концепций планового ценообразования. Ему присуждены Государственная премия СССР (1946), Ленинская премия (1965, посмертно) — за участие в научной разработке методов программирования и экономических моделей. [c.42]
Математические модели использовались с иллюстративными и исследовательскими целями еще Ф.Кенэ (1758 г., "Экономическая таблица"), А.Смитом (классическая макроэкономическая модель), Д.Рикардо (модель международной торговли). В XIX веке большой вклад в моделирование рыночной экономики внесла математическая школа (Л Вальрас, О.Курно, В.Парето, Ф.Эджворт и др.), В XX веке математические методы моделирования. применялись очень широко, с их использованием связаны практически все работы, удостоенные Нобелевской премии по экономике СД-Хикс, Р.Солоу, BJIe-онтьев, П.Самуэльсон и др.). Развитие микроэкономики, макроэкономики, прикладных дисциплин связано со все более высоким уровнем их формализации. Основу для этого заложил прогресс в области прикладной математики - теории игр, математического программирования, математической статистики. В России в начале XX века большой вклад в математическое моделирование экономики внесли В.К.Дмитриев и Е.Е.Слуцкий. В 1930-е - 50-е годы в этой области не наблюдалось прогресса вследствие идеологических ограничений тоталитарного режима. В 1960-е - 80-е годы экономико-математическое направление возродилось (В.С.Немчинов, В.В.Новожилов, Л.В.Канторович), но было связано в основном с попытка- [c.11]