В качестве модели можно попытаться построить материальный дубликат хозяйственного комплекса — тогда модель окажется предметной. В нашем случае это выглядело бы следующим образом создаем макет предприятия (допустим, из картона) со всеми его административными, производственными, складскими и прочими помещениями, а затем заполняем эти помещения вылепленными из пластилина человечками, оборудованием, машинами, инструментами, товарами, материалами и т.д. Если движимость и недвижимость будут соответствовать реальному положению вещей, будет соответствовать своему реальному аналогу и созданная нами модель. Изменения на реальном предприятии обязаны повлечь за собой изменения и на уровне модели — иначе соответствие исчезнет. Т.е. придется передвигать человечков, машины, товары согласно их реальным передвижениям, что очень неудобно. Полученная в итоге предметная модель окажется неработоспособной, поэтому создание информационной модели выглядит более привлекательно. Впрочем, как будет ясно из дальнейшего, выбор типа модели осуществлялся человеком не опытным путем на заре цивилизации, а по аналогии с процессами, происходившими в его мозгу. Выбора у человека на самом деле никакого не было, а использование информационной модели было предопределено общей эволюцией. [c.30]
Дело в том, что рыночная система, пройдя длительный путь эволюционного развития, реализовалась в современной посткапиталистической модели — смешанной экономике. Причем ни в одной стране такая модель не существует в чистом виде. Поэтому для каждой страны, вступившей в полосу рыночных преобразований, встают по крайней мере две глобальные задачи 1) задача выбора типа модели с точки зрения ее возможностей и развитости (капитализм, смешанная экономика) и 2) создание собственной национальной модели рыночной экономики. [c.322]
Более того, постоянную часть затрат следует исключать из рассмотрения не только на стадии постановки, при выборе типа модели, метода решения задачи и т. п., но и при проведении расчетов (как мы только что проделали). Это не только упростит вычисления, но и позволит избежать возможных ошибок. [c.167]
Хотя характер спроса является одним из основных факторов при построении модели управления запасами, имеются другие факторы, влияющие на выбор типа модели. К их числу относятся [c.551]
Из сказанного следует необоснованность противопоставления данных типов моделей. В качестве основы выбора типа модели невозможно принять детерминированный или стохастический характер моделируемой связи, так как связь между исследуемыми показателями часто можно выражать обоими типами моделей. Например, влияние изменения численности работающих на объем выпускаемой продукции можно исследовать на основе как детерминированной мультипликативной индексной модели (с разной степенью детализации), так и регрессионной модели (парной или многомерной). Данные типы моделей имеют различные предпосылки построения и возможности применения в экспериментах. Модель выбирается исходя из соответствия поставленной задаче. В этом смысле лучше говорить не о детерминированной и стохастической моделях, а о детерминированном и стохастическом подходах к моделированию связей между показателями. [c.117]
Выбор типов моделей [c.46]
Выбор типов моделей, в рамках спецификации техник моделирования (см. рис. 3.1), зависит от их методологической приемлемости с точки зрения выбранных перспектив. Данный раздел дает обзор некоторых распространенных типов моделей. [c.60]
Выбор типа модели [c.79]
Выбор типа модели, позволяющий достаточно хорошо отобразить исследуемые свойства реального объекта. [c.6]
Процесс разработки в условиях АСУП задач перспективного развития предприятия включает следующее 1) определение круга решаемых проблем и искомых результатов 2) локализацию системы, т. е. определение комплекса входящих в нее объектов и связей рассматриваемой системы с отраслью и народным хозяйством 3) выбор периода планирования 4) выбор типа экстремальной задачи в зависимости от характера решаемых проблем, специфики оптимизируемой системы, длительности периода планирования и т. д. 5) установление критерия оптимальности 6) определение возможных вариантов развития отдельных объектов системы — перспектив реконструкции или модернизации действующих объектов предприятий, возможность расширения предприятия за счет строительства новых объектов основного и вспомогательного производства, варианты совершенствования технологии и т. д. 7) формулирование условий, в которых осуществляется деятельность всей рассматриваемой системы и отдельных ее объектов, включая внешние и внутренние ее связи 8) формализацию задачи, т. е. описание условий деятельности системы и целевой функции в виде экономико-математической модели 9) подготовку исходной информации, определение числовых значений параметров экономико-математической модели 10) решение возникающих экстремальных задач отыскания лучшего варианта развития системы с использованием методов математического программирования и ЭВМ И) ана-. лиз полученных результатов 12) выдачу необходимой исходной информации, включая результаты выполненных расчетов в АСУП, для решения комплексной задачи в масштабе отрасли. [c.420]
К моделям, построенным для планирования и прогнозирования, предъявляется особое требование. А именно высокая адекватность модели должна сохраняться и в период упреждения (плановом периоде). Точность модели можно повысить за счет усложнения форм связи и выбора типа функции с переменными параметрами, зависящими от времени. [c.63]
Как. в линейных, так и в нелинейных статических экономико-математических моделях множество X обычно содержит больше чем, один допустимый вектор. Это означает, что имеется некоторая свобода выбора соотношения модели не определяют единственным образом то, что произойдет с изучаемой экономической системой. Это позволяет ввести понятие внешнего воздействия (управления), определяющего судьбу моделируемой системы. В статических моделях типа (3.3) или (3.8) управлением является [c.35]
Вопрос о выборе типа производственной функции народного хозяйства в экономико-математических моделях, в которых экономика страны является элементарной производственной единицей, остается сложной проблемой. Недостатки, которые имеет степенная производственная функция по сравнению с функцией с постоянной эластичностью замещения или с различными другими более сложными производственными функциями с избытком компенсируются легкостью оценки параметров степенной производственной функции. Как уже говорилось в 4 гл. 2, проблему оценки параметров А и ее для производственной функции (2.7) можно свести к задаче регрессионного анализа для линейной функции, в то время как производственная функция (2.9) требует применения методов регрессионного анализа для нелинейных функций, что является более сложной проблемой. Кроме того, исследование модели со степенными производственными функциями осуществляется более просто. Поэтому степенные функции используются довольно часто, тем более что их основной недостаток — возможность замены одного ресурса другим — часто не является существенным, поскольку в исследованиях обычно бывают интересны значения ресурсов, достаточно близкие к уже использующимся в производстве в настоящее время и далекие от нулевых значений. Поэтому неправдоподобность поведения степенных производственных функций в области малых количеств ресурсов становится не так уже важна. [c.243]
Регрессионный анализ предназначен для выбора формы связи, типа модели, для определения расчетных значений зависимой переменной (результативного признака). [c.70]
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 практике статистического исследования и прогнозирования покупательского спроса по различным видам продуктов и услуг используются различные типы моделей, наиболее соответствующие характеру и закономерностям развития данного рынка. Выбор функции зависит от результата предварительных исследований (в частности от разведочного исследования и конкретной рыночной ситуации). У каждого вида товара свои особенности [c.202]
Выбор типа оптимизационных моделей для решения задачи выбора проектных вариантов [c.120]
Одной из коренных проблем развития экономико-математической науки в настоящее время является проблема совершенствования методологии математического моделирования экономических задач. В этой связи особую актуальность приобретает вопрос о выборе типа математической модели, как можно более полно отражающей реальные условия экономических задач. Одним из таких условий, общих для большинства экономических задач, в том числе и для задач экономического анализа проектных вариантов новой техники, является нелинейность связей технико-экономических показателей между собой. Рассмотрим вопросы. моделирования таких связей. [c.120]
Из приведенных исследований видно, что выбор типа целочисленной модели для решения задачи по выбору наилучших проектных вариантов новой техники зависит от характера самой решаемой задачи. Этот выбор зависит, прежде всего, от требуемой степени точности учета ограничивающих условий. Наиболее полный их учет требует применения первой линейной или нелинейной целочисленной модели. Вопрос о выборе линейной или нелинейной модели решается в зависимости от размерности задачи. В случае большой размерности задачи правильней остановить выбор на нелинейной модели. Если же не требуется такой доскональный учет ограничивающих условий, то выбирается вторая линейная модель. Однако в случае большой размерности, когда невозможно использование эвристических приемов при решении второй линейной модели (а также и первой), правильным может быть выбор и линейной модели. -... -., - [c.131]
При выборе типа оценки лучше всего руководствоваться принципом — Будь внимателен, когда что-то просишь, потому что можешь это получить . Например, если критерием отбора является максимальная чистая прибыль, то будет отобрана модель, приносящая максимальную прибыль. В конечном счете, для трейдера важна именно прибыль. Тогда почему такая модель может быть плохой Потому что одна лишь максимальная прибыль не является адекватным показателем качества торговой модели. Например, 60% этой максимальной чистой прибыли могли быть получены моделью на одной крупной сделке, которая (будем надеяться) может никогда больше не повториться, такой как короткая продажа во время Краха фондового рынка в октябре 1987 года. Или большая часть этой прибыли могла быть получена в первой половине тестового периода и могла маскировать катастрофические убытки во второй, более актуальной половине. Показатель одной только чистой прибыли игнорирует очень важное требование равномерности распределения прибылей. [c.90]
Таким образом, согласно экспоненциальной модели, величина приращения цены в 10% не может бесспорно быть интерпретировано как " выброс". Кроме того, мы видим, что наше различие между нормальными и аномальными приращениями зависит от нашего выбора типа распределения Определение того, что является правильным описанием частоты распределения, особенно для больших положительных и отрицательных приращений, является тонкой проблемой, которая [c.62]
Построение моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии имеет свою специфику. Во-первых, оценка параметров моделей авторегрессии, а в большинстве случаев и моделей с распределенным лагом не может быть произведена с помощью обычного МНК ввиду нарушения его предпосылок и требует специальных статистических методов. Во-вторых, исследователям приходится решать проблемы выбора оптимальной величины лага и определения его структуры. Наконец, в-третьих, между моделями с распределенным лагом и моделями авторегрессии существует определенная взаимосвязь, и в некоторых случаях необходимо осуществлять переход от одного типа моделей к другому. [c.292]
Трудности практического применения моделирования в экологии связаны с наполнением содержания моделей конкретной и качественной информацией. С одной стороны, точность и полнота первичной информации, реальные возможности ее сбора и обработки во многом определяют выбор типов прикладных экологических моделей, с другой — исследования по моделированию экологических объектов выдвигают новые требования к системе информации. [c.6]
Универсальная графическая модель безубыточности выпуска продукции (рис. 3.6) по сравнению с выше рассмотренными графическими моделями имеет более ограниченные возможности для экономического управления. Областью ее основного применения является период организации выпуска новой продукции, выбора типа технологии производства, а также контроля безубыточности производства, контроля безубыточности коммерческих операций по отдельным видам товаров. Для оснащения пользователей целесообразно иметь готовые бланки графической модели безубыточности, так как ее построение — трудоемкий процесс. [c.139]
Ошибкой спецификации называются неправильный выбор типа связей и соотношений между элементами модели, а также выбор в качестве существенных таких переменных и параметров, которые на самом деле таковыми не являются, и наконец, отсутствие в модели некоторых существенных переменных. [c.338]
При имитационном моделировании применяется много математических схем конечные и вероятностные автоматы, системы массового обслуживания (СМО), агрегативные системы, системы, описываемые дифференциальными уравнениями и марковскими процессами, методы общей теории систем, а также специально сконструированные эвристические подходы для конкретных типов объектов моделирования. Применительно к экономическим объектам и процессам наиболее часто используются, на наш взгляд, математические схемы СМО, агрегативные системы, а также эвристические подходы. Кроме этого, отдельные элементы метода статистических испытаний или метода Монте-Карло, которые лежат в основе имитационного моделирования, применяются достаточно часто при расчете различных параметров для других типов моделей — эконометрических, моделей кривых роста и т.п. В данной главе будут рассмотрены имитационные модели СМО и агрегативные имитационные модели. Естественно, приведенные ниже математические схемы ни в коей мере не исчерпывают их перечень. Кроме того, часто при имитационном моделировании применяется сочетание различных математических подходов, поэтому дать весь перечень применяемых математических схем затруднительно, да и вряд ли целесообразно. Главное — наличие имитационного мышления при выборе тех или иных математических подходов. [c.229]
Основой концептуальной модели являются установка развития управляемого объекта (рост, интенсивное развитие, адаптация к рынку и т. п.) и выбор типа хозяйственного механизма (степень централизации управления, развитие рыночного механизма, свобода экономических рычагов и др.). [c.25]
Иногда в литературе встречается противопоставление детерминированных и стохастических моделей. Необходимость выбора того или иного типа модели стараются выявить из характера самих связей объективной реальности, которые якобы делятся на детерминированные и стохастические. Подобные утверждения методологически неверны. Детерминированность и стохастичность не являются свойствами связей реального мира. Причина и следствие представляют собой единое целое, для характеристики внутренних связей которого не имеет смысла применение категорий детерминированности и стохастичности. [c.114]
С точки зрения статистики сущность задачи определения формы связи сводится к задаче нахождения подходящей функции аппроксимации совместного изменения факторных и результативного показателей. При обобщении опыта статистического решения данного вопроса [87, с. 153—155] автором сделан вывод о целесообразности выбора более простых средств (функции) аппроксимации (описания) формы связи. Критерием выбора того или иного типа модели выступает достаточно точное с точки зрения решаемой задачи описание связей. Анализ точности описания связей основывается на исследовании сущности и форм проявления связей в реальной деятельности. [c.118]
Качество обслуживания покупателей, создание оптимальных условий труда торговых работников и обеспечение высоких экономических показателей работы магазина во многом зависят от того, насколько рационально он оснащен торговым оборудованием. При решении вопросов технического оснащения магазинов особое внимание должно быть уделено выбору типов и моделей торгового оборудования и определению его оптимального набора. [c.480]
Задача моделирования "механизма ситуации" решается одновременно с задачей получения информации. "Механизм ситуации" устанавливает связь между описанием альтернатив и значениями критериев (или результатов). Сама задача моделирования "механизма ситуации" содержательно включает определение перечня управляемых и неуправляемых факторов определение ведущего типа механизма ситуации (однозначный или многозначный) и ведущего типа неопределенностей выбор типов шкал для результатов построение моделей для получения значений результатов в выбранных шкалах. Здесь потребуется решить два принципиальных вопроса каков тип модели (или определение совокупности моделей) и каковы основные соотношения для моделирования. При поиске ответов на эти вопросы полезно знать, что преобразование исходных данных для моделирования в искомые результаты моделирования в любых моделях может быть осуществлено посредством всего лишь трех типов действий [c.73]
Следует отметить наряду с общеметодологическими трудностями и специфические особенности в вопросе выбора крите рия оптимальности для отдельных типов моделей. Так, в статической модели можно сравнительно просто описать структуру конечного продукта в части предметов потребления, но гораздо сложнее учесть средства производства, идущие на капиталовложения, поскольку они предназначены для будущих периодов и их состав определяется в зависимости от планов будущих лет. Решение последней проблемы в известной мере облегчается при переходе к динамической модели. Однако в ней выбор критерия оптимальности является сложной задачей. Здесь он должен включать оптимальные пропорции разделения национального дохода на потребление и накопление, оптимальные темпы роста производственного и личного потребления и др. Критерий оптимальности должен учитывать также состояние и потенциальные возможности экономической системы на конец планового периода. [c.178]
Определение формы связи и построение математической модели при парной зависимости. Определение математической формы связи заключается в выборе типа функции для выражения зависимости между изучаемыми показателями. [c.118]
Первым этапом построения тренда является выбор типа аналитической функции. В нашем примере основанием для применения линейного уравнения в качестве трендовой модели является существующая тенденция снижения уровня процентных ставок без наличия каких-либо осциллятивных колебаний. [c.612]
Четвертое напрвление. представлено принципиально новой моделью субъектов социально-экономического процесса, отражающей современные реалии. Для нее характерно изменение мотивации деятельности в направлении возрастания значения тех ее составляющих, которые обеспечивают реализацию не столько материальных, сколько духовных потребностей личности (удовлетворенность от самого процесса труда, его социальная значимость, сложность и,др.). Новой модели присущи значительная информированность о. мире, в котором люди существуют, более высокий общеобразовательный и культурный уровень, ее отличают, многообразие и динамизм -потребностей, главной из которых является потребность в свободе самовыражения, установления связей с другими людьми, свободе духовного самоопределения, свободного выбора типа культуры и общественно-политических взглядов. Эта модель социально-индивидуального человека предполагает общество, основанное на демократических и плюралистических началах с развитыми межгрупповыми связями да размытими, нежесткими границами между социальными общностями. [c.11]
В разд. 1 гл. 1 вводится понятие простого экспоненциального взвешенного среднего, на котором основаны все модели сглаживания. В гл. 2 разбираются более сложные варианты основной модели, применяющиеся в условиях тренда и сезонных колебаний. В гл. 3 обсуждаются различные меры точности прогноза. В гл, 4 рассматривается методы сглаживания, используемые в автоматическом рёйсШе краткосрочного прогнозирования, В следующей главе обсуждаются возможности адаптивного прШиозирования. Гл. 6, хотя и не имеет прямого отношения к методам экспоненциального сглаживания, посвящена другой немаловажной проблеме — анализу автокорреляции в задаче определения типа динамики прогнозируемого ряда — необходимому условию выбора прогностической модели. [c.14]