См. Зона неопределенности, Неопределенные задачи, Неполнота информации см. также Вероятностная система, Риск, Статистический (или вероятностный) подход к изучению экономики. [c.223]
Статистический (или вероятностный) подход к изучению экономики 345 [c.490]
Рассмотренные методы, способы и приемы экономического анализа, безусловно, не исключают использования других подходов. Так, при изучении экономики предприятий и объединений широко применяются статистические индексы и группировки, средние величины, графики и диаграммы, аналитические таблицы и пр. [c.50]
Маркетинг, будучи рыночной концепцией управления, нацелен на всестороннее изучение рынка, приспособление производства к его требованиям, воздействие на рынок и потребителей в интересах своей фирмы, компании. Именно эти задачи, а также аналитические, производственные, распределительно-сбытовые и управленческие функции маркетинга определяют основные методы исследования маркетинга, а именно общенаучные (системный анализ, комплексный подход, программно-целевое планирование), аналитико-прогностические (математическое программирование, теория вероятностей, теория массового обслуживания, экономико-статистические методы, теория связи, сетевое планирование, методы экспертных оценок и др.), а также заимствованные из таких областей знаний, как [c.503]
На практике задачу обоснования плановых цен среди других плановых задач рассматривают как решаемую в условиях известной неопределенности. Это приводит к попыткам ее решения с помощью экономико-статистических, в известной мере стохастических (вероятностных) методов на базе изучения динамики себестоимости заготовления или реализации продукции в течение ряда предшествующих плановому году лет. Однако такой подход является эмпирическим и связан со сложными корректировочными расчетами применительно к условиям планируемого периода. В последнее время в условиях АСУП при решении задач идентификации цен все шире применяют методы прямого счета, основанные на принципах динамического программирования, поскольку в тех случаях, когда качество, количество и поставщики ресурсов на производственную программу известны, то решение сводится к отысканию в памяти ЭВМ необходимых позиций библиотеки цен или тарифов, особенно по материалам массовой поставки. При осуществлении контроля цен вручную производится поиск необходимых позиций прейскурантов оптовых цен или справочников тарифов и расценок. [c.180]
Переход на СНС согласуется и с современной методологией комплексного экономико-статистического анализа макроэкономики. Имеются в виду органическое соединение экономического и социального аспектов при изучении воспроизводственных процессов на макро-, микро- и отраслевом уровнях, реализация многоаспектного подхода при использовании статистических и экономико-математических методов. [c.315]
СТАТИСТИЧЕСКИЙ (ИЛИ ВЕРОЯТНОСТНЫЙ) ПОДХОД К ИЗУЧЕНИЮ ЭКОНОМИКИ [probabilisti approa h in e onomi s] — учет вероятностного характера экономической системы (см. Вероятностная система) и, следовательно, принципиальной, неизбежной неполноты информации, используемой при принятии экономических решений. Это основная тенденция развития экономической науки на современном этапе. [c.345]
СТАТИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ИЗУЧЕНИЮ ЭКОНОМИКИ —учет вероятностного характера экономической системы (см. статью Вероятностная система ). Не сразу пришли экономисты к пониманию принципиальной важности этого положения. Фундаментом науки математической экономии, зародившейся в прошлом веке, были уравнения твердых функциональных связей. Если, например, они устанавливали, что национальный доход растет пропорционально росту населения (для упрощения примера не будем принимать во внимание другие фахторы), то они писали известную всем со школьной скамьи формулу у = а-твх, считая что а — существующий уровень национального дохода, х — население, в—коэффициент его роста. И этим вопрос был исчерпан. [c.25]
Во всех предыдущих параграфах главы, посвященной имитационным экспериментам, описывались прикладные имитационные исследования, цель которых состояла в решении какой-либо конкретной экономической задачи, связанной с прогнозированием или выбором наилучшего решения о воздействии на анализируемую в исследовании экономическую систему. При этом предполагалось, что уже разработаны принципы построения математических моделей для экономических объектов, к которым относится изучаемая система. Что же делать в том случае, когда нет достаточно хорошего представления о некоторых процессах, важных с точки зрения цели исследования В этом случае можно попытаться описать эти процессы моделями типа черного ящика , т. е. заменить причинное описание некоторыми статистическими закономерностями. Такой подход чаого применяется в экономико-математических моделях (см., например, анализ механизма экономического стимулирования, описанный в пятом параграфе третьей главы). Если же обойти таким образом описание недостаточно изученных вопросов не удается, то прикладное модельное исследование проводиться не может, так как в имитационном эксперименте из-за неадекватности математической модели будут получены результаты, не соответствующие реальности. В этом случае необходимо предварительно осуществить фундаментальные исследования, направленные на разработку принципов построения моделей явлений, интересующих исследователя. Подчеркнем, что фундаментальные исследования — это долгая и сложная работа, которая не может быть осуществлена попутно, в прикладном исследовании. [c.292]
Предлагаемая схема изучения конкурентоспособности экономики регионов носит условный характер и ограничивается локальным полем конкурентоспособности — промышленностью, а также отдельными видами производимой на промышленных предприятиях продукции. Кроме того, конкретные расчеты проведены на примере не субъектов Российской Федерации, а макрорегионов — федеральных округов. Ре -зультаты использования предложенного подхода свидетельствуют, что существующая государственная статистическая отчетность пригодна для изучения конкурентоспособности регионов страны. [c.23]