Анализ рыночной конъюнктуры (ситуационный анализ), его задачи. Система характеристик рыночной конъюнктуры. Статистическое моделирование устойчивости/колеблемости рынка, цикличности (сезонности) и тенденций его развития. Конъюнктурные индикаторы. Индексы деловой активности. Шкальные оценки рыночной ситуации. Методы оценки сбалансированности рынка. Оценки насыщенности рынка. Моделирование поведения покупателей, анализ структуры конкуренции, конкурентоспособности фирмы и марки, анализ портфеля заказов, анализ приоритетных конкурентов, анализ проникновения в систему сбыта, анализ программы коммуникации. Анализ риска и планирование чрезвычайных обстоятельств. [c.136]
Математико-статистическое моделирование основывается на методах математической статистики, теории вероятностей, теории корреляции и других. Эффективность применения этих методов была значительно повышена [c.100]
На практике возникает большое число задач, где необходимо определить оптимальный способ организации работ и использования оборудования. В этом случае применяют имитационные модели, заключающиеся в имитации экономических и производственных условий на ЭВМ путем воспроизведения элементарных явлений и актов процесса в последовательности, содержащей реальные связи и взаимосвязи. Из методов статистического моделирования используются метод Монте-Карло, сетевые модели и др. Содержание и методика использования конкретных моделей рассматривается далее. [c.19]
Планировку участка предметной специализации определяют по ведущему технологическому процессу, а при его отсутствии — по критерию оптимальности. На участках изготовления изделий электронной техники таким критерием могут быть минимальный объем незавершенного производства, наименьшая длительность процессов изготовления изделия, минимальная себестоимость. При этом целесообразно использование методов статистического моделирования (метода Монте-Карло, метода направленного перебора, обеспечивающего путем перестановок приближение к оптимуму с помощью транспозиций матриц). [c.114]
В настоящее время известны и внедряются следующие методы линейное программирование, статистическое моделирование, матричный метод затрат — выпуск , теория игр и др. [c.86]
Экономико-статистическое моделирование начинается с изучения исследуемого показателя, отбора и оценки факторов, влияющих на его уровень и структуру. Изучение объекта исследования основывается, прежде всего, на обобщении профессиональных знаний, полученных в результате качественного анализа, консультаций со специалистами, изучения литературных источников, собственного опыта и использования другой информации. [c.14]
Корреляция и статистическое моделирование уровня себестоимости добычи нефти и попутного газа [c.58]
Методы прогнозирования отличаются лишь гипотезами о конкретных видах связей, соотношений и закономерностей, существующих в базисном периоде и распространяемых на перспективу. В одних случаях можно предположить, что они останутся неизменными во времени, в других — можно считать постоянными вероятности определенных изменений в третьих — можно предположить, что связи и закономерности меняются во времени и т. п. Чаще всего применяется комбинация методов. Например, часть параметров модели прогноза может быть определена в процессе статистического моделирования, а другая часть задана в виде некоторых нормативов. Так поступают при построении модели прогноза при помощи условной регрессии. [c.101]
X а и к и н В. П., Найденов В. С., Г а л у з а С. Г. Корреляция и статистическое моделирование в экономических расчетах. М., Экономика , 1964, 216 с. [c.127]
В главе Статистика процентных ставок изложены вопросы, связанные с формированием процентных ставок, приведена классификация и определены задачи их статистического изучения. Подробно рассмотрены методы статистического анализа динамики уровня процентных ставок. Предложены варианты статистического моделирования и прогнозирования процентных ставок, определены факторы, влияющие на уровень процентных ставок, описаны приемы статистического выявления взаимосвязи процентной ставки с другими экономическими показателями. [c.11]
Статистическое моделирование и прогнозирование уровня процентных ставок [c.619]
Для примера рассмотрим статистическое моделирование торгов на ММВБ. [c.676]
Статистическое моделирование и прогнозирование Учебное пособие / Под ред. А. Г. Гранберга. - М. Финансы и статистика, 1990. [c.300]
Экономико-статистическое моделирование в промышленности (методологические и методические вопросы). [c.183]
Данные формулы остаются в значительной степени справедливыми при любых законах распределения времени обслуживания при наличии простейшего потока отказов. В случае, если последний отличается от простейшего, решение задачи находится путем статистического моделирования процесса (метод Монте-Карло). [c.227]
| Рис. 2. Общая схема комплекса экономико-математических задач оптимального планирования нефтеснабжения района. Группы экономико-математических задач /—предпланового анализа // — текущего планирования нефтеснабжения /// — перспективного планирования нефтеснабжения. Экономико-математические задачи /—ретроспективный анализ процесса нефтеснабжения района 2 — прогнозирование потребности народного хозяйства района в массовых светлых нефтепродуктах 3 — формирование единой транспортной сети района и определение удельных транспортных затрат на перевозку нефтепродуктов 4 — статистическое моделирование объектов нефтебазового хозяйства 5 — выбор оптимального варианта внутрирайонных перевозок нефтепродуктов при наиболее эффективном использовании действующих объектов нефтебазового хозяйства 6 — прогнозирование технико-экономических показателей работы объектов нефтебазового хозяйства на ближайшую перспективу 7 — выбор оптимального варианта внутрирайонных перевозок нефтепродуктов при наиболее эффективном развитии нефтебазового хозяйства. Информационные выходы I, а — спрос народного хозяйства на массовые светлые нефтепродукты 1,6 — современное состояние и проектные материалы развития нефтебазового хозяйства /, s — транспортные условия нефтеснабжения 2, а — вариантные средне- и долгосрочный прогнозы потребности в нефтепродуктах 2, б — краткосрочный прогноз потребности в нефтепродуктах 2, в — сезонные колебания потребительского спроса 3, а, 3, б — единая современная и перспективная транспортная сети, их расценки 4, а — максимально возможный объем реализации нефтепродуктов на действующих объектах нефтебазового хозяйства в условиях базисного года 4, б — минимальная себестоимость хранения нефтепродуктов на объектах нефтебазового хозяйства 4, в — основные технико-экономические показатели в условиях базисного-года 5, а — оптимальные варианты внутрирайонных перевозок нефтепродуктов на ближайшую перспективу 5,6 — оптимальные объем и структура реализации нефтепродуктов по нефтебазам 5, в — оптимальные технико-экономические показатели деятельности нефтебазового хозяйства на ближайшую перспективу 5, г — направления развития объектов нефтебазового хозяйства на ближайшую перспективу 6, а, 6, 6 — соответственно максимально возможный объем реализации нефтепродуктов по объектам нефтебазового хозяйства и минимальная себестоимость хранения нефтепродуктов на начало перспективного планового периода 6, в — перспективные модели основных технико-экономических показателей деятельности объектов нефтебазового хозяйства 7, а — наиболее эффективные направления и очередность капитальных вложений в расширение и реконструкцию нефтебазового хозяйства 7, б — схема перспективных оптимальных внутрирайонных перевозок нефтепродуктов 7, в — варианты основных технико-экономических показателей деятельности нефтебазового хозяйства по этапам долгосрочного планирования 7, г — мероприятия по совершенствованию перспективного планирования нефтеснабжения |  |
Статистическое моделирование и прогнозирование технико-экономических показателей предприятий. Новосибирск, Наука, 1974. [c.179]
Экономико-математические задачи (в прямоугольниках) / — ретроспективный анализ процесса нефтеснабжения региона 2 — прогнозирование потребности народного хозяйства региона в массовых светлых нефтепродуктах 3 — формирование единой транспортной сети региона и определение удельных транспортных затрат на перевозку нефтепродуктов 4 — статистическое моделирование объектов нефтебазового хозяйства 5 — выбор оптимального варианта региональных перевозок нефтепродуктов в условиях наиболее эффективного использования действующих объектов. нефтебазового хозяйства 6 — прогнозирование технико-экономических показателей работы объектов нефтебазового хозяйства на ближнюю перспективу 7 — выбор оптимального варианта региональных перевозок нефтепродуктов в условиях наиболее эффективного развития нефтебазового хозяйства. [c.17]
При постановке и решении оптимизационных задач планирования нефтеснабжения одной из наиболее важных проблем является совершенствование качества исходной информации, от решения которой существенно зависит качество найденных оптимальных планов и эффективность принимаемых практических значений. Это обусловливает разработку и применение эффективных методов ее формирования путем экономико-статистического моделирования показателей деятельности нефтебазового хозяйства. [c.50]
Приемы и методы экономического анализа также весьма разнообразны. В ходе анализа широко применяется метод сравнений, детализации, элиминирования, факторного разложения, балансовый, группировки, взаимосвязанного изучения. Последние годы в анализе все шире применяются приемы и методы, заимствованные из математики, кибернетики и других наук. Отметим, в частности, корреляционный, регрессионный, вариационный, дисперсионный, многомерный, факторный анализ линейное и динамическое программирование, статистическое моделирование. [c.17]
Статистик уделил внимание лишь тому, как замечательно модель соответствовала прошлым ценовым данным. Такое отношение возникло в результате ложной веры в то, что близость соответствия прогнозной модели прошлым ценовым данным есть показатель ее предсказательной ценности. При построении прогностической модели необходимо всегда строго соблюдать правильные процедуры статистического моделирования, как точно так же при построении торговой модели должны соблюдаться правильные процедуры оптимизации. [c.164]
Главное правило статистического моделирования состоит в том, что слишком большое число ограничений приводит к неправильным результатам. Другими словами, если переменные торговой модели задействуют слишком много ценовых данных, или если существует слишком мало сделок по сравнению с количеством правил и объемом данных, то результаты оптимизации сомнительны. Степени свободы неразрывно взаимосвязаны с размером выборки. Наложение на ценовые данные слишком многих ограничений — основная причина подстройки. [c.168]
Неотъемлемая заповедь статистического моделирования — слишком большое число правил и ограничений приводит к ненадежным результатам. Другими словами, если в торговой модели слишком много переменных (по отношению к числу выбранных сделок или даже к объему данных), то оптимизационные результаты сомнительны. Это кратко обсуждалось в Главе 4. [c.169]
Для этой цели, я опишу новый набор вычислительных методов, которые способны искать и сравнивать модели, на разных масштабах в иерархических системах. Я буду использовать эти модели для улучшения понимания динамического состояния до и после финансового краха и улучшения статистического моделирование социальных иерархических систем с целью развития надежных навыков прогноза для таких крупномасштабных финансовых крушений. [c.34]
Среди используемых методов демографического прогнозирования можно выделить методы экстраполяции, метод передвижки возрастов й методы статистического моделирования. [c.33]
При построении демографических прогнозов на основе методов статистического моделирования используются регрессионные модели, выражающие зависимость демографических явлений от выбранных факторов (например, рождаемости от образовательного уровня населения, уровня благосостояния, обеспеченности детскими и лечебными заведениями и т.д.). [c.34]
См. Статистическое моделирование и прогнозирование Учеб. пособие /Под ред. А.Г. Гранберга. - С. 103. [c.230]
Статистическое моделирование и прогнозирование // под ред. Гранберга А.Г. - М. Фи- [c.128]
Статистическое моделирование и прогнозирование / Под ред. [c.99]
Априорный анализ факторов производительности труда. Статистическому моделированию любого экономического процесса или явления должен предшествовать априорный анализ обьекта исследования. Для объективной оценки влияния факторов на первой стадии анализа необходимо формализовать имеющиеся априорные сведения (мнения специалистов), например с помощью метода экспертных оценок. [c.77]
В настоящее время все чаще в экономических исследованиях применяют экономико-математические методы анализа и планирования, в частности экономико-статистическое моделирование. Это направление сравнительно новое, но оно быстро развивается и уже получило широкое признание многих специалистов. Экономические исследования с использованием количественных методов приобретают новое, более высокое качество и полностью отвечают современным требованиям хозяйствования. Особенно велико значение математических методов и экономико-статистического моделирования при решении практических задач в условиях функционирования на предприятиях АСУ. Однако следует признать, что экономико-математическое моделирование с использованием ЭВМ в практической деятельности низовых хозрасчетных предприятий не получило достаточно широкого распространения. Своего решения требуют такие вопросы, как экономико-математический анализ производственных затрат, планирова- ние себестоимости добычи нефти и Другие, имеющие большое значение при решении практических задач повышения эффективности нефтедобывающего производства л - Л , > [c.3]
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]
Статистическое моделирование экономических процессов заключается в проведении статистических испытаний на основе мате-матико-статистической модели, описывающей колебания тех или иных элементов производственного процесса под влиянием разнообразных факторов, действие которых не поддается управлению. Построить экономико-математическую модель — значит выразить в математической форме основные качественные зависимости данного экономического процесса. Экономико-математическая модель отличается тем, что отобранные для экономического анализа показатели записываются в виде математических выражений (уравнений и неравенств). Одним из методов изучения динамических рядов себестоимости добычи нефти и газа является регрессия. В регрессионном анализе данные могут быть динамическими (данные, представленные во времени) и вариационными (данные, представленные в пространстве). В данном исследовании будем останавливаться только на первых. [c.65]
События на международных валютных площадках также эхом отзываются на финансовых рынках стран с открытой экономикой, вспомним, например, падение американского доллара или неустойчивость мексиканского песо одни компании получают огромные торговые прибыли, некоторые инвесторы теряют крупные суммы денег, падает ликвидность на определенных участках рынка, происходит перелив капиталов. Этим и объясняются важность и интерес к статистической информации о валютных курсах, кур-сообразующих факторах, статистическому моделированию и прогнозированию их со стороны финансовых компаний, предприятий, частных инвесторов. Для государства статистика валютных курсов необходима для адекватного осуществления курсовой политики, возможности просчитать последствия принимаемых решений как для внешней торговли, состояния платежного баланса, так и для экономической и политической ситуации в стране в целом. [c.644]
На основании принятого плана производства рассчитывается план-график запуска-выпуска партий деталей, полуфабрикатов и готовых изделий. Этот план-график согласуется с план-графиком закупки материалов и комплектующих изделий. Далее осуществляется оперативное управление и учет выполнения планов производства и поставок, складской учет и управление материально-производственными запасами. Метод MRP использует развитый управленческий учет и систему бухгалтерского учета международного класса (GAAP, IAS). Для принятия управленческих решений применяются информационные технологии анализа и статистического моделирования, а также оптимизационные расчеты. По всем производственным хозрасчетным подразделениям формируются бюджеты, для анализа выполнения которых ведется расчет нормативных и фактических затрат на производство, а также нормативной и фактической себестоимости продукции. Непрерывно осуществляется оперативное формирование бухгалтерского баланса и анализ экономических и финансовых показателей деятельности предприятия. [c.22]
Брэгман Л. М., Романовский И. В. //Исследование операций и статистическое моделирование. Вып. 3. - Л. ЛГУ, 1975. - С. 11-17. [c.219]
Проведено статистическое моделирование составляющих компонентов сегмента системы телекоммуникаций и вычислительный эксперимент [3] по оценке значений критериев качества передачи и показателей надёжности его работы в зависимости от количества ведомых ГСЭ, качества синхросигнала и конструктивных параметров сетевого оборудования. Разработана методика оценки значений критериев качества передачи и показателей надёжности сегмента ВОСП. [c.88]
Кулешов В. В., Лукацкая М. Л., Ягольницер М. А. Проблемы статистического моделирования и оптимизации отраслевых планов. Новосибирск, Наука, 1977. [c.178]
На стадии перспективного планирования в основном используются те же математические методы, что и на стадии текущего планирования. Но особое внимание уделяется проверке прогноз ных свойств моделей. При экономико-статистическом моделировании отдельных экономических показателей деятельности нефтеба-зового хозяйства предусматривается проверка устойчивости параметров модели во времени. Задача линейного программирования решается в вариантной постановке. Вся выходная информация дается в определенных интервалах значений. Особенностью математической модели задачи 7 является то, что она охватывает два взаимосвязанных этапа планового периода (первый этап — 5 лет, второй — 10 лет) и предусматривает использование неоднородной структуры представления исходной информации. В целом она сводится к динамической модели общей задачи линейного программирования. [c.20]
Допустим, что в результате перевода всех данных в числовую форму и последующей нормировки все входные и выходные переменные отображаются в единичном кубе. Задача нейросетевого моделирования - найти статистически достоверные зависимости между входными и выходными переменными. Единственным источником информации для статистического моделирования являются примеры из обучающей выборки. Чем больше бит информации принесет каждый пример - тем лучше используются имеющиеся в нашем распоряжения даные. [c.127]
Смотреть страницы где упоминается термин Статистическое моделирование
: [c.685] [c.145] [c.15] [c.74]Смотреть главы в:
Популярный экономико-математический словарь -> Статистическое моделирование
Популярный экономико-математический словарь (1973) -- [ c.26 ]