Если в процессе анализа концептуальной диаграммы установлено, что все связи между переменными могут быть математически описаны — с точностью, достаточной для осуществления целей исследования, то необходимо рассмотреть вопрос о том, где может быть получена исходная числовая информация об изучаемой системе. Значительную часть исходных данных можно получить непосредственно от заказчика, информация может быть найдена также в разнообразных документах и отчетах. Иногда для получения исходной информации проводят специальные исследования — натурные эксперименты или анализ статистических отчетов. Важно вступить в контакт со специалистами в данной области (экспертами), знания которых могут быть полезны при построении моделей. Если же необходимую информацию полностью получить не удается, то имеет смысл обдумать вопрос о том, не может ли отсутствующая информация оказаться несущественной для анализа проблем, стоящих перед исследователем в данной работе. Если такое предположение кажется правдоподобным, то можно перейти к следующим этапам исследования— построению и анализу модели, рассчитывая па то, что анализ математической модели подтвердит наше предположение. [c.140]
Анализ математической модели. Анализ математической модели, реализованной в виде программы для ЭВМ, проверенной п подготовленной к расчетам,— основной этап прикладного модельного исследования экономических систем. На этом этапе достигается цель исследования — находятся ответы на вопросы, поставленные заказчиком. Анализ математической модели можно разбить на три шага планирование процесса анализа модели, проведение машинных расчетов и обработка результатов исследования. Основные черты этих шагов определяются в первую очередь выбором метода анализа математической модели. [c.148]
Настоящее развитие прикладных экономика-математических исследований началось с появлением и распространением вычислительной техники, когда главными методами анализа математических моделей экономических систем стали методы, основанные на использовании ЭВМ. В 4 гл. 1 были рассмотрены три основные группы методов численного исследования экономико-математических моделей оптимизационные, многокритериальные и имитационные методы. Продемонстрируем возможности применения этих методов для анализа модели. [c.149]
До сих пор в "качестве методов анализа математических моделей сельскохозяйственного производства предлагались оптимизационные методы с единственным критерием выбора наиболее рационального решения. Надо подчеркнуть, что хотя оптимизация остается наиболее часто применяемым методом, для сельскохозяйственного производства более естественным является использование многокритериальных методов, применение которых сдерживается пока их недостаточным развитием. Действительно, стоимостные показатели (скажем, прибыль хозяйства) основываются на ценах, которые не всегда отражают народнохозяйственный эффект продукции. Поэтому при принятии решений необходимо не- [c.172]
В настоящее время материальной основой человеко-машинных диалоговых имитационных систем являются ЭВМ третьего поколения. Потенциальные возможности вычислительных машин этого типа реализуются на основе рационального сочетания различных методов анализа математических моделей, включенных в имитационную систему. Как уже говорилось, основным методом исследования в человеко-машинной системе является имитация, позволяющая изучать сложные математические модели объекта исследования. В соответствии с этим в блоке математических моделей выделяется основная, наиболее подробная модель, которая используется для проведения имитационных экспериментов. Модели такого типа, которые впредь будет называть моделями имитационного уровня, часто называют также имитационными моделями . Надо отметить, что последний термин представляется довольно неудачным, поскольку имитационный эксперимент можно провести с любой математической моделью и в то же время хотя бы простейшие свойства модели любой степени сложности можно получить с помощью аналитических методов. [c.294]
Анализ математической модели 148 Аналоговое моделирование 21 [c.391]
Качественный анализ математических моделей и имитационное [c.39]
Должностные обязанности. На основе анализа математических моделей и алгоритмов решения экономических и других задач разрабатывает программы, обеспечивающие возможность выполнения алгоритма и соответственно поставленной задачи средствами вычислительной техники, проводит их тестирование и отладку. Разрабатывает технологию решения задачи по всем этапам обработки информации. Осуществляет выбор языка программирования для описания алгоритмов и структур данных. Определяет информацию, подлежащую обработке средствами вычислительной техники, ее объемы, структуру, макеты и схемы ввода, обработки, хранения и вывода, методы ее контроля. Выполняет работу по подготовке программ к отладке и проводит отладку. Определяет объем и содержание данных контрольных примеров, обеспечивающих наиболее полную проверку соответствия программ их функциональному назначению. Осуществляет запуск отлаженных программ и ввод исходных данных, определяемых условиями поставленных задач. Проводит корректировку разработанной программы на основе анализа выходных данных. Разрабатывает инструкции по работе с программами, оформляет необходимую техническую документацию. Определяет возможность использования готовых программных продуктов. Осуществляет сопровождение внедренных программ и программных средств. Разрабатывает и внедряет системы автоматической проверки правильности программ, типовые и стандартные программные средства, составляет технологию обработки информации. Выполняет работу по унификации и типизации вычислительных процессов. Принимает участие в создании каталогов и картотек стандартных программ, в разработке форм документов, подлежащих машинной обработке, в проектировании программ, позволяющих расширить область применения вычислительной техники. [c.179]
В многозвенном манипуляторе связь между его положением в пространстве и управляющими воздействиями по каждой из степеней подвижности может быть получена путем анализа математической модели, представляющей собой систему нелинейных уравнений со многими переменными. Ее решение позволяет осуществить реализацию управления движением при различных граничных условиях в реальном масштабе времени. [c.305]
Должностные обязанности. На основе анализа математических моделей и алгоритмов (постановок экономических и других задач) разрабатывает программы, реализующие решение задачи. Разрабатывает технологию решения задачи по всем этапам. Осуществляет выбор языка программирования и перевод на него алгоритмов задач. Определяет информацию, подлежащую обработке на ЭВМ, ее объемы, структуру, макеты и схемы ввода, обработки, хранения и выдачи информации, методы ее контроля. Определяет объем и содержание, данных тестовых примеров, обеспечивающих наиболее полную проверку соответствия программ их функциональному назначению. Выполняет работу по подготовке программ к отладке и проводит отладку. Разрабатывает инструкции по работе с программами, оформляет необходимую техническую документацию. Определяет возможность использования готовых программных средств. Осуществляет сопровождение внедренных программ и программных средств. Разрабатывает и внедряет методы и средства автоматизации программирования, типовые и стандартные программные средства. Принимает участие в проектных работах. На основе логического анализа проводит камеральную проверку программ. Определяет совокупность данных, обеспечивающих решение максимального числа условий, включенных в программу, выполняет работу по ее подготовке к отладке. Проводит отладку разработанных программ, корректирует их в процессе доработки. Разрабатывает инструкции по работе с программами, оформляет необходимую техническую документацию. Определяет возможность использования готовых программ, разработанных другими предприятиями (учреждениями). Разрабатывает и внедряет методы автоматизации программирования, типовые и стандартные программы, программирующие программы, трансляторы, входные алгоритмические языки. Выполняет работу по унификации и типизации вычислительных процессов. Принимает участие в создании ка- [c.156]
Анализ математической модели по ограничивающим факторам и выбор наивыгоднейшего режима обработки 5 Определение бремени обслуживания, бремени на отдых и личные надобности [c.82]
Должностные обязанности. На основе анализа математических моделей и алгоритмов (постановок экономических и других задач) разрабатывает программы, реализующие решение задачи. Разрабатывает технологию решения задачи по всем этапам. Осуществляет выбор языка программирования и перевод на него алгоритмов задач. Определяет информацию, подлежащую обработке на ЭВМ, ее объемы, структуру, макеты и схемы ввода, обработки, хранения и выдачи информации, методы ее контроля. Определяет объем и содержание данных тестовых примеров, обеспечивающих наиболее полную проверку соответствия программ их функциональному назначению. Выполняет работу по подготовке программ к отладке и проводит отладку. Разрабатывает инструкции по работе с программами, оформляет необходимую техническую документацию. Определяет возможность использования готовых программных средств. Осуществляет сопровождение внедренных программ и программных средств. Разрабатывает и внедряет методы и [c.140]
Факторный и дискриминантный анализ Математические модели Теория принятия решений Байесовский статистический анализ Теория масштабирования Компьютеризация анализа и обработки данных Маркетинговое моделирование [c.111]
Мы попытаемся найти такой коэффициент, основанный на энтропийном анализе. Математическим моделям соответствует следующая содержательная концепция неравенства, отражающая его социальную функцию. [c.53]
Под автоматизированной системой управления предприятием понимается управление, основанное на широком использовании в планировании, учете, технико-экономическом анализе и оперативном руководстве комплекса экономико-математических моделей, современных средств вычислительной техники п методов организации сбора, обработки и передачи информации, обеспечивающих повышение эффективности производственно-хозяйственной деятельности предприятия. [c.67]
После создания модели, переменным задаются количественные значения. Это позволяет объективно сравнить и описать каждую переменную и отношения между ними. Ключевой характеристикой науки управления является замена словесных рассуждений и описательного анализа моделями, символами и количественными значениями. Вероятно, самый крупный толчок к применению количественных методов в управлении дало развитие компьютеров. Компьютер позволил исследователям операций конструировать математические модели возрастающей сложности, которые наиболее близко приближаются к реальности и, следовательно, являются более точными. [c.71]
Материализация принципиальной технологической схемы сложной системы набором оптимальных блоков, анализ их совместимости и определение экономически наивыгоднейшего варианта (из числа разрабатываемых) возможны при наличии математической модели системы. Модель должна имитировать функционирование системы (функциональная модель), т. е. описывать состояние системы во времени, которое характеризуется множеством значений существенных переменных параметров. Такая модель представляет собой систему уравнений, связывающих входы с выходами системы. [c.31]
На аналитической стадии подготавливаются обоснованные предложения по выбору варианта. Стадия включает инженерный и экономический анализы предлагаемых вариантов. В процессе инженерного анализа строятся математические модели. [c.258]
Необходимым условием работы АСУП является построение экономико-математических моделей, т. е. создание оптимизационных блоков. Для этих целей используют линейное и динамическое программирование, методы теории игр. С помощью таких моделей проводится анализ, планирование и вырабатываются решения. [c.452]
Автоматизированная система управления предприятием (АСУП) -это комплекс экономико-математических моделей и методов, а также технических средств, обеспечивающих эффективное выполнение функции управления с помощью средств сбора, обработки, передачи, хранения и анализа информации. [c.310]
Экономико-статистические модели позволяют определить количественные характеристики связей, зависимостей и взаимообусловленности отдельных экономических показателей. Матричные экономико-математические модели чаще всего используют для планирования и анализа производства и распределения продукции на уровне экономического района, республики и народного хозяйства в целом. Для строительства большое значение имеет применение моделей оптимального планирования. Эти модели предназначены для определения таких планов, которые обеспечивают заданный производственный результат при минимальных затратах или максимальный эффект при заданном уровне потребления ресурсов. [c.24]
Одновременно с этим методом в нефтяной промышленности применим метод индексного анализа себестоимости, а также трансцендентная кинетическая производственная функция как экономико-математическая модель [28]. Одним из главных условий получения хороших результатов является правильный выбор исходных статистических показателей, от которых зависит в значительной степени точность расчетов. [c.23]
Это не значит, что применение методов корреляционного и регрессионного анализа должно привести к созданию всеобъемлющей математической модели производительности труда, учитывающей влияние всех без исключения факторов. Такая задача при сегодняшнем состоянии учета отдельных факторов нереальна и не имеет практической ценности. Известно, что несмотря на большое многообразие факторов, на производительность труда значительно влияют лишь некоторые из них. Поэтому математическая модель производительности труда должна учитывать лишь их. [c.62]
Для построения экономике-математических моделей важное значение имеет выбор и обоснование факторов, характеризующих исследуемую функцию в целом. Для этого следует выбрать такие постоянно действующие объективные факторы, присущие данному процессу, которые определяют закономерности его развития. Учет же второстепенных, случайных факторов, характерных лишь для отдельных наблюдений, может не облегчить, а затруднить выявление закономерностей данного экономического процесса. В связи с этим под задачей анализа производительности труда будем понимать поиск функции /о = /Ч оК где хо — вектор основных факторов. [c.63]
На первой стадии собирают необходимые статистические данные, выявляют факторы, теоретически связанные с производительностью труда и самостоятельно на нее влияющие, и устанавливают связи между отдельными факторами. На данной стадии следует отобрать возможно больше факторов, чтобы в процессе дальнейшего анализа можно было бы исключить несущественные и оставить лишь те факторы, которые наиболее полно отвечают изложенным выше требованиям к выбору основных факторов. Поэтому возьмем для исследования ранее отобранные 20 факторов-аргументов. Анализ влияния отдельных факторов на уровень производительности труда и на этой основе выбор факторов-претендентов для включения в математическую модель проведем методами статистических группировок и априорного анализа. [c.66]
Следовательно, на основе проведенного априорного анализа можно рекомендовать в качестве основных факторов для включения в математическую модель производительности труда в добыче нефти следующие факторы (в порядке их значимости) [c.78]
Этот перечень полностью совпадает с перечнем факторов, выявленных в результате анализа факторов производительности труда методом статистических группировок, что говорит о достаточной обоснованности выбора факторов-претендентов для включения в математическую модель производительности. Применение методов статистических группировок и априорного анализа факторов производительности труда позволяет из большого многообразия факторов выделить группу наиболее существенных, что значительно сокращает объем сбора информации и упрощает проведение корреляционного анализа факторов производительности труда. [c.79]
На предыдущих этапах исследования было выявлено 11 факторов-претендентов для включения в математическую модель производительности труда. На данном этапе с помощью корреляционного анализа из очищенного на предыдущем этапе перечня факторов отбирают самые существенные, имеющие наиболее тесную связь с производительностью труда, между которыми нет линейной зависимости. [c.79]
При использовании экономико-математических методов разработка нормативов ведется в такой последовательности определяются виды работ, выполняемых в процессе подготовки производства осуществляется выбор изделий, подлежащих анализу, и их классификация производится отбор факторов, оказывающих влияние на затраты нормируемых видов ресурсов, сбор и систематизация статистических данных проводится аналитическая обработка статистических материалов с применением методов корреляционного, регрессионного анализа и др. строятся экономико-математические модели и рассчитываются значения параметров моделей при разных значениях факторов разрабатываются макеты нормативных таблиц и вносятся в них полученные значения параметров осуществляется проверка и корректировка нормативов. [c.246]
Изложенное определяет, почему в АСПР исходным моментом включения той или иной модели в методическое обеспечение системы является анализ функционально-структурных схем разработки текущих и перспективных планов. Этот анализ позволяет сформировать полный перечень планово-экономических задач, подлежащих реализации в условиях функционирования АСПР, выявить среди них формализуемые задачи и установить требования, которым должны удовлетворять применяемые для их решения экономико-математические модели исходя из проектируемой методологии разработки планов и контроля за ходом их выполнения. [c.119]
Задачи первого из этих классов служат, как отмечалось выше, для обработки больших массивов информации, поступающей в плановые органы от министерств и ведомств в процессе разработки и проверки выполнения государственных планов, в целях представления ее в виде, необходимом для анализа предложений к проектам планов, формирования расчетных, справочных и плановых документов. Посредством этих задач автоматизируются в основном действующие методы и процедуры плановых расчетов, реализующие принятую на практике методику планирования. Вместе с тем по мере внедрения этих задач в удобной для машинной обработки форме накапливается исходная информация для расчетов по экономико-математическим моделям, результаты которых также обрабатываются и преобразуются в соответствующие выходные документы. [c.129]
На втором этапе создания системы показателей АСПР должны быть проведены уточнение признаков классификации показателей на основе используемых экономико-математических моделей, алгоритмов, методов решения задач, анализ семантических алгоритмических взаимосвязей и синтез показателей в интегрированную систему для автоматизированного банка данных, формирование локальных систем показателей для различных уровней АСПР. [c.143]
Классификация показателей народнохозяйственного планирования должна носить многоаспектный характер и строиться в тесном взаимодействии со всеми другими общесоюзными и локальными классификаторами и номенклатурами. Последнее объясняется тем, что в наименованиях показателей находятся термины, входящие в различные классификаторы и номенклатуры. Используя зафиксированные в них отношения между терминами (род —вид, целое — часть и т. п.), можно определять семантические связи между показателями, в том числе вхождение их в определенные виды, типы и классы. Полный состав признаков классификации должен быть определен на основе анализа структуры планов, характера применяемых экономико-математических моделей, методов решения задач, включенных в методическое обеспечение АСПР. [c.146]
При анализе экономических процессов широко используются экономико-математические модели, которые строятся для того, чтобы на основе значений одних переменных определить значения других переменных. Наиболее часто в экономических моделях используются уравнения типов уравнения состава, уравнения распределения и уравнения - определения. Именно эти уравнения применяются и при анализе использования активов предприятия. В частности, уравнения состава позволяют проанализировать структуру активов со сколь угодно высокой степенью детализации уравнения распределения могут использоваться, к примеру, при оценке источников финансирования, анализе использования результатов деятельности предприятия и т.п. Сочетание уравнений состава и распределения позволяет строить балансовые модели. [c.125]
Эргономический анализ технологического оборудования и процессов предполагает детальное изучение всего разнообразия характеристик, которыми определяется состав и структура психофизиологической деятельности человека, особенности его взаимодействия с машиной и средой на материальном, энергетическом , информационном и других уровнях. Конечная цель эргономического изучения техники состоит в формировании ее математической модели (производственного процесса, ЧМС) с оценкой состава, структуры, свойств, характера их изменения и разностороннего согласования с требованием человека и других компонентов системы. [c.43]
Следующим инструментом или функцией управления процессом воспроизводства является планирование (стратегическое, текущее, оперативное). Прежде чем сформировать эти планы, необходимо установить перечень плановых показателей каждого уровня. Для первого уровня таким показателем является прогнозная или фактическая цена товара в плановом периоде на конкретном рынке, куда планируется поставка товаров. Причем этот показатель может рассчитываться различными методами для различных видов планов аналогично могут быть определены себестоимость (для стратегического планирования -прогнозная, для тактического - фактическая), объем продаж и размеры налогов. Для построения прогнозов указанные показатели определяются по данным отчетов за год или из первичных источников. Определение и выбор плановых показателей второго уровня, особенно при стратегическом планировании, производится на базе формирования экономико-математических моделей. Так, цена товара (Ц) зависит от показателей качества (К], К2,...К ) товара издержек производства (И ,И2,...И ) и ресурсоемкости (Р ,Р2,...Р ) товара технических и прочих условий (Ti,T2,.--Tn) производства и сбыта. Доминирующие показатели из перечисленного перечня устанавливаются методами регрессивного анализа или экспертных оценок. Аналогично определяются все показатели и факторы второго и третьего уровня. [c.242]
Анализ математической модели задачи показывает, что данная задача относится к задачам нелинейного программирования, а именно к задаче отыскания экстремума нелинейной се-парабельной функции при линейных ограничениях. Для решения задач размещения и развития отрасли используются в основном приближенные методы. Нами предлагается решать задачу с помощью последовательных приближений. На каждом шаге алгоритма (для зафиксированных значений грузооборота неф- [c.47]
Анализ математической модели по ограничивающим факторам и выбор на ивы — гвднейшего режима обработки Определение дополнительного времени на выполнение операции [c.322]
Мегодика технико-экономического анализа заключается в разработке экономико-математических моделей, алгоритмов, программ и процедур, а также массивов нормативно-справочной информации для выполнения расчетов различных показателей себестоимости, материалоемкости, трудоемкости изготовления, а также себестоимости и производительности при эксплуатации, приведенных затрат, экономического эффекта и лимитной цены. [c.255]
В УНИ также делались попытки построения математической модели производительности труда у по НГДУ Чекмагушнефть. Анализ был проведен за 1963—1965 гг. по трем факторам [c.62]
Таким образом, в результате анализа материалов статистических группировок НГДУ для включения в математическую модель можно рекомендовать следующие факторы, связь которых с производительностью труда наиболее тесная [c.76]
Построение математической модели производительности труда открывает большие возможности для сравнительного анализа результатов работы НГДУ, поставленных в различные производственные условия, выявления факторов, обеспечивающих достижение высокой производительности в передовых НГДУ и, наоборот. Анализ расчетных значений производительности труда Z/P , определенных по уравнениям регрессии, показывает, [c.89]
Брусиловский П.М., Фридлянд A.M. Коллективные решения при формировании прогнозов временных рядов. //Приложение математических моделей к анализу эколого-экономических систем. -Н. Наука. -1988. -С.160-172 [c.180]