Особенностью данного курса является акцент на изучении методов управления инновационными проектами с использованием экономико-математических моделей. Изучаются сетевые методы планирования и управления, методы стохастического имитационного моделирования, стохастические сетевые модели. [c.101]
Традиционна для текущего анализа хозяйственной деятельности задача выявления факторов экономического явления и количественной оценки их влияния на обобщающие показатели хозяйственной деятельности. В процессе решения этой задачи применяются методы детерминированного и стохастического факторного моделирования. [c.236]
Перечисленные недостатки детерминированного подхода преодолеваются при стохастическом моделировании хозяйственной деятельности. [c.272]
Стохастическое моделирование факторных систем хозяйственной деятельности [c.277]
Исследование взаимных распределений значений экономических показателей и нахождение соотношений функционирования производственных систем представляет следующий важный класс задач анализа хозяйственной деятельности, например, задачу определения средней линии изменений объема продукции (ТП) в зависимости от изменения численности работающих (Ч) и производительности труда (В) по заданной совокупности предприятий. Такая задача решается методами стохастического моделирования. Здесь моделируется конкретное аналитическое выражение для зависимости [c.277]
Стохастическое моделирование все шире применяется в перспективном и сравнительном экономическом анализе, комплексной оценке результатов хозяйственной деятельности, анализе напряженности плановых заданий. Наряду с хорошо зарекомендовавшими себя методами [c.277]
Можно выделить следующие наиболее типичные классы задач анализа хозяйственной деятельности, для решения которых применяются методы стохастического моделирования [c.278]
В основе стохастического моделирования лежит возможность построения соотношений функционирования объекта анализа на основе статистического обобщения закономерностей изменения значений показателей хозяйственной деятельности. Например, на основе анализа зависимости фондоотдачи от показателей организационно-технического уровня по совокупности объектов литейного производства построена модель стохастической зависимости вида [c.278]
Корреляционно-регрессионный анализ — классический метод стохастического моделирования хозяйственной деятельности. Он изучает взаимосвязи показателей хозяйственной деятельности, когда зависимость между ними не является строго функциональной и искажена влиянием посторонних, случайных факторов. При проведении корреляционно-регрессионного анализа строят различные корреляционные и регрессионные модели хозяйственной деятельности. В этих моделях выделяют факторные и результативные показатели (признаки). В зависимости от количества исследуемых показателей различают парные и многофакторные модели корреляционно-регрессионного анализа. [c.279]
Стохастическое моделирование факторных систем взаимосвязей отдельных сторон хозяйственной деятельности опирается на обобщение закономерностей варьирования значений экономических показателей — количественных характеристик факторов и результатов хозяйственной деятельности. Количественные параметр . связи выявляются на основе сопоставления значений изучаемых показателей в совокупности хозяйственных объектов или периодов. Таким образом, первой предпосылкой стохастического моделирования является возможность составить совокупность наблюдений, т. е. возможность повторно измерить параметры одного и того же явления в различных условиях. [c.109]
В экономических исследованиях нашли применение следующие математико-статистические методы стохастического моделирования хозяйственных явлений и процессов оценка связи и корреляции между показателями оценка статистической значимости связей регрессионный анализ выявление параметров периодических колебаний экономических показателей группировка многомерных наблюдений, дисперсионный анализ современный факторный (компонентный) анализ трансформационный анализ. [c.110]
В случае нелинейности связи и при изучении множественной корреляции задача определения тесноты связи соотносится с проблемой изучения аналитической формы связи (коэффициент или отношение корреляции в этом случае прямо зависит от выбранной формы связи). Выявление аналитической формы связи означает моделирование хозяйственного процесса путем выявления закономерностей формирования значений результативного показателя под влиянием факторных показателей. Это основная и самая сложная задача в экономическом анализе, которая при стохастическом подходе решается методом регрессионного анализа. [c.114]
В процессе проведения коэффициентного анализа денежных потоков особое внимание уделяется факторному анализу, т.е. количественному измерению влияния различных объективных и субъективных факторов (причин), оказывающих прямое или косвенное воздействие на изменение рентабельности, эффективности использования денежных средств организации в анализируемом периоде. Факторный анализ (прямой и обратный, детерминированный и стохастический) проводится с использованием различных приемов моделирования факторных систем (расширения, удлинения, сокращения, оптимизации и т.д.). [c.401]
Моделирование экономических показателей (детерминированное и стохастическое) также представляет собой сложную методологическую проблему в факторном анализе, решение которой требует специальных знаний и практических навыков в этой отрасли. В связи с этим этому вопросу в данном курсе уделяется много внимания. [c.83]
Процесс построения аналитического выражения зависимости называется процессом моделирования изучаемого явления. Существуют два типа связей, которые подвергаются исследованию в процессе факторного анализа функциональные и стохастические. [c.74]
И жестко детерминированные, и стохастические модели имеют свои достоинства и недостатки. Тем не менее между ними есть одно весьма принципиальное различие. В принципе факторный анализ можно понимать двояко в широком смысле — это выявление и оценка влияния факторов в узком смысле — оценка влияния предварительно обособленных факторов. Стохастическое моделирование позволяет реализовывать факторный анализ в широком смысле, а жестко детерминированное моделирование — лишь в узком смысле. [c.84]
Методы исследования операций Системный анализ, имитационное моделирование, управление запасами, теория расписаний, сетевое планирование и управление, методы теории массового обслуживания, математическое (линейное, нелинейное, динамическое, дискретное, стохастическое) программирование, метод ветвей и границ и др. [c.430]
Одной из сложных в методологическом аспекте проблем, успешное решение которой предопределяет эффективность АСУ, создаваемых в нефтеперерабатывающей промышленности, является построение экономико-математических моделей, адекватных реальным ситуациям принятия плановых решений. В книге рассмотрено одно из перспективных и интенсивно развиваемых в последние годы направлений в области оптимального планирования и управления непрерывных производств - принятие решений в условиях неполноты информации. Основное внимание уделено разработке и исследованию моделей, описывающих стохастические условия функционирования промышленных нефтеперерабатывающих систем. Наряду с этим рассмотрены и некоторые аспекты применения диалогового подхода к процессу принятия плановых решений. Процесс планирования с точки зрения математического моделирования исследуется и описывается в двух аспектах — временном и организационно-управленческом. [c.215]
Математико-статистические методы изучения связей, называемые иначе стохастическим моделированием, являются в определенной степени дополнением и углублением детерминированного анализа. В анализе финансово-хозяйственной деятельности стохастические модели используются, когда необходимо [c.95]
Основная сфера приложения стохастических моделей — это проблемно-ориентированный и тематический анализ. Стохастическое моделирование предназначено для решения трех основных задач [c.96]
Проведение стохастического моделирования - сложный процесс, состоящий из нескольких этапов, на каждом из которых выполняются определенные процедуры. [c.96]
Основные концепции стохастического моделирования финансовых потоков [c.144]
Ограниченность программно-целевого подхода связана с тем, что в реальной жизни изменение условий функционирования предприятия может привести к тому, что намеченные мероприятия перестанут быть эффективными либо вообще станут невозможными. Кроме того, в экономических системах, имеющих, как правило, многоцелевой характер, практически невозможно построить непересекающееся, непротиворечивое дерева целей . На стадии планирования можно попытаться разорвать часть связей и сформировать непересекающиеся целевые программы, но совершенно невозможно сделать это на стадии управления. Именно поэтому мы считаем, что структуризация проблем и задач развития предприятия возможна в виде открытой иерархической структуры, на основе которой затем формируются конкретные целевые программы. Причем для выявления множества вариантов достижения поставленных целей и моделирования процессов реализации целевых программ может быть использован аппарат сетевых и стохастических сетевых моделей, описанный в дальнейшем. [c.178]
В стратегическом менеджменте имитационная модель, основанная на альтернативном стохастическом графе, может использоваться для структуризации различных альтернатив будущего развития, а также для их количественной оценки по ряду важнейших параметров. Первоначально данная модель была разработана для анализа различных конструкторских и технологических вариантов создания нового продукта, позже сфера ее применения была расширена до моделирования различных процессов, связанных с внедрением научно-технического прогресса на [c.189]
Для анализа альтернативных стохастических моделей созданы и реализованы на персональном компьютере моделирующие алгоритмы, основанные на методе статистических испытании, с помощью которых граф G (X, U) многократно проигрывается с целью получения статистического материала для определения его параметров. Анализ стохастического графа G (X, U) начинается с моделирования топологии графа и вычисления временных характеристик. Моделирование топологии сети сводится к выбору альтернативных путей, т. е. к определению того, по какому пути пойдет моделируемый процесс в каждом частном случае. Таким образом, моделируется вся совокупность работ сети. В результате получается частная реализация стохастического графа — фиксированная сеть из детерминированных работ. [c.191]
Некоторые технические аналитики, возможно, могут не согласиться с таким моделированием, предполагая, что оно не отражает реальную картину ценового движения акции. Технические аналитики полагают, что цены не относятся к случайным процессам. Однако важно заметить, что, хотя все три примера образованы стохастическим процессом, стратегия одинаково эффективна в любом случае как при совершенно случайных ценовых движениях, так и при существовании закономерности, когда рынок имеет какие-либо скрытые модели. По сути, стохастический процесс используется только лишь для демонстрации процесса и оценки возникающих результатов. [c.5]
Как и раньше, чтобы передать взаимодействие между возрастающим усилением подражательного поведения, контролируемым связями и взаимодействием между трейдерами, и повсеместностью идиосинкразического поведения, а также влиянием многих других факторов, неподдающихся детальному моделированию, необходимо стохастическое описание. Вследствие этого, динамика цен является стохастической, а момент реализации краха, являясь неопределенным, может характеризоваться его коэффициентом риска h(t), определяемым как вероятность в единицу времени того, что крах произойдет в следующий момент, если еще не произошел. [c.167]
СТОХАСТИЧЕСКАЯ ИМИТАЦИЯ [sto hasti simulation] — вид машинной имитации, отличающийся от детерминированной тем, что включает в модель (в том или ином виде) случайные возмущения, отражающие вероятностный характер моделируемой системы (см. также Статистическое моделирование, Стохастическая модель). [c.347]
При моделировании стохастических задач принято различать два их основных класса многошаговые и одношаговые. В отличие от одно-шаговых задач, для которых можно принимать только одно решение (или в случае нескольких решений реализация случайных параметров не влияет на последующие решения), многошаговые задачи обладают тем свойством, что на каждое новое решение влияют не только результаты оптимизации предшествующих шагов, но и некоторые стохастические параметры, реализация которых может произойти до принятия очередного решения. [c.251]
Этапы моделирования инвестиционного цикла . построение модели, оценка параметров, практическое применение для принятия решений, оптимизации и прогнозирования. Интерфейсные, фактуальные и процедурные знания. Семантические сети. Синтез модели из типовых модулей. Стохастические сети Петри. Векторные функции денежных потоков в проектировании инвестиционных циклон. Учет факторов риска и неопределенности в моделях инвестиций. [c.75]
В настоящее время в строительстве различают следующие виды сетевых моделей по составу исследуемых параметров — временные, стоимостные и ресурсные, по способу учета указанных параметров — детерминированные и вероятностные (стохастические), по числу конечных результатов — одноцелевые и многоцелевые, по способам моделирования и формализации взаимосвязей процессов — традиционные и обобщенные, по характеру отображения— типа работы-дуги и типа работы-величины , по числу независимых комплексов работ — односетевые и многосетевые. [c.27]
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]
Алгоритм Бокса-Дженкинса Класс моделей динамические модели, описываемые стохастическими разностными линейными по параметрам уравнениями с аддитивным шумом. Алгоритм может использоваться для моделирования любого ВР (возможно, после приведения его к стационарному виду с помощью различных преобразований - логарифмирования, взятия разностей и т.п.) [c.178]
Для решения перечисленных задач применяются такие математи-ко-статистические методы стохастического моделирования, как группировка многомерных наблюдений, корреляционный и регрессионный анализ, таксономический метод, дисперсионный анализ, методы причинного анализа, компонентный анализ. [c.278]
Эта зависимость выполняется в среднем для всей совокупности. Необходимые предпосылки стохастического моделирования возможность составления совокупности наблюдений (измерений) качест- [c.278]
Реализация традиционных задач хозяйственного анализа, таких, как мобилизация выявленных резервов повышения эффективности производства и усиление его интенсификации, в нынешней экономической ситуации осложняется необходимостью учитывать неопределенность и коммерческие риски, вероятностный характер событий и их оценок, инфляционные процессы, современные характеристики стоимости денежных потоков и т.д. Все это требует совершенствования теории экономического анализа, без чего не представляется возможным усиление его роли в упраате-нии бизнесом. Надо заметить, что среди способов и приемов анализа на первый план выдвигаются математические приемы, в том числе стохастическое моделирование, приемы финансового оценивания, использование оптимизационных моделей и др. [c.9]
Причины появления, логика формирования и перспективы развития этих направлений достаточно очевидны. Во-первых, на уровне хозяйствующего субъекта финансы и бухгалтерский учет тесно переплетены. Вряд ли оспариваем тезис о том, что невозможно стать грамотным финансистом без надлежащего и, заметим, весьма приличного знания концептуальных основ бухгалтерского учета, его логики и техники. Верно и обратное бухгалтер, ограничивающий сферу своей деятельности следованием типовым проводкам, не желающий вникнуть в специфику финансового планирования, бюджетирования и имитационного финансового моделирования, никогда не сможет подняться выше уровня заурядного клерка. Не случайно, в развитых странах, в частности, в странах, исповедующих англо-американскую модель бухгалтерского учета, проводят различие между собственно бухгалтером (a ountant и счетоводом (bookkeeper). Дело в том, что решения финансового характера на уровне предприятия сводятся, по сути (а) к оптимизации его баланса, являющегося, как известно, наилучшей финансовой моделью предприятия, и (б) инициализации и оптимизации денежных потоков. Подобные решения, с одной стороны, базируются на доскональном понимании принципов движения средств по счетам бухгалтерского учета, а, с другой стороны, предполагают применение разнообразных финансовых моделей, учитывающих, в том числе, стохастический характер параметров многих операций и временную ценность де- [c.283]
Некоторое различие в проведении факторного анализа на основе жестко детерминированных или стохастических моделей обусловливается следующим обстоятельством. Приложимость конкретных приемов факторного анализа в случае жестко детерминированного подхода имеет гораздо меньше ограничений по сравнению со стохастическим подходом. Если построена экономически обоснованная модель, то она может быть проанализирована с помощью, практически, любого приема факторного разложения, причем результаты анализа не будут иметь значимого различия. Напротив, стохастическое моделирование имеет гораздо больше ограничений в частности, в зависимости от того, совокупность каких данных находится в распоряжении аналитика или может быть им сформирована, зависит возможность применения того или иного метода факторного [c.75]
Научная эволюция представляет собой вероятностный процесс. Стохастическая модель служит основой ряда попыток компьютерного моделирования процессов научного развития. Было установлено, что закон развития научных сообществ в отдельных областях науки характеризуется медленной начальной фазой, фазой быстрого роста и фазой выхода на насыщение. Возникновение новой области науки может сопровождаться в начальной фазе почти полным отсутствием интереса. Ярким примером замедленного развития в истории науки может служить сама теория хаоса, которой в ее начальной фазе занимались очень немногие ученые (например, Пуанкаре). Хотя математические основы этой теории были совершенно ясны, ее быстрое развитие началось лишь несколько лет назад, когда технология вычислений научилась справляться с нелинейными уравнениями. [c.387]
Система условий (2.58) — (2.61), при определенных допущениях, может оыть сведена к детерминированной нелинейной системе [43]. Включение указанных условий в оптимизационную задачу с целью единовременного комплексного решения проблемы выбора оптимальных уровней надежности и варианта производственной программы комплекса НПП представляет собой сложную, а ввиду отсутствия в настоящее время эффективных численных методов практически нерешаемую в реальном масштабе времени проблему. Все это позволяет утверждать, что перспективы развития методов динамического моделирования связаны, прежде всего, с развитием методов стохастического программирования. [c.49]
Лаборатория Финансовой инженерии в Массачусетском Технологическом институте [251,341] - вот другой примечательный пример. Проект искусственного рынка, в частности, фокусируется на динамике, являющейся результатом взаимодействий между человеком и искусственными агентами в стохастической рыночной среде, в которой агенты учатся на своих взаимодействиях, используя недавно разработанные методы крупномасштабного моделирования, аппроксимирующее динамическое программирование, вычислительное обучение и ресурсы математики, статистики, физики, психологии и информатики. Эта лаборатория недавно построила искусственный рынок, разработанный в соответствии с экспериментально-рыночными установками человеческих субъектов, для моделирования сложные взаимодействий между трейдерами с искусственным интеллектом (ИИ) с различными степенями способностей к обучению [79]. Использование ИИ агентов с простыми эвристическими правилами торговли и алгоритмами обучения показывает, что добавление трендследящих трейдеров к популяции эмпирических фундаменталистов имеет неблагоприятное воздействие на рыночный результат и трейдеры, следующие за трендом действуют совсем плохо. Однако, этот эффект уменьшается через какое-то время, поскольку рынок становится более эффективным. В числовых экспериментах, в которых трейдеры-"скальперы", которые просто торгуют на моделях прошлых цен, добавлялись к популяции фундаменталистов, оказалось, что "скальперы" -относительно успешные свободные наездники, не только соответствовали результатам фундаменталистов в конечном счете, но и выигрывали у них на коротком пробеге. [c.138]