Основная часть решений принимается в условиях риска. Под риском понимаются такие условия, когда результат решения может быть исчислен с определенной степенью вероятности, которая колеблется от 0 до 1. Вероятность может быть исчислена математическими методами на основе статистического анализа опытных данных. Эффективность решений, принимаемых в условиях риска, подтверждается, в частности, деятельностью страховых компаний, которые определяют свои тарифы и объем страховых взносов таким образом, чтобы, с одной стороны, как можно большее количество людей осуществляли страхование, а с другой стороны, осуществляя платежи, страховые компании могли обеспечивать себе прибыль. Если в распоряжении руководителя нет определенных методик расчета риска осуществляемых им мероприятий, степень риска может быть определена на основе анализа имеющегося практического опыта, которым располагает руководитель, или обобщения материалов, публикуемых в специальных исследованиях и периодической печати. Уменьшение степени риска может быть достигнуто за счет дополнительного сбора информации, привлечения компетентных специалистов, а также проведения предварительного эксперимента перед осуществлением того или иного процесса. [c.28]
Рассмотрим первый тип этих моделей — предварительный эксперимент. [c.285]
МОДЕЛИ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА [c.285]
В моделях предварительного эксперимента не применяются методы случайного отбора. Рассмотрим три специальные модели однократное исследование, предварительные и итоговые исследования в рамках одной экспериментальной группы, модель статической группы. [c.285]
Модель предварительного эксперимента, предполагающая использование двух групп - основной экспериментальной группы с помощью которой оценивается влияние независимого фактора, и контрольной экспериментальной группы ( G). Оценка восприятия в обеих группах проводится только один раз после воздействия независимой переменной, и при формировании групп не методы случайного отбора. [c.286]
Модели действительного эксперимента по сравнению с моделями предварительного эксперимента отличаются в основном использованием методов случайного отбора. При применении моделей действительного эксперимента исследователь распределяет единицы и анализируемые независимые переменные по группам случайным образом. Модели действительного эксперимента включают предварительное и итоговое исследование с использованием контрольной группы, итоговое исследование с использованием контрольной группы, модели четырех групп Соломона. [c.287]
В сковные отличия предварительного эксперимента от моделей действительного эксперимента [c.310]
Лабораторный эксперимент. Лабораторный эксперимент предназначен для проверки принципиальных предпосылок и предварительных расчетов, выявления наиболее важных параметров исходного сырья, материалов, катализаторов. [c.42]
Познавательные трудности применения Ки обусловлены необходимостью проведения большой предварительной исследовательской работы. Прежде чем его рассчитать, следует выявить зависимости отдельных элементов затрат на единицу полезного эффекта потребления продукции от наиболее значимых её свойств. Необходимо также математически корректно установить место каждой частной зависимости в структуре интегрального показателя уровня качества. Информационная база подобных расчетов формируется тяжело и до сих пор её состояние неудовлетворительно. Она представлена фрагментарными данными, полученными не по единому плану, а как результат разрозненных инициативных разработок. От этого страдает структурная и динамическая однородность статистических сведений, их полнота и представительность. Это объясняется особенностями объекта изучения. Например, чтобы оценить влияние содержания серы на ресурс двигателя, надо провести цикл чистых экспериментов с разными сортами топлива на протяжении десяти лет. Тем не менее, уже накопленный материал значителен и имеет характер технико-экономических зависимостей, которые не утрачивают силу со временем. [c.89]
Итак, имитационные эксперименты — это исследования математических моделей, которые принимают форму эксперимента и осуществляются с помощью вычислительных машин. Имитационные эксперименты позволяют анализировать такие объекты, которые по тем или иным причинам не могут быть исследованы другими путями. Дополнительной проблемой по сравнению с натурными экспериментами здесь является предварительное построение адекватной модели изучаемого объекта. [c.238]
Основная трудность, с которой приходится сталкиваться при проведении имитационных экспериментов, состоит в необходимости проанализировать огромное число вариантов внешних воздействий для того, чтобы хотя приближенно представить себе возможности изучаемой системы. Пусть, например, в нашей модели рассматривается 10 шагов по времени. Тогда, чтобы задать все управления, необходимо назначить 20 значений величин s t) и s2(t) (t = 0,. .., 9). Пусть для каждого момента времени выделено лишь 10 возможных наборов управлений St(t) и s2(t). Уже в этом простом случае для полного исследования системы необходимо изучить Ю10 вариантов ее развития. Если даже расчет каждого варианта займет лишь одну секунду работы ЭВМ, то в совокупности потребуется 1010 с, т. е. около 100 лет. Конечно, такое исследование невозможно, как невозможно и разобраться в 10 ° вариантах развития системы. Этот недостаток имитации удается преодолеть в имитационных системах па основе использования оптимизационных и многокритериальных методов для предварительного выявления наиболее интересных вариантов воздействия на изучаемую систему. [c.150]
Системность, комплексность методологического подхода к анализу проявились, во-первых, в органическом единстве экономического и политического. Политика, как известно, представляется концентрированной экономикой. Отрыв политического от экономического чреват весьма серьезными последствиями. Примером тому явились в прошлом весьма частые проявления элементов волюнтаризма. Отголоски этого встречаются тогда, когда проблемы совершенствования хозяйственного механизма, ускорения научно-технического прогресса, укрепления хозяйственного расчета решались без необходимых экономических расчетов, без глубоких предварительных экономических экспериментов, без всестороннего анализа. Случаев подобного подхода к решению экономических проблем и сейчас, к великому сожалению, предостаточно. Немало примеров, когда те или иные чисто экономические вопросы на макро- и микроуровнях перерастали в политические, порождая митинговые страсти. [c.18]
Завершающим этапом работы является экономическое сравнение затрат на полный перебор вариантов опытов (без предварительного планирования) с построением плана эксперимента статистическим методом. Расчет проводится путем сопоставления смет затрат в в первом и втором случаях и определения коэффициента относительной экономии затрат по данной теме. Графически результаты такой работы могут быть представлены аналогично плакату на рис. 4.4. [c.148]
Экспериментальным методом прогнозирования является машинная имитация, или имитация на ЭВМ. Машинная имитация предполагает построение модели изучаемого объекта, системы, события, которая затем преобразуется в программу ЭВМ. В ЭВМ вводят необходимые данные и анализируют их в динамике (статистический анализ), под влиянием ряда факторов (факторный анализ), во взаимодействии с другими данными (системный анализ), в определенных условиях экстремума (оптимизационный анализ). Машинная имитация применяется при прогнозировании сложных процессов, систем и объектов, на предварительном этапе преобразования и эксперимента, при разработке среднесрочных и долгосрочных прогнозов. Статистическая имитация позволяет определить относительное значение отдельных факторов, условий ввода новых параметров, влияющих на конечный результат. Машинная имитация может быть организована в форме игры. [c.264]
Не все планируемые исследования могут быть столь же конкретными в определении целей. Некоторые из них носят ознакомительный характер их цель — собрать предварительные данные, проливающие свет на реальную природу проблемы и позволяющие предложить возможные пути ее решения или какие-нибудь новые идеи. Некоторые исследования имеют описательный характер — они должны подтвердить или опровергнуть конкретные цифры какое число пассажиров отважится на телефонный звонок ценой в 25. Еще один вид исследований — эксперимент его цель — проверить наличие причинно-следственной связи между двумя событиями. Например, каким телефоном авиапассажиры будут пользоваться чаще расположенным рядом с креслами или на выходе из салона [c.177]
Результаты предварительных расчетов, промышленного эксперимента и промышленной эксплуатации разрешают сделать вывод о высокой экономической эффективности автоматизированного оперативного управления нефтеснабжением как с точки зрения уменьшения общих народнохозяйственных потерь из-за несвоевременного снабжения нефтепродуктами, так и с точки зрения уменьшения потерь самой системы нефтеснабжения при повышении эффективности оперативного управления. [c.248]
По каждому техническому мероприятию обычно составляют несколько видов расчета экономической эффективности при формулировке задачи по разработке новой техники — ориентировочный расчет, после проведения экспериментов и производственных испытаний образца новой техники или технологического процесса — предварительный расчет и при серийном выпуске и массовом внедрении новой техники в строительных организациях — окончательный расчет. [c.317]
На основании этих данных делаются выводы и разрабатываются предварительные рекомендации лабораториям и технологам цехов о направлениях проведения работ по конкретным деталям, узлам, сопряжениям в достижении заданного уровня ресурса. Затем проводятся исследования, эксперименты, а по их результатам разрабатываются детальные мероприятия по технологическому обеспечению нового ресурса изделий. [c.72]
Планирование эксперимента и предварительный анализ [c.137]
В начале исследований, касающихся целесообразного уровня затрат на рекламу, размеры ассигнований на рекламу в экспериментальных районах устанавливались исследовательской группой, а распределение дополнительных денежных сумм меж ду различными средствами рекламы или снижение расходов находилось полностью в ведении рекламного агентства. Использовалось пять средств рекламы доски объявлений, журналы, газеты, радио и телевидение. Предварительный анализ соотношения между фактическим изменением распределения средств и изменениями объема сбыта в каждом районе, обслуживаемом фирмой, показал отсутствие статистически значимых различий эффективности таких средств, как журналы, газеты и радио, и позволил обнаружить несколько более высокую эффективность телевидения и значительно меньшую эффективность досок объявлений. Для проверки результатов предварительного анализа был разработан эксперимент (табл. 10.3), в котором из рассмотрения были исключены журналы, поскольку их влияние невозможно проконтролировать в пределах малонаселенных районов. В 20 районах использовалось только одно средство рекламы в других 20 районах каждое средство дополнялось передачами по центральному телевидению. [c.183]
Определенные требования к статистическим данным, необходимым для проверки адекватности модели, предполагает предварительное планирование эксперимента. [c.157]
Эксперимент позволяет исследовать влияние одного фактора на другой, т.е. осуществлять процесс с замером полученных результатов на основе предварительного создания ситуации (используется для изучения причинно-следственных связей). [c.37]
Д.а. применяется в планировании эксперимента и в ряде областей экономических исследований, где он служит, в частности, предварительным этапом к регрессионному анализу статистических данных, поскольку позволяет выделить относительно небольшое (но достаточное для целей исследования) количество параметров регрессии. [c.89]
С другой стороны, имитация применяется тогда, когда реальный экономический эксперимент по тем или иным соображениям невозможен или слишком сложен. Тогда она выступает в качестве замены такого эксперимента. Но еще более ценна ее роль как предварительного этапа, "прикидки", которая помогает принять решение о необходимости и возможности проведения самого реального эксперимента. [c.190]
Отличия данной схемы заключаются в том, что предварительный опрос не проводится. Эффект воздействия сравнивается в двух группах без начального контроля. Такая ситуация иногда возникает, когда отсутствуют начальные условия или даты начала эксперимента не установлены. [c.174]
В ходе предварительных экспериментов была определена оптимальная длина P (и-грамм) ДАЗУ, равная трем векторам параметров (п = 3). [c.115]
Модели эксперимента можно классифицировать образом модели предварительного эксперимента, модели действительного эксперимента, модели псевдоэксперимента и статистические (рис. 7.1) Модели предварительного эксперимента [c.284]
Модель предварительного эксперимента, вединицы наблюдения экспериментальной группы дважды. [c.286]
В заключение рассмотрения моделей предварительного эксперимента, действительного эксперимента и псевдоэксперимента приведена табл. 7.3, обобщающая данные обо всех возможных факторах влияния на достоверность результатов, полученных применением каждой из этих моделей. [c.291]
Модели эксперимента можно классифицировать по группам предварительный эксперимент, действительный, псевдоэкспериментальный, Эксперимент можно проводить в лабораторных или полевых условиях, т.е, в условиях реальной рыночной ситуации. Только эксперимент, проводимый на основе причинно-следственной модели, способен обнаружить причинно-следственную связь. [c.308]
Предварительными исследованиями мазута кумкольской нефти (эксперименты проводились на аппарате АРН-2) было установлено, что для производства масел-наиболее целесообразным является разделение мазута на фракции НК-340°С, 340-370°С, 370-450°С, 450-520 °С и остаток, выкипающий выше 520°С. [c.127]
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]
Как уже говорилось, построенная модель, описывающая изучаемый объект достаточно подробно, обычно настолько сложна, что имитационные эксперименты остаются единственным методо м ее исследования, причем обычно удается провести лишь довольно малое число просчетов, поскольку каждый из них оказывается весьма трудоемким — он требует больших затрат машинного времени. В то же время число допустимых вариантов решения обычно очень велико. Так, только число качественных альтернатив развития регионального комплекса в задаче распределения водных ресурсов достигало нескольких десятков тысяч — а ведЬ каждая из качественных альтернатив порождает бесчисленное число вариантов, отличающихся количественно. Конечно, провести такое число вариантных просчетов, которое дало бы представление о всех возможностях развития исследуемого объекта, попросту немыслимо. Поэтому с помощью математических моделей отдельных подсистем изучаемого объекта приходится строить некоторые оценки, которые позволяют отбросить часть альтернатив, уменьшить их общее число. Кроме того, часть альтернатив иногда удается оценить с помощью экспертов. Все это, однако, обычно не решает проблемы полностью — число оставшихся вариантов остается очень большим. Поэтому в имитационной системе, кроме основной модели, строится блок вспомогательных упрощенных моделей, предназначенных для предварительного грубого анализа проблемы в целом и выбора тех вариантов решения, которые стоит проверять в имитационных экспериментах с основной моделью. [c.329]
Достаточно высокую сходимость экспертных оценок весо-мостей показал и эксперимент, проведенный одним из авторов настоящей книги на Ново-Ярославском нефтеперерабатывающем заводе. Экспертам было предложено определить весомость семи свойств общепромышленных показывающих манометров. Не останавливаясь подробно на методике проведения этого эксперимента, отметим, что выбор свойств был произведен предварительно без участия экспертов. Результаты опроса сведены в табл. 7. [c.66]
Экономический эффект рассчитывается многократно в ходе выполнения НИОКР. При включении темы в план научно-исследовательского института (НИИ) или проектно-конструкторской организации (ПКО) определяется предварительный экономический эффект на основе различных нормативов и прогнозных оценок. По окончании темы рассчитывается ожидаемый экономический эффект, при этом используются, помимо нормативных данных, результаты экспериментов, испытаний, прочностных и других расчетов и т. д. Наконец, после внедрения в производство объекта новой техники определяется фактическая экономическая эффективность. [c.220]
Мощный метод исследования, лежащий в вердикте Дайсона - это, так называемый, научный метод. В двух словах, он состоит из следующих шагов (1) мы наблюдаем данные (2) мы создаем предварительное описание, называемое гипотезой, которая является совместимой с тем, что мы наблюдали (3) мы используем гипотезу, чтобы сделать предсказания (4) мы проверяем эти предсказания экспериментами или дальнейшими наблюдениями и изменяем гипотезу в свете наших новых результатов (5) мы повторяем шаги 3 и 4 до тех пор, пока останутся лишь незначительные или вообще никаких несоответствий между теорией и экспериментом и/или наблюдением. Когда получена совместимость данных экспериментов и предсказания, гипотеза становится теорией и обеспечивает согласованный набор суждений, которые объясняют класс явлений. Теория становится рабочим подходом, с помощью которого объясняются наблюдения и делаются предсказания. Кроме того, ученые используют принцип, известный как [c.75]
Рассмотрим наше предсказание разворота тренда японского индекса Nikkei в январе 1999 года в период антипузыря. Это единичный случай предсказания фазы антипузыря. В рамках стандартного "частотного" подхода к проблеме вероятности [224] и установлению статистической достоверности, оно не имеет никакого веса и должно рассматриваться лишь как фантазии. Однако, "частотный" подход не в состоянии оценить качество столь уникального эксперимента в области предсказания глобального финансового индикатора Теория Байеса является в данном случае более подходящим фундаментом. Согласно этой теории, вероятность того, что гипотеза верна, может быть оценена, несмотря на то, что это исключается толкованием стандартной формулировки частотного подхода, в которой говорится, что можно просчитать лишь вероятность того, что нулевая гипотеза неверна, что, однако, не доказывает, что верной является альтернативная (предварительные разъяснения см. также в [279, 98]). Мы представляем простое применение теоремы Байеса для того, чтобы дать качественную оценку воздействия, которое имело наше предсказание [216]. [c.340]
Все описанные в этой главе эксперименты показали хорошую способность MBPN-моделей к обнаружению нелинейных связей во временных рядах финансовых показателей. Это проявлялось в ро-бастности прогноза на тестовых данных. Для сравнения мы применяли также традиционные линейные методы, предполагая при этом, что ничего не знаем о структуре входного ряда. Конечно, имеются более сильные статистические методы, например, такие, где учитывается зависимость дисперсии от прошлых значений (AR H), или пороговые авторегрессионные модели (TAR), и с их помощью можно находить сложные нелинейные связи. В этой главе мы хотели подчеркнуть тот факт, что методы нейронных сетей не предполагают никаких предварительных знаний о модели. Единственное, что нужно — это значения переменных, а далее сеть уже сама приспосабливается к имеющейся структуре. [c.92]
ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ (ЕЕ ПАРАМЕТРИЗАЦИЯ) [parameter estimation] — 1. Этап построения экономико-математической модели (напр., эконометрической модели) заключается в определении численных значений существенных параметров модели, выявленных на предварительных этапах анализа исследуемого объекта или процесса (см. Идентификация объекта, Спецификация модели). Параметры модели численно оцениваются по данным, полученным путем экономического эксперимента и статистического наблюдения — чаще всего методом наименьших квадратов, методом максимального правдоподобия, а также некоторыми другими статистическими методами. На этой основе можно производить различные операции над моделью (напр., строить прогнозы поведения системы). [c.254]