Обобщенная модель квалификации в логистике показана на рис. 2. Схема представлена соприкасающимися кругами для того, чтобы отразить связь, значимую для достижения высокого уровня в четырех основных областях квалификации. Соприкасающиеся круги образуют квадрат для того, чтобы отразить постоянно меняющуюся конкурентную технологическую, экономическую, социальную и юридическую среду. Внутри каждой из областей квалификации имеют значение конкретные способности. Способности объединяются, порождая квалификацию. Ни одна фирма, участвующая в исследовании, не достигла совершенных результатов в отношении всех четырех квалификационных областей. Фирмы мирового класса имеют одну общую особенность они постоянно пытаются улучшить способности, связанные со всеми четырьмя областями квалификации и, как правило, делают это лучше, чем их основные конкуренты. [c.567]
Представленная книга является не первой попыткой авторов исследовать проблемы финансирования образования в Российской Федерации и определить подходы к оценке его организации. В предыдущих работах авторами исследовались проблемы ресурсного потенциала [72], количественных и качественных составляющих бюджетного финансирования [79], адаптации вузов к меняющимся экономическим условиям [83]. Основное отличие от предыдущих работ состоит в попытке приблизиться к созданию обобщенной модели финансирования высшего образования, объединяющей в себе все или большинство современных подходов к организации финансирования этой сферы. На данном этапе представляется довольно сложным глубоко проанализировать все финансовые механизмы, реализуемые в сфере образования. Причин этому несколько. Главные из них связаны с тем, что условия финансирования часто изменяются и времени с момента изменения проходит недостаточно для обобщений и выводов. Тем не менее исследование и оценка механизмов финансирования образования представляются актуальной задачей, имеющей как теоретическое, так и практическое значение. [c.5]
Особенность формирования нормативной информации в комплексной АСН Газпром заключается в том, что каждому иерархическому уровню системы соответствует своя система норм, отличающаяся различной степенью агрегирования (укрупнения), но сопоставимая по структуре с системой норм других иерархических уровней, как высших, так и низших. Система норм высшего иерархического уровня АСН Газпром (уровень министерства) должна быть сопоставима с межотраслевой системой норм комплексной АСН на уровне Госплана СССР. Формирование норм в комплексной АСН предусматривается осуществлять не только в натуральном, но и в стоимостном выражении. Нормы в стоимостном выражении, помимо самостоятельного значения, необходимы для определения ряда обобщенных нормативных показателей, которые используют при проведении оптимизационных плановых расчетов, в балансовых экономико-математических моделях и при решении широкого круга задач финансирования производства, учета затрат, расчета важнейших технико-экономических показателей. [c.77]
Одной из основных тенденций мировой экономики является возрастание роли внешнеэкономических связей, международных взаимоотношений и интеграционных процессов. Появление транснациональных корпораций предъявляет жесткие требования к единообразию и прозрачности применяемых в разных странах принципов формирования доходов и расходов, условий инвестирования, алгоритмов составления финансовой отчетности. Проблема несоответствия моделей бухгалтерского учета различных стран сдерживает развитие мирового хозяйства и носит глобальный характер. В связи с этим особое значение приобретает изучение, анализ и обобщение международных стандартов учета. [c.174]
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]
Затраты на производственную деятельность — понятие, которое употребляется в управленческом учете часто, но не имеет однозначного смысла. Всегда неясно, какие затраты имеются в виду, в какой величине. Понятие затраты требует дополнительных пояснений. Значение понятия определяется в зависимости от цели, поставленной пользователем информации, и модели обобщения затрат, использованной бухгалтером. [c.137]
Аналогичная по математической постановке задача линейного программирования с переменными вектор-столбцами, заданными на выпуклых множествах, приведена в работе [14]. Показана принципиальная возможность применения декомпозиционной процедуры для данного типа задач. В результате решения определяются как основные переменные, так и значения элементов матрицы условий. Применение принципа декомпозиции для решения задачи линейного программирования с переменными параметрами модели (обобщенная задача линейного программирования) рассмотрено в работах [15, 16]. Особенностью алгоритма является то, что в процессе решения осуществляется одновременный поиск вершин выпуклых многогранников, на которых заданы варьируемые векторы, и значений интенсивностей технологических процессов. [c.15]
Известно, что параметры являются величинами, которые характеризуют объективно присущие объекту свойства. В частности, параметры моделей технико-экономического планирования и оперативного управления в обобщенном виде характеризуют устойчивые режимы работы технологического оборудования. Основными параметрами моделей планирования нефтеперерабатывающих производств являются коэффициенты отбора нефтепродуктов, выход светлых нефтепродуктов, коэффициенты затрат различных компонентов, качественные показатели сырья, полупродуктов и товарной продукции. В процессе взаимодействия с вычислительной системой ЛПР имеет возможность получить информацию об имевших место в прошлом реализациях параметров, о физически допустимых предельных их значениях, а также о случайных изменениях в пределах допустимой области ш е ел . [c.195]
В уравнениях (8.106) и (8.10в) показано, что координаты точки пересечения с вертикальной осью (ос ) и бета (р ) являются средневзвешенными значениями коэффициентов смещения и беты ценных бумаг соответственно, где в качестве весов берутся их относительные доли в портфеле. Аналогично в уравнении (8. Юг) случайная погрешность портфеля (гр1) является средневзвешенной случайных погрешностей ценных бумаг, где в качестве весов опять берутся их относительные доли в портфеле. Таким образом, рыночная модель портфеля является прямым обобщением рыночных моделей отдельных ценных бумаг, приведенных в уравнении (8.3)". [c.214]
Частичный ответ на эти вопросы дает традиционная экономическая теория финансов, основывающаяся на модели ценообразования на рынке капиталовложений (САРМ) и таких ее обобщениях, как теория арбитражного ценообразования (APT), см. об этом далее в гл. 6. Систематический риск, связанный с определенной позицией на фондовом рынке, должен иметь компенсацию. Безрисковый доход для всех одинаков, а дальше теория утверждает, что чем выше риск, тем больше должен быть доход от инвестиций. Совместный анализ поведения цены акций и экономических факторов позволяет выявить закономерности в движениях цен и показателей риска. Таким способом может быть предсказана часть дохода— так называемая премия за риск. Если премия за риск превысит или, наоборот, упадет ниже ожидаемого среднего значения для этого типа риска, то возникает некоторый аномальный доход, что указывает на появление новой существенной информации. [c.115]
При несоблюдении основных предпосылок МНК приходится корректировать модель, изменяя ее спецификацию, добавлять (исключать) некоторые факторы, преобразовывать исходные данные для того, чтобы получить оценки коэффициентов регрессии, которые обладают свойством несмещенности, имеют меньшее значение дисперсии остатков и обеспечивают в связи с этим более эффективную статистическую проверку значимости параметров регрессии. Этой цели, как уже указывалось, служит и применение обобщенного метода наименьших квадратов, к рассмотрению которого мы и переходим в п. 3.11. [c.169]
В любой модели в явном или неявном виде имеются определенные предположения или предпосылки. Различные явления и их свойства, а также взаимосвязи между ними нередко выражаются в обобщенной или символической форме, в том числе в виде числовых и переменных величин. В моделях используется два типа экономических переменных экзогенные и эндогенные. Значения экзогенных переменных вводятся извне и задаются до начала работы модели — это исходная информация. Из анализа модели делаются определенные выводы о свойствах изображаемой моделью экономической действительности. Так формируются значения [c.16]
В основе построения стохастических моделей лежит обобщение закономерностей варьирования значений изучаемых экономических показателей в совокупности хозяйственных объектов или периодов/Предпосылкой применения стохастического подхода моделирования связей являются качественная однородность совокупности (относительно изучаемых связей) и изменяемость по хозяйственным объектам и периодам. Определить закономерности моделируемых связей можно только при достаточной размерности совокупности наблюдений и использовании приемов, позволяющих рассчитать параметры связей экономических показателей исходя из эмпирических массовых данных варьирования их уровней. [c.26]
Процесс прогнозирования, опирающийся на статистические методы, распадается на два основных этапа. Первый (индуктивный) этап — обобщение данных, наблюдаемых за достаточно продолжительный период, и представление статистических закономерностей в виде модели, которая выражается либо аналитической функцией тенденции развития, либо в виде зависимости от нескольких факторов-аргументов. Второй этап — собственно прогноз — дедуктивный. На основе выявленных закономерностей определяют ожидаемые значения прогнозируемого показателя, которые должны быть критически осмысленны с содержательной точки зрения. Указанные этапы конкретизируются в определенной последовательности шагов [c.285]
А. имеет большое значение в методе межотраслевого баланса (МОЕ), где оно предполагает объединение различных производств в отрасли, продуктов — в обобщенные продукты и укрупнение, таким образом, показателей балансовых расчетов. МОБ обычно оперирует "чистыми отраслями", т. е. условными отраслями, каждая из которых производит и передает другим отраслям один агрегированный продукт. Количество их в модели ограничивается вычислительными возможностями и некоторыми обстоятельствами математического характера, однако, в принципе, чем больше детализация МОБ, тем лучше он отражает действительность, тем точнее расчеты по нему. [c.12]
Если линейное соотношение, действительно, справедливо и эмпирические данные (ti, yO, (t2, у2),. .., (t.,, у ) измерены точно, то полученная система совместна, ранг матрицы системы равен двум (число неизвестных) и значения коэффициентов линейной зависимости можно найти из первых двух уравнений системы. На практике такая ситуация невозможна — эмпирические данные по своей природе всегда содержат ошибку, а линейная модель лишь приближенно описывает реальные связи величин. Следовательно, система несовместна и ее нормальное обобщенное решение позволяет найти наилучшие приближенные значения коэффициентов линейной функции, поскольку в этом случае невязка минимальна. Построенному таким образом решению можно дать геометрическую [c.87]
Условие 1. После завершения обработки информации на каждом текущем шаге должна быть сформирована совокупность статистик, достаточных для прогнозирования состояния ООУ и ОКС, а также значений переменных переключения в будущие моменты времени с учетом математической модели обобщенного объекта и используемой аппроксимации парциальных апостериорных плотностей вероятности вектора состояния. [c.100]
Указанный тип уравнения — единственный, для которого может быть построен алгоритм нахождения оценок максимального правдоподобия и точечного прогноза (см. [16, 24 — 25]). Однако и для этого вида уравнений неприменимы методы ковариационного анализа (см. [16]), а экспериментальные оценки методом Монте-Карло в [24] привели к заключению о наибольшей пригодности двухшагового метода обобщенных наименьших квадратов. Но фактические вычисления [25] — правда, по более сложным типам моделей — не подтвердили в столь категорической форме этого вывода. С другой стороны, как следует из анализа аналогичной проблемы для регрессионных уравнений с текущими значениями переменных [16], двухшаговые процедуры даже в этом более простом случае не приводят хотя бы к асимптотическим оценкам наибольшего правдоподобия. [c.81]
Предмет анализа с использованием алгоритма анализа проблем (анализатора)—элементы обобщенной матрицы модели работ по МО. При этом характеристикой проблем является отсутствие или наличие существенных недостатков, характеризуемых показателями Х , отображаемыми уровнями (В, С, Н) или соответствующими им количественными значениями. [c.211]
При исследовании параметрических моделей регрессии наиболее распространенным типом оптимизируемого (с целью нахождения оценок неизвестных значений параметров регрессии) критерия адекватности модели является взвешенный (или обобщенный) критерий наименьших квадратов (см. (9.1), (9.2)). Следует стремиться к построению таких вычислительных алгоритмов решения оптимизационных задач, которые [c.318]
Только качественный анализ структуры целевой системы может быть основой разработки путей ее удовлетворительного , достаточного (с точки зрения конкретной решаемой задачи) представления через один-единственный критерий оценки. Необходимо формализовать связи критериев оценки со всеми компонентами целевой системы, т. е. создается модель формирования уровня (числового значения) критерия оценки под влиянием этих компонент. Обобщенным критерием оценки может быть одна (наиболее важная) компонента целевой системы или синтетический показатель, создаваемый путем взвешивания значимости отдельных компонент, целевой системы на более высоком уровне знаний и соединения взвешенных оценок методом комплексной оценки. Как в первом, так и во втором случае компоненты целевой системы превращаются в компоненты вектора результатов реализации альтернатив. [c.57]
Блок построения обобщенной оценки качества фиксирует невыполнение стандартов качества и отклонения от характеристик эталонной модели по всему набору оцениваемых параметров. Значения многих параметров определяются методом экспертных оценок. [c.237]
Итогом работ по выбору вида математической модели прогноза является формирование ее обобщенных характеристик. В обобщенную характеристику должны быть включены вид уравнения регрессии, значения его параметров, оценки точности и адекватности модели и сами прогнозные оценки, точечные и интервальные. [c.185]
Этот метод может быть легко адаптирован для модели экспоненциального сглаживания и ее обобщений (модели Холта, Брауна, Бокса— Дженкинса и др.). Начальный уровень а найдем, например, по первым трем средним значениям фактического ряда d v длину базы сглаживания положим равной, например, k< п. Задача, таким образом, будет заключаться в выборе оптимального, в некотором смысле, коэффициента сглаживания а УТОЧНИМ оптимального в смысле качества прогноза на одну точку вперед. Зададим сетку значений для а, например а = 0 0,1 0,2 . .. 0,9 1. Для каждого из этих значений ос сгладим ряд dlf. .., dft, тогда прогноз на момент времени k + 1 есть uh, а ошибкой прогноза, будет dk+i— uh ее обозначим е . Далее сдвинем базу на единицу вправо, т. е. сгладим ряд d2J d >,. .., dh+ ошибка прогноза в этом случае будет равна dh+z — uk+l = е2 и т. д. Всего таким способом будет построено п — k ошибок прогноза. Найдем среднюю ошибку. Можно взять среднюю абсолютную ошибку [c.7]
Нелинейный стохастический процесс, где дисперсия изменяется во времени и зависима от прошлой дисперсии. AR H-процессы имеют частотные распределения, которые отличаются остротой вершин в среднем значении и толстыми хвостами, что очень похоже на фрактальные распределения. Обобщенная модель AR H (GAR H) также широко используется. См. фрактальное распределение . [c.284]
Поскольку волатильность зависит от доходностей за последние Л периодов, можно предположить, что должна существовать рекуррентная формула, связывающая текущее значение волатильности не только с доходностью прошлых игровых периодов, но и с волатиль-ностью, которая в эти прошлые периоды реализовалась. Такой подход дает обобщение модели AR H и потому зовется GAR H. Модель GAR H вовлекает в вычисления значения волатильностей, вычисленные на предыдущих шагах. Поскольку рынок обладает памятью, необходимо эту память учитывать. И предположение о линейной зависимости текущей (сегодняшней) волатильности от предыдущей (вчерашней, позавчерашней и т.д.) кажется естественным. [c.207]
Для расчета обобщенных сетевых моделей можно применять алгоритмы простейших сетей. Однако для этого необходимо из обобщенной модели выделить сеть без контуров, рассчитать ее, а затем произвести корректировку с учетом значений исключенных дуг. Это можно сделать путем разбивки исходной сети (рис. 27, а) на несколько бесконтурных сетей (рис. 27, б, в, г, д). В первую яеть включаются дуги с положительными параметрами, в том числе [c.82]
Вместе с тем регистры счетоводства давали скорее груду сведений, а не обобщали информацию, которая бы оценивала успешность хозяйственной деятельности предприятия. В XIII—XV вв. была создана новая двойная (диграфическая) модель бухгалтерского учета. В основе ее лежало много условных конструкций и допущений, позволявших эффективно решать практические задачи 1) ввести в учет единый измеритель 2) дать обобщенную денежную оценку различным видам имущества, а также правам и обязательствам предприятия 3) создать внутренние контрольные итоги, способствующие автоматической проверке правильности записываемых сумм 4) обеспечить систематическое выведение результатов хозяйственной деятельности и исчисление величины вложенных в предприятие средств. В этих условиях баланс предприятия становился моделью, характеризующей поведение предприятия, его юридические и экономические связи и отношения как со своими работниками (агентами), так и с внешними юридическими и физическими лицами (корреспондентами). Основные принципы этой гомоморфной диграфической модели лежат в основе и современного счетоводства. Однако независимо от степени изоморфизма или гомоморфизма, счетоводство как модель хозяйственной деятельности представляет собой систему первичной документации (сообщений — входящая информация), учетных регистров (сгруппированная информация) и отчетности (исходящая информация). На этой ступени решающее значение, с точки зрения бухгалтерского учета, его практической реализации, имеют не первичные документы, не регистры и не формы отчетности, а модели входящей и исходящей информации. [c.131]
Модель, разработанная Джоном Гриндером и Ричардом Бэндлером, которая определяет те категории лингвистических шаблонов, которые могут быть проблематичными или неоднозначными. Мета-модель основана на трансформационной грамматике и определяет часто встречающиеся искажения, пропуски и обобщения, которые делают неясной глубинную структуру, первоначальный смысл. В мета-модели есть проясняющие вопросы, которые восстанавливают первоначальный смысл сообщения. Мета-модель восстанавливает связь языка с опытом, и ее можно использовать для сбора информации, прояснения значения, определения ограничений, и расширения свободы выбора. [c.251]
Прежде всего, для любого из перечисленных методов необходимо определить критерий оптимальной сложности сети - эмпирический метод оценки ошибки обобщения. Поскольку ошибка обобщения определена для данных, которые не входят в обучающее множество, очевидным решением проблемы служит разделение всех имеющихся в нашем распоряжении данных на два множества обучающее - на котором подбираются конкретные значения весов. и валидационного - на котором оценивается предсказательные способности сети и выбирается оптимальная сложность модели. На самом деле, должно быть еще и третье - тестовое множество, которое вообще не влияет на обучение и используется лишь для оценки предсказательных возможностей уже обученной сети. [c.66]
Способность работать с неточными данными является одним из главных достоинств нейронных сетей. Но она же парадоксальным образом является и их недостатком. Действительно, если данные не точны, то сеть в силу своей гибкости и адаптируемости будет подстраиваться к ним, ухудшая свои свойства обобщения. Эта ситуация особенно важна при работе с финансовыми данными. В последнем случае существует множество источников погрешности. Это и ошибки при вводе числовых значений или неправильная оценка времени действия ценных бумаг (например, они уже не продаются). Кроме того, если даже данные и введены правильно, они могут быть слабыми индикаторами основополагающих экономических процессов, таких как промышленное производство или занятость. Наконец, возможно, что многие важные параметры не учитываются при обучении сети, что эффективно может рассматриваться как введение дополнительного шума. Данные, далеко выпадающие из общей тенденции, забирают ресурсы нейронной сети. Некоторые из нейронов скрытого слоя могут настраиваться на них. При этом ресурсов для описания регулярных слабо зашумленных областей может и не хватить. Множество попыток применения нейронных сетей к решению финансовых задач выявило важное обстоятельство контроль гибкости нейросетевой модели является центральной проблемой. Изложим кратко существо процедуры обучения сети, объединенной с исправлением данных. Для простоты рассмотрим сеть с одним входом и одним выходом. В этом случае минимизируемой величиной является сумма двух слагаемых (Weigend Zimmermann, 1996) [c.177]
Сравнение уравнения (8.3) с общим видом однофакторной модели в уравнении (11.2) показывает их очевидное сходство. Смещение из уравнения рыночной модели соответствует значению нулевого фактора в уравнении (11.2). Далее, наклон в рыночной модели аналогичен чувствительности в обобщенной однофакторной модели. Каждое уравнение - и факторной модели, и рыночной модели - включает случайную ошибку5. Наконец, доходность по рыночному индексу играет роль единственного фактора. [c.293]
Статическую нейронно-сетевую модель можно рассматривать как обобщение сети, изображенной на рис. 10.1, и поэтому она похожа на правило СМА с той разницей, что значения величин L, I и параметра q заранее не фиксируются. Нейронная сеть должна выделять существенные показатели и оценивать эффективные значения. В соответствии с принципами технического анализа, требуется, глядя на временной ряд цен, выдавать сигнал на покупку, продажу или удержание позиции при каждом поступлении новых данных. При различной ширине временного окна и числе показателей принятые решения будут различными. [c.219]
Во-вторых, специфика зависимости величины минимума расхода электроэнергии на перекачку от ее объема (в соответствии с принципом 1 это и отображено в критерии оптимальности) такова, что эта зависимость выражается кусочно-линейной выпуклой (вниз) функцией. Это позволило построить точный, быстро сходящийся алгоритм решения задачи, являющейся обобщением метода потенциалов решения сетевой транспортной задачи линейного программирования (СТЗ ЛП) для случая кусочно-линейного выпуклого функционала [41, 47]. Для построения экономико-математической модели задачи введем обозначения г — номер вершины сети 3 (г, s) —дуга сети между вершинами г и s R(E) — множество вершин (дуг) сети Rir(R r< R) [R2t(R2r z zR) подмножество вершин сети, из которых выходят дуги, входящие в r-ю вершину (в которые входят дуги, выходящие из г-й вершины) ur(vr) — объем поступления (потребления) нефти в r-й вершине за плановый период . х — объем перекачки нефти по дуге (г, s) за плановый период ars(Prs) — нижний (верхний) предел значений xrs frs(xrs) — функция зависимости расхода электроэнергии от объема перекачки для дуги (г, s). [c.156]
Эффективность применения конструкционных сеток при разработке документов очевидна, но их применяют очень редко конструкционные сетки не печатаются централизованно, и каждая организация изготавливает их самостоятельно. Использование конструкционных сеток позволяет строить бланки с учетом требований печатающих устройств и упрощает при разработке бланков расчет необходимых площадей для размещения переменных реквизитов. Проведенные в МГИАИ эксперименты и расчеты показывают, что бланки эффективно строить на основе конструкционной сетки, если они заполняются не менее 50 раз, а сетку следует изготавливать в масштабе 1 1, если даже ее бланк будет стоить до 15 коп. Поскольку бланки конструкционных сеток даже при малых тиражах их изготовления стоят менее 1 копейки, эффективность построения бланков документов на основе конструкционной сетки (особенно напечатанной в масштабе 1 1) довольно высока. Не случайно конструкционной сетке посвящен международный стандарт. На основе анализа последовательности расположения реквизитов 9 действующих государственных стандартов на системы документации установлена наиболее общая последовательность их расположения, которую целесообразно принять для всех управленческих документов (табл. 3). Формуляры-образцы на отдельные системы документации, к сожалению, не устанавливают площади для перечисленных обобщающих реквизитов, а их значения необходимы для построения модели управленческих документов. С этой целью в МГИАИ был произведен расчет осредненных значений обобщенных реквизитов, результаты которого после выравнивания полученных значений при их размещении на чертежах стандартных форматов также приведены в табл.3. [c.115]
Оценка влияния кавдого из перечисленных факторов имеет ванное значение в процессе (экономического анализа формирования уровня производительности труда в буровых организациях объединения. С точки зреняя исследуемой обобщенной характеристики высокая степень концентрации производства достигается при дальнейшем (перспективном) росте фондовооруженности и производительного времени. Сопоставительный анализ приведенных зависимостей, полученных в результате исследования, показывает, что выражение ( I ) может рассматриваться в качестве экономико-математической модели процесса формирования производительности труда в условиях АСУ. Она характеризуется удовлетворительными коэффициентами регрессии при исследуемых факторах все направленные воздействия этих факторов соответствуют логике их влияния на процесс формирования производительности труда. С точка зрения количественных характеристик, оценки уровня дисперсии (95%) модель является удовлетворительной. Средняя относительная ошибка аппроксимации уравнения, полученного методом главных компонент, составляет [c.11]
В предыдущих параграфах главы мы рассматривали многоэтапные стохастические задачи с условными и безусловными, статистическими и вероятностными ограничениями. Более непосредственным и естественным обобщением классической двухэтапной модели стохастического программирования являются многоэтапные задачи, в которых исключаются невязки условий при всех реализациях случая. На каждом этапе после получения информации о реализованных случайных параметрах условий задачи и о принятом на предыдущем этапе решении вводится коррекция, гарантирующая удовлетворение ограничений при всевозможных состояниях природы oeQ. По аналогии с соответствующими одноэтапными моделями такие задачи естественно называть многоэтапными задачами стохастического программирования в жесткой постановке. В этих задачах ограничены не средние значения некоторых функционалов (как в моделях предыдущих параграфов), а значения случайных функционалов при всех реализациях oeQ. [c.202]
В модели типа 1 осуществляется оценка по качественным шкалам, определяющим состояние признаков (которое представляется значением функции принадлежности) — элементов набора ситуационных данных, а-также параметров обобщенной ситуации. Процедура оценки реализуется следующим образом конкретная ситуация St=[xl(t),. ... .., xm(t) вводится в подматрицу Ah=(xi4 (где k — номер этапа v-—номер элемента шкалы), соответствующую рассматриваемому временному этапу, в которой строки упорядочены (шкалированы) в порядке убывания значения показателя х1 (/=1,. .., т). В этой подматрице определяется строка с перщым параметром, равным или близким первому параметру текущей ситуации (осуществляется оценка параметра х1). В подматрице, относящейся к данному временному этапу, выделяется усеченная подматрица, включающая строки-ситуации с меньшими значениями параметра х1, при этом каждому временному этапу соответствуют по конкретным параметрам фиксированные хорошие и плохие состояния (элементы шкалы), обладающие собственными границами. В усеченной подматрице определяются для каждого из столбцов (параметров) максимальное и минимальное значения. Эти максимальные л минимальные значения составляют (в совокупности с фиксированным значением параметра л 1) остальные параметры обобщенной ситуации [c.101]
Во второй модификации модели типа 1 для каждого-конкретного объекта Ft обобщенная ситуация S / Сравнивается по каждому параметру х1,. .., Х с текущей ситуацией на основе сформированных заранее трехпозиционных шкал (например, благополучно — нормально —- критично или высокий — нормальный — низкий ). При этом формируется составная лингвистическая переменная, характеризующая текущую ситуацию по состоянию ее признаков х1. Сравнение обобщенной и, текущей ситуации осуществляется с помощью логического аппарата. Путем использования "логических операторов A, D3, Dt [см. (4.1)у (4.3), (4.4)].. Каждый из логических операторов D(У), принимая два значения (0 и 1), позволяет зафиксировать изменение оцениваемого параметра в пределах установленных элементов шкалы хорошо , норма , плохо . В процессе сравнения устанавливается степень сходства текущей и обобщенной ситуации. Логические функции Мц(ч = 1,. .., т—1) типа конъюнкции, построенные на параметрах обобщенной и текущей ситуаций с применением логических операторов Di(Y), D3(Y), D%(Y), позволяют одновременно зафиксировать и оценить изменение (т—1)-го параметра текущей ситуации (при фиксированном первом параметре х1). [c.104]
Оценка состояния в одной из модификаций таких моделей осуществляется в макроблоке Оценка с помощью качественной плоскости оценок ( улучшение — ухудшение , быстро — медленно или далеко — близко , быстро — медленно ). Координаты на подобной плоскости могут определяться как значениями функций принадлежности соответствующего понятия и,д, ИБЛ, fi , и,Б> так и значениями терм-множеств с оцененной принадлежностью (нечеткими точками). На качественной плоскости оценок строятся (на основании мнения экспертов об особенностях протекания процесса) зоны тяжести состояния, характеризующие подмножества состояний (оцененных значе-H параметров), каждая из которых связана с применением соответствующих мер. В этой модификации осуществляется обобщение ситуа-ции-j помощью построения механизмов обобщения по,-нятий. [c.108]
Мир моделей многообразен. Они различаются по уровню обобщения (абстрактно-теоретические и конкретно-экономические), сфере охвата (макро- микроэкономические), времени и характеру действия (статические и динамические), степени структу-рализации (малоразмерные и многоразмерные), характеру взаимосвязи элементов (линейные и нелинейные) и т.д. Наибольшее значение в экономической науке играет микро- и макромодели-рование. [c.52]
Усиление обществ, характера произ-ва и углубление противоречии капитализма в эпоху его общего кризиса поставили перед бурж. политич. экономией такие проблемы, к-рые потребовали рассмотрения воспропз-ва всего обществ, капитала. Бурж. экономисты вынуждены были признать, что макроэкономика является особой дисциплиной со своими собственными законами. Распространение макроэкономики связано и с развитием практич. функции бурж. нолитич. экономии разработкой экономич. политики, изучением и обобщением её результатов, разработкой прогнозов и программ экономич. развития капиталистич. стран. Макроанализ характерен для всех совр. теорий регулируемого капитализма неокейнсианства, дирижизма, планового капитализма и др. Переход к макроанализу рассматривается бурж. экономистами как серьёзное достижение. В связи с его применением расширилась сфера экономпч. исследований, усилились связи политич. экономии и экономич. политики, стали широко использоваться данные статистики. Особое значение приобрело использование математич. методов, разработка эконо-мико-математич. моделей и прогнозов. В этой области встречаются приёмы и методика расчётов, к-рые могут быть использованы в социалистич. планировании. Тео-ретич. основе макроанализа присущи все коренные пороки бурж. политич. экономии, вытекающие из бурж. ограниченности её кругозора. Макроанализ игнорирует глубочайшие антагонистич. противоречия капиталистич. воспроиз-ва, обострение империалистич. противоречий, классовую структуру бурж. общества. Экономич. категории бурж. макроанализа (как и микроанализа) не отражают действительной сущности капиталистич. производств, отношений, они представляют собой гл. об]), количеств, характеристики. Предметом изучения при макроанализе по-прежнему остаются внешние превращённые формы, в к-рых производств, отношения выступают на поверхности явлений, в сфере товарного обращения. Отличие от прошлых бурж. теорий состоит лишь в том, что если раньше исследовалась внешняя форма движения индивидуального капитала, то при макроанализе в работах буржуазных экономистов отражено движение всего общественного капитала. [c.489]
Одновременно с разработкой П. э. капитализма Маркс и Энгельс на основе обобщения объективных закономерностей и тенденций развития обществ, про-из-ва выдвинули ряд принципиальных положений об Экономикс будущего социалистич. и коммунистич. общества. Мн. положения, сформулированные первоначально применительно к П. э. капитализма, должны рассматриваться в системе П. э. в широком смысле. Анализ этих положений имеет важное методология, значение для П. э. социализма. Это касается прежде всего анализа нек-рых общих проблем, свойственных различным способам произ-ва исследование разделения труда и его кооперации, необходимого и прибавочного продукта и др. Особое значение среди этих проблем принадлежит теории воспроиз-ва, выводы к-рой широко используются в анализе закономерностей социалистич. воспроиз-ва и в практике планового управления нар. х-вом. На основе теории воспроиз-ва строится балансовый метод планирования, осуществляется управление нар.-хоз. пропорциями, разрабатываются экономико-математич. модели, в т. ч. модель межотраслевого баланса. В связи с существованием при социализме товарно-денежных отношений огромное методологич. значение для науки и практики приобретает теория стоимости Маркса, его учение о двух сторонах товара и о двойств, характере труда, анализ обществ.-необходимых затрат труда, исследование проблем ценообразования, а также анализ ренты и рентных отношений. Сов. учёные-экономисты и учёные др. социалистич. стран проделали значит, работу по творч. изучению наследия основоположников науч. коммунизма и использованию содержащихся в нём теоретич. и методологич. положений для разработки актуальных проблем П. э. социализма. Бережное отношение к этому наследию предполагает его творч. использование и развитие, несовместимое с механич. перенесением на социалистич. экономику выводов, полученных при анализе производств, отношений бурж. общества. [c.286]
Такое представление полного идентификатора объекта хотя и является более точным, в то же время весьма громоздко при построении модели системы. Для устранения этого противоречия условимся о следующем набор идентификационных признаков Рп, Pn-i, , pi, записанных в порядке убывания индекса п, будем рассматривать как обобщенный идентификатор объекта р. В то же время, имея в виду, что любой идентификатор в машине представляется некоторым числом, в аналитических соотношениях будем трактовать его как некоторый индекс, принимающий значения [c.8]