Методы построения экономико-математических моделей
Понятие моделирования как метода исследования экономических явлений и процессов путем создания их абстрактного образа (модели). Принципы социально-экономического прогнозирования. Характеристика методов экспертных оценок (индивидуальные и коллективные).
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | реферат |
Язык | русский |
Дата добавления | 19.05.2014 |
Размер файла | 134,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
1
Содержание
- 1. Понятие модели. Сущность моделирования в широком и узком смысле слова
- 2. Принципы социально-экономического прогнозирования
- 3. Методы экспертных оценок: индивидуальные и коллективные
- 3.1 Сущность методов "Интервью", "Мозговая атака", "Комиссии", "Написание сценария"
- 3.2 Метод "Дельфи", его особенности и область применения
- Заключение
- Список использованной литературы
1. Понятие модели. Сущность моделирования в широком и узком смысле слова
Процесс познания окружающего мира складывается из натурных наблюдений и абстрактного мышления. Так как при изучении экономических явлений натурные наблюдения не всегда возможны, то для их приближенного описания используются модели. Модель (от латинского modus - копия, образ) - это средство для удобного, упрощенного представления наиболее важных характеристик изучаемого объекта или ситуации.
Моделирование - метод исследования экономических явлений, процессов путем создания их абстрактного образа - модели.
Методы моделирования, с одной стороны, основаны на абстрагировании развития процессов и событий в будущем, а с другой стороны, они выступают в виде модельного эксперимента в сравнительно узком смысле.
Различают микромоделирование - построение моделей отдельных народнохозяйственных звеньев и макромоделирование - укрупненное глобальное моделирование народнохозяйственных процессов в целом.
Модель обычно отражает основные соотношения и черты описываемых явлений и процессов, отвлекаясь от второстепенных.
Модель может быть представлена не только в виде математических формул, но и в виде рисунков, графиков, макетов.
Целью всех экономико-математических моделей является выбор наиболее правильного (оптимального) решения из множества возможных. Этот выбор осуществляется по ряду показателей (критериев) и позволяет оценивать возможные пути решений относительно одной или нескольких целей.
Построение моделей, называемое моделированием, является одним из способов исследования реальной действительности, обладающим универсальностью, но подчиняющимся определенным закономерностям. Для того чтобы модель отображала эту реальную действительность, она должна отвечать требованиям, важнейшими из которых являются следующие.
1. Так как модель не может быть точной копией, то она должна отражать наиболее характерные особенности процесса или системы, существенные для решения поставленной задачи.
2. Взаимосвязи между основными параметрами объекта исследования должны отражаться в формализованном виде, т.е. средствами математического и логического языка.
3. Возможность целенаправленного изменения основных параметров модели для имитации поведения объекта наблюдения в различных ситуациях.
4. Модель должна быть дешевле и доступнее для исследования, чем сам объект.
5. Построенная модель должна учитывать возможность изменения со временем свойств оригинала и иметь возможность адаптироваться к новым условиям.
Разработка моделей является универсальным способом исследования технических, технологических, организационных, социальных и иных процессов. При моделировании качественное содержание этих процессов отображается в виде количественных зависимостей: формул, функций, уравнений, производных, логических выражений и т.п., которые отражают подобие между моделью и объектом исследования.
Целью моделирования является имитация действий оригинала для нахождения на модели наилучших (оптимальных) параметров. Сформулированная цель определяет вид и структуру моделей.
Первоначально в качестве моделей одних объектов применялись другие объекты. Затем были осознаны модельные свойства чертежей, рисунков и карт. Отдельный класс составляют физические аналоговые модели: электрические, пневматические и т.п. Следующий шаг заключался в признании того, что моделями одних реальных объектов могут служить не только другие реальные объекты, но и абстрактные идеальные построения, типичным примером которых служат математические и другие символические модели, в частности сам язык.
Математические модели в свою очередь подразделяются на статистические (матричные), операциональные (алгоритмические) и аналитические.
Кроме того, модель может быть специально построена таким образом, чтобы отражать только внешние, наблюдаемые феноменологические характеристики моделируемых явлений. Такие модели называются феноменологическими. Также разработчик может попытаться сконструировать содержательную модель явления, вскрывающую внутренние ненаблюдаемые механизмы явления, но таким образом, чтобы из этой содержательной модели следовали и внешне наблюдаемые характеристики. Если эти прогнозируемые на основании содержательной модели внешние характеристики соответствуют действительно наблюдаемым, то обычно считается, что и содержательная модель соответствует действительности, т.е. верна или истинна.
При этом считается, что "в действительности все устроено именно так, как это предполагается в содержательной модели". Это очень сильная и ответственная операция придания абстрактной модели онтологического статуса называется гипостазированием. В результате выполнения этой и чаще всего неоправданной операции люди начинают считать, что мир устроен определенным образом, хотя в действительности так устроена лишь их модель этого мира. К вопросу об истинности содержательных моделей нужно относиться крайне осторожно, так как, по-видимому, можно создать неограниченное количество различных содержательных моделей, верно объясняющих одну и ту же феноменологическую картину (альтернативные модели).
экспертная оценка экономическое прогнозирование
К этому необходимо добавить, что построение содержательных моделей значительно более трудоемко, чем феноменологических.
Математические модели обладают различной степенью общности:
наиболее общими являются статистические (матричные) модели, частным случаем которых являются информационные модели, которые позволяют отобразить и детерминистские, и статистические системы очень большой размерности;
алгоритмические модели имеют более узкую область адекватности: они неудобны для отображения статистических зависимостей и лучше работают в детерминистской области; аналитические модели можно отнести к подмножеству алгоритмических, для которых разработан аналитический формализм (уравнения, формулы).
В настоящее время осуществляются совершенно обоснованные попытки обобщить понятие модели на любые информационно связанные реальные и идеальные системы. Если есть любые две информационно взаимодействующие системы (неважно реальные или идеальные), то любая из этих систем может рассматриваться как модель другой в той степени, в какой она отражает ее.
Таким образом, модель некоторого объекта или явления есть и средство, и результат его познания.
Именно использование модели явления позволяет моделировать последствия различных вариантов целенаправленного управляющего воздействия на него, сравнивать эти возможные последствия с целевыми, желательными состояниями и выбирать воздействие, приводящее к результату, наиболее близкому к целевому.
Рассмотрим общие принципы построения математических моделей при управлении сложными системами.
Существуют три основных проблемы, которые необходимо решить перед созданием математической модели сложной системы: прежде всего, должна быть определена цель создания модели, так как модель отображает оригинал не во всей его полноте (это невозможно, так как модель конечна, а любой объект неисчерпаем), а лишь те аспекты оригинала, которые связаны с достижением поставленной цели; должен быть выбран тип модели, исходя из двух взаимосвязанных требований: во-первых, модель должна адекватно отображать актуальное состояние оригинала, и, во-вторых, она должна обеспечивать формирование алгоритма преобразования объекта управления из актуального состояния в целевое; модель должна быть проста в реализации, т.е. требовать для своей реализации минимальных вычислительных и других видов ресурсов, так как в противном случае эта модель будет представлять лишь чисто абстрактный интерес.
Модель должна обеспечивать выявление наиболее существенного в объекте с точки зрения достижения цели управления.
Конечность модели неизбежно приводит к тому, что любая модель является упрощенной. Это считается приемлемым, так как все соглашаются с неизбежностью того, что модель соответствует оригиналу с некоторой погрешностью. Необходимо лишь, чтобы эта погрешность была практически приемлемой. Необходимо подчеркнуть, что на практике упрощенность модели не является особым препятствием для ее эффективного применения.
Существует еще одна причина вынужденного упрощения модели: необходимость практической реализации модели и реального оперирования с ней. Очень сложные модели невозможно реализовать и практически использовать, поэтому они имеют скорее лишь чисто научную ценность. Опыт показывает, что сложные модели редко хорошо работают. Часто упрощенные модели дают огромный выигрыш в потребляемых вычислительных ресурсах по сравнению с оптимальными моделями, давая результаты, отличающиеся от оптимальных, условно говоря, в десятых знаках после запятой. Простые и эффективные модели часто вызывают своего рода эстетическое удовлетворение, т.е. они в определенном смысле "красивы".
Таким образом, при создании модели явления нужно стремиться не только к тому, чтобы она адекватно отражала все наиболее существенные стороны моделируемого явления (с точки зрения достижения цели управления), но и соответствовала требованиям "простоты" и "красоты".
При создании модели необходимо специально в явном виде сформулировать те предпосылки, которые должны быть истинными, чтобы модель была применимой, т.е. те условия и характеристики моделируемых явлений, соблюдение которых необходимо для обеспечения адекватности модели.
Например, в ряде случаев пользователи статистических пакетов применяют параметрические статистические процедуры, пригодные только в случае нормальности выборки, и при этом не только не проверяют, выполняется ли это условие, но и даже не задумываются о том, соблюдается ли оно в их конкретном случае. К выводам, полученным при подобных "методах" исследования, нужно относиться с большой осторожностью, так как достоверный результат при таком подходе сам является случайностью.
Подобные ситуации выдвинули перед разработчиками моделей специальную проблему: создание моделей, применимость которых сохраняется в очень широком диапазоне условий данных. В математической статистике этому подходу соответствуют непараметрические и робастные процедуры обработки данных, в теории управления - исследование устойчивости моделей и адаптивные модели.
Часто бывает сложным явно исследовать выборку на нормальность. В этом случае косвенным свидетельством в пользу ее нормальности может служить согласованность результатов ее анализа параметрическими и непараметрическими методами. Поэтому рекомендуется не ограничиваться каким-либо одним, пусть даже, по-видимому, адекватным задаче методом, а применять несколько различных методов и затем сопоставлять их результаты друг с другом. Это существенно увеличивает надежность выводов.
Наука накопила значительный опыт построения различного рода моделей. Заманчивой кажется идея обобщения этого опыта и построения алгоритма для проектирования моделей, по крайней мере моделей определенного класса. Однако более глубокий анализ показывает, что построение модели является сложным наукоемким и творческим итерационным процессом, в котором в процессе построения модели могут уточняться и даже изменяться цели ее создания и другие исходные данные. В любом случае обнаружить недостатки уже работающей модели гораздо проще, чем предусмотреть и обойти их заранее. На основании этого можно сделать вывод о том, что создание каждой модели высокого качества представляет собой событие в соответствующей области науки, а сам процесс создания новых моделей, полностью (до конца) в принципе не формализуем.
В этой связи особую значимость приобретает вопрос о разработке адаптивных моделей, т.е. моделей, способных легко перестраиваться и сохранять высокую степень адекватности как при изменении целевых и оценочных установок, так и самой моделируемой предметной области.
Опыт показывает, что модели, не обладающие высокой степенью адаптивности, как правило, имеют короткий жизненный цикл, так как быстро теряют адекватность (исключением из этого правила являются лишь естественнонаучные модели, описывающие фундаментальные свойства реальности).
2. Принципы социально-экономического прогнозирования
Прогнозирование - разработка прогноза; в узком значении - специальные научные исследования конкретных перспектив развития какого-либо явления.
Прогноз (предсказание; предположение; прогностическая модель) - научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления.
Когда этот объект рассматривается одновременно с прогнозным фоном (совокупность внешних по отношению к объекту прогнозирования условий, существенных для решения задачи прогноза), то в этом случае его называют объектом прогнозирования и говорят о прогнозах объекта прогнозирования и прогнозах прогнозного фона этого объекта.
В качестве объектов прогнозирования могут выступать процессы, явления, события, на которые направлена познавательная и практическая деятельность человека. В зависимости от природы объекта различают социальные, научно-технические, экономические, военно-политические и другие объекты прогнозирования.
Прием прогнозирования - процесс разработки прогнозов. Одна или несколько математических или, логических операций, направленных на получение конкретного результата в процессе разработки прогноза. В качестве приема могут выступать вычисление средневзвешенного значения оценок компетентности экспертов, определение компетентности эксперта, сглаживание и выравнивание динамического ряда и т.д.
Метод прогнозирования - способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогнозов. Методы прогнозирования являются основанием для методик прогнозирования. Методика прогнозирования - совокупность специальных правил и приемов (одного или нескольких методов) разработки конкретных прогнозов.
Прогнозирующая система - система методов прогнозирования и средств их реализации, функционирующая в соответствии с основными принципами прогнозирования.
Средствами реализации являются экспертная группа, организационные мероприятия, технические средства и т.д. Прогнозирующие системы могут быть автоматизированными и неавтоматизированными; дискретными и непрерывными; системами на государственном, межотраслевом, отраслевом, подотраслевом уровнях, а также на уровне предприятий, учреждений и уровне технологических процессов.
Выделяют следующие принципы социально - экономического прогнозирования:
1. Принцип системности прогнозирования;
2. Принцип согласованности прогнозирования;
3. Принцип вариантности прогнозирования;
4. Принцип непрерывности прогнозирования;
5. Принцип верифицируемости прогнозирования;
6. Принцип рентабельности прогнозирования.
Рассмотрим данные принципы прогнозирования:
1. Принцип системности - принцип прогнозирования, требующий взаимосвязанности и соподчиненности прогнозов объекта прогнозирования и прогнозного фона и их элементов.
2. Принцип согласованности - принцип прогнозирования, требующий согласования нормативных и поисковых прогнозов различной природы и различного периода упреждения (промежутка времени, на который разрабатывается прогноз).
3. Принцип вариантности - принцип прогнозирования, требующий разработки вариантов прогноза исходя из вариантов прогностического фона.
4. Принцип непрерывности - принцип прогнозирования, требующий корректировки прогнозов по мере поступления новых данных об объекте прогнозирования.
5. Принцип верифицируемости - принцип прогнозирования, требующий определения достоверности (оценки вероятности осуществления прогноза для заданного доверительного интервала), точности (оценки доверительного интервала прогноза для заданной вероятности его осуществления) и обоснованности прогнозов.
6. Принцип рентабельности - принцип прогнозирования, требующий превышения экономического эффекта от использования прогноза над затратами на его разработку.
3. Методы экспертных оценок: индивидуальные и коллективные
3.1 Сущность методов "Интервью", "Мозговая атака", "Комиссии", "Написание сценария"
Метод интервью предполагает беседу прогнозиста с экспертом, в ходе которой прогнозист в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития прогнозируемого объекта. Успех такой оценки в значительной степени зависит от психологической способности эксперта экспромтом давать заключения по различным, в том числе фундаментальным, вопросам. Недостатком этого метода является значительное психологическое давление на эксперта.
Суть метода коллективной генерации идей ("мозговой атаки") состоит в использовании творческого потенциала специалистов при "мозговой атаке" проблемной ситуации, реализующей вначале генерацию идей, а затем их деструктурирование (разрушение, критику) с выдвижением контр идей и выработкой согласованной точки зрения. Этот метод был разработан американцем А. Осборном, стремившимся решать проблемы посредством спонтанно возникающих идей. Нечто подобное использовали 400 лет назад индийские мастера "Хинду" во время своих собраний: запрещались критика и дискуссии, каждый мог свободно выражать свои идеи, оценка делалась позже.
Метод коллективной генерации идей предполагает реализацию следующих этапов.
Первый этап связан с формированием группы участников "мозговой атаки" по решению определенной проблемы. Оптимальная численность группы находится эмпирическим путем. Наиболее продуктивными признаны группы, состоящие из 10 - 15 человек.
На втором этапе группа анализа составляет проблемную записку, в которой формулируется проблемная ситуация и содержится описание метода и проблемной ситуации.
Третий этап - этап генерации идей. Каждый участник имеет право выступать много раз. Критика предыдущих выступлений и скептические замечания не допускаются. Ведущий корректирует процесс, приветствует усовершенствование или комбинацию идей, оказывает поддержку, тем самым освобождая участников от скованности. Продолжительность "мозговой атаки" - не менее 20 мин и не более 1 ч в зависимости от активности участников.
Четвертый этап связан с систематизацией идей, высказанных на этапе генерации. Формируется перечень идей, выделяются признаки, по которым идеи могут быть объединены, идеи объединяются в группы согласно выделенным признакам.
На пятом этапе осуществляется деструктурирование (разрушение) систематизированных идей. Каждая идея подвергается всесторонней критике со стороны группы высококвалифицированных специалистов. Группа состоит из 20-25 человек.
На шестом этапе дается оценка критических замечаний и составляется список практически реализуемых идей.
Этот метод позволяет качественно и достаточно быстро проводить оценку вариантов развития объекта прогнозирования.
Метод "комиссий” - один из методов экспертных оценок, основанный на работе специальных комиссий. Группы экспертов за "круглым столом” обсуждают ту или иную проблему с целью согласования точек зрения и выработки единого мнения. Недостаток этого метода заключается в том, что группа экспертов в своих суждениях руководствуется в основном логикой компромисса.
Метод написания сценария основан на определении логики процесса или явления во времени при различных условиях. Он предполагает установление последовательности событий, развивающихся при переходе от существующей ситуации к будущему состоянию объекта.
Прогнозный сценарий определяет стратегию развития прогнозируемого объекта. Он должен отражать генеральную цель развития объекта, критерии оценки верхних уровней "дерева целей”, приоритеты проблем и ресурсы для достижения основных целей. В сценарии отображаются последовательное решение задачи, возможные препятствия.
3.2 Метод "Дельфи", его особенности и область применения
Другие названия метода: "Дельфийский метод", "Метод дельфийского оракула".
Авторы метода: О. Холмер, Т. Гордон и др. (США), 50-е годы XX в.
Назначение метода: применяется на этапах формулирования проблемы и оценки различных способов ее решения. Метод Дельфи - один из инструментов выбора и оценки решения.
Цель метода - получение согласованной информации высокой степени достоверности в процессе анонимного обмена мнениями между участниками группы экспертов для принятия решения.
Суть метода. Метод Дельфи - инструмент, позволяющий учесть независимое мнение всех участников группы экспертов по обсуждаемому вопросу путем последовательного объединения идей, выводов и предложений и прийти к согласию. Метод основан на многократных анонимных групповых интервью.
План действий:
1. Сформировать рабочую группу для сбора и обобщения мнений экспертов.
2. Сформировать экспертную группу из специалистов, владеющих вопросами по обсуждаемой теме.
3. Подготовить анкету, указав в ней поставленную проблему, уточняющие вопросы. Формулировки должны быть четкими и однозначно трактуемыми, предполагать однозначные ответы.
4. Провести опрос экспертов в соответствии с методикой, предполагающей при необходимости повторение процедуры. Полученные ответы служат основой для формулирования вопросов для следующего этапа.
5. Обобщить экспертные заключения и выдать рекомендации по поставленной проблеме.
Особенности метода: "Дельфи", "дельфийский метод", "метод дельфийского оракула" происходят от названия местечка Дельфи, где жили оракулы-прорицатели при храме бога Аполлона (Древняя Греция).
Слово главного оракула принималось за истину в последней инстанции.
Известно, что использование коллективных знаний ведет к возможности нахождения сильных решений, однако в процессе обмена мнениями между участниками может сказаться влияние авторитета коллег и все сведется к появлению популярных ответов.
Метод Дельфи позволяет разрешить это диалектическое противоречие. Для этого прямые дискуссии экспертов заменяются индивидуальными опросами. Собранные варианты ответов подвергаются статистической обработке. Полученные обобщенные ответы передаются каждому эксперту путем личного общения, либо по обычной или электронной почте с просьбой пересмотреть и уточнить свое мнение, если он сочтет необходимым. Эта процедура может повторяться несколько раз.
Проведение экспертизы по методу Дельфи.
Метод Дельфи - это систематический способ обобщения оценок экспертов.
Считается, что метод Дельфи наиболее применим, если к работе привлекаются эксперты, компетентные не по всей проблеме, а по ее различным составляющим.
Чтобы решить, следует ли использовать метод Дельфи, очень важно тщательно рассмотреть ситуацию, к которой будет применен метод. И прежде чем принимать решение, необходимо задать ряд вопросов:
кто будет проводить экспертизу, и где будут находиться ее участники;
какая должна поддерживаться связь с ними в процессе рассмотрения существующей проблемы;
какие существуют в наличии альтернативные методики, и какие результаты реально можно ожидать от их применения?
Достоинства метода.
1. Метод Дельфи способствует выработке независимости мышления членов группы.
2. Обеспечивает спокойное и объективное изучение проблем, которые требуют оценки.
Недостатки метода:
1. Чрезмерная субъективность оценок.
2. Требует достаточно много времени и организационных усилий.
Ожидаемый результат - согласованный список идей с их сопутствующими сильными и слабыми сторонами.
Заключение
В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов как средства познания будущего. Особенно важное значение имеют прогнозы социально-экономического развития общества, обоснование основных направлений экономической политики, предвидение последствий принимаемых решений. Социально-экономическое прогнозирование является одним из решающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития.
Актуальность данной темы, как в условиях развитой рыночной экономики, так и переходной экономики определяется тем, что уровень прогнозирования процессов общественного развития обуславливает эффективность планирования и управления экономикой и другими сферами.
Ведущую, определяющую роль в формировании и развитии экономической структуры любого современного общества играет государственное регулирование, осуществляемое в рамках избранной властью экономической политики. Одним из наиболее важных механизмов, позволяющих государству осуществлять экономическое и социальное регулирование, является финансовый механизм - финансовая система общества, главным звеном которой является государственный бюджет. Именно посредством финансовой системы государство образует централизованные и воздействует на формирование децентрализованных фондов денежных средств, обеспечивая возможность выполнения возложенных на государственные органы функций.
Список использованной литературы
1. Бюджетный Кодекс.
2. Гольдштейн Г.Я. Основы менеджмента: Конспект лекций.2-е изд., доп. Таганрог: ТРТУ, 1997.258 с.
3. Горелов С. Математические методы в прогнозировании. - М.: Прогресс, 1993.
4. Основы экономического и социального прогнозирования / Под редакцией Мосина Н. - М.: Высшая школа, 1985.
5. Саати М.А. Моделирование сложных систем. - М.: Наука, 1993.
6. Цыгичко В. Основы прогнозирования систем. - М.: Финансы и статистика.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Сущность и содержание метода моделирования, понятие модели. Применение математических методов для прогноза и анализа экономических явлений, создания теоретических моделей. Принципиальные черты, характерные для построения экономико-математической модели.
контрольная работа [141,5 K], добавлен 02.02.2013Характеристика основных принципов создания математических моделей гидрологических процессов. Описание процессов дивергенции, трансформации и конвергенции. Ознакомление с базовыми компонентами гидрологической модели. Сущность имитационного моделирования.
презентация [60,6 K], добавлен 16.10.2014Анализ основных способов построения математической модели. Математическое моделирование социально-экономических процессов как неотъемлемая часть методов экономики, особенности. Общая характеристика примеров построения линейных математических моделей.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 23.06.2013Основные понятия и типы моделей, их классификация и цели создания. Особенности применяемых экономико-математических методов. Общая характеристика основных этапов экономико-математического моделирования. Применение стохастических моделей в экономике.
реферат [91,1 K], добавлен 16.05.2012Методы исследования и моделирования социально-экономических систем. Этапы эконометрического моделирования и классификация эконометрических моделей. Задачи экономики и социологии труда как объект эконометрического моделирования и прогнозирования.
курсовая работа [701,5 K], добавлен 14.05.2015Методы экспертных оценок - методы организации работы со специалистами-экспертами и анализа мнений экспертов. Экспертные оценки - индивидуальные и коллективные. Индивидуальные оценки - оценки одного специалиста. Экспертные оценки используются при выборе.
реферат [57,9 K], добавлен 08.01.2009Примеры задач, решения которых найдено путем использования метода экспертных оценок и линейное прогнозирование (симплекс-метод). Определение структуры комплекса оборудования и получения максимальной выгоды при наличии ограниченных исходных данных.
контрольная работа [54,7 K], добавлен 07.07.2010Понятие и типы моделей. Этапы построения математической модели. Основы математического моделирования взаимосвязи экономических переменных. Определение параметров линейного однофакторного уравнения регрессии. Оптимизационные методы математики в экономике.
реферат [431,4 K], добавлен 11.02.2011Математическое моделирование как теоретико-экспериментальный метод позновательно-созидательной деятельности, особенности его практического применения. Основные понятия и принципы моделирования. Классификация экономико-математических методов и моделей.
курсовая работа [794,7 K], добавлен 13.09.2011Теоретические основы экономико-математических задач о смесях. Принципы построения и структура интегрированной системы экономико-математических моделей. Организационно-экономическая характеристика и технико-экономические показатели работы СПК "Родина".
курсовая работа [66,6 K], добавлен 01.04.2011Обзор основных инструментов, применяемых в прогнозировании. Характеристика базовых методов построения прогнозов социально-экономических систем при помощи программного обеспечения MS EXCEL. Особенности разработки прогнозных моделей на 2004, 2006 и 2009 гг.
лабораторная работа [218,4 K], добавлен 04.12.2012Определение, цели и задачи эконометрики. Этапы построения модели. Типы данных при моделировании экономических процессов. Примеры, формы и моделей. Эндогенные и экзогенные переменные. Построение спецификации неоклассической производственной функции.
презентация [1010,6 K], добавлен 18.03.2014История развития экономико-математических методов. Математическая статистика – раздел прикладной математики, основанный на выборке изучаемых явлений. Анализ этапов экономико-математического моделирования. Вербально-информационное описание моделирования.
курс лекций [906,0 K], добавлен 12.01.2009Потенциальная возможность математического моделирования любых экономических объектов и процессов. Методы минимизации, связанные с вычислением градиента. Суть метода градиентного спуска. Анализ симплекс-таблицы. Построение экономико-математической модели.
курсовая работа [998,7 K], добавлен 01.10.2011Основные понятия теории моделирования экономических систем и процессов. Методы статистического моделирования и прогнозирования. Построение баланса производства и распределение продукции предприятий с помощью балансового метода и модели Леонтьева.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 21.04.2013Роль экономико-математических методов в оптимизации экономических решений. Этапы построения математической модели и решение общей задачи симплекс-методом. Составление экономико-математической модели предприятия по производству хлебобулочных изделий.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 09.07.2015Теоретические основы математического прогнозирования продвижения инвестиционных инструментов. Понятие системы имитационного моделирования. Этапы построения моделей экономических процессов. Характеристика ООО "Брянск-Капитал". Оценка адекватности модели.
курсовая работа [2,1 M], добавлен 20.11.2013Изучение экономических приложений математических дисциплин для решения экономических задач: использование математических моделей в экономике и менеджменте. Примеры моделей линейного и динамического программирования как инструмента моделирования экономики.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 21.12.2010Общая характеристика и классификация экономико-математических методов. Стохастическое моделирование и анализ факторных систем хозяйственной деятельности. Балансовые методы и модели в анализе связей внутризаводских подразделений, в расчетах и цен.
курсовая работа [200,8 K], добавлен 16.06.2014Синтез интуитивных и формализованных методов при прогнозировании внутренних экономических связей. Экспертные оценки в основе методов неформализованного анализа и прогноза. Методы экспертных оценок: аналитический, "Комиссий", "Дельфи", "Конференций".
статья [258,7 K], добавлен 07.08.2017