Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Обзор методов прогнозирования.docx
Скачиваний:
9
Добавлен:
01.03.2025
Размер:
392 Кб
Скачать
☆
  1. Методы экономико-математического моделирования

Методы экономико-математического моделирования или оптимального планирования позволяют решать задачи отыскания минимальных или максимальных значений целевой функции. Основные положения экономико-математического моделирования состоят в определении методики выбора и задания критерия оптимальности, формализация модели функционирования объекта управления, построения ограничений, по ресурсам и заданиям, разработка алгоритма численного анализа модели, анализа фактического развития и совершенствования разработанных средств формирования решений при управлении производством.

Классифицировать экономико-математические модели можно по различным основаниям.

  1. По целевому назначению модели можно делить на:

  • теоретико-аналитические, применяемые для исследования наиболее общих свойств и закономерностей развития экономических процессов;

  • прикладные, используемые для решения конкретных задач.

  1. По уровням исследуемых экономических процессов:

  • производственно-технологические;

  • социально-экономические.

  1. По характеру отражения причинно-следственных связей:

  • детерминированные;

  • недетерминированные (вероятностные, стохастические), учитывающие фактор неопределённости.

  1. По способу отражения фактора времени:

  • статические. Здесь все зависимости относятся к одному моменту или периоду времени);

  • динамические, характеризующие изменения процессов во времени.

  1. По форме математических зависимостей:

  • линейные. Наиболее удобны для анализа и вычислений, вследствие чего получили большое распространение;

  • нелинейные.

  1. По степени детализации (степени огрубления структуры):

  • агрегированные («макромодели»);

  • детализированные («микромодели»).

На практике наиболее часто применяются следующие способы построения экономико-математических моделей:

  1. Линейное программирование – линейное преобразование переменных в системах линейных уравнений. Сюда можно отнести: симплекс-метод, распределительный метод, статический матричный метод решения материальных балансов.

  2. Дискретное программирование представлено двумя классами методов: локализационные и комбинаторные методы. К локализационным относятся методы линейного целочисленного программирования. К комбинаторным, например, метод ветвей и границ.

  3. Математическая статистика используется для корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа экономических процессов и явлений. Корреляционный анализ применяется для установления тесноты связи между двумя или более стохастически независимыми процессами или явлениями. Регрессионный анализ устанавливает зависимость случайной величины от неслучайного аргумента. Дисперсионный анализ - установление зависимости результатов наблюдений от одного или нескольких факторов в целях выявления важнейших.

  4. Динамическое программирование используется для планирования и анализа экономических процессов во времени. Динамическое программирование представляется в виде многошагового вычислительного процесса с последовательной оптимизацией целевой функции. Некоторые авторы относят сюда же имитационное моделирование.

  5. Теория игр представляется совокупностью методов, используемых для определения стратегии поведения конфликтующих сторон.

  6. Теория массового обслуживания - большой класс методов, где на основе теории вероятностей оцениваются различные параметры систем, характеризуемых как системы массового обслуживания.

  7. Теория управления запасами объединяет в себе методы решения задач, в общей формулировке сводящихся к определению рационального размера запаса какой-либо продукции при неопределенном спросе на нее.

  8. Стохастическое программирование. Здесь исследуемые параметры являются случайными величинами.

  9. Теория графов - направление математики, где на основе определенной символики представляется формальное описание взаимосвязанности и взаимообусловленности множества элементов (работ, ресурсов, затрат и т.п.). До настоящего времени наибольшее практическое применение получили так называемые сетевые графики.