8. Методы отбора главных критериев.

Попарное сравнение: крестики, сумма по строкам, сумма по столбцу, веса важности.

Ранговая корреляция: 2Э, R=1 - 6∑d2/(N3-N), d=Э1-Э2, N –кол-во критериев (больше 0,75), Э1+Э2, 1/(Э1+Э2) далее находим их сумму, веса важности критериев. Со связ рангами R*=(R+t1+t2)/корень(1-t1)*(1-t2), t=3/(N3-N) *S(S-1) S –кол-во связ рангов.

Конкордация более 2Э, находим ∑ по столбцам, ∑ средн. d=∑-∑ср, d2, W=12∑d2/m2(N3-N) , где N –кол-во критерев, m –кол-во Э. Д/связ рангов W*=12∑d2/ (m2*(N3-N)-m∑T, ….T=S3-S, S-кол-во связ рангов. Д.б. больше 0,8. Потом по столбцам 1/∑, находим их сумму, делим каждое значение 1/∑ на ∑ ,это будут веса важности. Двойное взвешивание: критерии *веса важности целей, наход сумму по каждому критерию и выбираем наибольший.

9. Методы отбора факторов статистических моделей.

1. Логический. Берется критерий (например прибыль), разбирается на составляющие факторы Прибыль=Цена*объем продаж – Затраты на материалы и т.д. и т.д. и выбираются несколько факторов, которые на наш взгляд имеют наибольшее влияние на критерий и на которое мы можем сами повлиять.

2. Теоретический. Например, Есть фактор А, который состоит из Б1 и Б2, в то же время Б1 = В1+В2, а В1=Г1+А1+Б1 и т.д. и выбираются факторы которые наибольшее число раз встречаются среди составляющих (в данном случае А1 и Б1).

3. Мат методы: есть статистические данные: показатели У, Х1, Х2, … Х100 за какое то количество периодов. Нужно выбрать из 100 Х только 10. С помощью метода попарной корреляции смотрим связь сначала каждого Х на У и выбираем те, у которых значения больше 0,75 (или меньше -0,75), потом смотрим на связь между Х, если связь сильная – то нужно добавлять новую переменную которая будет учитывать фактор связи.

4. Экспертный: группа экспертов сидит и выбирает эти факторы, например используя метод попарного сравнения или корреляции.

5. Информационный: когда кажется, что нужно еще добавить фактор, который будет влиять на нашу модель, пытаемся проверить так ли это

10. Методы прогнозирования на основе моделей

1. методы экономико-статистич моделирования – для использования математ модел-ния исследуемых показателей соц-экономич развития, основанные на данных статистич отчетности по ним за прошедшие периоды. Используются, когда моделируемые показатели не имеют функциональной зависимости друг от друга, а их связи носят только статистический характер. Широко используются при прогнозировании величин, формирующихся во многом случайным образом. Имеют достаточно много разновидностей, при прогнозировании соц-эконом развития большую популярность получили методы регрессионного анализа, позволяют получить формализованные математич модели для исследуемого показателя в зависимости от совокупности влияющих факторов.

2. Балансовые –применение основано на составлении различных балансов: материальные, трудовые, финансовые, комплексные. На уровне экономики государства – комплексны еж. Отраслевые модели, которые характеризуют вязи между выпуском продукции в одной отрасли и затратами, расходованием продуктов всех участвующих отраслей. Необходимых для этого выпуска. В моделях используются ограничения в виде равенств или неравенств выбирается целевая функция которая оптимизируется и рассчитываются значения моделируемых показателей.

3) Нормативные : Используются для получения прогнозных показателей систем норм и нормативов при прогнозировании показателе в краткосрочной перспективе или при составлении оперативных планов деятельности подразделений. 4) Комбинирование: представляет собой совокупность одновременного использования 2х и более методов прогнозирования, исп-ся при построении комплексных прогнозов.