экономико математические модели контрольная работа

вебкам регистрация

Это черта нашего времени? Олег Гадецкий: Да, это черта нашего времени. Женщины осваивают мужские качества, мужчины — женские.

Экономико математические модели контрольная работа работа эскорт за границей для девушек

Экономико математические модели контрольная работа

КАТЯ ГОЛОВКО

Конспект лекции - Экономико-математические методы и модели Статья формат doc размер 94 КБ добавлен 22 сентября г. Конспект лекций - Экономико-математические методы и модели Содержание: Основные эконометрические понятия и термины, используемые модели. Уравнение регрессии Общая классификация математических моделей и соответствующие подходы.

Ординарная модель. Композиционная модель. Модель планирования. Комплексная модель. Статистические модели и методы их оценки. Корреляционный анализ. Факторный анализ. Дисперсионный анализ. Некоторые основные положения, Контрольная работа - Экономико-математические методы и прикладные модели Лабораторная формат doc размер Министерство образования и науки Российской Федерации Всероссийский заочный финансово-экономический институт Кафедра экономико-математических методов и моделей Контрольная работа по дисциплине Экономико-математические методы и прикладные модели.

Куликов Ю. Экономико-математические методы и модели. Учебное пособие для практических занятий формат djvu размер Экономико-математические методы и модели раздел "Линейное программирование" : Учебное пособие для практических занятий. Серия "Библиотека экономиста". Настоящее учебное пособие предназначено для практических занятий по курсу Экономико-математические методы и модели со студентами экономических специальностей.

Выполнение предлагаемых задач в аудитор Леньков И. И Экономико-математическое моделирование экономических систем и процессов формат pdf размер Экономико-математическое моделирование экономических систем и процессов в сельском хозяйстве. Изложены экономико-математические методы, модели и методики в планировании управлении сельскохозяйственного производства нового типа для принятия оптимальных решений.

Для студентов экономических специальностей и специалистов АПК. Туманова О. Экономико-математические методы и прикладные модели Практикум формат pdf размер Методические указания предназначены для студентов безотрывной формы обучения специальности ЭТК , изучающих экономико-математические методы и модели ЭММ и М. Методические указания содержат рабочую программу дисциплины ЭММ и М, ряд рекомендаций и задания для контрольных работ.

Методические указания могут быть использованы студентами дневного обучения при выполнении лабораторных работ по дисципл Феклин В. Экономико-математические модели. Задачник формат pdf размер Экономико-математическая модель Математические модели потребительского поведения Математические модели поведения производителей Поведение фирм на различных рынках Модели микроэкономического равновесия Модель макроэкономического равновесия Кейнса Модель IS-LM Моделирование открытой экономики Модель Харрода-Домара Модель Солоу Моделирование подоходного налогообложения.

Холод Н. Экономико-математические методы и модели формат djvu размер 2. Холод, А. Схема межотраслевого баланса будет выглядеть следующим образом:. Изобразим это на графике:. Задача 4. В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос Y t млн.

Временной ряд Y t этого показателя повариантно приведен ниже в таблице. Номер варианта. Вычисления провести с одним знаком в дробной части. Основные промежуточные результаты вычислений представить в таблицах при использовании компьютера представить соответствующие листинги с комментариями.

Для проверки наличия аномальных наблюдений воспользуемся пакетом Excel. В результате решения будем иметь следующие данные:. Табличное значение Величины Ирвина равно 1,5 , следовательно, в соответствии с методом Ирвина аномальные наблюдения не выявлены. Построим линейную однопараметрическую модель регрессии Y от t. Для проведения регрессионного анализа воспользуемся надстройкой Excel Анализ данных. В результате получим следующее:.

Таблица 3. Во втором столбце таблицы 3. Уравнение регрессии зависимости Y t спрос на кредитные ресурсы от t 1 время имеет вид:. Оценка адекватности модели. По след. Следовательно, свойство независимости остатков выполняется. Определим RS-критерий:. Модель в целом адекватна. Оценим точность модели на основе использования средней относительной ошибки аппроксимации. Для этого рассчитаем в Excel следующую таблицу:. Затем рассчитаем среднюю относительную ошибку аппроксимации:.

Отсюда вывод: модель высокой точности и пригодна для целей прогнозирования. Прогноз спроса на кредитные ресурсы на следующие две недели. В результате расчетов получим следующую таблицу:. По полученным данным построим график подбора:. Список литературы. Федосеев В. Экономико-математические методы и прикладные модели. Половников В. Экономико - математические методы и прикладные модели: Методические указания по выполнению контрольной работы, темы и задачи.

Гармаш А. Экономико-математические методы и прикладные модели: Компьютерный практикум и руководство к выполнению лабораторной работы по теме «Оптимизационные экономико-математические модели. Методы получения оптимальных решений». Орлова И. Экономико-математическое моделирование.

Практическое пособие по решению задач. Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде Excel: Практикум. Хочу больше похожих работ Учебные материалы. Главная Опубликовать работу Правообладателям Написать нам О сайте. Полнотекстовый поиск: Где искать:. Линейное программирование 8.

Несколько слов о самом термине линейное программирование Он требует правильного понимания В данном случае программирование - это, конечно, не составле Линейное программирование 9. Экономическая задача: для производства двух видов продукции А и В используют три вида сырья с запасами соответственно с1, с2, с3 кг На изготовление ед Сохрани ссылку в одной из сетей:.

Решение: Введем необходимые обозначения: Пусть X i — вложения количество денежных у. Наиболее сильно влияет на оценку суммарного ожидаемого дохода ценная бумага Задача 2 2. Тип сырья Нормы расхода сырья на ед. На основе свойств двойственных оценок и теорем двойственности: проанализировать использование ресурсов в оптимальном плане исходной задачи; определить, как изменятся выручка и план выпуска продукции при увеличении запасов сырья I и II вида на 4 и 3 единицы соответственно и уменьшении на 3 единицы сырья III вида; оценить целесообразность включения в план изделий "Д" ценой 10 ед.

Решение: Построим ЭММ задачи. Задача 3 3. Межотраслевые поставки продукции -5 0 5 10 10 -5 15 1 2,22E 1,E -4,E 1 0 0 -4,4E 1 E-A 0,9 -0,2 -0,1 -0,2 0,9 0 -0,3 -0,2 0,9 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, X , , , Xij 32, 64, 32, 47, 23, 0 , 87, 43, 2. Схема межотраслевого баланса будет выглядеть следующим образом: Производящие отрасли Потребляющие отрасли Конечный продукт Валовый продукт 1 2 3 1 63,86 95,79 0 ,31 2 ,48 45,14 90,29 ,49 3 30,27 0 90,82 ,75 Условно чистая продукция ,2 ,84 ,86 Валовой продукт ,31 ,49 ,75 ,55 Изобразим это на графике: Задача 4.

Решение: Введем исходные данные. В результате решения будем иметь следующие данные: Таблица 3. В результате получим следующее: Таблица 3. Остатки 1 8,02 -0,02 2 11,99 1,01 3 15,96 -0,96 4 19,92 -0,92 5 23,89 1,11 6 27,86 -0,86 7 31,82 1,18 8 35,79 -0,79 9 39,76 0,24 Ср. Для этого рассчитаем в Excel следующую таблицу: Таблица 3.

Думаю, кастинг моделей алматы 2019 всё равно

Определим целесообразность включения в план изделия «Г» ценой 13 ед. Определим целесообразность включения в план изделия «Д» ценой 12 ед. Исследовать динамику экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда. В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос Y t млн. Временной ряд Y t этого показателя приведен в таблице.

Построить линейную модель , параметры которой оценить МНК - расчетные, смоделированные значения временного ряда. Фактические значения показателя, результаты моделирования и прогнозирования представить графически. Предварительный анализ временных рядов экономических показателей заключается в основном в выявлении и устранении аномальных значений уровней ряда. Под аномальным уровнем понимается отдельное значение уровня временного ряда, которое не отвечает потенциальным возможностям исследуемой экономической системы и которое, оставаясь в качестве уровня ряда, оказывает существенное влияние на значения основных характеристик временного ряда, в том числе на соответствующую трендовую модель.

Причинами аномальных наблюдений могут быть ошибки технического порядка, или ошибки первого рода: ошибки при агрегировании и дезагрегировании показателей, при передаче информации и другие технические причины. Ошибки первого рода подлежат выявлению и устранению. Кроме того, аномальные уровни во временных рядах могут возникать из-за воздействия факторов, имеющих объективный характер, но проявляющихся эпизодически, очень редко — ошибки второго рода; они устранению не подлежат.

Для выявления аномальных уровней временных рядов используются методы, рассчитанные для статистических совокупностей. Расчетные значения и т. Значение критерия Ирвина для уровня значимости , т. Так как все расчетные значения и т. Построим линейную модель , параметры которой оценим МНК.

Последовательно подставляя в модель значение фактора t от 1 до 9, находим расчетные значения уровней. Начальные оценки параметров получим по первым пяти точкам при помощи метода наименьших квадратов. В результате получим модель. Линейная модель. Для проверки условия случайности возникновении отдельных отклонений от тренда часто используется критерий, основанный на поворотных точках.

Значение случайной переменной считается поворотной точкой, если оно одновременно больше соседних с ним элементов или, наоборот, меньше значений предыдущего и последующего за ним члена. Если остатки случайны, то поворотная точка приходится примерно на каждые 1,5 наблюдения. Если их больше, то возмущения быстро колеблются, и это не может быть объяснено только случайностью. Если же их меньше, то последовательные значения случайного компонента положительно коррелированны. Если неравенство не соблюдается, то ряд остатков нельзя считать случайным т.

Наличие отсутствие автокорреляции в отклонениях от модели роста проще всего проверить с помощью критерия Дарбина — Уотсона. С этой целью строится статистика Дарбина— Уотсона d - статистика , в основе которой лежит расчетная формула:. Теоретическое основание применения этого критерия обусловлено тем, что в динамических рядах как сами наблюдения, так и отклонения от них распределяются в хронологическом порядке. При отсутствии автокорреляции значение d примерно равно 2, а при полной автокорреляции - 0 или 4.

Следовательно, оценки, получаемые по критерию, являются не точечными, а интервальными. Верхние d 2 и нижние d 1 критические значения, позволяющие принять или отвергнуть гипотезу об отсутствии автокорреляции, зависят от количества уровней динамического ряда и числа независимых переменных модели. Если d превышает 2, то это свидетельствует о наличии отрицательной корреляции. Следовательно, ряд остатков не коррелирован, независимость выполняется. Если фактическое значение коэффициента автокорреляции меньше табличного, то гипотеза об отсутствии автокорреляции в ряду может быть принята.

Когда же фактическое значение больше табличного, делают вывод о наличии автокорреляции в ряду динамики. Если расчетное значение попадает между табулированными границами, то гипотеза о нормальном распределении ряда остатков принимается. В этом случае допустимо строить доверительный интервал прогноза. Итак, все четыре пункта проверки дают положительный результат, делается вывод о том, что выбранная трендовая модель является адекватной реальному ряду экономической динамики.

В этом случае ее можно использовать для построения прогнозных оценок. Точностные характеристики приемлемые. Верхняя граница прогноза:. Нижняя граница прогноза:. Фактические значения показателя, результаты моделирования и прогнозирования представим графически. Орлова -математические методы и прикладные модели. Выполнение расчетов в среде Excel: Практикум. Орлова -математическое моделирование. Практическое пособие по решению задач.

Контрольная работа по дисциплине «Экономико-математические методы и прикладные модели». Математика Финансы и банковские услуги Экономика Капитал Инструментальные и математические методы Методы Контрольные работы Контрольные работы по математике Контрольные работы по экономике Экономико-математические методы Экономико-математические модели. Октябрьский г. Задача 1. Решение Обозначим через х1 сколько гектаров нужно засеять кукурузы, через х2 — сои.

Получить полный текст. Рабочие программы. Контрольные работы. Задания для вступительных контрольных работ по математике Задания для вступительных контрольных работ по физике. Основные порталы построено редакторами. Интересные фотоблоги. Каталог авторов частные аккаунты. Все права защищены Мнение редакции может не совпадать с мнениями авторов. Мы признательны за найденные неточности в материалах, опечатки, некорректное отображение элементов на странице - отправляйте на support pandia.

Тип сырья. Нормы расхода сырья на одно изделие. Запасы сырья. Цена изделия. Et-Et-1 2. Вычисление это получение из входных данных нового знания. Как люди считали в старину и как считали цифры - часть 1 Математическое моделирование, численные методы Хорошо ли вы считаете? Чем больше в ней дыра, тем тяжелее ее наполнить и сохранять наполненной. В большинстве организаций прибыль, которую приносит каждый покупатель, растет, пока он остается ее клиентом. Для организации невыгодно терять постоянных покупателей, даже заменяя их новыми.

Получается ситуация, когда «за одного битого двух небитых дают». При подборе покупателей необходимо помнить, что существует три основных типа лояльных покупателей. Это помогает определить, сможет ли организация сделать покупателя лояльным:. Некоторые покупатели изначально предсказуемы и лояльны, вне зависимости от того, как организация с ними работает. Они просто лояльны по природе своей. Они предпочитают более стабильные и длительные отношения. Некоторые покупатели более прибыльны, чем другие.

Они тратят деньги в большем количестве, чем другие, оплачивают покупки безотлагательно и требуют меньше внимания обслуживающего персонала. Некоторые покупатели находят продукты или услуги организации в силу их особенностей более привлекательными, чем у конкурентов.

Нет такой организации, товары которой нравились бы всем без исключения. Сильные стороны ее товаров или услуг будут просто лучше подходить для определенных покупателей, более полно удовлетворяя их желаниям и возможностям. Каждая организация уникальна, но все же в той или иной мере показатели ее прибылей будут укладываться в общую модель экономических эффектов, получаемых от постоянства или лояльности покупателей.

Чтобы оценить истинный долгосрочный потенциал лояльности покупателя или группы покупателей, необходимо знать их предрасположенность к проявлению постоянства. Количество усилий, которое требуется для переманивания различных типов покупателей, называется коэффициентом лояльности. В некоторых организациях для оценки коэффициентов лояльности используется история развития или поведение покупателей на отдельных сегментах. В других, особенно в тех, чье будущее слабо связано с прошлым, пытаются методами анализа данных нащупать, на сколько велика должна быть скидка, чтобы покупатели перешли к их организации.

Но, несмотря на все трудности в измерении, использование коэффициента лояльности позволяет организациям идентифицировать сохранение покупателей и внедрять оправданную практику, проверенную на одном департаменте, во всю организацию. Развитие систем измерения, анализа и управления денежными потоками, полученными от лояльности, может привести организацию к инвестициям, которые в дальнейшем обеспечат рост количества покупателей и организации в целом.

Модель лояльности подробно обоснована на словесном уровне. В этом обосновании упоминалось математическое и компьютерное обеспечение. Однако для принятия первоначальных решений их использование не требуется. Моделирование процессов управления предполагает последовательное осуществление трех этапов исследования:.

В области моделирования процессов управления целесообразно выделять четверки составляющих рис. Задача порождена потребностями той или иной прикладной области. При этом происходит одна из возможных математических формализаций реальной ситуации. Например, при изучении предпочтений потребителей у экономистов - маркетологов возникает вопрос: различаются ли мнения двух групп потребителей.

При математической формализации мнения потребителей в каждой группе обычно моделируются как независимые случайные выборки, то есть как совокупности независимых одинаково распределенных случайных величин, а вопрос маркетологов переформулируется в рамках этой модели как вопрос о проверке той или иной статистической гипотезы однородности. Речь может идти об однородности характеристик, например, о проверке равенства математических ожиданий, или о полной абсолютной однородности , то есть о совпадении функций распределения, соответствующих двух совокупностям.

Задача может быть порождена также обобщением потребностей ряда прикладных областей. Приведенный выше пример иллюстрирует эту ситуацию: к необходимости проверки гипотезы однородности приходят и медики при сравнении двух групп пациентов, и инженеры при сопоставлении результатов обработки деталей двумя способами, и т.

Одна и та же математическая модель может применяться для решения самых разных по своей прикладной сущности задач. Выделение перечня задач находится вне математики. Этот перечень является сутью технического задания, которое специалисты различных областей деятельности дают специалистам по математическому моделированию. В эконометрических моделях речь идет о методе оценивания, о методе проверки гипотезы, о методе доказательства той или иной теоремы, и т.

Для решения той или иной задачи в рамках одной и той же принятой исследователем модели может быть предложено много методов. Приведем примеры. Для специалистов по теории вероятностей и математической статистике наиболее хорошо известна история Центральной Предельной Теоремы теории вероятностей.

Предельный нормальный закон был получен многими разными методами, из которых напомним теорему Муавра-Лапласа, метод моментов Чебышева, метод характеристических функций Ляпунова, завершающие эпопею методы, примененные Линдебергом и Феллером. В настоящее время для решения практически важных задач могут быть использованы современные информационные технологии на основе метода статистических испытаний и соответствующих датчиков псевдослучайных чисел.

Они потеснили асимптотические методы математической статистики. В рассмотренной выше проблеме однородности для проверки одной и той же гипотезы совпадения функций распределения могут быть применены самые разные методы - Смирнова, Лемана - Розенблатта, Вилкоксона и др.

Последний элемент четверки - условия применимости. Он - полностью внутриматематический. С точки зрения математика замена условия кусочной дифференцируемости некоторой функции на условие ее непрерывности может представляться существенным научным достижением, в то время как прикладник оценить это достижение не сможет. Для него, как и во времена Ньютона и Лейбница, непрерывные функции мало отличаются от кусочно дифференцируемых.

Точнее, они одинаково хорошо или одинаково плохо могут быть использованы для описания реальной действительности. Методологический анализ - первый этап моделирования процессов управления, любого исследования. Он определяет исходные постановки для теоретической проработки, а потому во многом и успех всего исследования. Анализ динамики развития методов моделирования позволяет выделить наиболее перспективные методы.

При вероятностно-статистическом моделировании наиболее перспективными оказались методы нечисловой статистики. Прежде чем начать рассматривать конкретные математические модели процессов управления, необходимо дать определения основных терминов:. При построении любой модели процесса управления желательно придерживаться следующего плана действий:.

Выражают балансовые соотношения между различными экономическими показателями например, модель межотраслевого баланса. Основная часть модели - система уравнений относительно эндогенных переменных. Цель - найти оптимальное решение для некоторого экономического показателя например, найти такие величины ставок налогов, чтобы обеспечить максимальный приток средств в бюджет за заданный промежуток времени.

Математические уравнения при этом могут содержать сложные, нелинейные, стохастические зависимости. С другой стороны, модели можно делить на управляемые и прогнозные. Управляемые модели отвечают на вопрос: «Что будет, если? В прогнозных моделях управление не выделено явно.

Они отвечают на вопросы: «Что будет, если все останется по-старому? Если в модели присутствует время, то модель называется динамической. Чаще всего в моделях используется дискретное время, так как информация поступает дискретно: отчеты, балансы и иные документы составляются периодически.

Но с формальной точки зрения непрерывная модель может оказаться более простой для изучения. В физической науке продолжается дискуссия о том, является ли реальное физическое время непрерывным или дискретным.

Обычно в достаточно крупные социально-экономические модели входят материальный, финансовый и социальный разделы. Материальный раздел - балансы продуктов, производственных мощностей, трудовых, природных ресурсов. Это раздел, описывающий основополагающие процессы, это уровень, обычно слабо подвластный управлению, особенно быстрому, поскольку весьма инерционен. Финансовый раздел содержит балансы денежных потоков, правила формирования и использования фондов, правила ценообразования и.

На этом уровне можно выделить много управляемых переменных. Они могут быть регуляторами. Социальный раздел содержит сведения о поведении людей. Этот раздел вносит в модели принятия решений много неопределенностей, поскольку трудно точно правильно учесть такие факторы как трудоотдача, структура потребления, мотивация и. При построении моделей, использующих дискретное время, часто применяют методы эконометрики. Среди них популярны регрессионные уравнения и их системы. Часто используют лаги запаздывания в реакции.

Для систем, нелинейных по параметрам, применение метода наименьших квадратов встречает трудности. Приведенная последовательность этапов процесса принятия и реализации решения не означает, что руководитель обязан выполнить все эти этапы и подэтапы, чтобы прийти к хорошему решению. Ряд из подэтапов может быть опущен. Цель и задача могут быть очевидны или заданы например, в приказе «разработать к данному числу проект мероприятий» цель и задача даны.

Альтернативных вариантов в силу ряда причин например, отсутствия необходимой информации может не быть. Задача может быть столь стандартна, что нет нужды придумывать что-то новое, и руководитель просто использует уже встречавшийся ему способ деятельности, что снимает необходимость в проведении этапа «выбора окончательного решения». Не следует рассматривать приведенную последовательность как заданную раз и навсегда. Эти этапы в ряде случаев проходят перпендикулярно, а не параллельно или сплетаются еще более сложными способами.

Проблема возникает обычно под воздействием внешней среды из-за несовершенства протекания самих материально-вещественных процессов, когда их результаты отклоняются от запланированных параметров, то есть когда имеет место разрыв между желаемым состоянием системы целью и ее фактическим состоянием. Процесс управления в этом случае рассматривается как последовательное принятие решений по возникающим проблемам. Решение стандартных проблем отличается ясностью и однозначностью целей, альтернатив и требуемых затрат.

Для разработки их применяются заранее выработанные процедуры и правила, например, известные методики составления бизнес-плана, расчет потребности в оборудовании, в материалах, в рабочей силе, исходя из заданной производственной программы.

При решении неструктуризованных проблем суждения, опыт, интуиция руководителей и квалифицированных специалистов приобретает решающее значение. Правильная организация экспертных спросов, квалифицированная обработка данных, четкая формулировка руководящих и основополагающих правил для решения проблем во многом обеспечивают выработку рациональных решений. Стандартные и хорошо структуризованные проблемы относятся к числу программируемых, а слабо структуризованные и неструктуризованные проблемы являются непрограммируемыми.

Вместе с тем даже в принятии программируемых решений роль субъектного фактора, искусства руководителей и специалистов достаточно велика. Целесообразно различать два аспекта работы по подготовке решений. Один из них касается «конструирования» самого проекта, его моделирования, другой -соответствующих процедурных правил и организационных мероприятий. Сообразно вышеприведенной классификации могут быть использованы и четыре типа методов решения проблем:.

Поскольку решения направлены прежде всего на поиск и разрешение задач в той или иной обстановке, внимание во многом концентрируется на новых методах их разработках. Отсюда попытки некоторой формализации встречающихся ситуаций, которая позволяет типизировать их и определять наиболее характерные признаки. В результате осмысливания проблемы порождается цель иногда цели будущего решения и его содержание.

Методы выбора и обоснование рациональных решений являются важнейшим компонентом процесса принятия решения в управлении. Усложнение управленческих ситуаций, резкое возрастание объемов информации, на основании которой принимается решение, требуют использования экономико-математических методов и компьютеризации процесса анализа и выбора решения.

По мере совершенствования формальных методов управления роль человека в принятии решений не только не уменьшается, но и возрастает, поскольку он высвобождается от выполнения работы формализуемых процедур. При принятии решения очень важно обеспечить правильное сочетание формальных и неформальных методов, максимально использовать те возможности, которые несет с собой автоматизация процессов принятия решений, но и не следует переоценивать эти возможности.

Моделирование заключается в том, что создается модель, то есть нечто похожее на реальную систему и сохраняющие существенные свойства ее как оригинала. Физическая модель представляет то, что исследуется с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Аналоговая модель представляет собой исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой.

Математические модели характеризуют реальную систему символическими уравнениями или неравенствами. Универсальность математического языка делает математические модели наиболее удобным инструментом изучения объекта, его основных свойств. Вторая часть модели - ее ограничение - представляет собой математическую запись условий, при которых осуществляется выбор решения.

После того как модель построена, начинается ее экономико-математический анализ, основной целью которого является нахождение оптимального решения. Моделирование может охватывать все виды аналитических действий, совершаемых при непосредственной подготовке решений. Каждый вид моделирования — это способ, метод возможного отображения социально-экономических процессов и отыскания на основе определенных критериев и оценок оптимального варианта решения.

Модели могут применяться как относительно самостоятельно, так и в сочетании друг с другом, в виде системы моделей. На выбор оптимального варианта решения влияет и информация. Информация необходима как для разработки и принятия решений, так и для насыщения управляющей системы такими исходными данными, которые позволяют сформулировать и осуществить управляющее воздействие, команду. Соотношение между ними всегда должно быть в пользу времени и труда, затрачиваемого на обработку информации.

В противном случае принятие решений превратится в беспрерывный механический процесс. Информация необходима и на стадии реализации решения. Важное значение имеет своевременность сбора и обработки информации. Нельзя допускать преждевременного сбора информации, когда еще не созрели условия для появления факта или изменения обстановки.

Равным образом недопустимо проводить сбор и анализ информации с опозданием. Необходимо также увязывать виды и объем информации по отдельным функциям вышестоящих и нижестоящих органов. Несовпадение каналов и видов собираемой информации ведет к тому, что вышестоящее звено «собирает» от нижестоящих такую информацию, которую оно не «накапливает» для себя. Иногда еще до сбора всей информации уже можно предвидеть цель и основное содержание решения, тогда роль информации сводится к более точному их обоснованию.

Но чаще всего именно анализ информации позволяет выявить обоснования и цели решений, определить их направленность и т. Полнота, объективность и оптимальность информации позволяют наиболее правильно оценить все фактические данные, выработать варианты решений и выбрать оптимальные из них. Моделирование позволяет заранее предвидеть ход событий и тенденции развития, присущие управляемой системе, выяснить условия ее существования и установить режим деятельности с учетом влияния разных факторов.

Этот инструментарий экономико-математические модели и методы - ЭМММ представляет собой логический системный подход к решению проблемы управления. Схематически его можно изобразить, как это показано на рис. С точки зрения ЭМММ центральным моментом становится конструирование модели - абстрактного представления существующей проблемной ситуации. Обычно такая модель представляется в виде математического соотношения или графика.

Это соотношение - модель определения прибыли фирмы. Предположим, что продукт делается из стали и что фирма имеет кг стали в своем распоряжении. На единицу продукта идет 4 кг стали. Здесь уравнение 1 - целевая функция, а уравнение ресурсов 2 - ограничение, то есть управленческое решение будет моделироваться так:. Эта величина не действительное решение, а скорее информация, которая служит рекомендацией или руководством, помогающим менеджеру принять решение.

Некоторые модели не дают ответа и рекомендаций по решению. Однако они обеспечивают описательные результаты: эти результаты описывают моделируемую систему например, дисперсия продаж некоторых товаров по месяцам в течение года.

Менеджер не прямо применяет полученный результат как решение, а сопоставляет его со своими оценками и прогнозами. Если менеджер не использует результаты ЭМММ, то они нереализуемы. Если это так, то должны быть введены дополнительные ресурсы или усилия при решении проблемы, конструировании модели и ее решении. Результаты моделирования и решения основаны на сравнении путем обратной связи с первоначальной моделью, которая может модифицироваться при испытаниях в различных условиях и будущих решениях менеджера.

Результаты могут указывать, что проблема полностью не охвачена ранее и это требует изменений или реконструкции первоначальной модели. В этом случае ЭМММ представляют непрерывный процесс, а не одиночное решение одиночной проблемы. Классификация ЭМММ приведена на рис. Далее содержится краткая оценка их практической применимости в современном менеджменте.

Наиболее популярна техника линейного программирования. К ней проводят задачи, связанные с ограничениями по ресурсам, времени, рабочей силе, энергии, финансам, материалам и с целевой функцией типа максимизации прибыли. Существенным является линейность функциональных соотношений в математической модели. Конкретная техника решений состоит в использовании алгоритма последовательных шагов т.

При использовании вероятностных процедур, в отличие от линейного программирования, результаты носят вероятностный характер и должны содержать некоторую неопределенность и возможность присутствия альтернативных решений. Процедуры управления запасами специально разработаны для анализа проблем запасов, что характерно для большинства коммерческих фирм.

Эта частная функция управления вносит существенный вклад в издержки любого бизнеса. Сетевые модели скорее более диаграммы, чем точные математические соотношения. Они представляют в наглядной форме систему действий для их анализа. Другие процедуры являются многоступенчатыми программными , но отличными по постановке от линейной задачи. Следует отметить определенную переоценку значимости экономико-математических моделей в реальной практике управления экономико-производственными системами.

Это связано с непреодолимыми пока сложностями моделирования процессов в экономико-производственных системах из-за непрерывности изменений продукции, нерегулярности производства, внутренних дестабилизирующих факторов, нерегулярности снабжения, финансирования, сбыта и т.

Большинство этих факторов носит нестационарный характер, что фактически исключает возможность использования эконометрических моделей в планировании и управлении реальным производством.

РАБОТА ДЕВУШКАМ ВЕБКАМ БАСКОВ 12 САНКТ ПЕТЕРБУРГ