Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

ЭМММ (ГОСы)

.doc
Скачиваний:
15
Добавлен:
29.02.2016
Размер:
53.25 Кб
Скачать

11. Этапы построения оптимизационных ЭММ прогнозного типа. Выдел-т 4 этапа построения ЭМ модели: постановка задачи; создание структурной модели; обоснован-е прогнозной инф-и; развернутая ЭМЗ, ее решение и анализ.

При выполн-и 1 этапа уточняется эк-я формулировка с проведением кач-го и кол-го анализа и установлением критерия оптимальности. В начале выбир-ся объект исследования (кооператив, завод), а также вид оптимизационной модели.

Кач-й анализ предпол-т изучение процессов технологии произ-ва и переработки, форм эк-х взаимоотношений и орг-ции труда, возможные направления исп-ния ресурсов, имеющиеся каналы реализации и др. Кол-й анализ взаимосвязи элементов моделируемого пред-я ставит целью раскрыть специфические особенности, которые выявлены на данном этапе. Кол-м выражением критерия оптимальности явл-ся целевая функция, кот. м.б. представлена в стоимостном и натуральном выражении.

Построение структурной модели – запись формализованной схемы задачи. Для этого вводят условные обозначения: индексация, неизвестные известные переменные, руководствуясь принципами последовательности, экономичности и запоминаемости. Принцип последовательности обозначает, что в структурной модели каждый индекс должен обозначать одно понятие. Индексация исп-ся для обозн-я номеров строк и номеров столбцов. Неизвестные переменные задачи – исп-ние лат. или греч. букв (x, y, z) и др. Известными величинами м.б. след-е: а)свободные члены правой части ограничений, обозначаемые большими буквами (A, D, M ); б)технико-эк. коэф-ты, кот. стоят при неизвестных переменных и обознач-ся малыми буквами; в)коэф-ты целевой функции задачи, кот. могут обознач-ся буквами c, λ и т.д.

Обоснование инф-и экономико-математической задачи, кот. вкл. след. методы: метод экстраполяции – примен-ся при стабильности системы, устойчивости явлений, когда динамика процессов, показ-й в перспективе опред-ся тенденциями их изменения в прошлом периоде; метод экспертных оценок - базируется на рац-х доводах и интуиции высококвалифицированных специалистов (экспертов), обработке их инф-и о прогнозир-х параметрах; нормативный метод – основ-ся на применении норм и нормативов, кот. можно подразделить на ресурсные, эк-е и соц-е.

Кроме того, для обоснования инф-и на перспективу использ-ся данные технолог-х карт, монографического исследования. Широкое распространение получили для этих целей корреляционные и отдельные оптимизационные модели.

Составление развернутой экономико-математической задачи, решение, анализ рез-тов с разработкой механизма внедрения оптимального проекта.

10. Этапы построения эконометрич. моделей. КМ пр.с. матем-е выражение типа уравнения, характ-щее процесс формирования результ-го показателя под влиянием одного или нескольких факторов.

В общем виде имеем результативную переменную у и факторные показатели (х1, х2…хn), а также уравнение их связи ycp=fcp(x1, x2…xn). Наиболее простым видом КМ явл-ся линейная зависимость между двумя факторами: yx=a0+a1x1, где а0 – свободный член; а1 – коэффициент регрессии, показ-щий изменение рез-та при изменении фактора х1 на 1.

Т.к. в эк-ке АПК на конечный результат влияет не один, а множество факторов, то широкое распространение получили многофакторные КМ.

По хар-ру взаимосвязи модели могут быть как линейными, так и нелинейными. Линейные многофакторные модели достаточно просты в употреблении и эф-ны, хотя некоторые процессы произ-ва точнее можно описать более сложными КМ.

Выдел. 5 этапов построения КМ: выбор рез-го и факторных показателей; сбор инф-и и проверка ее на достоверность; выбор формы связи рез-го и факторного показателей; расчет параметров и статистических хар-к КМ; использ-ние КМ в эк-ке произ-ва.

2 этап - min кол-во объектов д.б. в пределах 20-25. Собранная инф-я проверяется на соотв-е требованиям закона нормального распределения. Для этого находят значения асимметрии А и эксцесса Э, кот. не должны превышать соотв-но 3 или 5 своих ошибок. В случае невыполнения одного из этих условий по какому-то вектору-столбцу находят экстремальное (min/max) значение для проверки его по закону «трех сигм» (xi-xcp≤3σx). 3 этап построения КМ – опред-е формы связи между рез-ным и факторным показ-м осущ-ся на основе графического подхода - статистические данные предст-ся в виде точек в системе координат, кот. наз-ся полем корреляции. Диаграмма рассеивания точек показ-т возможную взаимосвязь между факторами. Опред-я параметров уравнения и проверки кач-ва уравнения регрессии решаются на 4 этапе построения КМ. Нахождение коэф-в в уравнении КМ (а0, а1, а2…аn) можно осущ-ть с помощью метода наименьших квадратов.

Проверку кач-ва найденных параметров модели и самого уравнения в целом начинают с расчета коэф-та парной (ryx) или множественной корреляции (R), установлением силы связи между рез-ным и факторными признаками и опред-м значимости коэффициента корреляции. Знач-е ryx колеблется в пределах от -1 до 1, а R – от 0 до 1. Чем ближе данные показатели к -1 или 1, тем сильнее прямая (обратная) зависимость между у и х. Одним из критериев, характер-м эф-ть КМ в целом, явл-ся критерий Фишера (F). Если полученное значение критерия со степенями свободы δ1=m, δ2=n-m-1 больше табл-го значения, то модель признается значимой. В этом случае уравнение регрессии кол-но полно выражает ту закономерность. Суммарной мерой общего кач-ва уравнения регрессии явл-ся коэф-т детерминации D, он показ-т совместное влияние факторов на изменение рез-го показателя (%).

Хар-ки КМ явл-ся коэф-ты эластичности Эj и Bj-коэф-ты. Они показ-т, на какую долю своего среднеквадратического отклонения изменится в среднем рез-ный признак при изменении одного из факторов на ед-цу его среднеквадратического отклонения и неизменном значении других.

.

12. Сущность ЭММ программы развития фермерского хоз-ва. В РБ насчит-ся 2800 фермер-х хоз-в(ФХ). Они распологают 1% с/х угодий и произ-т 0,3% с/х прод-и. Актуальность ФХ: демократичность и многоукладность эк-ки; эти хоз-ва явл-ся саморегулируемыми и самофин-ми; при обосновании программы след. учит-ть, что они произв-т не большой V прод-и и гос-во не распологает достоинствами для их интенсивного развития. Основы ФХ- земельный пай, имущ-й пай. Число раб-х- 4 чел-ка; земельн. пай сост-т 8 га*4=32 га; имущ-й пай на 1 чел-ка 1200000. Часть земли фермер может брать в аренду. Осн-е огран-е: по использ-ю земельн. угодий; ограничение на пай; на пай со стороны; по труду; по привлеч-му труду; по S картофеля (зерновых), по балансу концетротов, сена, корм. ед-ц; по балансу органич. и мин. удобрений.

9.Классификация экономико-матем.модели.

По целевому назначению экономико-математические модели делятся на:

теоретико-аналитические, используемые в исследовании общих свойств и закономерностей экономических процессов;

прикладные, используемые для решения конкретных экономических задач (модели экономического анализа, прогнозирование, управление).

Экономико-математические модели могут предназначаться для исследования разных сторон народного хозяйства (производственно-технологической, территориальной) и его отдельных частей.

При классификации моделей по исследуемым экономическим процессам и содержательной проблематике выделяются модели народного хозяйства в целом и его отдельных подсистем-отраслей, регионов и т.д., комплексы моделей производства, потребления, формирования и распределения доходов, трудовых ресурсов, ценообразования, финансовых связей и т. д.

В исследованиях на народнохозяйственном уровне чаще применяются структурные или структурно-функциональные модели, поскольку для планирования и управления большое значение имеют взаимосвязи подсистем. Функциональные модели широко применяются в экономическом регулировании.

Различают дескриптивные и нормативные модели. Дескриптивные модели объясняют наблюдаемые факты или дают вероятностный прогноз. Нормативные отвечают на вопрос: как это должно быть?, т. е. предполагают целенаправленную деятельность. Примером нормативной модели являются модели оптимального планирования, формализующие тем или иным способом цели экономического развития, возможности и средства их достижения.

Дескриптивный подход применяется для установления статистических закономерностей экономических процессов, изучение вероятных путей развития каких-либо процессов при не изменяющихся условиях или протекающих без внешних воздействий. Примерами дескриптивных моделей являются производственные функции и функции покупательного спроса, построенные на основе обработки статистических данных.

По характеру отражения причинно-следственных связей различают модели жестко детерминистские и модели, учитывающие случайность и неопределенность. В результате накопления опыта использования жестко детерминистских моделей были созданы реальные возможности успешного применения более совершенной методологии моделирования экономических процессов, учитывающих стохастику и неопределенность: проведение многовариантных расчетов и модельных экспериментов с вариацией конструкции модели и ее исходных данных; изучение устойчивости и надежности получаемых решений, выделение зоны неопределенности, включение в модель резервов; применение приемов, повышающих приспособляемость(адаптивность) экономических решений к вероятным и непредвиденным ситуациям. Получают распространение модели непосредственно отражающие стохастику и неопределенность экономических процессов и использующие соответствующий математический аппарат: теорию вероятностей и математическую статистику, теорию игр и статистических решений, теорию массового обслуживания, теорию случайных процессов.

По способам отражения фактора времени экономико-математические модели делятся на: статистические и динамические. В статистических моделях все зависимости относятся к одному моменту времени. Динамические модели характеризуют изменение экономических процессов во времени.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]