Экономико-математические методы и модели. Их классификация. Экономико-математические методы
Методы экономико-математического моделирования во внутрипроизводственном планировании
Викулова Мария Вячеславна,
аспирант Нижегородского государственного университета им. Лобачевского,
коммерческий директор ООО «Техноинновация».
Процесс разработки инновационных программ (эти программы направлены, в том числе, и на решение задач финансового оздоровления и выхода из банкротного состояния) для предприятий микроэлектроники связан с необходимостью учета значительной части специфических факторов, отличающих эти предприятия от основной массы промышленных предприятий. Учет этих факторов предопределяет использование аппарата системного анализа, ряд элементов которого должен быть адаптирован к особенностям производства. Удобнее всего это иллюстрируется с помощью инструментария экономико-математического моделирования – некоторой совокупности (системы) экономико-математических моделей, оптимизирующих параметры инновационного развития как совокупности предприятий (отраслей, госкомпаний), так и отдельных предприятий.
Под методом планирования понимают конкретный способ, технический прием, с помощью которого решается какая-либо проблема планирования, рассчитываются числовые значения показателей прогнозов, программ и планов. В теории и практике плановой деятельности за прошедшие годы накоплен значительный набор различных методов разработки прогнозов и планов.
К формализованным методам относятся методы экстраполяции и методы экономико-математического моделирования. Они базируются на математической теории.
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.
2. По уровням исследуемых экономических процессов:
Производственно-технологические;
Социально-экономические.
3. По характеру отражения причинно-следственных связей:
Детерминированные;
Недетерминированные (вероятностные, стохастические), учитывающие фактор неопределённости.
4. По способу отражения фактора времени:
Статические. Здесь все зависимости относятся к одному моменту или периоду времени);
Динамические, характеризующие изменения процессов во времени.
5. По форме математических зависимостей:
Линейные. Наиболее удобны для анализа и вычислений, вследствие чего получили большое распространение;
Нелинейные.
6. По степени детализации (степени огрубления структуры):
Агрегированные («макромодели»);
Детализированные («микромодели»).
На рис. 1 экономико-математические методы представлены в виде некоторых укрупненных группировок.
Рис. 1. Важнейшие области применения основных классов ЭММ.
1. Линейное программирование – линейное преобразование переменных в системах линейных уравнений. Сюда можно отнести: симплекс-метод, распределительный метод, статический матричный метод решения материальных баллансов.
2. Дискретное программирование представленно 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, регресионного 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. Нелинейное программирование относится к наименее изученному, применительно к экономическим явлениям и процессам, математическому направлению.
10. 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 .
Экономико-математическая модель в оперативно-производственном планировании предприятия микроэлектроники, осуществляющего научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы и имеющего опытное производство, строится с учетом следующих условий (наряду с вышеназванным):
1. Две основные сферы деятельности – НИОКР и производство продукции.
2. Производство продукции для ГОЗ (в т. ч. в рамках государственных экспортных контрактов).
3. Предопределенные номенклатура и тематика производимых НИОКР и продукции в рамках ГОЗ.
5. Необходимость обновления и модернизация мобилизационных мощностей.
6. Регламентированное ценообразование на НИОКР и продукцию по ГОЗ, не соответствующее реальным издержкам на НИОКР и производство.
7. Необходимость осуществления инвестиционных проектов и программ предприятия.
В предлагаемой модели представлены организационно-экономические, инновационные, инвестиционные и финансовые процессы, поэтому для базового года задается информация о технико-экономическом, финансовом состоянии, существующей технологии производства, программа развития. Структура входной и выходной (искомой) информации для модели приводится на рис. 2.
Рис. 2. Структура экономико-математической модели при оперативно-производственном планировании.
В общем виде экономико-математическая модель предприятия сводится к следующему.
Производственный блок. Пусть предприятие в каждом году программного периода выпускает продукцию по ГОЗ и в рамках экспортных контрактов, выполняет НИОКР в определенных объемах. Заданы базовые цены на все виды продукции и стоимости НИОКР, прогнозные индексы изменения этих цен и стоимости. Кроме того, задается объем производства гражданской продукции. Тогда в каждом году объемы выполненных работ в стоимостном выражении будут равны сумме объемов производства всех видов продукции и выполненных НИОКР, умноженных на соответствующие цены и индексы их изменения.
В принципе, при существующем порядке ценообразовании на ГОЗ, когда головная организация назначает цену на комплектующие, исходя из стоимости контракта с организацией верхнего уровня без учета особенностей и издержек предприятия, выпускающего комплектующие, у последнего возникает желание (в аналитических интересах) определения «справедливой» цены на свою продукцию. В этом случае либо индекс, либо сама цена на продукцию каждого вида может выступать в модели в виде искомой переменной.
То же самое можно сказать и для НИОКР. Цена же продукции, производимая в рамках экспортных контрактов, может меняться в программном периоде под воздействием рыночных факторов и также может представляться в виде искомой переменной. Искомой переменной может быть и объем производимой продукции. В этом случае совокупный объем выполненных работ в рублях может выступать как критериальный показатель, величину которого можно максимизировать в оптимизационных расчетах.
В качестве представителей основной номенклатуры работ можно отбирать изделия или виды НИОКР по наибольшим объемам производства (ограничение количества изделий связано с проблемой размерности задачи, при относительно небольшой номенклатуре видов работ можно рассматривать в виде искомых переменных объемы производства всех изделий). В данном случае объемы производства для выделенной части номенклатуры рассматриваются как искомые переменные, значения которых могут отыскиваться в заданных пределах, например, трудоемкости изготовления, пропускной способности оборудования и др.
В производственном блоке модели предусмотрены расчеты экономических показателей затрат на выполнение работ для каждого года программного периода - как по каждому выделенному изделию по статьям затрат, так и суммарные затраты на весь объем работ по элементам затрат:
Прямые затраты, связанные с выполнением работ по видам в базовом году и в целом по всему объему работ (смета затрат на производство). Прямые затраты можно считать по видам затрат на: топливо, материалы, заработную плату (с начислениями), энергию на технологические цели и др. С учетом индексов изменения стоимости прямые затраты рассчитываются для всех лет программного периода;
Накладные расходы (с учетом индексов изменения по годам программного периода) и амортизация основного капитала.
Производственный блок также взаимодействует с инвестиционным блоком через расчет эффективности мероприятий инвестиционной программы, связанных, например, с выпуском продукции и с экономией накладных расходов. В каждом году программного периода полученный (прогнозируемый) эффект от реализации инновационных мероприятий по вариантам в рублях вычитается из полной себестоимости выполненных работ.
В частности, рост эффекта при увеличении мощностей может выразиться через дополнительный выпуск продукции. В этом случае он рассчитывается как сумма эффектов по накладным расходам и другим затратам в текущем году по всем вариантам инновационных мероприятий, умноженных на некую целочисленную перемену (1 или 0), отражающую реализацию или не реализацию инновационного мероприятия (варианта) и эффектов, связанных с выпуском продукции, по которой изменились прямые (переменные) затраты.
В модель общего вида могут быть введены ограничения на использование материальных (в стоимостном выражении) и энергетических ресурсов, например, для оценки мероприятий по снижению материалоемкости производства и энергосбережению.
Следует отметить, что все удельные показатели электропотребления по видам работ могут измениться в результате либо реализации предусмотренных в инвестиционной программе специальных мероприятий по электросбережению, либо в результате реализации технологических мероприятий инновационной программы, либо в результат реализации нововведений, организационно-технических мероприятий, направленных на электросбережение и требующих денежных затрат. Поэтому в финансовом блоке для последних в составе совокупных затрат следует предусмотреть соответствующие затраты на электросбережение.
Аналогичные условия записываются и для тепловой энергии. В модели можно предусмотреть ограничения и по отдельным видам материалов.
Инвестиционный блок. Подавляющее большинство предприятий микроэлектроники нуждается в модернизации и обновлении своего производства, стабилизации финансового состояния, только после решения этих задач можно будет говорить о полноценном инновационном развитии.
В инвестиционном блоке модели можно предусмотреть в программном периоде движение основных (производственных и непроизводственных) средств предприятия. Ввод основных средств осуществляется за счет реализации мероприятий Инвестиционной программы, а среднее ежегодное физическое выбытие стоимости основных средств определяется по доле от общей стоимости.
Значения выходных показателей инвестиционного блока связаны с другими блоками модели: с финансовым – через показатель инвестиционных затрат на руб. выполненных работ, включенного в состав совокупных затрат на развитие предприятия и через показатель «основные средства» (без амортизации), используемый в бухгалтерском балансе предприятия; с бюджетным – через ограничение на общую сумму инвестиций на реализацию Инновационной программы.
Финансовый блок. В процессе оптимизационных расчетов также считаются и все финансовые показатели: результирующие показатели – выручка, прибыль; показатели движения денежных средств; бухгалтерский баланс. В этом блоке рассчитываются совокупные затраты предприятия на хозяйственную деятельность.
На суммарную величину совокупных затрат можно ставить условие не превышения заданной величины, например, сложившейся в предыдущие годы:
Если совокупные затраты выступают в качестве критериального показателя, то критериальная функция задачи оптимизации должна стремиться к минимуму.
Использование совокупных затрат, выступающих как оттоки денежных средств, дает возможность использовать для оценки экономической эффективности функционирования предприятия метод дисконтированного денежного дохода (ЧДД). Как известно он базируется на моделировании и анализе потоков денежных средств (ЧДП), образуемых предстоящими затратами и получаемыми при этом результатами. В виде притоков – результатов – могут выступать объемы выполненных работ или полная выручка предприятия. Для оптимизационных целей показатель ЧДД должен стремиться к максимуму.
В аналитическом блоке рассчитываются показатели платежеспособности и финансовой устойчивости предприятия. В аналитических целях в этом блоке может присутствовать условие достижения положительного или нормативного значения какого-либо показателя в определенном году, например, коэффициента обеспеченности собственными средствами.
Таким образом, реализацию описанной модели можно представить как оптимизацию технико-экономического и финансового оздоровления предприятия в процессе реализации его инновационной программы. Результаты решения задачи по модели предприятия передаются на отраслевой уровень, реализация модели которого корректирует основные параметры развития отрасли. На основании оптимизированной номенклатуры и объемов работ, полученных в модели предприятия, может решаться задача оптимизации соотношения НИОКР и производства.
Таким образом, под экономико-математической моделью понимается математическое описание исследуемого экономического процесса и объекта. Эта модель выражает закономерности экономического процесса в абстрактном виде с помощью математических соотношений. Использование математического моделирования в экономике позволяет углубить количественный экономический анализ, расширить область экономической информации, интенсифицировать экономические расчеты.
Применение экономико-математических методов позволяет существенно улучшить качество планирования и получить дополнительный эффект без вовлечения в производство дополнительных ресурсов.
Литература
1. / А.В. Щепкин. М.: ИПУ РАН, 2007. - 80 с.
2. Экономико-математические методы и модели. Линейное программирование Алесинская Т.В., Сербин В.Д., Катаев А.В. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. 79 с.
3. Экономико-математические модели управления производством Бурков В.Н., Джавахадзе Г.С., М.: ИПУ РАН. 1996. - 69 с.
4. Внутрифирменное управление (модели и методы) / А.В. Щепкин. М.: ИПУ РАН, 2001. - 80 с.
Экономико-математическое моделирование - это исследование экономики, ее систем с применением экономических и математических дисциплин. ЭММ изучает количественные взаимосвязи и закономерности с использованием научных методов. Таким образом, моделировать можно объект любой сложности и получить результат, которого нельзя добиться другими способами.
Одноэтапные и двухэтапные схемы ;
Проводятся расчеты с помощью теории игр;
Используется для расчетов теория управления запасами;
Проводятся расчеты с помощью сетевого планирования;
Используется для расчетов теория массового обслуживания.
Для решения проблемы также необходимо:
1. Знание экономической теории, то есть законов, закономерностей развития экономического общества.
2. Знание сущности проблемы.
3. Знание приемов и методов исследования, изучающихся в статистике, эконометрике, экономике и т.д.
4. Знание компьютера и владение пакетом прикладных программ.
Тема 1. Основные понятия математического моделирования социально-экономических систем.
Моделирование как метод научного познания.
СЭС, их свойства.
Этапы экономико-математического моделирования.
Классификация экономико-математических моделей.
Моделирование в научных исследованиях стало применяться ещё в глубокой древности и постепенно захватывало всё более новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес моделированию ХХ век.
Методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания.
Под моделированием понимается процесс построения, изучения и применения моделей.
Процесс моделирования обязательно включает построение абстракций, умозаключения по аналогии и конструирование научных гипотез. Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей.
Модель - это условный образ, схема объекта исследования. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект.
Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств.
Процесс моделирования включает 3 элемента: субъект (исследователь), объект исследования, модель, опосредствующую отношения субъекта и объекта.
Большинство объектов, изучаемых экономической наукой, может быть охарактеризовано кибернетическим понятием сложная система . Наиболее распространено понимание системы как совокупности элементов, находящихся во взаимодействии и образующих некоторую целостность, единство. Сложность системы любой природы (технической, экономической, биологической, социальной и т.д.) определяется количеством входящих в нее элементов, связями между ними, а также взаимоотношениями между системой и средой.
Экономика обладает всеми признаками сложной системы. Она объединяет огромное число элементов, отличающихся многообразием внутренних связей и связей с другими системами (природной средой, экономической деятельностью других субъектов, социальными отношениями). Сложность экономики иногда рассматривалась как обоснование невозможности ее моделирования, изучения средствами математики. Но такая точка зрения в принципе неверна.
Моделировать можно объект любой природы и любой сложности. Наибольший интерес для моделирования представляют сложные объекты; именно здесь моделирование может дать результаты, которые нельзя получить другими методами исследования.
Таким образом, основным методом исследования систем является метод моделирования, т.е. способ теоретического анализа и практического действия, направленный на разработку и использование моделей.
Моделирование развития систем основывается на двух методологических подходах:
Системный анализ , т.е. расчленение системы на отдельные элементы, изучение их взаимосвязей и закономерностей развития с использованием модели.
Системный подход, т.е. синтез – изучение объекта как единого целого на основе использования комплекса логических, информационных и алгоритмически взаимосвязанных систем моделей и методов их решения.
Если экономическая система трактуется как система общественного производства и потребления материальных благ, то социальные аспекты жизни общества весьма многогранны и не всегда доступны для детального анализа, моделирования и прогнозирования. Вместе с тем некоторые социальные проблемы являются объектом исследования для практических работников (анализ и прогнозирование покупательного спроса в маркетинге, распределение работников по уровню заработной платы в экономике и социологии труда). Многие из такого рода проблем могут быть решены с использованием экономико-математических методов и моделей.
Экономико-математическая модель представляет собой подобие или аналог изучаемого экономического явления или процесса, выраженного с помощью математических зависимостей и соотношений.
Под экономико-математическими методами подразумевается цикл научных дисциплин, предметом изучения которых являются количественные характеристики и закономерности экономических процессов, рассматриваемые в неразрывной связи с их качественными характеристиками.
В исследованиях применяют методы математической статистики, теории вероятностей, в значительной степени используют аппарат математического программирования и моделирования экономических процессов, сетевого планирования, теории массового обслуживания, экспертных оценок и т.д.
Применение математических методов в решении практических проблем позволяет совершенствовать систему экономической информации, повысить точность экономических расчетов, углубить количественный анализ экономических проблем, решить принципиально новые экономические задачи.
Практическими задачами экономико-математического моделирования являются:
Анализ экономических объектов и процессов;
Экономическое прогнозирование развития процессов и явлений;
Выработка управленческих решений на всех уровнях управления.
Полученные в результате экономико-математического моделирования данные могут использоваться как «консультирующие» средства.
Важным понятием при ЭММ является понятие адекватности модели , т.е. соответствия модели моделируемому объекту или процессу по тем свойствам, которые являются существенными для исследования. Проверка адекватности экономико-математических моделей осложняется трудностью измерения экономических величин.
Сфера практического применения метода моделирования ограничивается возможностями и эффективностью формализации экономических проблем и ситуаций, а также состоянием информационного, математического, технического обеспечения используемых моделей.
В настоящее время наиболее перспективным направлением использования экономико-математических методов является реализация системы ЭММ в рамках автоматизированных систем управления, автоматизированных рабочих мест специалистов, руководителей в рамках локальных информационных сетей (ЛИС).
Социально-экономическая система (СЭС) относится к сложным системам. Она является более сложной по сравнению с экономической и определяется системой отношений человека с природой, обществом, производством, предпринимательством. Она охватывает процессы производства, обмена, распределения и потребления материальных и других благ.
В экономической подсистеме рассматриваются отношения человека к производству, в социальной - отношения человека к природе.
СЭС включает экономические и социальные подсистемы.
В рамках «экономической системы» выделяют понятие «производственной системы». Это закономерно устойчивая связь и взаимоотношение всех отраслей и элементов производства в определенный период времени. Модели производственной системы позволяют описать целенаправленно развиваемый вид трудовой деятельности человека, его динамику.
Производственная система подразделяется на подкомплексы отраслей АПК:
отрасли, обеспечивающие развитие отраслей АПК;
собственно сельское хозяйство;
создание конечных продуктов (перерабатывающая промышленность).
Такие системы можно рассмотреть на федеральном, региональном уровне, уровне межхозяйственных объединений и предприятий, предприятий и их подразделений.
Сложные системы в экономике обладают рядом свойств, которые необходимо учитывать при их моделировании, иначе невозможно говорить об адекватности построенной экономической модели.
Важнейшие из этих свойств:
Эмерджентность - проявление целостности системы, т.е. наличие у экономической системы таких свойств, которые не присущи ни одному из составляющих ее элементов, взятому в отдельности. Поэтому СЭС необходимо исследовать и моделировать в целом.
Массовый характер экономических явлений и процессов . Закономерности экономических процессов не обнаруживаются на основании небольшого числа наблюдателей. Поэтому моделирование в экономике должно опираться на массовые наблюдения.
Динамичность экономических процессов заключается в изменении параметров и структуры экономических систем под влиянием среды (внешних факторов).
Случайность и неопределённость в развитии экономических явлений. Поэтому экономические явления и процессы носят в основном вероятностный характер, и для их изучения необходимо применение ЭММ на базе теории вероятностей и математической статистики.
Невозможность изолировать протекающие в экономических системах явления и процессы от окружающей среды , чтобы наблюдать и исследовать их в чистом виде.
Активная реакция на проявляющиеся новые факторы, способность СЭС к активным действиям в зависимости от отношения системы к этим факторам, способам и методам их воздействия.
Выделенные свойства СЭС, естественно, осложняют процесс их моделирования, однако эти свойства следует постоянно иметь в виду при рассмотрении различных аспектов экономико-математического моделирования, начиная с выбора типа модели и заканчивая вопросами практического использования результатов моделирования.
Разработка ЭММ осуществляется поэтапно, в определённой последовательности:
1. Постановка экономической проблемы и её качественный анализ.
Требуется экономическая формулировка, включающая цель решения, установление планового периода, выяснение известных параметров объекта и тех, значение которых нужно определить, их производственно-экономических связей, а также множества факторов и условий, отражающих моделируемый процесс.
Цель решения задачи выражается количественно конкретным показателем, называемым критерием оптимальности. Он должен соответствовать экономической сущности решаемой задачи. При этом необходим всесторонний и глубокий качественный анализ существа задачи и точная формулировка цели её решения.
2. Построение математической модели .
Это этап формализации экономической проблемы, т.е. выражения её в виде конкретных математических зависимостей (функций, уравнений, неравенств). Построение модели подразделяется в свою очередь на несколько стадий. Сначала определяется тип ЭММ, изучаются возможности применения в данной задаче, затем уточняется конкретный перечень переменных и параметров и форма связей.
3.Математический анализ модели.
Целью этого этапа является выяснение общих свойств модели. Здесь применяются математические приёмы исследования. Наиболее важный момент - доказательство существования решений в сформулированной модели.
4.Подготовка исходной информации.
Математическое моделирование предъявляет жесткие требования к системе информации; при этом надо принимать во внимание не только возможность подготовки информации, но и затраты на ее подготовку. При системном экономико-математическом моделировании результаты функционирования одних моделей служат исходной информацией для других.
Информация как совокупность необходимых для моделирования сведений об экономическом объекте или процессе должна быть полной, достоверной, доступной и своевременной.
Целью обработки исходной информации является разработка и обоснование системы технико-экономических характеристик объекта или процесса.
Для любой модели эти характеристики формируются в виде технико-экономических коэффициентов, коэффициентов целевой функции и объёмных показателей (констант) ресурсов или продукции.
ТЭК можно подразделить на 3 группы:
Нормативы затрат ресурсов или выхода продукции
Коэффициенты пропорциональности (предусматривают определение соотношения между зависимыми переменными)
Коэффициенты связи (обуславливают зависимость переменной от объёмного показателя).
Затраты на подготовку информации не должны превышать эффект от её использования.
5.Численное решение.
Этот этап включает разработку алгоритмов численного решения задачи, подготовку программ на ЭВМ и непосредственное проведение расчётов, при этом значительные трудности вызываются большой размерностью экономических задач.
Обычно расчёты на основе ЭММ носят многовариантный характер. Многочисленные модельные эксперименты, изучение поведения модели при различных условиях возможно проводить благодаря высокому быстродействию современных ЭВМ. Для решения задач важное значение имеют методы оптимизации.
6. Анализ численных результатов и их применение.
На этом этапе решается вопрос о правильности и полноте результатов моделирования и применимости их как в практической деятельности, так и в целях усовершенствования модели.
Перечисленные этапы экономико-математического моделирования находятся в тесной взаимосвязи и могут иметь место возвратные связи этапов. Так, на этапе построения модели может выясниться, что постановка задачи или противоречива, или приводит к слишком сложной математической модели; в этом случае исходная постановка задачи должна быть скорректирована. Наиболее часто необходимость возврата к предшествующим этапам моделирования возникает на этапе подготовки исходной информации.
Таким образом, моделирование - циклический процесс. Знания об исследованном объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется.
В дальнейшем можно использовать более общую схему процесса моделирования, включающую:
Постановку задачи,
Формирование ЭММ,
Решение задачи,
Анализ полученных результатов.
Суть экономико- математического моделирования заключается в описании СЭС и процессов в виде ЭММ.
Математические модели можно подразделить по ряду признаков:
1. По общему целевому назначению:
Теоретико-аналитические – используются при изучении общих свойств и закономерностей экономических процессов;
Прикладные – применяются в решении конкретных экономических задач (модели экономического анализа, прогнозирования и управления).
2. По степени агрегирования объектов:
Макроэкономические (экономика в целом);
Микроэкономические (предприятие).
3. По конкретному предназначению (по цели создания и применения):
Балансовые модели, выражающие требование соответствия наличия ресурсов их использованию;
Трендовые модели, в которых развитие моделируемой экономической системы отражается через тренд (длительную тенденцию) её основных показателей;
Оптимизационные модели, предназначенные для выбора наилучшего варианта функционирования системы;
Имитационные модели используются в процессе машинной имитации изучаемых систем или процессов.
4. По типу информации:
Аналитические (опыт);
Идентифицируемые (эксперимент)
5. По учёту фактора времени:
Статические описывают состояние экономического объекта в конкретный момент или период времени;
Динамические описывают экономические системы в развитии.
6. По типу математического аппарата:
Модели матричные, линейного и нелинейного программирования, сетевого планирования, корреляционно – регрессионные, теории игр и т. д.
Модели экономических процессов весьма разнообразны по форме математических зависимостей. Особенно важно выделить класс линейных моделей, наиболее удобных для анализа и вычислений и получивших вследствие этого большое распространение. Но в то же время многие зависимости в экономике носят принципиально нелинейный характер.
7. По учёту фактора неопределённости:
Детерминированные предполагают жесткие функциональные связи между переменными модели;
Стохастические (вероятностные) допускают наличие случайных воздействий на исследуемые показатели.
8. По типу подхода к изучаемым СЭС :
Дескриптивные (описательные) предназначены для описания и объяснения фактически наблюдаемых явлений, их прогноза (балансовые, трендовые модели);
Нормативные определяют как развивается экономическая система, как она должна быть устроена и как должна действовать с учётом определённых критериев (оптимизационные модели).
С развитием экономико-математических исследований проблема классификации применяемых моделей усложняется. Наряду с появлением новых типов моделей и новых признаков их классификации осуществляется процесс интеграции моделей разных типов в более сложные модельные конструкции.
Предметом курса являются количественные характеристики экономических явлений и процессов в агропромышленном производстве и предпринимательстве.
Задачи курса:
Изучить основные приёмы и методы моделирования основных закономерностей и экономических процессов в СЭС аграрного сектора.
Основным методом являются методы математического моделирования, т.е. расчёта количественных характеристик развития биолого-технических, организационно-технологических, производственно-отраслевых и предпринимательских отношений личности работника с природой, обществом, производством.
Научиться пользоваться пакетом прикладных программ для ЭВМ для автоматизации формирования и расчёта системы ЭММ.
Изучить экономико-математический анализ оптимальных решений.
Рассмотрим ряд основных понятий, связанных с системным анализом и
моделированием социально-экономических систем, чтобы с их помощью более
полно раскрыть суть такого ключевого понятия, как
экономико-математические методы. Термин экономико-математические методы
понимается в свою очередь как обобщающее название комплекса
экономических и математических научных дисциплин, объединенных для
изучения социально-экономических систем и процессов.
Под социально-экономической системой будем понимать сложную
вероятностную динамическую систему, охватывающую процессы производства,
обмена, распределения и потребления материальных и других благ. Она
относится к классу кибернетических систем, т. е. систем управляемых.
Рассмотрим прежде всего понятия, связанные с такими системами и методами
их исследования.
Центральным понятием кибернетики является понятие «система». Единого
определения этого понятия нет; возможна такая формулировка: системой
называется комплекс взаимосвязанных элементов вместе с отношениями между
элементами и между их атрибутами. Исследуемое множество элементов можно
рассматривать как систему, если выявлены следующие четыре признака:
Целостность системы, т. е. принципиальная несводимость свойств системы
к сумме свойств составляющих ее элементов;
Наличие цели и критерия исследования данного множества элементов,
Наличие более крупной, внешней по отношению к данной, системы,
называемой «средой»;
Возможность выделения в данной системе взаимосвязанных частей
(подсистем).
Основным методом исследования систем является метод моделирования, т. е.
способ теоретического анализа и практического действия, направленный на
разработку и использование моделей. При этом под моделью будем понимать
образ реального объекта (процесса) в материальной или идеальной форме
(т. е. описанный знаковыми средствами на каком-либо языке), отражающий
существенные свойства моделируемого объекта (процесса) и замещающий его
в ходе исследования и управления. Метод моделирования основывается на
принципе аналогии, т. е. возможности изучения реального объекта не
непосредственно, а через рассмотрение подобного ему и более доступного
объекта, его модели. В дальнейшем мы будем говорить только об
экономико-математическом моделировании, т. е. об описании знаковыми
математическими средствами социально-экономических систем.
Практическими задачами экономико-математического моделирования являются:
Анализ экономических объектов и процессов;
Экономическое прогнозирование, предвидение развития экономических
процессов;
Выработка управленческих решений на всех уровнях
Хозяйственной иерархии.
Следует, однако, иметь в виду, что далеко не во всех случаях данные,
полученные в результате экономико-математического моделирования, могут
использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Они
скорее могут быть рассмотрены как «консультирующие» средства. Принятие
управленческих решений остается за человеком. Таким образом,
экономико-математическое моделирование является лишь одним из
компонентов (пусть очень важным) в человеко-машинных системах
планирования и управления экономическими системами.
Важнейшим понятием при экономико-математическом моделировании, как и при
всяком моделировании, является понятие адекватности модели, т. е.
соответствия модели моделируемому объекту или процессу. Адекватность
модели - в какой-то мере условное понятие, так как полного соответствия
модели реальному объекту быть не может, что характерно и для
экономико-математического моделирования. При моделировании имеется в
виду не просто адекватность, но соответствие по тем свойствам, которые
считаются существенными для исследования. Проверка адекватности
экономико-математических моделей является весьма серьезной проблемой,
тем более, что ее осложняет трудность измерения экономических величин.
Однако без такой проверки применение результатов моделирования в
управленческих решениях может не только оказаться мало полезным, но и
принести существенный вред.
Социально-экономические системы относятся, как правило, к так называемым
сложным системам. Сложные системы в экономике обладают рядом свойств,
которые необходимо учитывать при их моделировании, иначе невозможно
говорить об адекватности построенной экономической модели. Важнейшие из
этих свойств:
Эмерджентность как проявление в наиболее яркой форме свойства
целостности системы, т.е. наличие у экономической системы таких свойств,
которые не присущи ни одному из составляющих систему элементов, взятому
в отдельности. вне системы. Эмерджентность есть результат возникновения
между элементами системы так называемых синергических связей, которые
обеспечивают увеличение общего эффекта до величины, большей, чем сумма
эффектов элементов системы, действующих независимо. Поэтому
социально-экономические системы необходимо исследовать и моделировать в
целом;
Массовый характер экономических явлений и процессов. Закономерности
экономических процессов не обнаруживаются на основании небольшого числа
наблюдений. Поэтому моделирование в экономике должно опираться на
массовые наблюдения;
Динамичность экономических процессов, заключающаяся в изменении
параметров и структуры экономических систем под влиянием среды (внешних
факторов);
Случайность и неопределенность в развитии экономических явлений.
Поэтому экономические явления и процессы носят в основном вероятностный
характер, и для их изучения необходимо применение
экономико-математических моделей на базе теории вероятностей и
математической статистики;
Невозможность изолировать протекающие в экономических системах явления
и процессы от окружающей среды, чтобы наблюдать и исследовать их в
чистом виде;
Активная реакция на появляющиеся новые факторы, способность
социально-экономических систем к активным, не всегда предсказуемым
действиям в зависимости от отношения системы к этим факторам, способам и
методам их воздействия.
Выделенные свойства социально-экономических систем. естественно,
осложняют процесс их моделирования, однако эти свойства следует
постоянно иметь в виду при рассмотрении различных аспектов
экономико-математического моделирования, начиная с выбора типа модели и
кончая вопросами практического использования результатов моделирования.
1.2. Этапы экономико-математического моделирования
Процесс моделирования, в том числе и экономико-математического, включает
в себя три структурных элемента: объект исследования; субъект
(исследователь); модель, опосредующую отношения между познающим
субъектом и познаваемым объектом. Рассмотрим общую схему процесса
моделирования, состоящую из четырех этапов.
Пусть имеется некоторый объект, который мы хотим исследовать методом
моделирования. На первом э т а п е мы конструируем (или находим в
реальном мире) другой объект - модель исходного объекта-оригинала. Этап
построения модели предполагает наличие определенных сведений об
объекте-оригинале. Познавательные возможности модели определяются тем,
что модель отображает лишь некоторые существенные черты исходного
объекта, поэтому любая модель замещает оригинал в строго ограниченном
смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено
несколько моделей, отражающих определенные стороны исследуемого объекта
или характеризующих его с разной степенью детализации.
На втором этапе процесса моделирования модель выступает как
самостоятельный объект исследования. Например, одну из форм такого
исследования составляет проведение модельных экспериментов, при которых
целенаправленно изменяются условия функционирования модели и
систематизируются данные о ее "поведении". Конечным результатом этого
этапа является совокупность знаний о модели в отношении существенных
сторон объекта-оригинала, которые отражены в данной модели.
Третий этап заключается в переносе знаний с модели на оригинал, в
результате чего мы формируем множество знаний об исходном объекте и при
этом переходим с языка модели на язык оригинала. С достаточным
основанием переносить какой-либо результат с модели на оригинал можно
лишь в том случае, если этот результат соответствует признакам сходства
оригинала и модели (другими словами, признакам адекватности).
На четвертом этапе осуществляются практическая проверка полученных с
помощью модели знаний и их использование как для построения обобщающей
теории реального объекта, так и для его целенаправленного преобразования
или управления им. В итоге мы снова возвращаемся к проблематике
объекта-оригинала.
Моделирование представляет собой циклический процесс, т. е. за первым
четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т. д. При этом
знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а первоначально
построенная модель постепенно совершенствуется. Таким образом, в
методологии моделирования заложены большие возможности
самосовершенствования.
Перейдем теперь непосредственно к процессу экономико-математического
моделирования, т. е. описания экономических и социальных систем и
процессов в виде экономико-математических моделей. Эта разновидность
моделирования обладает рядом существенных особенностей, связанных как с
объектом моделирования, так и с применяемыми аппаратом и средствами
моделирования. Поэтому целесообразно более детально проанализировать
последовательность и содержание этапов экономико-математического
моделирования, выделив следующие шесть этапов: постановка экономической
проблемы, ее качественный анализ; построение математической модели;
математический анализ модели; подготовка исходной информации; численное
решение; анализ численных результатов и их применение. Рассмотрим каждый
из этапов более подробно.
1. Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ. На этом
этапе требуется сформулировать сущность проблемы, принимаемые
предпосылки и допущения. Необходимо выделить важнейшие черты и свойства
моделируемого объекта, изучить его структуру и
Взаимосвязь его элементов, хотя бы предварительно сформулировать
гипотезы, объясняющие поведение и развитие объекта.
2. Построение математической модели. Это этап формализации экономической
проблемы, т. е. выражения ее в виде конкретных математических
зависимостей (функций, уравнений, неравенств и др.). Построение модели
подразделяется в свою очередь на несколько стадий. Сначала определяется
тип экономико-математической модели, изучаются возможности ее применения
в данной задаче, уточняются конкретный перечень переменных и параметров
и форма связей. Для некоторых сложных объектов целесообразно строить
несколько разноаспект-ных моделей; при этом каждая модель выделяет лишь
некоторые стороны объекта, а другие стороны учитываются агрегированно и
приближенно. Оправдано стремление построить модель, относящуюся к хорошо
изученному классу математических задач, что может потребовать некоторого
упрощения исходных предпосылок модели, не искажающего основных черт
моделируемого объекта. Однако возможна и такая ситуация, когда
формализация проблемы приводит к неизвестной ранее математической
структуре.
3. Математический анализ модели. На этом этапе чисто математическими
приемами исследования выявляются общие свойства модели и ее решений. В
частности, важным моментом является доказательство существования решения
сформулированной задачи. При аналитическом исследовании выясняется,
единственно ли решение, какие переменные могут входить в решение, в
каких пределах они изменяются, каковы тенденции их изменения и т. д.
Однако модели сложных экономических объектов с большим трудом поддаются
аналитическому исследованию; в таких случаях переходят к численным
методам исследования.
4. Подготовка исходной информации. В экономических задачах это, как
правило, наиболее трудоемкий этап моделирования, так как дело не
сводится к пассивному сбору данных. Математическое моделирование
предъявляет жесткие требования к системе информации; при этом надо
принимать во внимание не только принципиальную возможность подготовки
информации требуемого качества, но и затраты на подготовку
информационных массивов. В процессе подготовки информации используются
методы теории вероятностей, теоретической и математической статистики
для организации выборочных обследований, оценки достоверности данных и
т.д. При системном экономико-математическом моделировании результаты
функционирования одних моделей служат исходной информацией для других.
5. Численное решение. Этот этап включает разработку алгоритмов
численного решения задачи, подготовку программ на ЭВМ и непосредственное
проведение расчетов;
При этом значительные трудности вызываются большой размерностью
экономических задач. Обычно расчеты на основе экономико-математической
модели носят многовариантный характер. Многочисленные модельные
эксперименты, изучение поведения модели при различных условиях возможно
проводить благодаря высокому быстродействию современных ЭВМ. Численное
решение существенно дополняет результаты аналитического исследования, а
для многих моделей является единственно возможным.
6. Анализ численных результатов и их применение. На этом этапе прежде
всего решается важнейший вопрос о правильности и полноте результатов
моделирования и применимости их как в практической деятельности, так и в
целях усовершенствования модели. Поэтому в первую очередь должна быть
проведена проверка адекватности модели по тем свойствам, которые выбраны
в качестве существенных (другими словами, должны быть произведены
верификация и валидация модели). Применение численных результатов
моделирования в экономике направлено на решение практических задач
(анализ экономических объектов, экономическое прогнозирование развития
хозяйственных и социальных процессов, выработка управленческих решений
на всех уровнях хозяйственной иерархии).
Перечисленные этапы экономико-математического моделирования находятся в
тесной взаимосвязи, в частности, могут иметь место возвратные связи
этапов. Так, на этапе построения модели может выясниться, что постановка
задачи или противоречива, или приводит к слишком сложной математической
модели; в этом случае исходная постановка задачи должна быть
скорректирована. Наиболее часто необходимость возврата к предшествующим
этапам моделирования возникает на этапе подготовки исходной информации.
Если необходимая информация отсутствует или затраты на ее подготовку
слишком велики, приходится возвращаться к этапам постановки задачи и ее
формализации, чтобы приспособиться к доступной исследователю информации.
Выше уже сказано о циклическом характере процесса моделирования.
Недостатки, которые не удается исправить на тех или иных этапах
моделирования, устраняются в последующих циклах. Однако результаты
каждого цикла имеют и вполне самостоятельное значение. Начав
исследование с построения простой модели, можно получить полезные
результаты, а затем перейти к созданию более сложной и более совершенной
модели, включающей в себя новые условия и более точные математические
зависимости.
1.3. Классификация экономико-математических методов и моделей
Суть экономико-математического моделирования заключается в описании
социально-экономических систем и процессов в виде
экономико-математических моделей. В § 1.1 кратко рассмотрен смысл
понятий «метод моделирования» и «модель». Исходя из этого
экономико-математические методы следует понимать как инструмент, а
экономико-математические модели - как продукт процесса
экономико-математического моделирования.
Рассмотрим вопросы классификации экономико-математических методов. Эти
методы, как отмечено выше, представляют собой комплекс
экономико-математических дисциплин, являющихся сплавом экономики,
математики и кибернетики. Поэтому классификация экономико-математических
методов сводится к классификации научных дисциплин, входящих в их
состав. Хотя общепринятая классификация этих дисциплин пока не
выработана, с известной степенью приближения в составе
экономико-математических методов можно выделить следующие разделы:
Экономическая кибернетика: системный анализ экономики, теория
экономической информации и теория управляющих систем;
Математическая статистика: экономические приложения данной дисциплины
- выборочный метод, дисперсионный анализ, корреляционный анализ,
регрессионный анализ, многомерный статистический анализ, факторный
анализ, теория индексов и др.;
Математическая экономия и изучающая те же вопросы с количественной
стороны эконометрия: теория экономического роста, теория
производственных функций, межотраслевые балансы, национальные счета,
анализ спроса и потребления, региональный и пространственный анализ,
глобальное моделирование и др.;
Методы принятия оптимальных решений, в том числе исследование операций
в экономике. Это наиболее объемный раздел, включающий в себя следующие
дисциплины и методы: оптимальное (математическое) программирование, в
том числе методы ветвей и границ, сетевые методы планирования и
управления, программно-целевые методы планирования и управления, теорию
и методы управления запасами, теорию массового обслуживания, теорию игр.
теорию и методы принятия решений. теорию расписаний. В оптимальное
(математическое) программирование входят в свою очередь линейное
программирование, нелинейное программирование, динамическое
программирование, дискретное (целочисленное) программирование,
дробно-линейное программирование, параметрическое программирование,
сепарабельное программирование, стохастическое программирование,
геометрическое программирование;
Методы и дисциплины, специфичные отдельно как для централизованно
планируемой экономики, так и для. рыночной (конкурентной) экономики. К
первым можно отнести теорию оптимального функционирования экономики,
оптимальное планирование, теорию оптимального ценообразования, модели
материально-технического снабжения и др. Ко вторым - методы, позволяющие
разработать модели свободной конкуренции, модели капиталистического
цикла, модели монополии, модели индикативного планирования, модели
теории фирмы и т. д. Многие из методов, разработанных для
централизованно планируемой экономики, могут оказаться полезными и при
экономико-математическом моделировании в условиях рыночной экономики;
Методы экспериментального изучения экономических явлений. К ним
относят, как правило, математические методы анализа и планирования
экономических экспериментов, методы машинной имитации (имитационное
моделирование), деловые игры. Сюда можно отвести также и методы
экспертных оценок, разработанные для оценки явлений, не поддающихся
непосредственному измерению. Перейдем теперь к вопросам классификации
экономико-математических моделей, другими словами, математических
моделей социально-экономических систем и процессов. Единой системы
классификации таких моделей в настоящее время также не существует,
однако обычно выделяют более десяти основных признаков их классификации,
или классификационных рубрик. Рассмотрим некоторые из этих рубрик.
По общему целевому назначению экономико-математические модели делятся на
теоретико-аналитические, используемые при изучении общих свойств и
закономерностей экономических процессов, и прикладные, применяемые в
решении конкретных экономических задач анализа, прогнозирования и
управления. Различные типы прикладных экономико-математических моделей
как раз и рассматриваются в данном учебном пособии.
По степени агрегирования объектов моделирования модели разделяются на
макроэкономические и микроэкономические. Хотя между ними и нет четкого
разграничения, к первым из них относят модели, отражающие
функционирование экономики как единого целого, в то время как
микроэкономические модели связаны, как правило, с такими звеньями
экономики, как предприятия и фирмы.
По конкретному предназначению, т. е. по цели создания и применения,
выделяют балансовые модели, выражающие требование соответствия наличия
ресурсов и их использования; трендовые модели, в которых развитие
моделируемой экономической системы отражается через тренд (длительную
тенденцию) ее основных показателей; оптимизационные модели,
предназначенные для выбора наилучшего варианта из определенного числа
вариантов производства, распределения или потребления; имитационные
модели, предназначенные для использования в процессе машинной имитации
изучаемых систем или процессов и др.
По типу информации, используемой в модели экономико-математические
модели делятся на аналитические, построенные на априорной информации, и
идентифицируемые, построенные на апостериорной информации.
По учету фактора времени модели подразделяются на статические, в которых
все зависимости отнесены к одному моменту времени, и динамические,
описывающие экономические системы в развитии.
По учету фактора неопределенности модели распадаются на
детерминированные, если в них результаты на выходе однозначно
определяются управляющими воздействиями, и стохастические
(вероятностные), если при задании на входе модели определенной
совокупности значений на ее выходе могут получаться различные результаты
в зависимости от действия случайного фактора.
Экономико-математические модели могут классифицироваться также по
характеристике математических объектов, включенных в модель, другими
словами. по типу математического аппарата, используемого в модели. По
этому признаку могут быть выделены матричные модели, модели линейного и
нелинейного программирования, корреляционно-регрессионные модели, модели
теории массового обслуживания, модели сетевого планирования и
управления, модели теории игр и т.д.
Наконец, по типу подхода к изучаемым социально-экономическим системам
выделяют дескриптивные и нормативные модели. При дескриптивном
(описательном) подходе получаются модели, предназначенные для описания и
объяснения фактически наблюдаемых явлений или для прогноза этих явлений;
в качестве примера дескриптивных моделей можно привести названные ранее
балансовые и трендовые модели. При нормативном подходе интересуются не
тем, каким образом устроена и развивается экономическая система, а как
она должна быть устроена и как должна действовать в смысле определенных
критериев. В частности, все оптимизационные модели относятся к типу
нормативных; другим примером могут служить нормативные модели уровня
жизни.
Рассмотрим в качестве примера экономико-математическую модель
межотраслевого баланса (ЭММ МОБ). С учетом приведенных выше
классификационных рубрик это прикладная, макроэкономическая,
аналитическая, дескриптивная, детерминированная, балансовая, матричная
модель; при этом существуют как статические, так и динамические ЭММ МОБ.
При построении экономических моделей выявляются существенные факторы и отбрасываются детали несущественные для решения поставленной задачи.
К экономическим моделям могут относится модели:
- экономического роста
- потребительского выбора
- равновесия на финансовом и товарном рынке и многие другие.
Модель — это логическое или математическое описание компонентов и функций, отражающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса.
Модель используется как условный образ, сконструированный для упрощения исследования объекта или процесса.
Природа моделей может быть различна. Модели подразделяются на: вещественные, знаковые, словесное и табличное описание и др.
Экономико-математическая модель
В управлении хозяйственными процессами наибольшее значение имеют прежде всего экономико-математические модели , часто объединяемые в системы моделей.
Основные типы моделейЭкономико-математическая модель (ЭММ) — это математическое описание экономического объекта или процесса с целью их исследования и управления ими. Это математическая запись решаемой экономической задачи.
- Экстраполяционные модели
- Факторные эконометрические модели
- Оптимизационные модели
- Балансовые модели, модель МежОтраслевогоБаланса (МОБ)
- Экспертные оценки
- Теория игр
- Сетевые модели
- Модели систем массового обслуживания
Экономико-математические модели и методы, применяемые в экономическом анализе
R a = ЧП / ВА + ОА ,
В обобщенном виде смешанная модель может быть представлена такой формулой:
Итак, вначале следует построить экономико-математическую модель, описывающую влияние отдельных факторов на обобщающие экономические показатели деятельности организации. Большое распространение в анализе хозяйственной деятельности получили многофакторные мультипликативные модели , так как они позволяют изучить влияние значительного количества факторов на обобщающие показатели и тем самым достичь большей глубины и точности анализа.
После этого нужно выбрать способ решения этой модели. Традиционные способы : способ цепных подстановок, способы абсолютных и относительных разниц, балансовый способ, индексный метод, а также методы корреляционно-регрессионного, кластерного, дисперсионного анализа, и др. Наряду с этими способами и методами в экономическом анализе используются и специфически математические способы и методы.
Интегральный метод экономического анализа
Одним из таких способов (методов) является интегральный. Он находит применение при определении влияния отдельных факторов с использованием мультипликативных, кратных, и смешанных (кратно-аддитивных) моделей.
В условиях применения интегрального метода имеется возможность получения более обоснованных результатов исчисления влияния отдельных факторов, чем при использовании метода цепных подстановок и его вариантов. Метод цепных подстановок и его варианты, а также индексный метод имеют существенные недостатки: 1) результаты расчетов влияния факторов зависят от принятой последовательности замены базисных величин отдельных факторов на фактические; 2) дополнительный прирост обобщающего показателя, вызванный взаимодействием факторов, в виде неразложимого остатка присоединяется к сумме влияния последнего фактора. При использовании же интегрального метода этот прирост делится поровну между всеми факторами.
Интегральный метод устанавливает общий подход к решению моделей различных видов, причем независимо от числа элементов, которые входят в данную модель, а также независимо от формы связи между этими элементами.
Интегральный метод факторного экономического анализа имеет в своей основе суммирование приращений функции, определенной как частная производная, умноженная на приращение аргумента на бесконечно малых промежутках.
В процессе применения интегрального метода необходимо соблюдение нескольких условий. Во-первых, должно соблюдаться условие непрерывной дифференцируемости функции, где в качестве аргумента берется какой-либо экономический показатель. Во-вторых, функция между начальной и конечной точками элементарного периода должна изменяться по прямой Г е . Наконец, в третьих, должно иметь место постоянство соотношения скоростей изменения величин факторов
d y / d x = const
При использовании интегрального метода исчисление определенного интеграла по заданной подынтегральной функции и заданному интервалу интегрирования осуществляется по имеющейся стандартной программе с применением современных средств вычислительной техники.
Если мы осуществляем решение мультипликативной модели, то для расчета влияния отдельных факторов на обобщающий экономический показатель можно использовать следующие формулы:
ΔZ(x) = y 0 * Δ x + 1/2 Δ x * Δ y
Z(y)= x 0 * Δ y +1/2 Δ x * Δ y
При решении кратной модели для расчета влияния факторов воспользуемся такими формулами:
Z=x /y ;
Δ Z(x) = Δ x /Δ y Ln y1/y0
Δ Z(y)= Δ Z - Δ Z(x)
Существует два основных типа задач, решаемых при помощи интегрального метода: статический и динамический. При первом типе отсутствует информация об изменении анализируемых факторов в течение данного периода. Примерами таких задач могут служить анализ выполнения бизнес-планов либо анализ изменения экономических показателей по сравнению с предыдущим периодом. Динамический тип задач имеет место в условиях наличия информации об изменении анализируемых факторов в течение данного периода. К этому типу задач относятся вычисления, связанные с изучением временных рядов экономических показателей.
Таковы важнейшие черты интегрального метода факторного экономического анализа.
Метод логарифмирования
Кроме этого метода, в анализе находит применение также метод (способ) логарифмирования. Он используется при проведении факторного анализа, когда решаются мультипликативные модели. Сущность рассматриваемого метода заключается в том, что при его использовании имеет место логарифмически пропорциональное распределение величины совместного действия факторов между последними, то есть эта величина распределяется между факторами пропорционально доле влияния каждого отдельного фактора на сумму обобщающего показателя. При интегральном же методе упомянутая величина распределяется между факторами в одинаковой мере. Поэтому метод логарифмирования делает расчеты влияния факторов более обоснованными по сравнению с интегральным методом.
В процессе логарифмирования находят применение не абсолютные величины прироста экономических показателей, как это имеет место при интегральном методе, а относительные, то есть индексы изменения этих показателей. К примеру, обобщающий экономический показатель определяется в виде произведения трех факторов — сомножителей f = x y z .
Найдем влияние каждого из этих факторов на обобщающий экономический показатель. Так, влияние первого фактора может быть определено по следующей формуле:
Δf x = Δf · lg(x 1 / x 0) / lg(f 1 / f 0)
Каким же было влияние следующего фактора? Для нахождения его влияния воспользуемся следующей формулой:
Δf y = Δf · lg(y 1 / y 0) / lg(f 1 / f 0)
Наконец, для того, чтобы исчислить влияние третьего фактора, применим формулу:
Δf z = Δf · lg(z 1 / z 0)/ lg(f 1 / f 0)
Таким образом, общая сумма изменения обобщающего показателя расчленяется между отдельными факторами в соответствии с пропорциями отношений логарифмов отдельных факторных индексов к логарифму обобщающего показателя.
При применении рассматриваемого метода могут быть использованы любые виды логарифмов — как натуральные, так и десятичные.
Метод дифференциального исчисления
При проведении факторного анализа находит применение также метод дифференциального исчисления. Последний предполагает, что общее изменение функции, то есть обобщающего показателя, подразделяется на отдельные слагаемые, значение каждого из которых исчисляется как произведение определенной частной производной на приращение переменной, по которой определена эта производная. Определим влияние отдельных факторов на обобщающий показатель, используя в качестве примера функцию от двух переменных.
Задана функция Z = f(x,y) . Если эта функция является дифференцируемой, то ее изменение может быть выражено следующей формулой:
Поясним отдельные элементы этой формулы:
ΔZ = (Z 1 - Z 0) - величина изменения функции;
Δx = (x 1 - x 0) — величина изменения одного фактора;
Δ y = (y 1 - y 0) -величина изменения другого фактора;
- бесконечно малая величина более высокого порядка, чем
В данном примере влияние отдельных факторов x и y на изменение функции Z (обобщающего показателя) исчисляется следующим образом:
ΔZ x = δZ / δx · Δx; ΔZ y = δZ / δy · Δy.
Сумма влияния обоих этих факторов — это главная, линейная относительно приращения данного фактора часть приращения дифференцируемой функции, то есть обобщающего показателя.
Способ долевого участия
В условиях решения аддитивных, а также кратно-аддитивных моделей для исчисления влияния отдельных факторов на изменение обобщающего показателя используется также способ долевого участия. Его сущность состоит в том, что вначале определяется доля каждого фактора в общей сумме их изменений. Затем эта доля умножается на общую величину изменения обобщающего показателя.
Предположим, что мы определяем влияние трех факторов — а ,b и с на обобщающий показатель y . Тогда для фактора, а определение его доли и умножение ее на общую величину изменения обобщающего показателя можно осуществить по следующей формуле:
Δy a = Δa/Δa + Δb + Δc*Δy
Для фактора в рассматриваемая формула будет иметь следующий вид:
Δy b =Δb/Δa + Δb +Δc*Δy
Наконец, для фактора с имеем:
Δy c =Δc/Δa +Δb +Δc*Δy
Такова сущность способа долевого участия, используемого для целей факторного анализа.
Метод линейного программирования
См.далее:Теория массового обслуживания
См.далее:Теория игр
Находит применение также теория игр. Так же, как и теория массового обслуживания, теория игр представляет собой один из разделов прикладной математики. Теория игр изучает оптимальные варианты решений, возможные в ситуациях игрового характера. Сюда относятся такие ситуации, которые связаны с выбором оптимальных управленческих решений, с выбором наиболее целесообразных вариантов взаимоотношений с другими организациями, и т.п.
Для решения подобных задач в теории игр используются алгебраические методы, которые базируются на системе линейных уравнений и неравенств, итерационные методы, а также методы сведения данной задачи к определенной системе дифференциальных уравнений.
Одним из экономико-математических методов, применяемых в анализе хозяйственной деятельности организаций, является так называемый анализ чувствительности. Данный метод зачастую применяется в процессе анализа инвестиционных проектов, а также в целях прогнозирования суммы прибыли, остающейся в распоряжении данной организации.
В целях оптимального планирования и прогнозирования деятельности организации необходимо заранее предусматривать те изменения, которые в будущем могут произойти с анализируемыми экономическими показателями.
Например, следует заранее прогнозировать изменение величин тех факторов, которые влияют на размер прибыли: уровень покупных цен на приобретаемые материальные ресурсы, уровень продажных цен на продукцию данной организации, изменение спроса покупателей на эту продукцию.
Анализ чувствительности состоит в определении будущего значения обобщающего экономического показателя при условии, что величина одного или нескольких факторов, оказывающих влияние на этот показатель, изменится.
Так, например, устанавливают, на какую величину изменится прибыль в перспективе при условии изменения количества продаваемой продукции на единицу. Этим самым мы анализируем чувствительность чистой прибыли к изменению одного из факторов, влияющих на нее, то есть в данном случае фактора объема продаж. Остальные же факторы, влияющие на величину прибыли, являются при этом неизменными. Можно определить величину прибыли также и при одновременном изменении в будущем влияния нескольких факторов. Таким образом анализ чувствительности дает возможность установить силу реагирования обобщающего экономического показателя на изменение отдельных факторов, оказывающих влияние на этот показатель.
Матричный метод
Наряду с вышеизложенными экономико-математическими методами в анализе хозяйственной деятельности находят применение также . Эти методы базируются на линейной и векторно-матричной алгебре.
Метод сетевого планирования
См.далее:Экстраполяционный анализ
Кроме рассмотренных методов, используется также экстраполяционный анализ. Он включает в себя рассмотрение изменений состояния анализируемой системы и экстраполяцию, то есть продление имеющихся характеристик этой системы на будущие периоды. В процессе осуществления этого вида анализа можно выделить такие основные этапы: первичная обработка и преобразование исходного ряда имеющихся данных; выбор типа эмпирических функций; определение основных параметров этих функций; экстраполяция; установление степени достоверности проведенного анализа.
В экономическом анализе используется также метод главных компонент. Они применяется в целях сравнительного анализа отдельных составных частей, то есть параметров проведенного анализа деятельности организации. Главные компоненты представляют собой важнейшие характеристики линейных комбинаций составных частей, то есть параметров проведенного анализа, которые имеют самые значительные величины дисперсии, а именно, наибольшие абсолютные отклонения от средних величин.
