Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Экономико-статистические модели




Методы моделирования

 

В настоящее время моделирование считается наиболее эффективным методом прогнозирования. Алгоритм построения экономико-математической модели включает следующие этапы:

1. формулировка цели прогнозного исследования;

2. выделение в объекте прогнозирования структурных элементов, оказывающих влияние на характер и динамику его развития;

3. выявление внешних факторов, влияющих на развитие объекта прогнозирования;

4. логическое описание взаимосвязей между элементами объекта прогнозирования, внешними и результирующими факторами (построение информационной модели);

5. формализация (математическое описание) взаимосвязей между элементами объекта прогнозирования, внешними и результирующими факторами (показателями);

6. проведение расчетов, корректировка и уточнение модели.

Экономико-математические модели имеют следующие преимущества:

- возможность отражения многосторонних связей между результирующими и влияющими факторами;

- возможность использования экономико-математических моделей при управлении экономическими процессами и при поиске наиболее эффективных (оптимальных) управленческих решений.

В соответствии с математической формой построения выделяют следующие типы экономико-математических моделей:

- экономико-статистические;

- структурные;

- оптимизационные;

- имитационные и др.

 

Экономико-статистические модели представляют собой вид моделей, описывающих с помощью уравнений регрессии зависимости между входными и результирующими факторами. Различают однофакторные и многофакторные модели. Многофакторные модели позволяют изучать влияние на объект прогнозирования нескольких факторов, однофакторные – одного. Начальным этапом построения модели является отбор влияющих факторов. Влияние факторов может описываться уравнениями следующих видов:

- линейные

- степенные

- логарифмические

Основным объектом прогнозирования в рыночной экономике является спрос населения на товары потребления. Среди факторов, обусловливающих спрос, можно выделить среднедушевой денежный доход потребителей и цену товара. Существует большое количество экономико-статистических моделей спроса () как функции цены единицы товара () и среднедушевого денежного дохода (). Например, для товаров длительного пользования часто используются следующие модели:

- ;

- .

Однако применение данных моделей затруднено тем, что, зачастую отсутствуют статистические данные об уровнях дохода и ценах, относящиеся к одному временному периоду. В этом случае используются однофакторные модели спроса от цены или среднедушевого дохода. Установлено, что при неизменном уровне душевого дохода для большинства товаров спрос увеличивается с уменьшением цены. В свою очередь рост среднедушевого дохода, как правило, вызывает рост спроса на товары и услуги (за исключением дешёвых и низкокачественных).

Экономико-статистические модели являются одним из основных инструментов управления социально-экономическими процессами и часто используются при поиске наиболее эффективных решений.

 

Пример. Фабрика «Первомайская» является крупным производителем мяса птицы в регионе. Статистическая информация об объёмах реализации продукции фабрикой за первые 3 квартала 2005 года представлена в таблице 11. Определить цену реализации мяса птицы, оптимизирующую прибыль предприятия, если прямые затраты на производство 1 кг. составляют 29 руб.

Таблица 11

Объём реализации мяса птицы за первые 3 квартала 2005 г.

Квартал Объём реализации, кг. Цена реализации мяса птицы, руб./кг.
     
     
     

Решение:

Для описания влияния цены продукции () на объем её реализации () используем линейную экономико-статистичес-кую модель вида:

Параметры модели и определим с помощью метода наименьших квадратов:

или

Расчёты сведём в таблицу 12

Таблица 12

Результаты расчёта параметров модели

Квартал, Объём реализации мяса птицы, Цена реализации,
         
         
         
Всего,        

 

После подстановки результатов расчетов в систему уравнений, имеем:

Решая систему уравнений, находим коэффициенты: Окончательно, модель имеет вид:

.

Выручка от реализации продукции определяется как произведение цены на объем реализации:

.

Или, подставляя вместо объема реализации полученную экономико-статистическую модель, имеем:

.

Общие затраты на производство продукции складываются из постоянных и переменных затрат, где - прямые затраты на изготовление единицы продукции (в нашем случае руб.). Таким образом, общие затраты на производство продукции:

.

Прибыль фабрики находится как разность между выручкой и затратами на производство:

или, после преобразований: .

Известно, что функция имеет экстремум если её производная по искомому параметру равна нулю. В нашем случае искомым параметром является цена реализации продукции, поэтому:

,

и оптимальная цена реализации продукции:

руб.

Прогнозируемый объем реализации мяса птицы при цене 50 руб./кг.:

кг.

Приведенный выше пример иллюстрирует использование самой простой – линейной однофакторной модели. На практике же широкое применение нашли более сложные – многофакторные модели. Соответственно и применение многофакторных моделей для решения практических задач требует более громоздких расчетов, (осуществляемых, как правило, с использованием вычислительной техники) и более высокой квалификации разработчиков.

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-11-26; Просмотров: 891; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.013 сек.