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-математические методы и модели




Виды статистических данных

Основным объектом анализа статистики являются статистические данные, т.е. показатели, значения некоторого признака, свойства изучаемой системы (объекта). Эти данные могут быть выражены двумя видами:

1. числовыми (метрическими, количественными) данными – то есть теми показателями, которые мы можем посчитать и измерить. Например, число сотрудников, ассортимент продукции, показатели продаж и т.д. Числовые статистические данные — это числа, вектора, функции. Их можно складывать, умножать на коэффициенты. Поэтому в числовой статистике большое значение имеют разнообразные суммы.

2. нечисловыми (неметрическими, качественными) показателями, то есть теми характеристиками, которые мы получаем на уровне ощущений, эмоций переведенные в числовые данные, то что мы можем оценить по шкале «лучше – хуже», «больше - меньше» и т.п.. Например, уровень обслуживания, качество пищи, предпочтительный выбор цвета и т.п. Нечисловые статистические данные — это категоризованные данные, вектора разнотипных признаков, бинарные отношения, множества, нечеткие множества и так далее. Их нельзя складывать и умножать на коэффициенты. Поэтому не имеет смысла говорить о суммах нечисловых статистических данных. Они являются элементами нечисловых математических пространств (множеств). Переход качественной характеристики в числовой ряд может быть произведен с помощью шкалы измерений.

Одним из активно разрабатываемых направлений математической экономики является метод экономико-математического моделирования. Именно этот метод - основа в определении оптимальных вариантов и решений в сфере научной и практической социально-экономической деятельности. В основе метода математическая формализация экономических процессов и явлений с целью планирования, прогнозирования и контроля деятельности субъектов исследования. Метод экономико-математического моделирования позволяет с минимальными затратами времени и труда обрабатывать разнообразные и объемные массивы статистического материала. Современные цифровые формы обработки информации делают использование метода еще более эффективными. Экономико-математические модели – это модели экономических объектов или процессов, при описании которых используются математические средства.

Классификация экономико-математических моделей

Классификация экономико-математических моделей, как и многие классификации разнообразных системообразующих структур, строится на выделении общностей по неким критериям, признакам. Например, чаще всего, критерием классификации экономико-математических методов является отношение метода к какой-либо научной дисциплине:

· методы математической статистики;

· математической экономики;

· экспериментального изучения экономических явлений;

· принятия оптимальных решений;

· рыночной конкурентной экономики.

К классификации экономических моделей можно подойти с точки зрения общего подхода к моделям. Проведем квалификационное разделение экономических моделей по следующим критериям:

1) по общему целевому назначению экономические модели делятся на:

v теоретико-аналитические;

v прикладные.

2) по степени агрегирования объектов моделирования модели разделяются на:

v макроэкономические;

v микроэкономические.

3) по конкретному предназначению, т. е. по цели создания и применения выделяют:

v балансовые модели;

v трендовые модели;

v оптимизационные;

v имитационные.

4) по типу информации экономические модели делятся на:

v аналитические;

v идентифицируемые.

5) по учету фактора времени модели подразделяются на:

v статические;

v динамические.

6) по учету фактора неопределенности:

v детерминированные (не учитывают влияние вероятных случайных факторов);

v стохастические (вероятностные).

7) по характеристике математических объектов:

v матричные;

v модели линейно и нелинейно программированные;

v модели теории игр;

v модели теории массового обслуживания;

v модели сетевого планирования и управления и т.д.

8) по типу подхода к изучаемым социально-экономическим системам:

v дескриптивные (отвечают на вопрос: как это происходит? или как это вероятнее всего может произойти? Дают вероятностный прогноз.);

v нормативные (Предполагают целенаправленную деятельность и оптимальное планирование).

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-05-26; Просмотров: 579; 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: 0.011 сек.