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) |
Метод экономико-математического моделирования
Экономико-математические модели (ЭММ), называемые также многофакторными (мультифакторными), отражают сложные взаимосвязи элементов рынка и влияющих на него факторов. ЭММ, используемые для прогнозирования рынка, имеют форму линейных, степенных логарифмических и других уравнений. Наиболее простое из них и наиболее часто используемое на практике - это линейное уравнение множественной регрессии: где Y - прогноз, например, спроса, товарного предложения, цены; параметры уравнения; - факторы, влияющие на развитие рынка. Выбор того или иного уравнения регрессии еще не означает, что построена экономико-математическая модель, пригодная для прогнозирования рынка. Нужно как минимум выполнить следующие работы: выявить важнейшие факторы, влияющие на развитие рынка; определить степень влияния этих факторов на результативные показатели рыночного процесса и отобрать из них наиболее существенные; разработать математическую форму модели, учитывающую влияние всех этих отобранных факторов; определить состав исходной информации, влияющей на эти факторы, включенные в модель; организовать и реализовать сбор исходной информации в необходимом для построения модели объеме, обеспечить ее ввод в ЭВМ, подобрать и адаптировать типовые компьютерные программы; рассчитать математические параметры модели; провести оценку прогностической ценности модели путем определения величины возможной ошибки прогноза. При составлении модели учет большого количества факторов введет к повышению точности осуществляемого прогноза, но при этом возрастает число периодов динамического ряда фактических значений каждого их этих факторов п, что делает в реальных условиях сбор такой информации сложным, а зачастую и невозможным. В модель следует включить только те факторы, которые количественно измеримы, а такие факторы, как мода, уровень культуры и образования, национальные особенности и др., в математической модели учесть практически невозможно, хотя подобные факторы оказывают весьма существенное влияние на прогноз рынка. В силу указанных причин многофакторные модели рынка используются в основном для научных целей, для расчетов глобальных прогнозов на высоком уровне обобщения явлений. В практике коммерческих организаций для прогнозирования рынка применяются одно-двухфакторные модели, в которых учитывается наиболее сильнодействующий фактор, например цена, доходы населения, демографические показатели и тенденции его изменения во времени: У =а + bх + et, где У- прогноз; а,b,е — параметры модели; х - влияющий фактор; t - время.
Дата добавления: 2013-12-13; Просмотров: 272; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |