- •Введение
- •Часть 1 пособия включает 10 девять разделов.
- •1. Моделирование и экономическая деятельность
- •Философия создания правильно построенных экономических систем
- •2. Основы вероятностных методов анализа и моделирования экономических систем
- •2.1. Элементарные понятия о случайных событиях, величинах и функциях
- •Числовые характеристики случайных величин
- •2.3. Статистическая оценка законов распределения случайных величин
- •Вариационный ряд часовой выработки автомобиля
- •2.4. Основные законы распределения случайных величин
- •Дискретные законы распределения
- •2.5. Выбор теоретического закона распределения случайной величины
- •Сравнительная таблица
- •3. Моделирование экономических систем с использованием марковских случайных процессов
- •3.1. Основные понятия марковских процессов
- •3.2. Марковские цепи
- •3.3. Непрерывные цепи Маркова
- •Финальные вероятности состояний
- •Необходимые и достаточные условия существования финальных вероятностей
- •3.4. Моделирование работы подвижного состава с использованием марковских случайных процессов
- •4. Моделирование систем массового обслуживания
- •4.1. Компоненты и классификация моделей массового обслуживания
- •4.2. Определение характеристик систем массового обслуживания. Одноканальная модель с пуассоновским входным потоком с экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- •Многоканальная модель с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- •Модель обслуживания машинного парка
- •5. Статистическое моделирование экономических систем
- •5.1. Теоретические основы метода
- •Формулы для моделирования случайных величин
- •Решение
- •Решение
- •Решение
- •Понятие о моделировании случайных функций
- •5.2. Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло
- •Методику решения задачи рассмотрим на примере моделирования смо с отказами.
- •5.3. Моделирование потоков отказов элементов сложных технических систем
- •Решение
- •6.Методы и модели корреляционно-регрессионного анализа
- •6.1. Общие сведения
- •Выборочные уравнения регрессии
- •Линейная регрессия
- •Основные понятия корреляционно-регрессионного анализа
- •6.2. Исходные предпосылки регрессионного анализа и свойства оценок
- •6.3. Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели
- •1. Априорное исследование экономической проблемы.
- •2. Формирование перечня факторов и их логический анализ.
- •3. Сбор исходных данных и их первичная обработка.
- •4. Спецификация функции регрессии.
- •5. Оценка функции регрессии.
- •6. Отбор главных факторов.
- •7. Методы и модели прогнозирования временных рядов экономических показателей
- •7.1. Основные положения и понятия в прогнозировании временных рядов
- •7.2. Характеристика методов и моделей прогнозирования показателей работы предприятий
- •7.3. Прогнозирование с помощью методов экстраполяции
- •1. Установление цели и задачи исследования, анализ объекта прогнозирования.
- •2. Подготовка исходных данных.
- •3. Фильтрация исходного временного ряда.
- •4. Логический отбор видов аппроксимирующей функции.
- •Оценка математической модели прогнозирования
- •Выбор математической модели прогнозирования
- •8.Оптимизационные методы и модели в управлении экономическими системами Линейное программирование
- •8.1. Задачи линейного программирования
Часть 1 пособия включает 10 девять разделов.
В 1 разделе излагается общий подход к моделированию экономических процессов. Системно и конструктивно излагается содержание методологии, методов и технологии моделирования экономических процессов. Такое изложение позволяет в отличие от известных подходов обеспечить формирования экономических процессов с наперёд заданными свойствами. Во 2 разделе рассматриваются теоретические основы вероятностных методов. Излагаются те вопросы теории вероятностей и математической статистики, знание которых является необходимым минимумом, требующимся для усвоения материала, рассматриваемого в последующих разделах.
Раздел 3 посвящен применению марковских случайных процессов для моделирования экономических систем, а раздел 4 — использованию аппарата теории массового обслуживания для решения финансово-экономических задач. Далее авторы рассматривают возможности применения метода статистического моделирования (метода Монте-Карло).
Большое внимание уделено методам и моделям корреляционно-регрессионного анализа. Регрессионный и корреляционный анализ находит широкое применение при исследовании зависимостей и взаимосвязей между явлениями в экономике, при прогнозировании и решении задач бизнес-планирования. В настоящее время большинство объективно существующих зависимостей между финансово-экономическими явлениями исследованы и изучены теоретически. Значительно важнее количественно измерить тесноту причинно-следственных связей в экономике и финансах, понять природу исследуемых процессов. Это позволит воздействовать на выявленные факторы, вмешиваться в соответствующий экономический процесс с целью получения нужных результатов. В связи с этим к аппарату корреляционно-регрессионного анализа в ходе своих исследований обращаются как экономисты-практики, так и научные работники.
Учебное пособие является практическим руководством по корреляционно-регрессионному анализу, которое поможет студентам, аспирантам, менеджерам овладеть этими методами анализа.
Далее авторы рассматривают методы и модели прогнозирования временных рядов экономических показателей, изучение которых особенно актуально для современных студентов экономических специальностей.
Учебное пособие посвящено также рассмотрению методов оптимизации: линейному программированию.
Завершается 1 часть учебного пособия рассмотрением вопросов моделирования процессов управления рынком на примере рынка труда региона.
Наряду со сведениями теоретического характера в учебном пособии разбирается большое количество примеров и задач, цель которых — уяснение основных понятий и математических методов. В конце каждого раздела приводятся задачи для самостоятельного решения. Задачи подобраны и составлены с особой тщательностью и могут служить для проверки степени усвоения читателем изученного материала. Примеры и задачи предусматривают небольшой объем вычислений и могут быть использованы на практических занятиях.
Дополнительные теоретические сведения для более глубокого изучения того или иного раздела можно получить из книг, приведенных в списке литературы.