20. Сутність методів сіткового планування та управління.

Сетевой моделью (другие названия: сетевой график, сеть)

называется экономико-математическая модель, отражающая

комплекс работ (операций) и событий, связанных с реализацией

некоторого проекта (научно-исследовательского, производственного

и др.), в их логической и технологической

последовательности и связи. Анализ сетевой модели, представленной

в графической или табличной (матричной) форме,

позволяет, во-первых, более четко выявить взаимосвязи этапов

реализации проекта и, во-вторых, определить наиболее оптимальный

порядок выполнения этих этапов в целях, например,

сокращения сроков выполнения всего комплекса работ. Таким

образом, методы сетевого моделирования относятся к методам

принятия оптимальных решений, что оправдывает рассмотрение

этого типа моделей в данной главе.

В экономических исследованиях сетевые модели возникают

при моделировании экономических процессов методами

сетевого планирования и управления (СПУ).

Объектом управления в системах сетевого планирования

и управления являются коллективы исполнителей, располагающих

определенными ресурсами и выполняющих определенный

комплекс операций, который призван обеспечить

достижение намеченной цели, например, разработку нового

изделия, строительства объекта и т.п.

Основой СПУ является сетевая модель (СМ), в которой

моделируется совокупность взаимосвязанных работ и событий,

отображающих процесс достижения определенной цели.

Она может быть представлена в виде графика или таблицы.

Основные понятия СМ: событие, работа и путь. На рис. 3.5

графически представлена СМ, состоящая из 11 событий и

16 работ, продолжительность выполнения которых указана

над работами.

Работа характеризует материальное действие, требующее

использования ресурсов, или логическое, требующее лишь

взаимосвязи событий. При графическом представлении работа

изображается стрелкой, которая соединяет два события.

Она обозначается парой заключенных в скобки чисел (i,f), где i —

номер события, из которого работа выходит, а j — номер события,

в которое она входит. Работа не может начаться раньше,

чем свершится событие, из которого она выходит. Каждая

работа имеет определенную продолжительность t (i,j).

Например, запись t (2,5) = 4 означает, что работа (2,5) имеет

продолжительность 5 единиц. К работам относятся также

такие процессы, которые не требуют ни ресурсов, ни времени выполнения. Они заключаются в установлении логической

взаимосвязи работ и показывают, что одна из них непосредственно

зависит от другой; такие работы называются фиктивными

и на графике изображаются пунктирными стрелками.

21. Загальні поняття економетричних моделей.

1. Эконометрической моделью называется функция или система функций, в которой описывается корреляционно-регрессионная связь между экономическими показателями, один из которых является зависимой переменной, другие – независимыми. В общем виде эконометрическая модель может быть представлена в виде

где y_t – результирующий признак, зависимая или эндогенная переменная,

(x_{1 t} , x_{2 t} ,.., x_{m t} ) — факторные признаки или факторы, независимые или экзогенные переменные,

u_t - остаток или случайная величина.

Здесь - число наблюдений .

Примеры результирующего и факторных признаков:

1) - значение спроса на товар, x_{1 t} - цена товара, (x_{2 t} ,.., x_{m t} )- цена товаров конкурентов,

2) - объем выпуска продукции, x_{1 t} - затраты на производство продукции, (x_{2 t} ,.., x_{m t} )- цены ресурсов.

22. Види економетричних моделей.

Эконометрической модели могут иметь вид

1) линейная функция

,

2) степенная функция

,

3) гипербола

,

4) квадратичная функция

23. Чим викликається явище мультиколінеарності у багаточинникових економетричних моделях.

1. Факторы не должны быть линейно зависимы, поскольку эта зависимость означает, что они характеризуют аналогичные свойства изучаемого явления. Например, заработная плата работников зависит, наряду с другими факторами, от роста производительности труда и от объема выпускаемой продукции. Однако эти факторы могут быть тесно взаимосвязаны, коррелированны и, следовательно, в модель целесообразно включать только один из этих факторов. Включение в модель линейно взаимозависимых факторов приводит к возникновению явления мультиколлинеарности, которое отрицательно сказывается на качестве модели.

Выше отмечено, что одной из предпосылок применения методов регрессионного анализа для построения эконометрических моделей является отсутствие среди независимых переменных (факторов) линейно связанных. Если данная предпосылка не выполняется, то возникает явление мультиколлинеарности, т.е. наличие сильной корреляции между независимыми переменными (включенными в модель факторами). В математическом аспекте мультиколлинеарность приводит к слабой обусловленности матрицы системы нормальных уравнений, т.е. близости ее определителя к нулю, а в содержательном аспекте – к искажению смысла коэффициентов регрессии и затруднению выявления наиболее существенно влияющих факторов.

Основные причины, вызывающие мультиколлениарность, - независимые переменные, либо характеризующие одно и то же свойство изучаемого явления, либо являющиеся составными частями одного и того же признака.

В настоящее время существует ряд методов, позволяющих оценить наличие мультиколлинеарности в совокупности независимых переменных, измерить ее степень, выявить взаимно коррелированные переменные и устранить или ослабить ее негативное влияние на регрессионную модель. Наиболее распространенным методом выявления мультиколлениарности является метод корреляции. На практике считают, что две переменные коллинеарны (линейно зависимы), если парный коэффициент корреляции, между ними по обе величине превышает 0,8. Устраняют мультиколлинеарность чаще всего путем исключения из модели одного фактора.

24. Економетричні моделі регресії.