Методика,метод и логика практического исследования. Основные этапы экспериментального исследования.Его роль и значение для ра..


Содержание
TOC \o "1-3" \h \z \u Введение PAGEREF _Toc441052213 \h 41.Теоретическое обоснование математических методов и моделей PAGEREF _Toc441052214 \h 52.Экономико-математическая модель по оптимизации отраслевой структуры производства PAGEREF _Toc441052215 \h 7Заключение PAGEREF _Toc441052216 \h 11Список использованных источников PAGEREF _Toc441052217 \h 12
ВведениеРазвитие современного общества характеризуется повышением технического уровня, усложнением организационной структуры производства, углублением общественного разделения труда, предъявлением высоких требований к методам планирования и хозяйственного руководства. В этих условиях только научный подход к руководству экономической жизнью общества позволит обеспечить высокие темпы развития народного хозяйства.
Одной из основных становится задача создания единой системы оптимального планирования и управления народным хозяйством на базе широкого применения математических методов и электронно-вычислительной техники в экономике.
Основной целью является анализ методики, метода и логики практического исследования. Основные этапы экспериментального исследования. Его роль и значение для развития науки и производства.
Теоретическое обоснование математических методов и моделейКоммерческая деятельность в том или ином виде сводится к решению таких задач: как распорядиться имеющимися ресурсами для достижения наибольшей выгоды или какое следует предпринять действие для получения возможно лучшего финансового результата. Для этого требуется перевод задач коммерческой деятельности на математический язык. В этом и состоит одна из проблем овладения искусством математического моделирования.
Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез. Модели могут быть физическими, аналоговыми и математическими. Они могут быть представлены в виде графиков, рисунков, математических соотношений, макетов, различного рода механических, электрических и прочих устройств.
По конкретному предназначению, т. е. по цели создания и применения, выделяют несколько видов моделей. Рассмотрим оптимизационные модели, предназначенные для выбора наилучшего варианта из определенного числа вариантов производства, распределения или потребления.
Математическое моделирование экономических процессов, тесно связанное с компьютеризацией, в последние десятилетия является наиболее быстро развивающимся направлением экономической науки и ее важнейших приложений.[3]
В тех случаях, когда модель содержит t уравнений, для построения опорных решений используются t переменных, принимающих некоторые положительные значения при нулевых значениях остальных свободных переменных. Вычислительная процедура может быть представлена в виде следующей последовательности. Итеративный переход от одного допустимого базисного решения проводится направленно от одной вершины области допустимых решении к другой, заключающегося в обмене базисных и свободных переменных: базисная переменная приравнивается к нулю и переходит в свободную, а соответственно свободная переменная переводится на место базисной. Если в столбце свободных членов все элементы положительны, то решение является допустимым. Если в строке целевой функции все элементы неотрицательные, то решение является оптимальным при решении задачи на максимум.
В соответствии с симплексным методом на первом шаге находят начальное опорное решение - допустимый вариант, удовлетворяющий всем ограничениям. Затем последовательно за определенное число итераций направленно осуществляется переход от одного опорного решения к другому вплоть до оптимального. Следует заметить, что на первом шаге в качестве базисных переменных следует выбрать такие t переменные, каждая из которых входит только один раз в одно из t уравнений системы, при этом нет таких уравнений системы, в которые не входит ни одна из них.
Экономико-математическая модель по оптимизации отраслевой структуры производстваБольшинство современных сельскохозяйственных предприятий развивает совокупность отраслей, рациональное сочетание которых в значительной степени определяет эффективность всей производственно-финансовой деятельности хозяйствующего субъекта. Очевидно, что есть отрасли более эффективные, чем другие. Но отдать доминирующий приоритет самым эффективным отраслям невозможно иногда в силу агротехнических или зооветеринарных, иногда в силу организационно-экономических требований. Именно поэтому проблема поиска оптимального сочетания развиваемых в предприятии отраслей действительно актуальна.
Постановку данной задачи сформулируем следующим образом: исходя из наличия ресурсов необходимо найти такое сочетание отраслей, которое обеспечило бы получение максимальной суммы чистого дохода при условии соблюдения всех агротехнических и зооветеринарных требований, выполнения договорных обязательств по реализации продукции, гарантированного обеспечения отраслей животноводства кормами.
Входная информация. [2]
Для разработки экономико-математической модели данной задачи необходимо иметь следующую информацию:
- площадь пашни, имеющуюся у предприятия;
- перечень сельскохозяйственных культур, которые планируется возделывать;
- урожайность основной и побочной продукции, нормы высева семян (по культурам, по которым используются семена собственного производства), нормативы отходов;
- производственные затраты и затраты труда в расчете на 1 га посева;
- агротехнические требования по насыщению севооборотов отдельными культурами и группами культур;
- поголовье имеющихся у предприятия сельскохозяйственных животных;
- структуру стада, продуктивность скота, затраты корма на единицу продукции;
- рационы кормления скота;
- питательность кормов, включенных в рационы кормления;
- выход продукции в расчете на 1 структурную голову;
- производственные затраты в расчете на 1 структурную голову без учета стоимости кормов;
- цену приобретения покупных кормов;
- цену реализации реализуемой продукции.
Основными источниками получения информации являются фактические данные, получаемые в хозяйствах, справочная литература, информация о нормативной или фактической питательности кормов.
Реализация разработанной экономико-математической модели производства осуществляется с помощью надстройки Поиск решения пункта меню Сервис Microsoft Excel.
Использовать термин множественный регрессионный анализ начал Пирсон (Pearson) в своих работах, датированных ещё 1908 годом. Он описал его на примере работы агента, осуществляющего продажу недвижимости. В своих записях специалист по торговле домами вёл учёт широкого спектра исходных данных каждого конкретного строения. По результатам торгов определялось, какой фактор имел наибольшее влияние на цену сделки. Анализ большого количества сделок дал интересные результаты. На конечную стоимость оказывали влияние множество факторов, иногда приводя к парадоксальным выводам и даже к явным «выбросам», когда дом с высоким изначальным потенциалом продавался по заниженному ценовому показателю. Вторым примером применения подобного анализа приведена работа специалиста по кадрам, которому было доверено определение вознаграждения сотрудникам. Сложность задачи заключалась в том, что требовалась не раздача фиксированной суммы каждому, а строгое соответствие её величины конкретно выполненной работе. Появление множества задач, имеющих практически сходный вариант решения, потребовало более детального их изучения на математическом уровне. В математической статистике существенное место было отведено под раздел «регрессионный анализ», в нём объединились практические методы, используемые для исследования зависимостей, подпадающих под понятие регрессионных. Эти взаимосвязи наблюдаются между данными, полученными в ходе статистических исследований. Регрессионный анализ среди множества решаемых задач основными ставит перед собой три цели: определение для уравнения регрессии общего вида; построение оценок параметров, являющихся неизвестными, которые входят в состав уравнения регрессии; проверка статистических регрессионных гипотез. [1]
В ходе изучения связи, возникающей между парой величин, полученных в результате экспериментальных наблюдений и составляющих ряд (множество) типа (x1, y1), ..., (xn, yn), опираются на положения теории регрессии и предполагают, что для одной величины Y наблюдается определённое вероятностное распределение, при том, что другое X остаётся фиксированным. Результат Y зависит от значения переменной X, зависимость эта может определяться различными закономерностями, при этом на точность полученных результатов оказывает влияние характер наблюдений и цель анализа. Экспериментальная модель основывается на определённых допущениях, которые являются упрощёнными, но правдоподобными. Основным условием является то, что параметр X является величиной контролируемой. Его значения задаются до начала эксперимента. Если в ходе эксперимента используется пара неконтролируемых величин XY, то регрессионный анализ осуществляется одним и тем же способом, но для интерпретации результатов, в ходе которой изучается связь исследуемых случайных величин, применяются методы корреляционного анализа. Методы математической статистики не являются отвлеченной темой. Они находят себе применение в жизни в самых различных сферах деятельности человека. В научной литературе для определения выше указанного метода нашёл широкое использование термин линейный регрессионный анализ. Для переменной X применяют термин регрессор или предиктор, а зависимые Y-переменные ещё называют критериальными.
В данной терминологии отражается лишь математическая зависимость переменных, но никак не следственно-причинные отношения. Регрессионный анализ служит наиболее распространённым методом, который используется в ходе обработки результатов самых различных наблюдений. Физические и биологические зависимости изучаются по средствам данного метода, он реализован и в экономике, и в технике. Масса других областей используют модели регрессионного анализа. Дисперсионный анализ, планирование эксперимента, статистический анализ многомерный тесно сотрудничают с данным способом изучения.

ЗаключениеДля изучения влияния управленческих решений на функционирование, сохранение и развитие производственных систем необходимо рассматривать систему как единое целое, характеризующееся входящими в нее элементами и их взаимосвязями, объединенное общностью целей и особым единством со средой.
Подход к анализу производственных систем и влияния на них управленческих решений разрабатывается с единых методологических позиций при рассмотрении теории систем как совокупности различных моделей и способов их описания. С этой целью используются принципы системного подхода. При таком подходе проблема рассматривается в целом, и поведение объекта изучают, абстрагируясь от его внутреннего устройства.
Список использованных источниковБушин, П.Я. Математические методы и модели в экономике: учеб. пособие. – Х.: РИЦ ХГАЭП, 2010. – 136 с.
Вентцель, Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология: учеб. пособие для Втузов. – М.: Высш.шк., 2011. – 208 с.
Исследование операций в экономике: учеб. пособие для вузов/ ред. Н.Ш.Кремера. – М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2011. – 407 с.
Орлова, И.В. Экономико-математическое моделирование. Практическое пособие по решению задач. – М.: Вузовский учебник, 2012. – 144 с.
Кузнецов Ю.Н., Кузубов В.И., Волощенко А.Б. Математическое программирование. – М.: Высшая школа, 2012. – 302 с.
Хахулин Г.Ф., Красовская М.А., Булыгин В.С. Теоретические основы автоматизированного управления (Задачи, методы, алгоритмы теории оптимального планирования и управления): учеб. пособие – М.: МАИ, 2005.- 377 с.

Приложенные файлы

  • docx 16939851
    Размер файла: 32 kB Загрузок: 0

Добавить комментарий