Новости звезд
Методология применения математических методов. Математические методы и модели в социальных науках: закономерности, специфика и этапы применения Использование математических методов в исследованиях
Математические методы в
Социально-гуманитарных науках
В литературе можно обнаружить множество моделей. Это объясняющие и дескриптивные (описательные) модели, теоретические и эмпирические, алгебраические и качественные, общие и частичные, модели a-priori и a-posteriori, динамические и статические, расширенные и ограниченные, имитационные и экспериментальные, детерминистические и стохастические, семантические и синтаксические, не говоря уже об иных типах моделей, с которыми можно столкнуться. Функция моделей может быть исследовательской и эвристической, редуцирующей и упрощающей, объясняющей или управляющей, а в общем - формализующей исследование. Часто модели применяются, чтобы навести мост через ущелье, разделяющее теорию и практику.
Термином "модель" в философской литературе обозначают "некоторую реально существующую или мысленно представляемую систему, которая, замещая и отображая в познавательных процессах другую систему-оригинал, находится с ней в отношении сходства (подобия), благодаря чему изучение модели позволяет получить новую информацию об оригинале" . В этом определении заложена генетическая связь моделирования с теорией подобия, принципом аналогии. Другой аспект моделирования отражен в определении методолога М.Вартофски: "Модель является наилучшим посредником между теоретическим языком науки и здравым смыслом исследователя".
Что касается математических моделей и возможностей их использования историками, то об этом и пойдет речь в данной главе.
Математические методы и модели в социальных науках: закономерности, специфика и этапы применения
Процесс внедрения математических методов в исследовательскую практику социально-гуманитарных наук (получивший название математизации социального знания) является многоаспектным, содержит в себе черты как интеграции, так и дифференциации современной науки.
Наиболее общей в методологическом плане является проблема объяснения принципиальной возможности использования математики в различных областях знания. Обсуждая эту проблему, известный математик, акад. Б.В. Гнеденко пишет о "мучительном вопросе, который ставили перед собой многие поколения математиков и философов: каким образом наука, казалось бы, не имеющая прямых связей с физикой, биологией, экономикой, применяется с успехом ко всем этим областям знания?" . Этот вопрос тем более уместен, что понятия математики и выводы из них, которые вводятся и строятся без явных видимых связей с проблемами, понятиями и задачами различных дисциплин, все чаще находят в них применение и способствуют более точному познанию.
Главными "заказчиками" для развития математики сегодня являются, наряду с естественнонаучными, и гуманитарно-социальные дисциплины, выдвигающие задачи, которые слабо формализуются в рамках традиционной математики .
Это существенно новый этап в развитии математики, если учесть, что на протяжении истории человечества действительный мир три раза давал мощные импульсы развитию математики .
Первый раз - в древние времена, когда потребности счета и землепользования вызвали к жизни арифметику и геометрию.
Второй сильный импульс математика получила в XVI-XVII вв., когда задачи механики и физики привели к формированию дифференциального и интегрального исчислений.
Третий мощный импульс со стороны реального мира математика получает в наши дни: это науки о человеке, "большие системы" разных видов (в том числе и социальные), проблемы информации. "Можно не сомневаться, – отмечает Г.Е. Шилов, – что "структурализация" новых областей математики, формирующихся под влиянием этого импульса, потребует у математиков многих лет и десятилетий напряженной работы" .
В этой связи представляет интерес и точка зрения выдающегося математика современности Дж. фон Неймана: "Решающая фаза применения математики к физике - создание Ньютоном науки механики - едва ли могла быть отделена от открытия дифференциального исчисления. ...Важность социальных явлений, богатство и множественность их проявлений по меньшей мере равны физическим. Следовательно, надо ожидать - или опасаться, что потребуются математические открытия того же ранга, что дифференциальное исчисление, для того, чтобы произвести решительный переворот в этой области" .
Воздействие современного этапа научно-технической революции с ее важной социальной компонентой существенно изменило традиционное представление о математике как о "вычислительной" науке.
Одним из главных направлений развития математики сегодня является исследование качественных сторон объектов и процессов.
Математика ХХ века - это качественная теория дифференциальных уравнений, топология, математическая логика, теория игр, теория нечетких множеств, теория графов и ряд других разделов, "которые сами с цифрами не оперируют, а изучают соотношения между понятиями и образами" .
Важной методологической проблемой математизации социального знания является определение степени универсальности математических методов и моделей, возможности переноса методов, применяемых в одной области науки, в другую.
В связи с этим следует, в частности, рассматривать вопрос о том, нужны ли специальные математические методы для исследования в социально-гуманитарных науках, или можно обойтись теми методами, которые возникли в процессе математизации естественных наук.
Основу для рассмотрения данного круга вопросов создает единство методологической структуры социального и естественнонаучного познания, обнаруживаемое в следующих главных пунктах:
описание и обобщение фактов;
установление логических и формальных связей, дедукция законов;
построение идеализированной модели, адаптированной к фактам;
объяснение и предсказание явлений .
Науки о природе и обществе осуществляют постоянный обмен методами: социально-гуманитарные науки все шире привлекают математические и экспериментальные методы, естественные науки - индивидуализирующие методы, системный подход и т.д.
Существенно, что использование математических моделей позволяет установить общность процессов, изучаемых различными отраслями знания. Однако, единство мира, общность основных принципов познания природы и общества отнюдь не уменьшают специфику социальных явлений. Так, едва ли смогут найти применение в социально-гуманитарных науках большинство математических моделей, созданных в процессе развития физики и других естественных наук. Это следует из того очевидного методологического положения, что именно специфика, внутренняя природа изучаемого явления или процесса должны определять подход к построению соответствующей математической модели. По этой причине аппарат многих разделов математики не используется в социально-гуманитарных науках. Наибольшее же распространение в этих дисциплинах получили методы математической статистики, основанные на результатах теории вероятностей . Объяснение этой ситуации потребует рассмотрения вопроса о закономерностях и этапах процесса внедрения математических методов в любой отрасли науки.
Опыт математизации научного знания свидетельствует о наличии трех этапов (их еще называют формами математизации) в этом процессе.
Первый этап состоит в "численном выражении изучаемой реальности для выявления количественной меры и границ соответствующих качеств" ; с этой целью проводится математико-статистическая обработка эмпирических данных, предлагается количественная формулировка качественно установленных фактов и обобщений.
Второй этап заключается в разработке математических моделей явлений и процессов в рассматриваемой области науки (это уровень частных теоретических схем); он отражает основную форму математизации научного познания.
Третий этап - использование математического аппарата для построения и анализа конкретных научных теорий (объединение частных построений в фундаментальную теоретическую схему, переход от модели к теории), т.е. формализация основных итогов самого научного знания .
В контексте нашего рассмотрения возникает необходимость хотя бы очень кратко затронуть вопрос - как определяется в современной науке понятие "математическая модель" ? Как правило, речь идет о системе математических соотношений, описывающих изучаемый процесс или явление; в общем смысле такая модель является множеством символических объектов и отношений между ними. Как отмечает Г.И. Рузавин, "до сих пор в конкретных приложениях математики чаще всего имеют дело с анализом величин и взаимосвязей между ними. Эти взаимосвязи описываются с помощью уравнений и систем уравнений" , в силу чего математическая модель обычно рассматривается как система уравнений, в которой конкретные величины заменяются математическими понятиями, постоянными и переменными величинами, функциями. Как правило, для этого применяются дифференциальные, интегральные и алгебраические уравнения. Получившаяся система уравнений вместе с известными данными, необходимыми для ее решения, называется математической моделью. Однако, развитие новейших разделов математики, связанных с анализом нечисловых структур, опыт их использования в социально-гуманитарных исследованиях показали, что рамки представлений о языке математических моделей должны быть раздвинуты, и тогда математическую модель можно определить как любую математическую структуру, "в которой ее объекты, а также отношения между объектами могут интерпретироваться различным образом (хотя с практической точки зрения математическая модель, выраженная с помощью уравнений, представляет собой наиболее важный тип модели)" .
В то время как в "точных" науках применяются все три формы математизации, (что дает основание говорить о "непостижимой эффективности" математики в естествознании ), науки "описательные" используют преимущественно лишь первую из указанных форм. Хотя, разумеется, и в совокупности социально - гуманитарных наук этот процесс имеет определенные различия. Лидируют здесь экономические исследования, в которых прочно освоены первые два этапа математизации (в частности, построен целый ряд эффективных матэкономических моделей, авторы которых удостоены Нобелевских премий), происходит движение к третьему этапу .
Оценивая сложившуюся ситуацию с "отставанием" в целом социального знания по степени проникновения в них точных методов, некоторые представители естественных наук объясняют это рядом причин субъективного характера. Более обоснованной представляется другая точка зрения, исходящая из того, что точные науки изучают сравнительно простые формы движения материи. "Уж не потому ли возникло это "отставание", - пишет известный математик-вероятностник, – что люди, занимавшиеся гуманитарными науками, были, что ли, "глупее" занимавшихся точными? Отнюдь нет! Просто явления, составляющие предмет гуманитарных наук, неизмеримо сложнее тех, которыми занимаются точные. Они гораздо труднее поддаются формализации. Для каждого из такого рода явлений гораздо шире спектр причин, от которых оно зависит... И все же в ряде случаев мы просто вынуждены строить и здесь математические модели. Если не точные, то приближенные. Если не для однозначного ответа на поставленный вопрос, то для ориентировки в явлении" . Как отмечает в этой же связи Г.И. Рузавин, в большинстве наук о человеке, которые традиционно считаются неточными, объект исследования настолько сложен, что он гораздо труднее поддается формализации и математизации. Поэтому стремление рассматривать точное естествознание как идеал научного знания игнорирует специфику исследования в других науках, качественное отличие объекта их изучения, несводимость высших форм движения к низким .
Здесь уже содержится подход к решению вопроса о том, соответствуют ли результаты, полученные с помощью математических методов в той или иной сфере социального знания, тем эталонам, критериям, которые приняты в "точных" науках? С одной стороны, общественные и естественные науки используют набор критериев научности, основанных на одних и тех же гносеологических принципах. Основные требования к научному методу могут быть сведены к следующему: предметность, фактичность, полнота описания, интерпретируемость, проверяемость, логическая строгость, достоверность и т.д. .
С другой стороны, исследовательская деятельность в рамках математического стандарта научности есть по преимуществу познание логически возможного; естественнонаучный стандарт ориентирован на получение результатов, эффективных для практической, предметной деятельности; социально-гуманитарный стандарт научного знания "ориентирован, помимо этого, на получение социально-значимых результатов, согласующихся с целями, основными ценностными установками социально-исторического субъекта" . Не претендуя здесь на анализ сложной проблемы соотношения стандартов научности, отметим лишь очевидную несводимость процесса исторического познания к чисто логическим или математическим процедурам. Сопоставление реальных процессов математизации различных областей социального знания выявляет существенные различия в характере этих процессов, происходящие прежде всего из специфики природы знания в тех или иных социальных науках. Представляется, что дискуссии о пределах проникновения математических методов в социально-гуманитарные науки не могут быть плодотворными без выявления типов социального знания.
А.М. Коршунов и В.В. Мантатов выделяют три типа социального знания: социально-философское , социально-экономическое и гуманитарное знание . Эти типы знания могут дополнять друг друга даже в рамках одной науки. Примером такого соединения является историческая наука , дающая описание социальных событий во всей их специфике и индивидуальности, духовной неповторимости, но вместе с тем опирающаяся на закономерности развития, прежде всего экономические. Как отмечают указанные авторы, социально-экономическое знание приближается по своему типу к знанию естественнонаучному . Именно поэтому в исследованиях социально-экономических процессов находят эффективное применение математические методы познания. Важным условием теоретизации социального знания, отмечают А.М. Коршунов и В.В. Мантатов, "является развитие специализированного языка, который открывает возможность конструирования и оперирования идеализированными моделями действительности. Построение такого языка преимущественно связано с применением категориального аппарата соответствующей научной дисциплины, а также формально-знаковых средств математики и логики" .
В.Ж. Келле и М.Я. Ковальзон, обсуждая ту же проблему, выделяют два типа социального знания . Один из них подобен естественнонаучному и может быть связан с применением математических методов, но во всех случаях предполагает такое описание социальных процессов, при котором внимание сосредоточивается на "объективном начале общества, объективных закономерностях и детерминантах". Этот тип знания за неимением более удачного термина авторы называют социологическим . Другой тип знания - социально-гуманитарный или просто гуманитарный . В его рамках вырабатываются методы научного анализа и индивидуализированного описания духовной стороны жизни человека. Эти типы социального знания отличаются друг от друга в первую очередь тем, что в соответствии со своими познавательными возможностями отображают различные аспекты реальности, дополняя друг друга. Поскольку грани между этими типами знания подвижны и относительны, они могут объединиться в рамках одной науки (пример такого рода дает история ). Методологическое значение предложенной типологизации состоит в том, что она дает подход к решению "извечного спора гуманитариев и их противников по вопросу о том, каким должно и может быть научное знание об обществе - или только прошедшим через "математический фильтр", строгим, формализованным, "точным", или сугубо гуманитарным, раскрывающим "человеческую", духовную сторону социально-культурной реальности, не претендующим на точность и принципиально отличным по своему характеру от знания естественного" . Признавая существование различных типов научного социального знания, тем самым мы снимаем указанную проблему дихотомичности научного знания и переводим разговор в другую плоскость - изучения специфики различных типов социального знания, их познавательного потенциала и - соответственно - возможностей их формализации и моделирования.
Второй аспект социального знания, влияющий на процесс его математизации, определяется зрелостью соответствующей научной области, наличием сложившегося концептуального аппарата, позволяющего на качественном уровне установить наиболее важные понятия, гипотезы и законы . "Именно опираясь на такой качественный анализ исследуемых объектов и процессов, можно ввести сравнительные и количественные понятия, выразить найденные обобщения и установленные закономерности на точном языке математики" , получив тем самым эффективный инструмент анализа в данной научной области.
В этой связи нам представляется справедливой точка зрения акад. Н.Н. Моисеева, который считает, что "принципиально нематематизируемых" дисциплин вообще не существует. Другое дело - степень математизации и этап эволюции научной дисциплины, на котором математизация начинает работать" .
Отмеченные факторы и особенности процесса математизации социального знания проявились и в опыте применения математических методов и моделей в исторических исследованиях, обладающих при этом определенной спецификой. Рассмотрим здесь ряд методических и методологических аспектов этого процесса, оказавшихся в последние годы в центре внимания историков , использующих в конкретно-исторических исследованиях методы математического моделирования.
Использование математических методов в сфере управления - важнейшее направление совершенствования систем управления. Математические методы ускоряют проведение экономического анализа, способствуют более полному учету влияния факторов на результаты деятельности, повышению точности вычислений. Применение математических методов требует:
- системного подхода к исследованию заданного объекта, учета взаимосвязей и отношений с другими объектами (предприятиями, фирмами);
- разработки математических моделей, отражающих количественные показатели системной деятельности работников организации, процессов, происходящих в сложных системах, какими являются предприятия;
- совершенствования системы информационного обеспечения управления предприятием с использованием электронно- вычислительной техники.
Решение задач экономического анализа математическими методами возможно, если они сформулированы математически, т.е. реальные экономические взаимосвязи и зависимости выражены с применением математического анализа. Это вызывает необходимость разработки математических моделей.
В управленческой практике для решения экономических задач прибегают к различным методам. Например, в сетевом планировании и управлении используются различные математические методы, а в значение термина «исследование операций» многие авторы вкладывают различное содержание.
Методы элементарной математики используются в традиционных экономических расчетах при обосновании потребностей в ресурсах, разработке плана, проектов и т.п.
Классические методы математического анализа используются самостоятельно (дифференцирование и интегрирование) и в рамках других методов (математической статистики, математического программирования).
Статистические методы - основное средство исследования массовых повторяющихся явлений. Они применяются при возможности представления изменения анализируемых показателей как случайного процесса. Если связь между анализируемыми характеристиками не детерминированная, а стохастическая, то статистические и вероятностные методы становятся практически единственным инструментом исследования. В экономическом анализе наиболее известны методы множественного и парного корреляционного анализа.
Для изучения одновременных статистических совокупностей служат закон распределения, вариационный ряд, выборочный метод. Для многомерных статистических совокупностей применяются корреляции, регрессии, дисперсионный, ковариационный, спектральный, компонентный, факторный виды анализа.
Экономические методы базируются на синтезе трех областей знаний: экономики, математики и статистики. Основа эконометрии - экономическая модель, т.е. схематическое представление экономического явления или процессов, отражение их характерных черт с помощью научной абстракции. Наиболее распространен метод анализа экономики «затраты - выпуск». Метод представляет матричные (балансовые) модели, построенные по шахматной схеме и наглядно иллюстрирующие взаимосвязь затрат и результатов производства.
Методы математического программирования - основное средство решения задач оптимизации производственно-хозяйственной деятельности. По сути, методы - средства плановых расчетов, и они позволяют оценивать напряженность плановых заданий, дефицитность результатов, определять лимитирующие виды сырья, группы оборудования.
Под исследованием операций понимаются разработки методов целенаправленных действий (операций), количественная оценка решений и выбор наилучшего из них. Цель исследования операций - сочетание структурных взаимосвязанных элементов системы, в наибольшей степени обеспечивающее лучший экономический показатель.
Теория игр как раздел исследования операций представляет собой теорию математических моделей принятия оптимальных решений в условиях неопределенности или конфликта нескольких сторон, имеющих различные интересы.
Теория массового обслуживания на основе теории вероятности исследует математические методы количественной оценки процессов массового обслуживания. Особенность всех задач, связанных с массовым обслуживанием, - случайный характер исследуемых явлений. Количество требований на обслуживание и временные интервалы между их поступлениями имеют случайный характер, однако в совокупности подчиняются статистическим закономерностям, количественное изучение которых и есть предмет теории массового обслуживания.
Экономическая кибернетика анализирует экономические явления и процессы как сложные системы с точки зрения законов управления и движения в них информации. Методы моделирования и системного анализа наиболее разработаны именно в этой области.
Применение математических методов в экономическом анализе базируется на методологии экономико-математического моделирования хозяйственных процессов и научно обоснованной классификации методов и задач анализа. Все экономико-математические методы (задачи) подразделяются на две группы: оптимизационные решения по заданному критерию и неоптимизационные (решения без критерия оптимальности).
По признаку получения точного решения все математические методы делятся на точные (по критерию или без него получают единственное решение) и приближенные (на основе стохастической информации).
К оптимальным точным можно отнести методы теории оптимальных процессов, некоторые методы математического программирования и методы исследования операций, к оптимизационным приближенным - часть методов математического программирования, исследования операций, экономической кибернетики, эвристические.
К неоптимизационным точным принадлежат методы элементарной математики и классические методы математического анализа, экономические методы, к неоптимизационным приближенным - метод статистических испытаний и другие методы математической статистики.
Особенно часто применяются математические модели очередей и управления запасами. Например, теория очередей опирается на разработанную учеными А.Н. Колмогоровым и А.Л. Ханчиным теорию массового обслуживания.
Теория массового обслуживания. Эта теория позволяет изучать системы, предназначенные для обслуживания массового потока требований случайного характера. Случайными могут быть как моменты появления требований, так и затраты времени на их обслуживание. Целью методов теории является отыскание разумной организации обслуживания, обеспечивающей заданное его качество, определение оптимальных (с точки зрения принятого критерия) норм дежурного обслуживания, надобность в котором возникает непланомерно, нерегулярно.
С использованием метода математического моделирования можно определить, например, оптимальное количество автоматически действующих машин, которое может обслуживаться одним рабочим или бригадой рабочих, и т.п.
Типичным примером объектов теории массового обслуживания могут служить автоматические телефонные станции - АТС. На АТС случайным образом поступают «требования» - вызовы абонентов, а «обслуживание» состоит в соединении абонентов с другими абонентами, поддержание связи во время разговора и т.д. Задачи теории, сформулированные математически, обычно сводятся к изучению специального типа случайных процессов.
Исходя из данных вероятностных характеристик поступающего потока вызовов и продолжительности обслуживания и учитывая схему системы обслуживания, теория определяет соответствующие характеристики качества обслуживания (вероятность отказа, среднее время ожидания начала обслуживания т.п.).
Математическими моделями многочисленных задач техникоэкономического содержания являются также задачи линейного программирования. Линейное программирование - это дисциплина, посвященная теории и методам решения задач об экстремумах линейных функций на множествах, задаваемых системами линейных равенств и неравенств.
Задача планирования работы предприятия. Для производства однородных изделий необходимо затратить различные производственные факторы - сырье, рабочую силу, станочный парк, топливо, транспорт и т.д. Обычно имеется несколько отработанных технологических способов производства, причем в этих способах затраты производственных факторов в единицу времени для выпуска изделий различны.
Количество израсходованных производственных факторов и количество изготовляемых изделий зависит от того, сколько времени предприятие будет работать по тому или иному технологическому способу.
Ставится задача рационального распределения времени работы предприятия по различным технологическим способам, т.е. такого, при котором будет произведено максимальное количество изделий при заданных ограниченных затратах каждого производственного фактора.
На основе метода математического моделирования в операционных исследованиях решаются также многие важные задачи, требующие специфических методов решения. К их числу относятся задачи:
- надежности изделий;
- замены оборудования;
- распределения ресурсов;
- ценообразования;
- распределения ресурсов;
- а также теория расписаний (так называемая теория календарного планирования).
Вопрос распределения ресурсов является одним из основных в процессе управления производством. Для решения этого вопроса в операционных исследованиях пользуются построением линейной статистической модели.
Задача ценообразования. Для предприятия вопрос образования цены на продукцию играет немаловажную роль. От того, как проводится ценообразование на предприятии, зависит его прибыль. Кроме того, в существующих сейчас условиях рыночной экономики цена стала существенным фактором в конкурентной борьбе.
Теория сетевого планирования. Сетевое планирование и управление являются системой планирования управления разработкой крупных хозяйственных комплексов, конструкторской и технологической подготовкой производства новых видов.
1В статье рассмотрено применение экономико-математических методов в экономических расчетах при решении многовариантных заданий, для расширения возможностей анализа сложных проблем социально-экономического развития. Для облегчения действий в расчетах при решении экономических задач применяют ЭВМ, которая значительно облегчает вычисление. Авторы указывают на то, что для решения задач в конъюктурно-экономической работе применяются многоцелевые экономические методы. При этом применение способа факторного, взаимосвязанного и регрессивного анализа и автоматизированных расчётов стоимости на машинно-техническую продукцию и при исследовании мониторингов является особо важным моментом при решении экономических задач. Применение современных экономико-математических методов и электронно-вычислительной техники решает задачи производства и потребления, например, нефтепродуктов каждого НПЗ. При разработке проектов и плановых решений вместо применения современных методов, и их обоснований в действующих предприятиях чаще всего применяются традиционные экономико-математические методы. Однако они уже недостаточны для обеспечения эффективного и сбалансированного развития деятельности предприятия. Наряду с традиционными экономико-математическими методами планирования применяются современные методы, такие как, например, методы математической статистики, математического программирования, образовывая экономико-математическую модель исследования.
экономико-математические методы
экономические процессы
математический анализ
методы математической статистики
итерация.
1. Гулай Т.А., Долгополова А.Ф., Мелешко С.В. Математические методы исследования экономических процессов // Международный журнал экспериментального образования. – 2016. – № 12–1. – С. 116–117.
2. Гулай Т.А., Литвин Д.Б., Попова С.В., Мелешко С.В. Прогнозирование в регрессионном анализе при построении статистических моделей экономических задач с помощью программы MICROSOFT EXCEL // Экономика и предпринимательство. – 2017. – № 8–2 (85–2). – С. 688–692.
3. Жиляков Е.Г., Перлов Ю.М. Основы эконометрического анализа данных: Учебное пособие, 2014.
4. Манько А.И., Долгополова А.Ф., Гулай Т.А., Мелешко С.В. Математические методы в экономических исследованиях: Рабочая тетрадь – Ставрополь, 2015.
5. Орлова, И.В. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учебное пособие / И.В. Орлова. – М.: Вузовский учебник, НИЦ ИНФРА – М, 2013. – 389 c.
6. Попов А.М., Сотников В.Н. Экономико-математические методы и модели.: Юрайт-Издат, 2015. – 479 с.
7. Федосеев В.В. Экономико-математические методы – М.: Финстатинформ, 2015. – 254 с.
Математические методы в последнее время используются с целью управления, планирования, бухгалтерского учёта, статистики, экономического анализа. Для решения множества экономических, инженерных заданий на практике возможно лишь применение математического программирования и моделирования, но невозможно без использования счётной техники. В решении сложных экономических задач на помощь пришло применение сконструированное, быстродействующее ЭВМ.
Экономико-математические методы - это новейшее научное течение, применяемое при решении многовариантных заданий, для расширения возможностей анализа сложных проблем социально-экономического развития, которые значительно облегчают разработку планов. ЭВМ существенно меняет технологию планирования, работая только по точно заданным схемам расчетов, алгоритмам. На основе алгоритмов разрабатываются математические модели процессов, которые являются условием внедрения кибернетики в народное хозяйство. Математический анализ экономики в сравнении с применением математики в физике или технике значительно труднее и требует аналогичного решения исследования наиболее подходящих математических методов. Для ЭВМ всегда используется метод эвристического решения. Расчётную формулу или исходные данные разделяют так, чтобы задание было из элементарных операций, которые машина в установленной последовательности будет воплощать .
Для решения задач в конъюктурно-экономической работе применяются многоцелевые экономические методы. В данном отношении показательно применение способа факторного, взаимосвязанного и регрессивного анализа и автоматизированных расчётов стоимости на машинно-техническую продукцию и при исследовании мониторингов. Структура данной операции показала трудность в раскрытии этапов процесса принятия решений. Процедура умозаключительного обоснования принятия решений предполагает собой общее единство. Трансформация содержания одного этапа согласовывается с другими стадиями и их связями между собой .
При использовании математических методов этот факт зачастую отсутствует. Результат математического метода стремятся показать как решение конкретной управленческой задачи, несмотря на то, что он является одним из этапов процесса принятия решения из двенадцати существующих. Это вызвано общим рассмотрением всех этапов решения управленческой задачи. Во избежание недостатков чётко разграничивается место и роль каждого отдельного метода.
В СССР в 1970-1990 гг. существовало достаточное количество моделей, нацеленных на разрешение оптимизационных задач надёжности с целью долгосрочного становления трудоемких электроэнергетических систем. Для решения надёжности электроэнергетических систем была достаточная степень развития вычислительной техники и в их управлении применялись упрощённые инженерные методики. Данная, непосредственным способом отражалась в правдивости, получаемых показателей надёжности и принимаемых на этой базе проектных выводов. В современности широко применяются персональные компьютеры, улучшающие роль математических методов в решении задач по надёжности ЭЭС в их управлении и отменяющие практическое применение инженерных методик.
В сфере бизнеса, в ситуациях неопределённости Г. Маркович сосредоточил внимание и применил математику и компьютерную технику в решении практических задач в экономике. Он вёл сотрудничество с экономистами РЭНД Корпорэйшн, а также разработал приложение методов математики к анализу фондовых рынков. Проделав масштабную работу, которая стала его диссертацией, написанная в 1950 г. Гарри Маркович стал одним из родоначальников теории финансов, которая явилась развитием в системе экономической науки, в дальнейшем ставшей практической основой финансового управления фирмой.
Сущность концепции, участвующая в приведённом установлении под именем организационных, и их единые математические модели обретают применение не только при решении производственных и финансовых вопросов, но и в биологии, социологических изучениях и иных практических областях. Главными отличительными свойствами автоматизированной системы управления считается осуществление планово-финансовых расчетов с применением экономико-математических методов, с поддержкой которых формируется единая формальная модель управления объектом.
Производится постоянная математическая подготовка альтернатив возможных решений, но принятие конечного решения остается за человеком. Конкретные функции управления имеют все шансы реализоваться в автоматическом режиме, то есть без участия человека. Это значительно упрощает составление плана материально-технического обеспечения с использованием экономико-математических методов в рамках отдельной организации. При наличии утверждённого плана производства продукции на предприятии, а также составление плана снабжения, существует норма расхода материальных ресурсов, нормативы для видов производственных запасов, сводимых к решению автономных планово-экономических задач, методом умножения, измерения, методом сортировки и т.д.
Для изменения показателей в условиях автоматизированной системы плановых расчетов с помощью экономико-математических методов ЭВМ появляется вероятность отражения разных сторон хозяйственной и социальной деятельности, шире диапазон расчётов степеней и норм применения материальных, трудовых и финансовых ресурсов. Увеличение задач планирования решенных в автоматизированном режиме усложняет методы их решения, а также увеличивает требования к объему применяемых данных и составу расчётных показателей. А те показатели, которые не используются в решении планово-экономических задач, выявляются и при возможности исключаются из плановой и отчетной документации.
Для того чтобы применить модели к внедрению, которые позволят выполнять расчёты без участия автора-создателя, необходимо снабжение методическими указаниями и инструкциями, которые позволяют пользователю без помощи других устанавливать ее на решение определенной задачи. При эксплуатации в первой очереди АСПР рассматривалась документация, считавшаяся обязательным условием сдачи материального снабжения. В состав этих групп входили представители отделов Госплана. Из собранного ими навыка уделялся особый интерес формированию второй очереди АСПР к технической технологичности внедряемых задач.
Автоматизируемые планово-экономические задачи относились к задачам прямой обработки данных, не требующих применения специальных математических методов решения. Экономико-математические модели, в которых используются методы матричной алгебры, линейного программирования, математической статистики и др., задача прямой обработки данных происходят на ЭВМ больших объемов информации при помощи простейших алгоритмов, а также преобразований по элементарным формулам .
Применение современных экономико-математических методов и электронно-вычислительной техники решает задачи производства и потребления нефтепродуктов каждого НПЗ. Для этого необходимо уточнение математической модели решения и разработки некоторых методологических вопросов, точная методика определения технико-экономических показателей и других задач, без которых невозможна оптимизация. При анализе выявлено, что при разработке проектов и плановых решений вместо применения современных методов, и их обоснований в действующих предприятиях чаще всего применяются традиционные методы. Традиционные методы в новых рыночных условиях уже недостаточны, для того чтобы обеспечить эффективное и сбалансированное развитие деятельности предприятия. Наряду с традиционными методами планирования применяются современные методы, так как необходимо совершенствование технологий планирования и это является важным направлением. Для научных и практических выводов основой являются экономические задачи, решаемые методами математической статистики систематической и обработанной к использованию данных. Очень важным элементом для экономического исследования является анализ и построение взаимосвязей экономических переменных, которые осложнены тем, что они не являются строгими функциональными зависимостями. В данных обстоятельствах математическая статистика дает возможность конструировать экономические модели и проводить оценку их параметров, исследовать их гипотезы о свойствах экономических показателей, их взаимосвязи, что в итоге служит базой для экономического анализа и моделирования, формируя вероятность с целью принятия аргументируемых экономических решений. На статистические исследования вероятно-случайных явлений влияет теория вероятностей .
С целью решения аналогичных задач вероятно употребление специальных компьютерных систем и финансового экономического моделирования. В ходе формирования бизнес-плана широко используются экономико-математические методы. Качество бизнес-планов усовершенствуется вследствие правильного подбора и результативного применения компьютерных программ.
Итерация - это повторное применение математической операции при решении вычислительных задач для постепенного приближения к нужному результату. Чем меньше пересчетов, тем быстрее сходится алгоритм. При рассмотрении с точки зрения необходимости и возможности применения математических методов в аналитических целях решена проблема соединения теории принятия управленческих решений с анализом хозяйственной деятельности. На случай, если при решении новейших, мало решенных проблем, математические методы способны сыграть незначительную роль, то при структурируемых проблемах анализа хозяйственной деятельности, раскрывается потенциал исследования значимости и роли абсолютно всех экономико-математических методов. Такой метод изучения в комбинации с классическими методами содержательного анализа обязан реализовать теоретическую и практическую задачу. Для того, чтобы иметь возможность получать непредвзятую картину становления общества и ускорить достоверность и подлинность выводов социально-экономических исследований к точности и правдивости в выводах естественных наук, необходимо обширнее вовлекать инновационные формальные, количественные методы в интересах изучения и моделирования социально-экономических процессов.
Те задачи, при решении которых нет противоречий, успешно решаются методами, описанными ранее. Если возникают проблемы при решении, то методы, изложенные выше недостаточны. Приходится прибегать к дополнительным подходам, с применением математической дисциплины - теории игр. Французский математик Э.Борель в 20-х годах XX века первым раскрыл круг этих вопросов при исследовании. Но огромный интерес данные работы не привлекли и принято считать появлением на свет теории игр 1944 год, когда была выпущена книга Д. фон Неймана и О. Моргенштерна, базирующаяся на ранней работе Неймана. Её развитие способствовало изучению различных военных, а также экономических задач во время второй Мировой войны и в послевоенный период. На счету теории игр к настоящему времени сделано большое количество решенных трудных и немаловажных задач. Возможно произвести подсчет результативности использования приборов, которые не применяются в качестве средств труда в технологических процессах. С целью излечения результатов примем в качестве образца счётно-решающие приборы, производящие математические операции. Сфера использования счётно-решающих устройств в технике многообразна. В одном случае современные ЭВМ могут решать задания существенно быстрее, в другом случае они могут оперативно давать числовые решения дифференциальных уравнений, которые невозможно решить иными способами .
Приборы стимулируют развитие таких сфер математики, где вероятность использования простых методов анализа ограничена. Присутствие технологических ограничений, ограничений материальных ресурсов предоставят максимальный финансовый результат. Данная постановка задач решается на ЭВМ с помощью математического программирования, образовывая экономико-математическую модель исследования.
Впервые технология DEA - Data Envelopment Analysis была предложена в 1978 году для анализа деятельности фирм. В этой технологии используются достижения в области математического программирования, теории и методов решения задач оптимизации, а также современные средства программного обеспечения. Чтобы использовать технологию DEA-Data Envelopment Analysis для подземных хранилищ газа, месторождений, насосных станций, компрессорных и других объектов нефтяной и газовой промышленности, необходима оценка и сравнительный финансово-экономический анализ для дальнейшего развития и применения в нашей стране.
Библиографическая ссылка
Богданова Д.С., Жукова В.А., Нестеренко Н.И. ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ РАСЧЕТАХ // Международный студенческий научный вестник. – 2018. – № 3-1.;URL: http://eduherald.ru/ru/article/view?id=18199 (дата обращения: 17.09.2019). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
В социологии - в социологии - совокупность принципов. отражающих соотношение математич. формализма и моделируемого с его помощью фрагмента реальности и позволяющих использовать математич. аппарат как средство познания соц. явлений. Под методикой применения критерия хи-квадрат для оценки связи между признаками (см. Коэффициенты парной связи номинальных признаков) понимается описание последовательности действий, направленных на расчет этого критерия (указания типа: рассчитайте маргинальные частоты, перемножьте их таким-то образом и т. д.), оценку его значимости по статистич. таблицам, первичную интерпретацию (см. Интерпретация результатов применения математич. метода; указания типа: коэффициент показывает вероятность того, что верна гипотеза о статистич. независимости рассматриваемых признаков, и т. д.). Методология же использования хи-квадрат критерия - совокупность утверждений о том, как, в каких задачах и в каком смысле этот критерий можно использовать в качестве показателя связи, как он соотносится с интересующими исследователя причинно-следственными отношениями и каким образом эти отношения можно изучать более глубоко путем использования этого критерия в сочетании с другими способами измерения связи. Разработка и соблюдение обсуждаемых принципов обусловливаются стремлением преодолеть главную причину неэффективного применения математич. методов в социологии - неадекватность формализма сути решаемой задачи (см. Адекватность математического метода, п. 1). Разработка принципов М.п.м.м. находится в начальной стадии. Многие принципы такого рода сформулированы лишь в общем виде, без указания возможных конкретных форм их реализации, что препятствует активному внедрению этих принципов в социологич. практику. Главный методологич. принцип применения любого математич. аппарата - самый тесный контакт социолога и математика. Принцип этот "проходит" через все остальные методологич. принципы. Для успешного решения вопроса о том, как на практике указанный контакт можно осуществлять, необходимо подробно рассмотреть весь процесс применения математич. метода и выделить те "болевые точки", в к-рых выбор того или иного элемента формализма должен определяться теоретическими концепциями социолога, использующего этот формализм для решения содержательной задачи. Такие точки, если говорить о достаточно подробных и конкретных рекомендациях, должны выделяться отдельно для каждого метода (группы методов) и для каждой социологич. задачи (группы задач). Но существуют и общие моменты, свойственные любым методам и задачам (еж. Гипотеза в процессе применения математического метода). Важные методологич. принципы связаны с процессом интерпретации рез-тов применения математич. метода. Методологич. принципом можно назвать и требование того, что при использовании математич. формализма социолог должен идти не "от метода", а "от задачи", т. е. исследователь должен не "применять факторный анализ" , не "использовать методы классификации" , а в первую очередь решать стоящую перед ним задачу: изучать структуру связей, строить типологию и т. д. (см. Поиск взаимодействий, Анализ типологический). Формализм должен "подгоняться" под задачу. Только тогда применение математич. методов принесет практич. пользу. При такой постановке вопроса, естественно, вытекает необходимость комплексного использования нескольких математич. методов для решения одной и той же задачи, класса задач (см. Комплексное использование математических методов). Ряд методологич. принципов М.п.м.м. связан с пониманием и реализацией процесса измерения в социологии (см.). Серия принципов разработана в рамках анализа данных (см.). Разработка всех рассматриваемых положений должна осуществляться на основе анализа практич. опыта сопряжения априорной социоло-гич. модели изучаемого явления с различн. математич. подходами к решению стоящей перед социологом задачи. Лит.: Толстова Ю.Н. Математика в социологии: элементарное введение в круг основных понятий (измерение, статистические закономерности, принципы анализа данных). М., 1990; Толстова Ю.Н. Логика математического анализа социологических данных. М., 1991. Ю.Н. Толстова
Другие новости по теме:
