Формализованные методы. Проект "Центр поддержки молодой семьи"

Метод экспоненциального сглаживания  даёт возможность получить оценки параметров тренда, характеризующих не средний  уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся  к моменту последнего наблюдения, т.е. позволяет оценить параметры модели, описывающей тенденцию, которая сформировалась в конце базисного периода, и тем самым не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее, а приспосабливается к изменяющимся во времени условиям (иначе адаптируется). При экспоненциальном сглаживании дисперсия экспоненциальной средней равна , где S -среднее квадратическое отклонение, вместо величины при исчислении доверительного интервала прогноза следует взять величину или . Здесь a- коэффициент экспоненциального сглаживания, изменяется от 0 до 1. Если 0<a<0,5, то при расчете прогноза учитываются прошлые значения временного ряда, а при 0,5<a<1 – значения, близкие к периоду упреждения. Примерное значение коэффициента сглаживания определяют по формуле Р.Брауна:

        Преимущества метода состоят  в том, что он не требует  обширной информационной базы  и предполагает её интенсивный  анализ с точки зрения информационной ценности различных членов временной последовательности. Модели, которые описывают динамику показателя, имеют простую математическую формулировку, а адаптивная эволюция параметров позволяет отразить неоднородность и текучесть свойств временного ряда.

      Метод применяется при кратко- и среднесрочном  прогнозировании.

Метод скользящей средней даёт возможность выравнивать динамический ряд путём его расчленения на равные части с обязательным совпадением в каждой из них сумм модельных и эмпирических значений. При экстраполяции с помощью среднего уровня ряда используется принцип, при котором прогнозируемый уровень принимается равным среднему значению уровней ряда в прошлом. Для краткосрочного прогнозирования наряду с другими приемами могут быть применены адаптивная или экспоненциальная скользящие средние. Если прогнозирование ведется на один шаг вперед, то или , где Мt - адаптивная скользящая средняя; Nt - экспоненциальная средняя. Здесь доверительный интервал для скользящей средней можно определить по формуле , в которой число наблюдений обозначено символом n. Данный метод дает прогнозную точечную оценку и более эффективно используется при краткосрочном прогнозировании. Преимущество данного метода состоит в том, что он прост в применении и не требует обширной информационной базы.

      Метод экспоненциального сглаживания  дает возможность выявить тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения, и позволяет оценить параметры модели, описывающей тренд, который сформировался в конце базисного периода. Этот метод адаптируется к меняющимся во времени условиям, а не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее.

      Метод экспоненциального сглаживания  наиболее эффективен при разработке кратко- и среднесрочных прогнозов. Его основные достоинства заключаются  в простоте вычисления и учете  весов исходной информации, т. е. новые  данные или данные за последние периоды имеют больший вес, чем данные более отдаленных периодов.

      При использовании для прогнозирования  данного метода возникают следующие  затруднения:

      а) выбор значения параметра сглаживания;

      б) определение начального значения экспоненциально взвешенной средней.

      Таким образом, методы экстраполяции, основанные на продлении тенденции прошлого и настоящего на будущий период, могут использоваться в прогнозировании лишь при периоде упреждения в 5-7 лет.  При более длительных сроках прогноза они не дают точных результатов. 

      1.3. Методы моделирования.

      Моделирование получило широкое применение не только в прогнозировании, но и в планировании. Наиболее распространёнными методами математического моделирования являются хорошо всем известные корреляционно-регрессионный метод, модель межотраслевого баланса (МОБ), оптимизационные модели.

      Сущность  корреляционно-регрессионного метода заключается в определении зависимости показателя от различных факторов. Для прогнозирования экономических и социальных процессов с применением корреляционно-регрессионного метода необходимо  установить наличие корреляционной связи между прогнозируемым показателем и влияющими на него факторами, определить форму связи, вывести формулу (уравнение) и осуществить прогноз показателя на её основе. Форма связи характеризует изменение значений одного признака от изменений другого. Она может быть линейной и нелинейной.⁴

      Линейная  форма корреляционной связи выражается уравнениями:

           У(Х)=А+ВХ,   У(Х)=А+ВХ+СZ

      где У(Х) – значение У при данном значении (Х) или (Х и Z);А,В,С – параметры уравнения; X,Z-значения факторов.

      Статическая модель МОБ предназначена для  проведения прогнозных макроэкономических расчётов на краткосрочный период (год, квартал, месяц). Она имеет следующий вид:

      Saijxj+Yi=Xi(i=1,n),(j=1,n)

      где aij – коэффициенты прямых затрат (среднеотраслевые нормативы расхода продукции отрасли  i, используемой в качестве средств производства для выпуска единицы продукции отрасли j); xj –объём производства продукции j-й отрасли-потребителя; Xi – валовое производство продукции (услуг) i-й отрасли-производителя; Yi- объём конечного продукта i-й отрасли-производителя.

      Динамическая  модель МОБ используется для расчётов развития экономики станы на перспективу, она отражает процесс воспроизводства в динамике и обеспечивает увязку прогноза производства продукции (услуг) с инвестициями. ⁵

      Упрощённая  динамическая модель имеет вид:

              Xit=Satij xjt+Yit+SI tij,(i=1,n)

         где  t- индекс года; I tij- продукция отрасли i, направленная в качестве производственных инвестиций в t-году для расширения производства в отрасль j; Yit- объём конечного продукта i-й отрасли в t-году за исключением продукции, направляемой на расширение производства.

      Оптимизационные расчёты осуществляются на основе разработанных  экономико-математических моделей и исходной информации с использованием специальных пакетов программ и ЭВМ. Программно формируется матрица, в которой отражаются коэффициенты затрат, тип ограничений и вектор ограничений, а также коэффициенты целевой функции. С помощью методов оптимизации производится расчёт, в процессе которого осуществляется выбор оптимального варианта в соответствии с целевой функцией в рамках установленных ограничений.

      Имитационные  модели, цель которых состоит в  воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами. Имитационные динамические модели используют специфический аппарат, позволяющий отразить причинно-следственные связи между элементами системы и динамику изменений каждого элемента. Модели реальных систем обычно содержат значительное число переменных, поэтому их имитация осуществляется на компьютере.

      Модели  принятия решений основываются на теории игр. Они применяются в условиях неопределённости или ситуациях, когда интересы сторон не совпадают. Каждая из сторон принимает такие решения, т.е. выбирает такую стратегию действий, которая с их точки зрения обеспечивает наибольший выигрыш или наименьший проигрыш.

      Модели  сетевого планирования применяются  с целью сокращения сроков выполнения сложных проектов и других работ и оптимального использования предназначенных для этого ресурсов. Сетевой метод формализованного представления систем управления сводится к построению сетевой модели Для решения комплексной задачи управления. Основой сетевого планирования является информационная динамическая сетевая модель, в которой весь комплекс расчленяется на отдельные, четко определенные операции (работы), располагаемые в строгой технологической последовательности их выполнения. При анализе сетевой модели производится количественная, временная и стоимостная оценка выполняемых работ. Параметры задаются для каждой входящей в сеть работы их исполнителем на основе нормативных данных либо своего производственного опыта.

      Широкое распространение получили:

• сетевые модели построения в терминах событий (кружки), при этом события определяют результаты определенной выполненной работы, а дуги (стрелки) между ними определяют взаимосвязи работ;
• сетевые модели, построенные в терминах работ и событий, при этом стрелками изображаются выполняемые работы, а кружками - события (результаты выполненных работ);
• сетевые модели, построенные в терминах работ, при этом работа изображается кружком, под работой понимается процесс составления одного документа.

      Указанные три разновидности сетевых моделей  по-разному отражают содержание управленческой деятельности.

      Если  сетевая модель построена только в терминах событий, естественно  в них фиксируются факты окончания  определенных работ, она может быть информативна и точно отражать содержание управленческой деятельности, но моделировать во времени такую деятельность затруднительно, хотя в этом также есть большая необходимость.

      Наиболее  полной является сеть построения в  терминах работ и событий. Она  фиксирует состав управленческой деятельности, фиксирует определенные ее стадии, взаимосвязи между стадиями и их результаты. В то же время такая сеть не позволяет исследовать информационное содержание управления на уровне документов, поскольку каждая из работ, указанная в сети, как правило, оформляется многими документами. Тем не менее недостаток сетевой модели во многом компенсируется возможностью качественного анализа управленческой деятельности и ее моделированием во временном масштабе вручную или с использованием ЭВМ.

      Значительные возможности исследования информационного обеспечения управления представляет сетевая модель, в которой под работой понимается процесс разработки одного документа. Имеются некоторые затруднения с расчетом таких сетей, поскольку в них исходных событий столько, сколько условий необходимо для начала всех работ. Идентификация работы и документа позволяет определить информационные потоки, выявить документооборот и все его проблемы, т.е. выявить многие дефекты управления.

      Если  сетевая модель детализирована в терминах работ (под работой понимается процесс заполнения одного документа), то она позволяет решать множество управленческих проблем: моделировать работу во времени, анализировать информационные потоки, приступить к распределению работ между исполнителями, т.е. полностью анализировать информационное обеспечение системы управления при решении конкретной управленческой проблемы.

      Нормативный метод применяется на основе расчета  прогнозных показателей. Нормы и нормативы разрабатываются заранее на законодательной или ведомственной основе. Норма – это максимально допустимая величина. Норматив – соотношение элементов производственного процесса (составляющая нормы).

      Нормы и нормативы подразделяются на ресурсные, экономические и социальные. При необходимости они конкретизируются и дифференцируются по отдельным направлениям, объектам, регионам. Например, используются нормативы: социального развития – потребление на душу населения, прожиточный минимум, площадь жилая и др.

      Таким образом, методы моделирования предполагают использование в процессе прогнозирования и планирования различного рода экономико-математических моделей, представляющих собой формализованное описание исследуемого экономического процесса (объекта) в виде математических зависимостей и отношений. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение.

      Методы планирования и прогнозирования — это способы, приемы, с помощью которых обеспечивается разработка и обоснование планов и прогнозов.

      Особенностью  формализованных методов является то, что эти методы базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке результатов. Формализованные методы позволяют получать количественные показатели.