Исследование социально-экономических и социально-политических процессов. Алехин Э.В. - 107 стр.

UptoLike

Составители: 

Рубрика: 

107
задачах динамического программирования рассматривают систему, которая со
временем может менять свое состояние, причем можно управлять этим
процессом.
Все математические модели и методы прогнозирования имеют
вероятностный характер и видоизменяются в зависимости от длительности
периода прогнозирования. Использование моделей повышает эффективность
прогнозирования, позволяет рассмотреть большое количество возможных
вариантов и выбрать наиболее приемлемый. Однако
есть и отрицательные
стороны в моделировании, обусловленные недостаточной точностью и
эластичностью моделей при прогнозе на длительный период.
Метод экстраполяции направлен на построение динамических
(статистических или логических) рядов показателей прогнозируемого процесса с
возможно более ранней даты в прошлом вплоть до даты упреждения прогнозов.
Большой эффект при этом дает использование формул сложной
экстраполяции,
выводов теории вероятностей, теории игр - всего арсенала современной
математики и кибернетики, что позволяет точнее оценивать масштабы
возможных сдвигов в экстраполируемых тенденциях.
В социальном прогнозировании ограничены возможности экстраполяции.
Это вызвано рядом причин. Некоторые социальные процессы развиваются по
кривым, близким к логической функции. До какого-то периода процесс
медленно нарастает, затем
наступает период бурного развития, который
завершается этапом насыщения. После этого процесс опять стабилизируется. Не
учет этого требования приводит к серьезным ошибкам.
Одним из путей проверки надежности этого метода может явиться
экстраполяция кривых роста "до абсурда". Он показывает, что действующий
механизм в перспективе должен измениться, возникнут новые тенденции его
развития. В этом
случае для правильного решения необходим комплексный
подход, сочетающий логический анализ, экспертные оценки и нормативные
расчеты.
задачах динамического программирования рассматривают систему, которая со
временем может менять свое состояние, причем можно управлять этим
процессом.
     Все       математические    модели   и    методы     прогнозирования   имеют
вероятностный характер и видоизменяются в зависимости от длительности
периода прогнозирования. Использование моделей повышает эффективность
прогнозирования, позволяет рассмотреть большое количество возможных
вариантов и выбрать наиболее приемлемый. Однако есть и отрицательные
стороны    в    моделировании,    обусловленные      недостаточной   точностью    и
эластичностью моделей при прогнозе на длительный период.
     Метод       экстраполяции     направлен    на      построение   динамических
(статистических или логических) рядов показателей прогнозируемого процесса с
возможно более ранней даты в прошлом вплоть до даты упреждения прогнозов.
Большой эффект при этом дает использование формул сложной экстраполяции,
выводов теории вероятностей, теории игр - всего арсенала современной
математики и кибернетики, что позволяет точнее оценивать масштабы
возможных сдвигов в экстраполируемых тенденциях.
     В социальном прогнозировании ограничены возможности экстраполяции.
Это вызвано рядом причин. Некоторые социальные процессы развиваются по
кривым, близким к логической функции. До какого-то периода процесс
медленно нарастает, затем наступает период бурного развития, который
завершается этапом насыщения. После этого процесс опять стабилизируется. Не
учет этого требования приводит к серьезным ошибкам.
     Одним из путей проверки надежности этого метода может явиться
экстраполяция кривых роста "до абсурда". Он показывает, что действующий
механизм в перспективе должен измениться, возникнут новые тенденции его
развития. В этом случае для правильного решения необходим комплексный
подход, сочетающий логический анализ, экспертные оценки и нормативные
расчеты.



                                                                                 107