Разработка управленческого решения. Машунин Ю.К. - 18 стр.

                                                                                             18

различаться по виду. Ее выбор в каждом конкретном случае осуществляется в соответствии с рядом
статистических критериев. Наибольшее распространение в практических исследованиях получили
следующие функции: линейная, квадратичная, степенная, показательная, экспоненциальная, логисти-
ческая. Особенно широко применяется линейная, или линеаризуемая, т. е. сводимая к линейной фор-
ме, как наиболее простая и в достаточной степени удовлетворяющая исходным данным. Метод наи-
меньших квадратов широко применяется в прогнозировании в силу его простоты и возможности реа-
лизации на ЭВМ. Недостаток данного метода состоит в том, что модель тренда жестко фиксируется,
а это делает возможным его применение только при небольших периодах упреждения, т. е. при крат-
косрочном прогнозировании.
        Метод экспоненциального сглаживания дает возможность получить оценки параметров
тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту по-
следнего наблюдения. Этот метод позволяет оценить параметры модели, описывающей тенденцию,
которая сформировалась в конце базисного периода. Он не просто экстраполирует действующие за-
висимости в будущее, а приспосабливается, адаптируется к изменяющимся во времени условиям.
        Метод экспоненциального сглаживания применяется при кратко- и среднесрочном прогнози-
ровании. Его преимущества состоят в том, что он не требует обширной информационной базы и
предполагает ее интенсивный анализ с точки зрения информационной ценности различных членов
временной последовательности. Модели, описывающие динамику показателя, имеют простую мате-
матическую формулировку, а адаптивная эволюция параметров позволяет отразить неоднородность и
текучесть свойств временного ряда.
        Метод скользящей средней дает возможность выравнивать динамический ряд путем его
расчленения на равные части с обязательным совпадением в каждой из них сумм модельных и эмпи-
рических значений.
        В целом методы экстраполяции, основанные на продлении тенденций прошлого и настоящего
на будущий период, могут использоваться в прогнозировании лишь при периоде упреждения до пяти
или семи лет. Важнейшим условием является наличие устойчиво выраженных тенденций развития
какого-либо явления или процесса социально-экономической действительности. При более длитель-
ных сроках прогноза эти методы не дают точных результатов.
        Распространенной методикой описания тех или иных процессов и явлений служит моделиро-
вание, которое следует понимать как исследование объектов познания на их моделях. Оно предпола-
гает построение моделей реально существующих предметов и явлений: живых организмов, инженер-
ных конструкций, общественных систем, различных процессов, в том числе и социально-
экономических. Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования.
        В научной литературе термин "модель" означает какой-либо условный образ объекта иссле-
дования. Модель — это схема, изображение или описание какого-либо явления или процесса в при-
роде и обществе. Модель конструируется субъектом исследования так, чтобы операции отображали
характеристики объекта, существенные для цели исследования (взаимосвязи, структурные и функ-
циональные параметры и т. п.). Модель — один из важнейших инструментов социально-
экономического прогнозирования, научного познания исследуемого процесса. Поэтому вопрос об
адекватности модели объекту (т. е. о качестве отображения) правомерно решать лишь относительно
определенной цели.
        Содержанием процесса моделирования являются: конструирование модели на основе предва-
рительного изучения объекта или процесса, выделение его существенных характеристик или призна-
ков; теоретический и экспериментальный анализ модели; сопоставление результатов моделирования
с фактическими данными об объекте или процессе; корректировка и уточнение модели.
        Для описания моделей (включая алгоритмы и их действия) используется математический ап-
парат. Это связано с преимуществами математического подхода к многостадийным процессам обра-
ботки информации, использованием идентичных средств формирования задач, поиска методов их
решения, фиксации этих методов и их преобразования в программы, рассчитанные на применение
средств вычислительной техники.
        Средством изучения закономерностей развития социально-экономических процессов является
экономико-математическая модель.
        Под экономико-математической моделью (ЭММ) понимается методика доведения до пол-
ного, исчерпывающего описания процесса получения и обработки исходной информации и правил
решения рассматриваемой задачи в достаточно широком спектре конкретных случаев. ЭММ — это
система формализованных соотношений, описывающих основные взаимосвязи элементов, образую-
щих экономическую систему.