Статистические методы прогнозирования

Экспертные оценки широко применяются в практике технико-экономического анализа, поскольку они позволяют получить сравнительно надежную, а иногда и единственно возможную информацию. Статистический анализ, являющийся основой диагностики финансово-хозяйственной деятельности предприятия, включает: — методы математической статистики;— методы теории вероятностей;— теорию массового обслуживания; метод статистических испытаний;— методы статистического имитационного моделирования. Недостатки статистических методов: — результаты применения статистических методов достоверны лишь с определенной вероятностью, задаваемой исследователями перед началом обработки статистических данных;— получение результатов статистическими методами требует обработки большого объема статистических данных и практически невозможно без применения ЭВМ;— трудно обеспечить требуемую точность при определении статистических данных из-за недостатков измерительной техники и субъективности действий исследователя. Достоинства метода: — позволяет получать результаты даже в тех случаях, когда не известна аналитическая связь между параметрами системы и результатом ее функционирования;— позволяет описывать и строить модели систем практически любой сложности. Факторный анализ основан на многомерном статистическом исследовании ряда факторов, имеющих как отрицательное, так и положительное влияние на результаты деятельности предприятия. Цель этого метода состоит в выявлении генеральных, главных факторов, определяющих основные результаты деятельности анализируемого предприятия. Методы исследования операций. Данная группа методов включает: — теорию графов;— теорию игр;— сетевое планирование и управление. Недостатки метода теории игр: — наличие нескольких принципов оптимальности при решении одной и той же задачи, что вызывает множественность вариантов концепции оптимальности;— недостоверность некоторых допущений, принятых при описании игры, которая связана со сложностью оценки и проверки этих допущений;— игровое моделирование требует значительных затрат времени на построение модели, сбор информации о состоянии внешней среды. Достоинства метода теории игр: — наглядность последствий принимаемых решений;— возможность повторения опыта (игры) с изменением исходных данных;— возможность изменения масштаба времени, что позволяет получать результаты игры за короткий промежуток времени;— возможность применения теории игр при исследовании систем управления различного уровня иерархии. Графические методы характеризуются следующими достоинствами: простота, универсальность, выразительность, наглядность. Однако им свойственны и недостатки: графические представления носят, в основном, иллюстративный характер, обладают достаточной степенью абстракции и приближения. Методы математического программирования применяются для решения многих экстремальных задач, с которыми довольно часто приходится иметь дело в экономике. Решение таких задач сводится к нахождению крайних значений (максимума или минимума) некоторых функций переменных величин. Наибольшее применение в экономике нашли следующие методы математического программирования: линейное, нелинейное, динамическое, статистическое, целочисленное. Метод математического программирования имеет следующие преимущества: — возможность выбора оптимального варианта из весьма значительного количества альтернатив;— высокая оперативность получения результатов решения за счет применения ЭВМ;— возможность решения большого класса задач (линейные, нелинейные, статистические и т. д.).Однако метод не свободен от недостатков: — метод достаточно трудоемок и требует большого объема расчетов;— необходимость описания альтернативных решений и основных ограничений в виде математических выражений. Экономико-математическое моделирование. Экономические модели позволяют выявить особенности функционирования экономического объекта и на основе этого предсказывать будущее поведение объекта при изменении каких-либо параметров. Модели, используемые в диагностике, можно классифицировать следующим образом: — модели макрои микроэкономические;— теоретические и прикладные;— оптимизационные и равновесные;— статические и динамические.

3. Область применения статистических методов исследования.

Статистические методы исследования используется для исследования процессов и объектов по результатам массовых экспериментов со случайными величинами или событиями. Примером статистического характера процесса может служить появление неисправностей при работе технической системы управления, а исследование случайностей как инструмента исследования может иллюстрировать вероятностные методы поиска экстремума некоторой функции. Наиболее употребительными методами статистического анализа систем управления являются: регрессионный анализ; корреляционный анализ; дисперсионный анализ; ковариационный анализ; анализ временных рядов; метод главных компонентов; факторный анализ. Регрессионный анализ ставит своей задачей исследование зависимости одной случайной величины от ряда других случайных и неслучайных величин (регрессия — зависимость математического ожидания случайной величины от значений других случайных величин). Например, после проведения N экспериментов на статистической модели получен набор реализаций случайных величин, где независимая переменная, функция. Обработка этого массива случайных величин позволяет их представить в виде детерминированной линейной регрессивной модели где коэффициенты и рассчитываются согласно методу наименьших квадратов таким образом, чтобы квадраты отклонений случайных величин от значений функций на множестве были наименьшими. Социальные факторы исследования выражают требования не только целесообразности осуществления той или иной альтернативы, но и общечеловеческих ценностей, этики и морали. В частности, в процессе исследований могут приниматься решения в рамках известных социально-этических маркетинга и менеджмента, с учетом существующих социальных и По степени осознанности и форме отражения свойств вся располагаемая об объекте исследования информация может быть отнесена к следующим трем видам:

1) подсознательная или интуитивная (неосознанная);2) предметное описание объекта;

3) формальные статистические данные. При исследовании используют все названные виды информации. Степень осведомленности об объекте определяется как абсолютным количеством информации каждого вида, так и соотношением названных видов информации. Источником подсознательной информации могут выступать: опыт предыдущих поколений, благоприобретенный опыт, знания, полученные в процессе обучения и т. п. Воображение позволяет преобразовать эту информацию в более или менее формализованный качественный или количественный результат исследования. Это используют при экспертном исследовании систем управления. В результате может быть получен качественный (хуже, лучше; больше, меньше и т. п.) или количественный результат (например, прогноз, план).Формальные статистические данные получают на этапе ретроспекции при анализе объекта или, используя данные официальной статистики. Результатом исследования на основе этих данных будут количественные оценки. Формальные статистические данные позволяют разрабатывать и проверять статистические гипотезы об адекватности прогнозных моделей, которые используют для получения прогнозов. Сбор и анализ информации в процессе предпрогнозных исследований во многом определяют как эффективность, достоверность прогноза, так и затраты на него. Тщательный анализ информационных условий исследования систем управления соответствует возрастающей значимости информационных ресурсов по отношению к другим видам ресурсов исследования систем управления, может предопределить выбор и эффективность метода прогнозирования. Методы исследования представляют собой способы, приемы проведения исследований. Их грамотное применение способствует получению достоверных и полных результатов исследования возникших в организации проблем. Выбор методов исследования, интеграция различных методов при проведении исследования определяется знаниями, опытом и интуицией специалистов, проводящих исследования.

Заключение

.

Статистические методы прогнозирования предназначены для обобщения, обработки и упорядочивания исследуемой информации. На основании статистики выявляются закономерности динамики отслеживаемых параметров объекта прогнозирования и строятся математические модели для предсказания изменения этих параметров в будущем. На каждой стадии статистического исследования применяются специфические приемы (методы массовых наблюдений, группировок, обобщающих показателей, табличный метод, метод графических изображений, способы преобразования динамических рядов, метод корреляционного анализа и др.), которые в своей совокупности и составляют содержание статистического метода. Математическая статистика играет роль математического фундамента прикладной статистики. Методы прикладной статистики активно применяются в технических исследованиях, экономике, теории и практике управления и менеджмента. С результатами наблюдений, измерений испытаний и опытом, с их анализом имеют дело специалисты во всех отраслях, как практической деятельности, так и практических исследований.

Литература

.

Рогожин C.B., Рогожина T.B. Исследование систем управления: Учебник. — M.: Экзамен, 2005.

Малин А.С., Мухин В. И. Исследование систем управления. Учебник. — M.: ГУ ВШЭ, 2004.

Игнатьева A.B., Mаксимцов M.M. Исследование систем управления. Учебное пособие для вузов. M.: ЮНИТИ-Дана. 2009.

Коротков Э.M. Исследование систем управления (серия «Вопрос-ответ») — M.: Инфра-M, 2003.