7.2. Экономико-математическое моделирование как способ изучения хозяйственной деятельности

Математическое моделирование экономических явлений и процессов является, как указывалось выше, важным инст­рументом экономического анализа. Оно дает возможность получить четкое представление об исследуемом объекте, оха­рактеризовать и количественно описать его внутреннюю струк­туру и внешние связи. Модель — условный образ объекта управления (исследования). Модель конструируется субъектом управления (исследования) так, чтобы отобразить характери­стики объекта — свойства, взаимосвязи, структурные и функ­циональные параметры и т. п., существенные для цели управ­ления (исследования). Содержание метода моделирования со­ставляют конструирование модели на основе предваритель­ного изучения объекта и выделения его существенных харак­теристик, экспериментальный или теоретический анализ модели, сопоставление результатов с данными об объекте, корректировка модели.

В экономическом анализе используются главным образом математические модели, описывающие изучаемое явление или процесс с помощью уравнений, неравенств, функций и других математических средств. Различают математические модели с количественными характеристиками, записанными в виде формул; числовые модели с конкретными числовыми характеристиками; логические, записанные с помощью логи­ческих выражений, и графические, выраженные в графических образах. Модели, реализованные с помощью электронно-вы­числительных машин, называют машинными, или элект­ронными.

Экономико-математическая модель должна быть адекват­ной действительности, отражать существенные стороны и свя­зи изучаемого объекта. Отметим принципиальные черты, хара­ктерные для построения экономико-математической модели любого вида. Процесс моделирования можно условно подраз­делить на три этапа: 1) анализ теоретических закономерностей, свойственных изучаемому явлению или процессу, и эмпиричес­ких данных о его структуре и особенностях; на основе такого анализа формируются модели; 2) определение методов, с по­мощью которых можно решить задачу; 3) анализ полученных результатов.

При экономико-математическом моделировании часто воз­никает ситуация, когда изучаемая экономическая система име­ет слишком сложную структуру, не разработаны математичес­кие методы, схемы, которые бы охватывали все основные особенности и связи этой системы. Такой экономической си­стемой, например, является экономика предприятия в целом, в ее динамике, развитии. Возникает необходимость упрощения изучаемого объекта, исключения и анализа некоторых его второстепенных особенностей с тем, чтобы подвести эту упро­щенную систему под класс уже известных структур, поддающихся математическому описанию и анализу. При этом сте­пень упрощения должна быть такой, чтобы все существенные для данного экономического объекта черты в соответствии с целью исследования были включены в модель.

Важным моментом первого этапа моделирования является четкая формулировка конечной цели построения модели, а так­же определение критерия, по которому будут сравниваться различные варианты решения. В экономическом анализе та­кими критериями могут быть: наибольшая прибыль, наимень­шие издержки производства, максимальная загрузка оборудо­вания, производительность труда и др. В задачах математичес­кого программирования такой критерий отражается целевой функцией. Например, необходимо проанализировать производственную программу выработки продукции с целью выявле­ния резервов повышения прибыли от воздействия структурно­го сдвига в ассортименте… Критерием оптимальности в данном случае при построении экономико-математической модели вы­ступает максимум прибыли. Уравнение целевой функции будет иметь вид:

где Xj — количество производимой продукции (т, шт, ц и т. д.) j-го вида;

Пj — прибыль, получаемая от производства единицы продукции j-го вида.

При постановке задач математического программирования обычно предполагается ограниченность ресурсов, которые не­обходимо распределить на производство продукции. Поэтому очень важно определить, какие ресурсы являются для изуча­емого процесса решающими и в то же время лимитирующими, каков их запас. Если все виды производственных ресурсов, к которым относятся сырье, трудовые ресурсы, мощность оборудования и др., используются для выпуска продукции, то необходимо знать расход каждого вила ресурса на единицу продукции.

Все ограничения, отражающие экономический процесс, должны быть непротиворечивыми, т. е. должно существовать хотя бы одно решение задачи, удовлетворяющее всем ограни­чениям.

В качестве ограничений при построении экономико-мате­матической модели выступает система неравенств, имеющая следующий вид:

где aij — норма расхода i-го производственного ресурса на производ­ство единицы j-го вида продукции;

ώ — запасы 1-го вида производственного ресурса на рассматрива­емый период времени.

Объединяя уравнение целевой функции и систему ограниче­ний в единую модель, получим линейную экономико-матема­тическую модель ассортиментной задачи:

Не для всякой экономической задачи нужна собственная модель. Некоторые процессы с математической точки зрения однотипны и могут описываться одинаковыми моделями. На­пример, в линейном программировании, теории массового обслуживания и других существуют типовые модели, к кото­рым приводится множество конкретных задач.

Вторым этапом моделирования экономических процессов является выбор наиболее рационального математического ме­тода для решения задачи. Например, для решения задач линей­ного программирования известно много методов: симплекс­ный, потенциалов и др. Лучшей моделью является не самая сложная и самая похожая на реальное явление или процесс, а та, которая позволяет получить самое рациональное решение и наиболее точные экономические оценки. Излишняя детализа­ция затрудняет построение модели, часто не дает каких-либо преимуществ в анализе экономических взаимосвязей и не обо­гащает выводов. Излишнее укрупнение модели приводит к по­тере существенной экономической информации и иногда даже к неадекватному отражению реальных условий.

Третьим этапом моделирования является всесторонний анализ результата, полученного при изучении экономического явления или процесса. Окончательным критерием достовер­ности и качества модели являются: практика, соответствие полученных результатов и выводов реальным условиям производства, экономическая содержательность полученных оценок. Если полученные результаты не соответствуют реальным про­изводственным условиям, то необходим экономический анализ причин несоответствия. Такими причинами могут быть: недо­статочная достоверность информации, а также несоответствие используемых математических средств и схем особенностям и сущности изучаемого экономического объекта. После того как причина определена, в модель должны быть внесены соот­ветствующие коррективы, и решение задачи повторяется.

Таким образом, экономико-математическое моделирова­ние работы предприятия должно быть основано на анализе его деятельности и, в свою очередь, обогащать этот анализ ре­зультатами и выводами, полученными после решения соответ­ствующих задач.

Построение, или моделирование, конечной факторной си­стемы для анализируемого экономического показателя хозяй­ственной деятельности может быть осуществлено как форма­льным, так и эвристическим путем на основе качественного анализа сущности экономического явления, отражаемого через данный результативный показатель. Моделирование фактор­ной системы основывается на следующих экономических кри­териях выделения факторов как элементов факторной систе­мы: причинности, достаточной специфичности, самостоятель­ности существования, учетной возможности. С формальной точки зрения факторы, включаемые в факторную систему, должны быть количественно измеримыми.

В детерминированном моделировании факторных систем можно выделить небольшое число типов конечных факторных систем, наиболее часто встречающихся в анализе хозяйствен­ной деятельности:

1. аддитивные модели

2. мультипликативные модели

3. краткие модели

где у — результативный показатель (исходная факторная система);

xi — факторы (факторные показатели).

Применительно к классу детерминированных факторных систем различают следующие основные приемы моделиро­вания:

1. Метод удлинения факторной системы. Исходная фак­торная система Если а1 представить в виде суммы отдельных слагаемых-факторов a1 =

= a11 + a12 + a13 + … ain, то — конечная факторная система

вида у = Σ хi.

2. Метод расширения факторной системы. Исходная фак­торная система Если и числитель, и знаменатель дроби «расширить» умножением на одно и то же число, то получим новую факторную систему:

т. е. мультипликативную модель вида у = П хi.

3. Метод сокращения факторной системы. Исходная факторная система Если и числитель, и знаменатель дроби разделить на одно и то же число, то получим новую факторную систему (при этом, естественно, должны быть со­блюдены правила выделения факторов):

В данном случае имеем конечную факторную систему вида

ческого подхода моделирования связей является качественная однородность совокупности (относительно изучаемых связей). Изучаемая закономерность изменения экономических пока­зателей (моделируемая связь) выступает в скрытом виде. Она переплетается со случайными с точки зрения исследования (неизучаемыми) компонентами вариации и ковариации показа­телей. Закон¹ больших чисел гласит, что только в большой совокупности закономерная связь выступает устойчивее слу­чайного совпадения направления варьирования (случайной ко­вариации). Из этого вытекает третья предпосылка стохастичес­кого анализа — достаточная размерность (численность) сово­купности наблюдений, позволяющая с достаточной надежно­стью и точностью выявить изучаемые закономерности (моде­лируемые связи). Уровень надежности и точности модели определяется практическими целями использования модели в управлении производственно-хозяйственной деятельностью. Четвертая предпосылка стохастического подхода — на­личие методов, позволяющих выявить количественные па­раметры связей экономических показателей из массовых дан­ных варьирования уровня показателей. Математический ап­парат применяемых методов иногда предъявляет специфи­ческие требования к моделируемому эмпирическому мате­риалу. Выполнение данных требований является важной предпосылкой применяемости методов и достоверности по­лученных результатов.

Основная особенность стохастического факторного ана­лиза заключается в том, что при стохастическом анализе нельзя составлять модель путем качественного (теоретичес­кого) анализа, необходим количественный анализ эмпирических данных.

В экономических исследованиях нашли применение следу­ющие математико-статистические методы стохастического мо­делирования хозяйственных явлений и процессов: оценка связи и корреляции между показателями; оценка статистической зна­чимости связей; регрессионный анализ; выявление параметров периодических колебаний экономических показателей; группи­ровка многомерных наблюдений, дисперсионный анализ; со­временный факторный (компонентный) анализ; трансформационный анализ.

Необходимость включения математико-статистических ме­тодов в методику анализа хозяйственной деятельности пред­приятий зависит от значимости решаемых при помощи дан­ных методов количественных (статистических) задач.

Можно выделить следующие наиболее типичные классы задач в экономическом анализе:

изучение наличия, направления и интенсивности связи эко­номических показателей;

ранжировка и классификация факторов экономических явлений;

выявление аналитической формы связи между показате­лями;

сглаживание (выявление тренда) динамики изменения уров­ня показателей;

выявление параметров закономерных периодических коле­баний уровня показателей;

ранжировка и классификация хозяйств (предприятий и их подразделений);

изучение размерности (сложности, многогранности) эконо­мических явлений;

выявление наиболее информативных (обобщающих) син­тетических показателей;

изучение внутренней структуры связей в системе экономи­ческих показателей;

сравнение структуры связей в разных совокупностях.

Общие направления применения математико-статистичес­ких методов в решении выявленных обобщенных статистичес­ких задач экономического анализа представлены в таблице 2.

Самая общая и типичная статистическая задача в экономи­ческом анализе — изучение наличия, направления и интенсив­ности связей между показателями. Это первый этап познания закономерностей формирования результатов хозяйственной деятельности. Предположение о наличии и тесноте связи дела­ется в случае выявления общих закономерностей в вариации значений изучаемых показателей. Источник возникновения этих общих закономерностей может быть разным — причин­но-следственная связь между показателями, зависимость от общего фактора, случайное совпадение элементов вариации. Задача экономического анализа — раскрыть качественную ос­нову взаимосвязи между количественными характеристиками экомических процессов. Стохастическое исследование связи происходит-с помощью методов корреляционного анализа — коэффициентов и отношений корреляции. При этом в зависи­мости от характера исходной информации применяются раз­ные приемы корреляционного анализа: оценка парной кор­реляции между показателями с цифровой шкалой измерения; ранговая корреляция и коэффициенты, рассчитанные по так называемым матрицам сопряженности для анализа связей между качественными показателями; каноническая корреляция для анализа связи между группами показателей; частная кор­реляция, которая позволяет исследовать связь между двумя показателями, элиминируя влияние других показателей; мно­жественная корреляция Для оценки зависимости одного пока­зателя от группы аргументных показателей.

В случае нелинейности связи и при изучении множествен­ной корреляции задача определения тесноты связи соотносит­ся с проблемой изучения аналитической формы связи (коэф­фициент или отношение корреляции в этом случае прямо зависит от выбранной формы связи). Выявление аналитической формы связи означает моделирование хозяйственного про­цесса, путем выявления закономерностей формирования значений результативного показателя под влиянием факторных показателей. Это основная и самая сложная задача в экономичес­ком анализе, которая при стохастическом подходе решается методом регрессионного анализа.

Изучение интенсивности и аналитической формы связей между показателями с помощью методов корреляционного и регрессионного анализа позволяет решать важную для экс комического анализа статистическую задачу — ранжиров и классификацию факторов, влияющих на анализируемое экономическое явление- Можно выделять существенные и не су­щественные для данного явления факторы, группу факторов, позволяющих с достаточной точностью управлять функциони­рованием экономических систем, а также ранжировать фак­торы по интенсивности их влияния на изучаемое явление или процесс.

Определенное развитие в специальной литературе и в прак­тических исследованиях нашли статистические проблемы ис­следования временных рядов. Временные ряды экономических показателей имеют в общем случае две особенности по сравне­нию с пространственными совокупностями — тенденция в из­менении значений показателей и периодические колебания уровня экономических показателей. Поскольку основные математико-статистические методы (в частности, методы исследо­вания связей) предназначены для исследования стационарных статистических ряд, где отсутствуют систематические (зако­номерные) тенденции изменения уровня показателя, то воз­никает задача исключения этих тенденций из временных рядов. Для этой цели разработано множество методов. После ис­ключения тренда в зависимости от характера динамики приме­няются уже специально разработанные методы анализа дина­мических процессов или модификаций известных аналитичес­ких приемов.

Моделирование и анализ периодических колебаний эконо­мических показателей имеют большое значение в управлении хозяйственной деятельностью, в частности на предприятиях с сезонным характером производства, в торговле и т. д. Для моделирования периодических колебаний применяются методы спектрального и гармонического анализа. Такие исследова­ния позволяют более точно и обоснованно разрабатывать плановые задания, уточнять мероприятия по улучшению ор­ганизации труда и производства.

Классификация и ранжировка хозяйственных объектов являются одной из важнейших задач экономического анали­за. Выявление классов однотипных предприятий для разработки общих нормативов планирования, оценки, стимулиро­вания и ранжировка хозяйственных объектов по результатам хозяйственной деятельности давно внедрились в экономический анализ. Новые возможности повышения качества решения этих задач появляются в результате применения таких методов, как группировка многомерных наблюдений, дисперсионный анализ, в частности современный факторный и компонентный анализ, кластерный анализ. Предпочти­тельным для аналитических целей наряду со специальными' приемами классификации является исследование структуры совокупности хозяйственных объектов методами современного факторного (компонентного) анализа. Синтетические факторы или компоненты, выявленные на основе внутрен­них связей системы экономических показателей, характери­зуют отдельные самостоятельные стороны экономических явлений (технический уровень производства, уровень управ­ленческой работы, уровень организации производства и тру­да и т.п.) и имеют вполне определенную содержательную экономическую интерпретацию. Поэтому классификация и ранжировка хозяйственных объектов по • значениям этих факторов юга компонент носят более значительную анали­тическую нагрузку, чем группировка на основе гетероген­ного набора признаков.

С развитием применения методов современного фактор­ного анализа связана также возможность эффективного реше­ния следующих трех обобщенных статистических задач экономического анализа: изучение внутренней структуры связей в системе показателей, изучение размерности описания эконо­мического явления, выявление более информативных показа­телей. Хотя эти задачи можно решить методами корреляционного и регрессионного анализа, однако при экономическом анализе их следует решать на основе методов современного факторного анализа.