б методы «затраты – выпуск» (межотраслевой баланс) – матричные (балансовые) модели, строящиеся по шахматной схеме и позволяющие в компактной форме представить взаимосвязь затрат и результатов производства;
в) национальное счетоводство;
5) методы математического программирования: а линейное программирование;
б) блочное программирование;
в) нелинейное программирование (целочисленное, квадратическое, параметрическое);
г) динамическое программирование;
6) методы исследования операций: а)методы решения линейных программ; б управление запасами;
в) износ и замена оборудования;
г) теория игр – теория математических моделей принятия оптимальных решений в условиях неопределенности или конфликта нескольких сторон, имеющих различные интересы;
д) теория расписания;
е) сетевые методы планирования и управления;
ж) теория массового обслуживания (исследует на основе теории вероятностей математические методы количественной оценки процессов массового обслуживания);
7) методы экономической кибернетики (анализирует экономические явления и процессы в качестве сложных систем с точки зрения законов и механизмов управления и движения информации в них):
а) системный анализ;
б) методы имитации;
в) методы моделирования;
г) методы обучения, деловые игры;
д) методы распознавания образов;
8) математическая теория оптимальных процессов;
9) эвристические методы – неформализованные методы решения экономических задач, связанных со сложившейся хозяйственной ситуацией, на основе интуиции, прошлого опыта, экспертных оценок специалистов.
По признаку оптимальности экономико-математические методы подразделяются на:
1) оптимизационные точные методы (методы теории оптимальных процессов, методы математического программирования, методы исследования операций);
2) оптимизационные приближенные методы (методы экономической кибернетики, методы математической теории планирования экстремальных экспериментов, эвристические методы);
3) неоптимизационные точные методы (методы элементарной математики, классические методы математического анализа, эконометрические методы);
4) неоптимизационные приближенные методы (метод статистических испытаний).
Балансовые методы – методы анализа структуры, пропорций, соотношений.
Факторный анализ – постепенный переход от исходной факторной системы (результативный показатель) к конечной факторной системе (или наоборот), раскрытие полного набора прямых, количественно измеримых факторов, оказывающих влияние на изменение результативного показателя.
13. ПРИМЕНЕНИЕ ЭММ В РЕШЕНИИ ТИПОВЫХ АНАЛИТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ
1. Графические методы связаны с геометрическим изображением функциональной зависимости при помощи линий на плоскости. С помощью координатной сетки строятся графики зависимости, например, уровня издержек от объема произведенной и реализованной продукции, а также графики, на которых можно изображать корреляционные связи между показателями (диаграммы сравнения, кривые распределения, диаграммы временных рядов, статистические картограммы).
Пример: построение сетевого графика при строительстве и монтаже предприятий. Составляется таблица работ и ресурсов, где в технологической последовательности указываются их характеристика, объем, исполнитель, сменность, потребность в материалах, продолжительность выполнения задания и другая информация. Исходя из данных показателей подготавливают сетевой график. Оптимизация графика осуществляется посредством сокращения критического пути, т. е. минимизации сроков выполнения работ при заданныхуровнях ресурсов, минимизации уровня потребления ресурсов при фиксированных сроках выполнения работ.
2. Метод корреляционно-регрессивного анализа используют для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной зависимости. Теснота связи измеряется корреляционным отношением (для криволинейной зависимости). Для прямолинейной зависимости исчисляется коэффициент корреляции. Метод применяют при решении задач на «запуск-выпуск».
Пример: определить зависимость выпуска изделий в среднем от их запуска, составив соответствующее уравнение регрессии.
3. Метод линейного программирования. Решение сводится к нахождению крайних значений (максимума и минимума) некоторых функций переменных величин. Основано на решении системы линейных уравнений, когда зависимость между явлениями строго функциональна.
Пример: задачи рациональности использования времени работы производственного оборудования.
4. Методы динамического программирования применяют при решении оптимизационных задач, в которых целевая функция и ограничения характеризуются нелинейными зависимостями.
Пример: заполнить транспортное средство грузоподъемностью Х грузом, состоящим из определенных предметов так, чтобы стоимость всего груза оказалась максимальной.
5. Математическая теория игр исследует оптимальные стратегии в ситуациях игрового характера. Решение требует определенности в формулировке условий: установлении количества игроков, возможных выигрышей, определении стратегии.
Пример: максимизировать среднюю величину дохода от реализации выпущенной продукции, учитывая капризы погоды.
6. Математическая теория массового обслуживания.
Пример: обеспечение рабочих необходимым инструментом.
7. Матричный метод основан на линейной и век-торно-матричной алгебре, применяется для изучения сложных и высокоразмерных структур на отраслевом уровне, на уровне предприятий.
Пример: выявить распределение между цехами продукции, идущей на внутреннее потребление, и общие объемы выпускаемой продукции, если заданы параметры прямых затрат и конечного продукта.
14. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
Экономический анализ базируется на системе экономической информации, которая лежит в основе оптимизации управленческих решений. К организации информационного обеспечения экономического анализа предъявляется ряд требований:
1) аналитичность (способность информации независимо от источников поступления соответствовать потребностям экономического анализа);
2) объективность (достоверное отражение исследуемых явлений и процессов);
3) оперативность (своевременное поступление информации);
4) единство (отсутствие дублирования источников информации);
5) рациональность (минимальные затраты на сбор, хранение и использование данных);
6) сопоставимость по предмету, объекту исследования, периоду времени, методологии
