:



Как и в предыдущей системе, набор зависимых переменных и факторов в каждом уравнении может варьироваться, и каждое уравнение данной системы может рассматриваться самостоятельно. Для нахождения его параметров можно использовать метод наименьших квадратов.

3) Наибольшее распространение в эконометрических исследованиях получила система взаимозависимых уравнений. В ней одни и те же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других уравнениях - в правую часть системы:



Данная система уравнений получила название система совместных или одновременных уравнений. Тем самым подчеркивается, что в системе одни и те же переменные одновременно рассматриваются как зависимые в одних уравнениях и как независимые в других.

Как и в предыдущих системах, набор зависимых переменных и факторов в каждом уравнении может варьироваться, но в отличие от предыдущих систем каждое уравнение системы одновременных уравнений не может рассматриваться самостоятельно, и для нахождения его параметров традиционный метод наименьших квадратов неприменим. С этой целью используются специальные приемы оценивания:

косвенный метод наименьших квадратов;

двухшаговый метод наименьших квадратов;

трехшаговый метод наименьших квадратов;

метод максимального правдоподобия с полной информацией;

метод максимального правдоподобия при ограниченной информации.

Косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов подробно описаны в литературе и рассматриваются как традиционные методы оценки коэффициентов структурной модели. Эти методы достаточно легко реализуемы. Косвенный метод наименьших квадратов применяется для идентифицируемой системы одновременных уравнений, а двухшаговый метод наименьших квадратов используется для оценки коэффициентов сверхидентифицуруемых систем уравнений.

---

Сложность построения эконометрических моделей связана с выбором экзогенных и эндогенных параметров, установления типа взаимосвязей, а также оценкой адекватности построенной модели. С другой стороны, данные методы прогнозирования должны является приоритетными для прогнозирования развития экономических систем. Это связано с тем, что любая экономическая система является открытой и сложной, её развитие обусловлено как внутренними изменениями, так и внешними. В связи с этим при прогнозировании социально-экономического развития региона не должны игнорироваться взаимосвязи между отдельными экономическими показателями, а также влияние различных внешних факторов.

Имитационное (компьютерное) моделированиеэкономических процессов обычно применяется в двух случаях:

для управления сложным бизнес-процессом, когда имитационная модель управляемого экономического объекта используется в качестве инструментального средства в контуре адаптивной системы управления, создаваемой на основе информационных (компьютерных) технологий;

при проведении экспериментов с дискретно-непрерывными моделями сложных экономических объектов для получения и отслеживания их динамики в экстренных ситуациях, связанных с рисками, натурное моделирование которых нежелательно или невозможно.

Имитационное моделирование (от англ. simulation) - это распространенная разновидность аналогового моделирования, реализуемого с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих компьютерных программ и технологий программирования, позволяющих посредством процессов-аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его параметров.

Имитационной моделью называется специальный программный комплекс, который позволяет имитировать деятельность какого либо сложного объекта. Он запускает в компьютере параллельные взаимодействующие вычислительные процессы, которые являются по своим временным параметрам (с точностью до масштабов времени и пространства) аналогами исследуемых процессов. Имитационная модель должна отражать большое число параметров, логику и закономерности поведения моделируемого объекта во времени (временная динамика) и в пространстве (пространственная динамика).

Имитационное моделирование контролируемого процесса или управляемого объекта - это высокоуровневая информационная технология, которая обеспечивает два вида действий, выполняемых с помощью компьютера:

---

• 
  работы по созданию или модификации имитационной модели;
  
• 
  эксплуатацию имитационной модели и интерпретацию результатов.
  

Имитационную модель нужно создавать и для этого необходимо специальное программное обеспечение - система моделирования (simulation system). Специфика такой системы определяется технологией работы, набором языковых средств, сервисных программ и приемов моделирования. Перечень и назначение используемых систем моделирования приводится в следующем разделе.

КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Современные компьютерные технологии прогнозирования основаны на интерактивных статистических методах прогнозирования с использованием баз эконометрических данных, имитационных (в том числе на основе применения метода статистических испытаний) и экономико-математических динамических моделей, сочетающих экспертные, математико-статистические и моделирующие блоки.

На сегодняшний день существует большое количество программно-инструментальных решений, позволяющих строить прогнозы. Они могут быть подвергнуты классификации по следующим признакам: по сфере применения, реализуемым методам, квалификации пользователя, степени готовности к эксплуатации.

Перечень распространенных программных решений в соответствии с указанными признаками приводится в таблице:

Название инструмента	Сфера применения	Реализуемые модели	Требуемая подготовка пользователя	Готовность к эксплуатации
Microsoft Excel, OpenOffice.org	широкого назначения	алгоритмические, регрессионные	базовые знания статистики	требуется значительная доработка (реализация моделей)
Statistica, SPSS, E-views, Gretl	исследовательская	регрессионные нейросетевые	специальное математическое образование	коробочный продукт
Matlab	исследовательская, разработка приложений	алгоритмические, регрессионные, нейросетевые	специальное математическое образование	требуется программирование
ForecastPro, ForecastX	бизнес-прогнозирование	алгоритмические	не требуются глубокие знания	коробочный продукт
iLog, AnyLogic, iThink, Matlab Simulink, GPSS	разработка приложений, моделирование	имитационные	требуется специальное математическое образование	требуется программирование (под специфику области)

---

Зарекомендовавшими себя представителями программных решений, реализующих современные методы статического анализа и прогнозирования данных, являются: SPSS, SAS, STATISTICA, STATGRAPHICS, STADIA. и пр.

Пакет SРSS(Statistical Package for the Social Sciences) – универсальный статистический пакет, разработанный компанией SРSS Inc.Пакет SPSS предлагает полный набор инструментов, обеспечивающих эффективную работу на всех этапах аналитического процесса – от планирования до управления данными, анализа и прогнозирования данных и представления результатов. Пакет SPSS включает развитый аппарат статистического анализа и обеспечивает решение широкого круга вопросов из различных предметных областей, требующих проведения статистического анализа данных и прогнозирования данных.

Пакет SAS (Statistical Analysis System) – профессиональный статистический пакет, разработанный компанией SAS Institute Inc. Пакет предоставляет возможности статистического анализа данных: смешанные модели; анализ категорийных данных; байесовский анализ; многомерный анализ; анализ выживаемости; психометрический анализ; анализ пропущенных значений.

Система STATISTICA(фирма производитель StatSoft) соединяет в себе разрабатываемые примерно в течение 50 лет статистические методы обработки данных с новейшими компьютерными технологиями. STATISTICA является комплексным аналитическим инструментом, предназначенным для построения точных прогнозов в любых областях. STATISTICA включает графические инструменты и обширный набор методов для анализа данных: проведение разведочного анализа; исследование корреляции между переменными, вычисление основных статистик, иследование структуры распределений, анализ временных рядов, построение множественной регрессии и т.п.

Пакет STATGRAPHICS (STATistical GRAPHICs System) – универсальный статистический пакет компании Manugistics Inc. STATGRAPHICS обеспечивает использование методов обработки разнотипных данных с возможностью создания современной высококачественной интерактивной графики.

Пакет STADIA(Statistical Dialogue System) – универсальный статистический пакет, разработанный специалистами Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова совместно с НПО "Информатика и компьютеры". Пакет предоставляет пользователям широкий набор методов статистического анализа данных: описательная статистика

---

, дисперсионный, корреляционный и спектральный анализ, сглаживание, прогнозирование, простая, нелинейная регрессия, кластерный и факторный анализ, методы контроля качества, анализ и замена пропущенных значений. Также возможно построение и редактирование 2-х, 3-х и многомерной графики.

Также в настоящее время можно выделить следующие распространенные системы имитационного моделирования:

Process Charter-1.0.2 (компания «Scitor», Менло-Парк, Калифорния, США);

Powersim-2.01 (компания «Modell Data» AS, Берген, Норвегия);

Ithink-3.0.61 (компания «High Performance Systems», Ганновер, Нью-Хэмпшир, США);

Extend+BPR-3.1 (компания «Imagine That!», Сан-Хосе, Калифорния, США);

ReThink (фирма «Gensym», Кембридж, Массачусетс, США);

AnyLogic (компания «Экс Джей Текнолоджис» (XJ Technologies), г. Санкт-Петербург, Россия);

Pilgrim (МЭСИ и несколько компьютерных фирм, Россия);

Пакет РДО (МГТУ им. Н.Э. Баумана, Россия);

Система СИМПАС (МГТУ им. Н.Э. Баумана, Россия).

Пакет Process Charter-1.0.2 имеет «интеллектуальное» средство построения блок-схем моделей. Пакет Process Charter-1.0.2 ориентирован в основном на дискретное моделирование, обеспечивает удобный и простой в использовании механизм построения модели, хорошо приспособлен для решения задач распределения ресурсов.

Пакет Powersim-2.01 является хорошим средством создания непрерывных моделей. Пакет Powersim-2.01 включает множество встроенных функций, облегчающих построение моделей, многопользовательский режим для коллективной работы с моделью, средства обработки массивов для упрощения создания моделей со сходными компонентами.

Пакет Ithink-3.0.61 обеспечивает создание непрерывных и дискретных моделей. Пакет Ithink-3.0.61 включает встроенные блоки для облегчения создания различных видов моделей и развитые средства анализа чувствительности, поддержка множества форматов входных данных, также обеспечивает поддержку авторского моделирования слабо подготовленными пользователями, подробная обучающая программа.

Пакет Extend+BPR-3.1 (BPR - Business Process Reengineering) создан как средство анализа бизнес-процессов, использовался в NASA, поддерживает дискретное и непрерывное моделирование. Пакет включает: интуитивно понятную среду построения моделей с помощью блоков, множество встроенных блоков и функций для облегчения создания моделей, поддержку сторонними компаниями (особенно выпускающими приложения для «вертикальных» рынков), гибкие средства анализа чувствительности, средства создания дополнительных функций с помощью встроенного языка.

---

Смотрите также файлы

• Влияние физической культуры и спорта на организм человека.rtf

• 1 хаттамасы маусым 2023ж саат минуттан саат минута дейін Абдрашид Ділшат лы 1304000Есептеу техникасы жне бадарламамен амтасыз ету.docx

• Организационная структура и взаимодействие подразделений организации с бухгалтерией (кассой).docx

• Организационное обеспечение (ОО).docx

• Теоретические основы организации рекламной деятельности в туристическом бизнесе.docx