Раздел 1. Аналитические методы в экономике: основные понятия и определения.

Понятие аналитических методов в экономике и социологии. Основная технологическая схема аналитического исследования с использованием математических и компьютерных моделей. Организация и обработка данных экспертного опроса

Тема 1.1. Понятие аналитических методов в экономике и социологии

Ключевые слова: система, системный подход, системный анализ, управляемая система.

Аналитический метод - это общий термин, означающий совокупность частных методов изучения экономики, включая анализ и синтез, абстрагирование, допущение "при прочих равных условиях", индукцию и дедукцию, единство логического и исторического, математические и статистические методы.

Что такое аналитические исследования?

Аналитические исследования в основном используются для выяснения причин, лежащих в основе изучаемого явления. В ситуациях, когда необходимо понять, как происходящие изменения условий рекламирования влияют на формирование отношения, мнения и поведения или на позиционирование товара на рынке, помогут экспериментальные исследования, являющиеся самостоятельной разновидностью аналитического исследования. В процессе их проведения исследователь изменяет или преобразует что-либо в окружении потребителя или товара с целью узнать, что произойдет.

Аналитическое исследование – это «самый углубленный вид социологического анализа, ставящего своей целью не только описание структурных элементов изучаемого явления, но и выяснение причин, которые лежат в его основе и обуславливают характер, распространенность, остроту и другие свойственные ему черты». Этот вид исследований очень часто используется на практике. Если в ходе описательного исследования устанавливается связь между характеристиками изучаемого явления, то в ходе аналитического исследования определяется, имеет ли обнаруженная связь причинный характер.

Особенности аналитических методов исследования познаются в их отличии от феноменологического и экспериментального методов.

Аналитический метод существенно использует математические и инструментальные методы в экономике — научное направление в экономике, посвящённое исследованию экономических систем и процессов с помощью математических моделей, имитационных (компьютерных) моделей и информационных технологий. Математические методы включают в себя: математическую экономику; эконометрику; исследование операций.

Математические методы являются важнейшим инструментом анализа экономических явлений и процессов, построения теоретических моделей, позволяющих отобразить существующие связи в экономической жизни, прогнозировать поведение экономических субъектов и экономическую динамику. Математическое моделирование становится языком современной экономической теории, одинаково понятным для учёных всех стран мира.

---

Новым направлением в современной экономической науке является реализация так называемого экономического эксперимента, суть которого заключается в математическом моделировании экономических ситуаций с учётом психологического фактора (ожиданий участников рынка).

Значительный вклад в развитие математических методов внесли коллективы Центрального экономико-математического института Академии наук СССР, ныне Российской Академии наук (сокращенно ЦЭМИ РАН) создан в 1963 г. по инициативе академика В. С. Немчинова на базе организованной им в 1958 г. Лаборатории экономико-математических методов. В качестве главной цели при создании института было провозглашено внедрение математических методов и ЭВМ в практику управления и планирования, создание теории оптимального управления народным хозяйством. В настоящее время цель трансформировалась в развитие фундаментальной теории и методов моделирования экономики переходного периода, разработку экономико-математического инструментария и программно-алгоритмических средств анализа экономики.

Задание на самостоятельную работу. Подготовить реферат по проблемам и практике использования аналитических методов в выбранном магистрантом направлении специализации.

Тема 1.2. Основная технологическая схема аналитического исследования с использованием математических и компьютерных моделей

Методы математического моделирования традиционно применяются не только для исследования систем различной природы, но и для обоснования экономических, технических, управленческих решений в прикладных областях.

Схематически процесс аналитического исследования представлен на рисунке 1.1, где выделены главные составляющие: проблемная область; математическая (компьютерная модель) модель; результаты моделирования, в том числе теоретические (новые знания) и прикладные, направленные на решение рассматриваемой экономической проблемы.

Рис. 1.1. Процесс решения проблемы аналитическим методом с использованием математической (компьютерной) модели: Э – этапы аналитического исследования, функционально выполняемые экономистами; М – этапы аналитического исследования, функционально выполняемые математиками; Э+М – этапы, выполняемые экономистами и математиками совместно.

Методы математического моделирования не являются универсальными и представляют особые требования к исследуемой проблемной ситуации. Наиболее существенными из них является нетривиальность решаемой проблемы и ее начальная структурированность.

Простые проблемы с незначительными ущербами лучше решать интуитивно на основе «здравого смысла».

Требование структурированности проблемы является более сложным, связанным со специальной обработкой проблемной области, выявлением главных факторов и существенных связей.

---

Характерным примером гениальной структурированности является формулировка закона всемирного тяготения, в математическом отражении которого используется две материальные точки массой и находящиеся на расстоянии . Модель записана предельно просто. Сила сближения тел определена так: .

В работе (Оскорбин Н.М. «Математическое моделирование социальных и экономических систем по произведениям А.С. Пушкина», файл прилагается) приведены примеры из произведений А.С. Пушкина проблемных ситуаций, которые в описании идеально подготовлены для их математического моделирования.

Другим аспектом рассматриваемой технологии является абстрактность получаемых результатов. На примере закона всемирного тяготения видно, что в чистом виде реально моделируемой системы не существует, однако теоретическое и прикладное значение этого закона трудно переоценить. По этому поводу можно привести слова А.С. Пушкина: «Сказка ложь, но в ней намек! Добрым молодцам урок». В нашем контексте сказка это – непосредственный результат, который следует из математической модели. На практике аналитику следует наполнить его предметным содержанием и творчески применить для решения рассматриваемой проблемы. Модель и результаты ее исследования выполняют функции знаковой системы. Исследователь, используя ассоциативные знания, формирует целостный образ требуемой реальной системы. Наглядным примером «знака» является слово «вулкан», который вызывает соответствующие реальности ассоциации различных образов.

Тема 1.3. Организация и обработка данных экспертного опроса

Метод экспертных оценок является одним из эффективных инструментов аналитических исследований и характеризуется применением количественных оценок при обработке экспертной информации. Он включает в себя три составляющие:

1. Интуитивно-логический анализ задачи. Строится на логическом мышлении и интуиции экспертов, технологии основаны на их знании и опыте. Этим объясняется высокий уровень требований, предъявляемых к экспертам.

2. Решение и выдача экспертных оценок. Эта процедура представляет собой завершающую часть работы эксперта. Им формируется решение по рассматриваемой проблеме и дается оценка ожидаемых результатов.

3. Обработка результатов решения. Полученные от экспертов оценки должны быть обработаны с целью получения итоговой оценки проблемы. В зависимости от поставленной задачи изменяется количество выполняемых на этом этапе расчетных и логических процедур. Для обеспечения оперативности и минимизации ошибок на данном этапе целесообразно использование вычислительной техники.

Ниже рассмотрим одну из задач, решаемых с использованием экспертного метода аналитических исследований – задачу ранжирования альтернатив.

Используемые количественные методы существенно зависят от выбранной шкалы измерения признакового пространства рассматриваемой проблемы и поставленной задачи обработки данных. При выборе одной из нескольких альтернатив рекомендуется использовать порядковую шкалу и поставить перед экспертами задачу ранжирования списка альтернатив (объектов). Рассмотрим эти понятия.

---

Порядковая шкала. Цель состоит в упорядочении объектов (явлений), а точнее, в выявлении с помощью экспертов скрытой упорядоченности, которая, по предположению, присуща множеству объектов. Результатом оценки является решение о том, что какой-либо объект (явление) предпочтительнее другого в отношении какого-то критерия.

Ранжирование – это расположение объектов в порядке возрастания или убывания какого-либо присущего им свойства. Ранжирование позволяет выбрать из исследуемой совокупности факторов наиболее существенный. Результатом проведения ранжирования является ранжировка. Если имеется объектов, то в результате их ранжирования i-ым экспертом каждый объект получает оценку – ранг, приписываемый L-му объекту i-ым экспертом. Значения находятся в интервале от 1 до . Ранг самого важного фактора равен единице, наименее значимого – числу . Ранжировкой i-го эксперта называется последовательность рангов , где - число привлеченных экспертов.

Рассмотрим технологию ранжирования. Применительно к ранжированию рассмотрим методику обработки экспертной информации. Она включает три этапа:

1. Сбор экспертной информации.

2. Оценка компетенции экспертов и определение их веса.

3. Ранжирование альтернатив.

4. Проверка согласованности мнений экспертов.

На первом этапе формируется таблица . На втором этапе вычисляются коэффициенты компетенции экспертов , значение которых неотрицательно и в сумме равно единице. Информацией для их вычисления могут служить суждения экспертов о степени компетенции друг друга. Для ранжирования альтернатив используются средневзвешенные оценки.

Проверку согласованности мнений экспертов рекомендуется в литературе проводить с использованием коэффициента конкордации по Кэнделу и сравнением его значения с табличным для выбранного уровня значимости. В работе, приведенной в сноске 5 на с. 203-204, приведены табличные данные для указанного сравнения при 0,05 (5%) и 0,01 (1%) уровней значимости. Последняя операция необходима для решения вопроса о принятии для практики решения, выбранного экспертами или о продолжении процедуры экспертного анализа, в том числе и от отказа в использовании данного метода.

Приведем результаты сравнения 5 альтернатив 8 экспертами в нашем случае. Рассматривалась оценки рангов 5 сценарных оценок ВВП России на 2016 г.:

1. -1% и менее.

2. (-1% – 0%].

3. (0% – 1%].

4. (1% – 2%).

5. 2% и более.

Задание 1.1. Сформировать экспертную группу, организовать сбор данных и провести обработку экспертной информации с использованием MS Excel (программа в файле «ЭКСПЕРТНЫЙ-опрос-ПРИМЕР.xls прилагаемого программного обеспечения дисциплины).

---

Смотрите также файлы

• Глоссарий курса АМиМЭУ.docx

• АМиМУ УЧЕБНЫЕ МАТ-18.docx

• Шаблон оформления ТЗ.pdf

• Управление проектами разработки ПО (теория).pdf

• Управление проектами разработки ПО (СРС).pdf