|
Обработки экономических
При обработке статистических данных необходимо соблюдать предъявляемые к ним требования: сопоставимости, динамичности и объективности. В результате анализа должны быть выявлены нерациональные затраты реагентов, вызванные отступлением от принятой технологии, режимов работы, рецептур и составов, несоблюдением требований по качеству расходуемых химреагентов и обрабатываемого сырья, а также транспортные и складские потери материалов, которые не должны включаться в нормы.
ях не только качественные оценки явлений и процессов, но и пользоваться количественными измерениями, обеспечивающими достоверность и объективность анализа. Современный уровень знаний позволяет широко применять в исследованиях линейное и динамическое программирование, экономико-математические модели, теорию массового обслуживания, теорию игр, использовать при обработке статистических данных методы множественной корреляции, дисперсионного анализа.
Как отмечается в работе [7], использование полученных при обработке статистических данных параметров в расчетах по прогнозам прироста запасов газа неправомерно, так как означает формальный перенос закономерностей прошлых лет на будущее. Наиболее приемлем для прогнозирования таких параметров после статистического анализа их за прошлый период метод эвристического прогнозирования. Экспертные оценки прогнозируемых величин даются группой экспертов-геологов, разработчиков и экономистов, после чего проводится их математическая обработка.
• Организация по товарам часто обходится дороже, чем изначально предполагалось. Вначале для управления каждым основным продуктом назначается один человек. В скором времени появляются менеджеры по управлению даже самыми незначительными товарами. Каждый такой менеджер, как правило, перегруженный работой, просит начальство о помощнике (который должен заниматься отдельными марками) и получает его. Через некоторое время они оба оказываются загруженными до предела и просят выделить им дополнительного менеджера по маркам. Чем больше людей, тем выше расходы на оплату труда. В то же время в компании увеличивается число специалистов по созданию образцов, упаковке, средствам массовой информации, стимулированию сбыта, исследованию рынка, обработке статистических данных и т. д. Компания сама обременяет себя дорогостоящей структурой из менеджеров по продуктам и функциональных специалистов.
В сборе и обработке статистических данных принимали участие Л. Г. Гуляева, Е. И. Добровольская, Т. Я. Денисенко.
Чем меньше величина остаточной дисперсии, тем в меньшей мере наблюдается влияние прочих не учитываемых в уравнении регрессии факторов лучше уравнение регрессии подходит к исходным данным. При обработке статистических данных на компьютере перебираются разные математические функции в автоматическом режиме и из них выбирается та, для которой остаточная дисперсия является наименьшей.
Чем меньше величина остаточной дисперсии, тем в меньшей мере наблюдается влияние прочих не учитываемых в уравнении регрессии факторов лучше уравнение регрессии подходит к исходным данным. При обработке статистических данных на компьютере перебираются разные математические функции в автоматическом режиме и из них выбирается та, для которой остаточная дисперсия является наименьшей.
В приведенных уравнениях знаки перед коэффициентами (параметрами) должны соответствовать экономическому смыслу взаимосвязей между факторами и зависимой переменной. Однако при обработке статистических рядов классическим методом наименьших квадратов в результате нерегулярности колебаний членов ряда возможно появление в уравнении знаков, противоречащих экономической интерпретации данной зависимости. Введение временных трендов и подбор их формы t" позволяют избежать этого и обеспечивают динамические свойства модели.
основным товаром назначается один человек, а вскоре появляются менеджеры по самым незначительным продуктам. Каждый такой менеджер, как правило, перегруженный работой, просит начальство о помощнике (который должен заниматься отдельными марками) и получает его. Через некоторое время они оба оказываются загруженными до предела и просят выделить им дополнительного менеджера по маркам. Чем больше сотрудников, тем выше расходы на оплату труда. В то же время в компании увеличивается число специалистов по созданию рекламных обращений, упаковке, средствам массоввй информации, стимулированию сбыта, исследованию рынка, обработке статистических данных и т. д. Фирма сама обременяет себя дорогостоящей структурой из менеджеров по продуктам и функциональных специалистов.
В литературе по статистической обработке экспериментальных данных приводятся рекомендации по выбору числа интервалов группирования, которые существенно расходятся между собой. Например, в работе [101] говорится, что группировать данные следует так, чтобы получилось не меньше 6 и не больше 20 интервалов. В работе [60] сказано: "...число разрядов обычно принимается равным 12, причем допускаются отклонения от этого числа на 2-3 единицы в ту или другую сторону". В некоторых руководствах по обработке статистических данных [13] для определения числа интервалов рекомендуется формула Старджеса k = Iog2 n + 1 .
основным товаром назначается один человек, а вскоре появляются менеджеры по самым незначительным продуктам. Каждый такой менеджер, как правило, перегруженный работой, просит начальство о помощнике (который должен заниматься отдельными марками) и получает его. Через некоторое время они оба оказываются загруженными до предела и просят выделить им дополнительного менеджера по маркам. Чем больше сотрудников, тем выше расходы на оплату труда. В то же время в компании увеличивается число специалистов по созданию рекламных обращений, упаковке, средствам массовой информации, стимулированию сбыта, исследованию рынка, обработке статистических данных и т. д. Фирма сама обременяет себя дорогостоящей структурой из менеджеров по продуктам и функциональных специалистов.
Применение соответствующих регистров обусловлено объемом и спецификой учитываемых объектов, массовостью хозяйственных операций, способом регистрации и обработки экономических событий и т. п. В свою очередь эти особенности накладывают отпечаток на строение учетных регистров.
Результатом обработки экономических задач на ЭВМ являются различные сводки, таблицы, сгруппированные по определенным признакам. Обобщенные данные могут быть представлены на бумажных носителях, визуальным отображением на дисплее, а также на машинных носителях. В условиях, АРМ все большее значение приобретают табличные формы вывода данных на экран дисплея, а также графические изображения. Вывод сводных данных на машинные носители (магнитные дискеты) широко используется в автоматизированной информационной технологии при передаче данных на другие уровни АРМ
Стало традиционным явлением, когда при использовании проектов компьютерной обработки экономических задач на предприятиях (организациях, фирмах, банках) с помощью ПЭВМ формируются платежные поручения, приходные (расходные) кассовые ордера, накладные, счета-фактуры и другие первичные документы.
Новая информационная технология обработки экономических задач, организация АРМ и вычислительных сетей, типовые и индивидуальные проекты ориентированы на организацию базы данных различной конфигурации: централизованной, распределенной и локальной.
Сезонно выровненные данные сопровождаются при публикации дополнительным индексом SA (seasonally adjusted) (на рисунке 13.3. тот же показатель продаж новых автомобилей представлен для иллюстрации в сезонно сглаженном виде, то есть после сезонного выравнивания). Более подробно с методами сезонной обработки экономических временных рядов можно познакомиться при необходимости по книге Эддоуса и Стэнсфилда, указанной в списке литературы.
"БАРОМЕТРЫ" (экономические) [economic barometers] — математико-статистичес-кие инструменты (расчетные способы), предназначенные для прогнозирования изменений в экономической конъюнктуре путем анализа некоторых взаимосвязанных показателей. Напр., в начале XX столетия в США учеными Гарвардской школы экономистов было обнаружено, что вслед за повышением или снижением стоимости акций обычно повышался или снижался индекс товарных цен. Без глубокого анализа причин подобных взаимосвязей отбирались наиболее "чувствительные" показатели и группы показателей. Они и брались в качестве "Б.". Однако "Б." не смогли предсказать наступления мирового экономического кризиса 20-х гг., и интерес к ним пропал. Между тем "Б." существенно обогатили методы статистической обработки экономических данных, в частности теорию лагов (запаздываний).
К. необходимы для компьютерной обработки экономических данных. Вместе с дескрипторами (точными обозначениями) они составляют язык автоматизированной системы. Это означает, что с помощью К. экономические данные кодируются, т.е. представляются в форме, которая удобна для переработки средствами вычислительной техники.
организовать мультипрограммную работу машины с совмещением процесса вычисления с процессами ввода-вывода при Наименьшем вмешательстве диспетчерской системы, что повышает эффективность применения машины в системах обработки экономических данных и в системах, работающих в реальном масштабе времени;
библиотеку стандартных программ (около 40), включающую программы для наиболее употребительных методов вычислительной математики и обработки экономических данных.
расширенную библиотеку стандартных подпрограмм для задач технологического управления, вычислительных задач, а также для обработки экономических и информационных данных.
Определение производственных Определение рациональной Определение рентабельности Определение содержания Определение сравнительной Определение стратегических Определение тенденций Определение внутренней Объективную информацию Определение значимости Определении целесообразности Определении источников Определении количества вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
