Презентация - Ступина А.А. и др. Количественные методы и моделирование процессов управления экономикой

Подождите немного. Документ загружается.

11Моделирование процессов управления экономикой

Классификация моделей

По области использования

По фактору времени

Модели

Статистические Динамические

Модели

12Моделирование процессов управления экономикой

Классификация моделей

По отрасли знаний

По форме представления

Модели

13Моделирование процессов управления экономикой

Принципы моделирования

1 ПРИНЦИП выбор модели оказывает определяющее

влияние на подход к решению проблемы и на

то, как будет выглядеть это решение

2 ПРИНЦИП каждая модель может быть воплощена с

разной степенью абстракции

3 ПРИНЦИП лучшие модели - те, что ближе к реальности

4 ПРИНЦИП нельзя ограничиваться созданием только

одной модели

14Моделирование процессов управления экономикой

Понятие моделирования сложных управляемых систем

Особенности моделирования

Сложность структуры и стохастичность связей между элементами,

неоднозначность алгоритмов поведения при различных условиях

Большое количество параметров и переменных, неполноту и

недетерминированность исходной информации

Разнообразие и вероятностный характер воздействий внешней среды

Стадии проектирования моделей

Стадии проектирования

15Моделирование процессов управления экономикой

Основные задачи моделирования процессов управления экономикой

Задачи моделирования

Модель классической парной регрессии

Факультет прикладной экономики и управления экономическими процессами

20.10.2008

А.А. Ступина, С.Н. Ежеманская, Л.Н. Корпачёва, Н.Н. Джиоева,

А.В. Фёдорова, О.В. Богданова

Количественные методы и моделирование

процессов управления экономикой

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Федеральное государственное образовательное учреждение

высшего и профессионального образования

Сибирский федеральный университет

Кафедра Информационных технологий

Направление 080500.68 «Менеджмент», программа магистерской подготовки

080500.68.03 «Информационный менеджмент»

Модель классической парной регрессии

План лекции

•

Суть регрессионного анализа

•

Функция регрессии

•

Регрессионная модель

•

Метод наименьших квадратов

•

Теорема Гаусса-Маркова

•

Проверка качества уравнения

регрессии

18Модель классической парной регрессии

Функция регрессии

Функция множественной регрессии

),x,,x,x(f)x,,x,xY(M

m21m21



Под регрессией понимается функциональная

зависимость между объясняющими

переменными и условным математическим

ожиданием зависимой переменной, которая

строится с целью предсказания этого

среднего значения при фиксированных

значениях первых.

19Модель классической парной регрессии

Регрессионная модель

Регрессионные модели (уравнения)

,)xY(MY

ε+=

,)x,,x,xY(MY

m21

ε+=



20Модель классической парной регрессии

Метод наименьших квадратов

Самым распространенным и теоретически

обоснованным методом нахождения оценок

коэффициентов является метод

наименьших квадратов (МНК). При

использовании МНК минимизируется

следующая функция:

( ) ( )( )

.xbbyyyeQ

i10i

∑∑∑

===

+−=−==

