Методические принципы разработки аналитических экономико-математических моделей

Ø произвольный выбор параметров модели;

Ø умышленное искажение.

По выходу

выделяются, прежде всего, ошибки интерпретации и использования ре­зультатов моделирования, а также:

Ø несоответствие шкалы, на базе которой построена модель, и цели использования результата измерения;

Ø сравнение несравнимых показателей;

Ø фальсификация результатов;

Ø необоснованная экстраполяция.

В ликвидации ошибок экономического анализа можно выделить два уровня: такти­ческий и стратегический. Тактический уровень

связан с выявлением фактически допущенных ошибок и их исправлением. Он реализуется посредством контроля а) за соблюдением требований, предъявляемых к модели, б) за точным выполнением всех измерительных и математических операций, начиная с критической оценки исходных данных, порядка расчета, кончая оценкой применимости полученных результатов.

Стратегический

уровень

связан с предотвращением возможных ошибок и реали­зуется посредством повышения надежности измерений исходных параметров модели и их композиции в модели. Повышение надежности модели обеспечивается, прежде все­го, ее научной обоснованностью и связано, в частности, с корректным приложением теории моделирования, теории измерений и теории системного экономического анали­за к моделированию исследуемого объекта.

При стремлении повысить точность моделирования следует иметь в виду следую­щее фундаментальное положение: общий уровень точности модели, отображающей те или иные зависимости, определяется точностью самого неточного ее элемента, вклю­чая исходную информацию.

Еще один важный методический принцип – принцип упрощения.

Упрощение модели объекта может быть рассмотрено как с количественной, так и с качественной (содержательной) стороны. С точки зрения содержания модель определяется соста­вом переменных, с точки зрения количественного выражения модель определяется способами измерения переменных и их композицией в итоговой модели. Качествен­ное упрощение модели включает в себя выделение свойств объекта, исключение из рассмотрения несущественных свойств, случайных факторов и т.п. Количественное упрощение связано с выбором типов шкал. В основе упрощения лежит формулировка определенных допущений. Эти допущения могут касаться характера поведения объекта и его отдельных свойств.

Основным приемом упрощения моделей является сокращение числа рассматривае­мых параметров. В соответствии с определением модели исключаться из рассмотрения должны только несущественные или случайные переменные. Могут быть исключены зависимые переменные. Кроме этого несколько переменных могут быть заменены од­ной на основе их обобщения.

Обобщение

показателей обычно называют агрегированием или сверткой. При сис­темном рассмотрении объекта целесообразно разделить эти два понятия.

В описании объекта могут участвовать одинаковые показатели разного объема, т.е. относящиеся к элементам объекта разного уровня и масштаба (работник, цех, предпри­ятие в целом), и разные показатели одного объема (численность работников, их фонд заработной платы, объем произведенной ими продукции и т.д.).

Обобщение показателей меньшего объема для получения одноименного показателя большего объема называется агрегированием.

Необходимость агрегирования обычно определяется потребностью в компактном описании, обусловленном:

• большими размерами экономических объектов;

• ограниченными возможностями по восприятию и хранению данных;

• большей устойчивостью укрупненных данных;

• необходимостью решать задачи большой размерности;

• ускорением расчетов и т.п.

Обобщение разных показателей одного объема для получения интегрального по­казателя того же объема называется сверткой.