Эконометрические методы принятия решений в контроллинге

Вероятностно-статистические способы принятия решений

Эконометрика в контроллинге.О принятии решений в контроллинге уже не раз говорилось. Потому обсуждение заморочек использования вероятностно-статистических способов в теории принятия решений естественно начать с проблематики контроллинга. Контроллеру нужна различная информация, необходимы комфортные инструменты ее анализа. Как следует, информационная поддержка контроллинга нужна для удачной работы контроллера Эконометрические методы принятия решений в контроллинге. Без современных компьютерных инструментов анализа и управления, основанных на продвинутых эконометрических и экономико-математических способах и моделях, нереально отлично принимать управленческие решения. Недаром спецы по контроллингу огромное внимание уделяют дилеммам сотворения, развития и внедрения компьютерных систем поддержки принятия решений.

Высочайшие статистические технологии и эконометрика - неотъемлемая часть хоть какой современной Эконометрические методы принятия решений в контроллинге системы поддержки принятия решений. Применяемые определения требуют пояснений. Высочайшие статистические технологии - это процедуры анализа статистических данных, основанные на последних достижениях прикладной математической статистики. О их – несколько позднее.

Что такое эконометрика?Согласно Большенному Энциклопедическому словарю (М.: Изд-во «Большая Русская Энциклопедия», 1997), эконометрика – наука, изучающая определенные количественные и высококачественные Эконометрические методы принятия решений в контроллинге связи экономических объектов и процессов при помощи математических и статистических способов и моделей. Эконометрические способы - это сначала способы статистического анализа определенных экономических данных, естественно, при помощи компов [1]. В нашей стране они пока сравнимо не достаточно известны, хотя конкретно в Рф уже полтора столетия интенсивно работает более мощная (в мире Эконометрические методы принятия решений в контроллинге) научная школа в области базы эконометрики – теории вероятностей.

Статистические (эконометрические) способы употребляются в забугорных и российских экономических и технико-экономических исследовательских работах, работах по управлению (менеджменту). Применение прикладной статистики и других эконометрических способов дает приметный экономический эффект. К примеру, в США - более 20 млрд баксов раз в год исключительно в области статистического Эконометрические методы принятия решений в контроллинге контроля свойства. В 1988 г. издержки на статистический анализ данных в нашей стране оценивались в 2 млрд рублей раз в год. Согласно расчетам сравнительной цены валют на базе потребительских паритетов, данную величину можно сравнить с 2 млрд баксов США. Как следует, объем российского "рынка статистических и эконометрических услуг" был на порядок меньше, чем Эконометрические методы принятия решений в контроллинге в США, что совпадает с оценками и по другим показателям, к примеру, по числу профессионалов.

В мировой науке эконометрика занимает достойное место. Об этом свидетельствует, к примеру, присуждение Нобелевских премий по экономике. Их получили эконометрики Ян Тильберген, Рагнар Фриш, Лоуренс Клейн, Трюгве Хаавельмо. В 2000 г. к ним добавились Эконометрические методы принятия решений в контроллинге еще двое - Джеймс Хекман и Дэниель Мак-Фадден. Выпускается ряд научных журналов, стопроцентно посвященных эконометрике, в том числе: Journal of Econometrics (Швеция), Econometric Reviews (США), Econometrica (США), Sankhya (Indian Journal of Statistics. Ser.D. Quantitative Economics. Индия), Publications Econometriques (Франция), электрический еженедельник "Эконометрика" (Наша родина). Публикуются также Эконометрические методы принятия решений в контроллинге масса книжек и статей в других изданиях. Действуют национальные и международные эконометрические общества, объединяющие 10-ки тыщ профессионалов.

А что у нас? База для удачного развития и внедрения эконометрики есть. Так, исключительно в секции “Математические способы исследования” журнальчика “Заводская лаборатория” за последние 35 лет написано более 1000 статей по высочайшим статистическим технологиям и их применениям Эконометрические методы принятия решений в контроллинге. Но в нашей стране по ряду обстоятельств эконометрика не была сформирована как самостоятельное направление научной и практической деятельности, в отличие, к примеру, от Польши, не говоря уже об англосаксонских странах. Польша стараниями известного экономиста Оскара Ланге и его коллег покрыта сетью эконометрических "институтов" (в русской терминологии Эконометрические методы принятия решений в контроллинге - кафедр вузов). В итоге - профессионалов по эконометрике у нас на порядок меньше, чем в США и Англии (Южноамериканская статистическая ассоциация включает более 20000 членов).

В текущее время в Рф начинают развертываться теоретические и практические эконометрические исследования, также положено начало распространению обучения этой дисциплине. Преподавание эконометрики ведется в Столичном муниципальном институте экономики, статистики и Эконометрические методы принятия решений в контроллинге информатики (МЭСИ), на экономическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова и еще в нескольких экономических учебных заведениях. Посреди технических вузов МГТУ им. Н.Э.Баумана имеет в текущее время ценность в развитии и преподавании эконометрики.

Высочайшие статистические технологии в эконометрике.Особенный энтузиазм представляют эконометрические внедрения больших Эконометрические методы принятия решений в контроллинге статистических технологий. Идет речь об их применении для анализа определенных экономических данных, сначала в контроллинге).

Может появиться естественный вопрос: для чего необходимы высочайшие статистические технологии, разве недостаточно обыденных статистических способов? Исследователи в области эконометрики считают (и обосновывают своими теоретическими и прикладными работами), что совсем недостаточно. Так, многие данные в Эконометрические методы принятия решений в контроллинге реальной социально-экономической деятельности, а поэтому и в информационных системах поддержки принятия решений имеют нечисловой нрав, к примеру, являются словами либо принимают значения из конечных множеств (выбор происходит из конечного числа градаций). Нечисловой нрав имеют и упорядочения, которые дают специалисты либо менеджеры, к примеру, выбирая главную цель предприятия, последующую по Эконометрические методы принятия решений в контроллинге значимости и т.д., сравнивая эталоны продукции с целью выбора более подходящего для пуска в серию и др. Означает, для контроллинга нужна статистика нечисловых данных. Дальше, многие величины известны не полностью точно, а с некой погрешностью - лежат в границах от одной границы до другой. Другими словами, начальные данные - не числа, а Эконометрические методы принятия решений в контроллинге интервалы. Это -следствие общеинженерного утверждения: хоть какое измерение проводится с погрешностями. Как следует, контроллеру нужна статистика интервальных данных. Ниже мы показываем, что представления людей естественно обрисовывать в определениях теории нечеткости. Означает, контроллеру нужна статистика нечетких данных. Ни статистики нечисловых данных, ни статистики интервальных данных, ни статистики нечетких Эконометрические методы принятия решений в контроллинге данных нет и не могло быть в традиционной статистике. Все это - высочайшие статистические технологии. Разработанные за последние 10-30 лет, они основаны на последних достижениях прикладной математической статистики. А обыденные курсы по общей теории статистики и по традиционной математической статистике разбирают научные результаты, приобретенные в первой половине ХХ века.

Принципиальная часть эконометрики - применение Эконометрические методы принятия решений в контроллинге больших статистических технологий к анализу определенных экономических данных. Такие исследования часто требуют дополнительной теоретической работы по "доводке" статистических технологий применительно к определенной ситуации. Огромное значение для контроллинга имеют не только лишь общие способы, да и определенные эконометрические модели, к примеру, вероятностно-статистические модели тех либо других процедур Эконометрические методы принятия решений в контроллинге экспертных оценок либо экономики свойства, имитационные модели деятельности организации. И естественно, такие определенные внедрения, как расчет и прогнозирование индекса инфляции. На данный момент уже многим спецам ясно, что годичный бухгалтерский баланс предприятия может быть применен для оценки его финансово-хозяйственной деятельности только с привлечением данных об инфляции. Разные Эконометрические методы принятия решений в контроллинге области экономической теории и практики еще далековато не согласованы. При оценке и сопоставлении вкладывательных проектов принято использовать такие свойства, как незапятнанный приведенный доход, внутренняя норма доходности, основанные на учете конфигурации цены валютной единицы во времени (учет осуществляется при помощи дисконтирования). А при анализе финансово-хозяйственной деятельности организации на базе данных бухгалтерской Эконометрические методы принятия решений в контроллинге отчетности про необходимость дисконтирования "запамятывают". Эта неверная практика разъясняется тем, что базы бухгалтерской науки и практики были заложены во времена отсутствия инфляции.

Безусловно, что экономисты, менеджеры и инженеры, сначала спецы по контроллингу, должны быть вооружены современными средствами информационной поддержки, в том числе высочайшими статистическими технологиями и эконометрикой Эконометрические методы принятия решений в контроллинге. Разумеется, преподавание должно идти впереди практического внедрения. Ведь как использовать то, чего не знаешь?

Один раз - в 1990-1992 гг. российские спецы по эконометрике уже обожглись на недооценке необходимости подготовительной подготовки тех, для кого предусмотрены современные компьютерные средства. Всесоюзной статистической ассоциацией и Всесоюзным центром статистических способов и информатики Центрального правления Всесоюзного экономического обществабыла разработана Эконометрические методы принятия решений в контроллинге система диалоговых программных систем обеспечения свойства продукции. Их созданием правили ведущие спецы страны. Но распространение шло на 1-2 порядка медлительнее, чем ожидалось (единицы и 10-ки продаж заместо сотен и тыщ). Причина стала ясна не сходу. Как оказывается, работники компаний просто не понимали способностей разработанных систем, не знали, какие Эконометрические методы принятия решений в контроллинге задачки можно решать с помощью их, какой экономический эффект они дадут. А не понимали и не знали поэтому, что в университетах и после вузов никто их не учил статистическим способам управления качеством. Без такового периодического обучения нельзя обойтись - сложные концепции "на пальцах" за 5 минут не объяснишь.

Есть и обратный Эконометрические методы принятия решений в контроллинге пример - положительный. Посреди 1980-х годов в русской средней школе ввели новый предмет "Информатика". И на данный момент юное поколение потрясающе обладает компьютерами, одномоментно осваивая стремительно появляющиеся новинки, и этим приметно отличается от тех, кому за 30-40 лет. Если б удалось ввести в средней школе курс вероятности и статистики - а таковой курс есть Эконометрические методы принятия решений в контроллинге в Стране восходящего солнца и США, Швейцарии, Кении и Ботсване, практически во всех странах мира (см. приготовленный ЮНЕСКО сборник докладов [2]) - то ситуация могла бы быть резко усовершенствована. Нужно, естественно, достигнуть, чтоб таковой курс был построен на больших эконометрических (статистических) разработках, а не на низких. Другими словами Эконометрические методы принятия решений в контроллинге, он должен отражать современные заслуги, а не концепции пятидесятилетней либо столетней давности.

Полностью закономерно, что в деятельности русского объединения экспертов в области контроллинга - "Общества контроллеров" - выделено направление, посвященное применению больших статистических технологий и эконометрики в контроллинге, также обучению основам этого направления при подготовке и переподготовке контроллеров.

Статистические технологии используют для анализа Эконометрические методы принятия решений в контроллинге данных 2-ух принципно разных типов. Какой-то из них - это результаты измерений разных видов, к примеру, результаты управленческого либо бухгалтерского учета, данные Госкомстата и др. Короче, идет речь об беспристрастной инфы. Другой - это оценки профессионалов, на базе собственного опыта и интуиции делающих заключения относительно экономических явлений и Эконометрические методы принятия решений в контроллинге процессов. Разумеется, это - личная информация. Размеренная финансовая ситуация позволяет рассматривать длинноватые временные ряды тех либо других экономических величин, приобретенных в сравнимых критериях. В схожих критериях данные первого типа полностью адекватны. В стремительно меняющихся критериях приходятся опираться на экспертные оценки. Такая новая часть эконометрики, как статистика нечисловых данных, была сотворена как ответ Эконометрические методы принятия решений в контроллинге на запросы теории и практики экспертных оценок [3].

Для решения каких экономических задач может быть полезна эконометрика? Фактически для всех, использующих определенную информацию о реальном мире. Только чисто абстрактные, отвлеченные от действительности исследования могут обойтись без нее. А именно, эконометрика нужна для прогнозирования, в том числе поведения потребителей, а поэтому и Эконометрические методы принятия решений в контроллинге для планирования. Выборочные исследования, в том числе выборочный контроль, основаны на эконометрике. Но планирование и контроль - база контроллинга [4, 5]. Потому эконометрика - принципиальная составляющая инвентаря контроллера, воплощенного в компьютерной системе поддержки принятия решений. Сначала хороших решений, которые подразумевают опору на адекватные эконометрические модели. В производственном менеджменте это может означать, к примеру Эконометрические методы принятия решений в контроллинге, внедрение оптимизационных эконометрических моделей типа тех, что используются при экстремальном планировании опыта (они позволяют повысить выход полезного продукта на 30-300%).

Высочайшие статистические технологии в эконометрике подразумевают адаптацию используемых способов к меняющейся ситуации. К примеру, характеристики прогностического индекса изменяются прямо за конфигурацией черт применяемых для прогнозирования величин. Такой способ экспоненциального сглаживания Эконометрические методы принятия решений в контроллинге. В соответственном методе расчетов значения временного ряда употребляются с весами. Веса уменьшаются по мере удаления в прошедшее. Многие способы дискриминантного анализа основаны на применении обучающих выборок. К примеру, для построения рейтинга надежности банков можно при помощи профессионалов составить две обучающие подборки - надежных и ненадежных банков. А потом с Эконометрические методы принятия решений в контроллинге помощью их решать для вновь рассматриваемого банка, каковой он - надежный либо ненадежный, также оценивать его надежность численно, т.е. вычислять значение рейтинга.

Один из методов построения адаптивных эконометрических моделей - нейронные сети [6]. При всем этом упор делается не на формулировку адаптивных алгоритмов анализа данных, а - почти всегда - на Эконометрические методы принятия решений в контроллинге построение виртуальной адаптивной структуры. Термин "виртуальная" значит, что "нейронная сеть" - это спец компьютерная программка, "нейроны" употребляются только при общении человека с компом. Методология нейронных сетей идет от мыслях кибернетики 1940-х годов. В компьютере создается модель мозга человека (очень примитивная исходя из убеждений физиолога). База модели - очень обыкновенные базисные элементы, именуемые нейронами. Они Эконометрические методы принятия решений в контроллинге соединены меж собой, так что нейронные сети можно сопоставить с отлично знакомыми экономистам и инженерам блок-схемами. Каждый нейрон находится в одном из данного огромного количества состояний. Он получает импульсы от соседей по сети, изменяет свое состояние и сам рассылает импульсы. В итоге состояние огромного количества Эконометрические методы принятия решений в контроллинге нейтронов меняется, что соответствует проведению эконометрических вычислений.

Нейроны обычно соединяются воединыжды в слои (обычно, два-три). Посреди их выделяются входной и выходной слои. До решения той либо другой задачки делается настройка. Во-1-х, инсталлируются связи меж нейронами, надлежащие решаемой задачке. Во-2-х, проводится обучение, т.е. через нейронную сеть пропускаются обучающие Эконометрические методы принятия решений в контроллинге подборки, для частей которых требуемые результаты расчетов известны. Потом характеристики сети модифицируются так, чтоб получить наибольшее соответствие выходных значений данным величинам.

Исходя из убеждений точности расчетов (и оптимальности в том либо ином эконометрическом смысле) нейронные сети не имеют преимуществ перед другими адаптивными эконометрическими системами. Но они более Эконометрические методы принятия решений в контроллинге ординарны для восприятия. Нужно отметить, что в эконометрике употребляются и модели, промежные меж нейронными сетями и "обыкновенными" системами регрессионных уравнений (одновременных и с лагами). Они тоже употребляют блок-схемы, как, к примеру, универсальный способ моделирования связей экономических причин ЖОК [1].

Приметное место в математико-компьютерном обеспечении принятия решений в контроллинге Эконометрические методы принятия решений в контроллинге занимают способы теории нечеткости (по-английски - fuzzy theory, при этом термин fuzzy переводят на российский язык по-разному: нечеткий, размытый, расплывчатый, туманный, лохматый и др.). Начало современной теории нечеткости положено работой Л.А.Заде 1965г., хотя истоки выслеживаются со времен Старой Греции [3,7] Это направление прикладной арифметики получило бурное развитие. К истинному времени Эконометрические методы принятия решений в контроллинге по теории нечеткости размещены тыщи книжек и статей, издается несколько интернациональных журналов (более половины - в Китае и Стране восходящего солнца), повсевременно проводятся международные конференции. В области теории нечеткости выполнено довольно много как теоретических, так и прикладных научных работ, практические приложения дали осязаемый технико-экономический эффект.

Основатель рассматриваемого Эконометрические методы принятия решений в контроллинге научного направления Лотфи А. Заде рассматривал теорию нечетких множеств как аппарат анализа и моделирования гуманистических систем, т.е. систем, в каких участвует человек. Его подход опирается на предпосылку о том, что элементами мышления человека являются не числа, а элементы неких нечетких множеств либо классов объектов, для которых переход от "принадлежности Эконометрические методы принятия решений в контроллинге" к "непринадлежности" не скачкообразен, а непрерывен. В текущее время способы теории нечеткости употребляются практически во всех прикладных областях, в том числе при управлении качеством продукции и технологическими процессами.

Нечеткая математика и логика - мощнейший стильный инструмент современной науки, который на Западе и на Востоке (в Стране восходящего солнца, Китае) можно Эконометрические методы принятия решений в контроллинге повстречать в программном обеспечении 10-ов видов изделий - от бытовых видеокамер до систем управления вооружениями. В Рф он был известен с начала 1970-х годов. Но 1-ая монография русского создателя по теории нечеткости [7] была размещена только в 1980 г. В предстоящем раз в год всесоюзные конференции собирали около 100 участников - по мировым меркам Эконометрические методы принятия решений в контроллинге незначительно.

При изложении теории нечетких множеств обычно не подчеркивается связь с вероятностными моделями. В нашей стране посреди 1970-х годов установлено [3,7], что теория нечеткости в определенном смысле сводится к теории случайных множеств, хотя эта связь и имеет, может быть, только теоретическое значение. В США подобные работы появились лет на Эконометрические методы принятия решений в контроллинге 5 позднее.

Специалисту в области контроллинга полезны бессчетные умственные инструменты анализа данных, относящиеся к высочайшим статистическим технологиям и эконометрике.

Эконометрические способы в контроллинге.Обсудим подробнее, что может дать эконометрика контроллеру, какие инструменты анализа данных она может предложить для решения типовых задач, стоящих перед контроллером.

Трудности такового рода - а конкретно, что может дать Эконометрические методы принятия решений в контроллинге эконометрика той либо другой области, какие средства решения типовых задач она может предложить – рассматриваются повсевременно. Проводились дискуссии на очень животрепещущую и широкую тему: "Что дает прикладная статистика народному хозяйству?" [8]. Тщательно дискуссировался набор эконометрических и экономико-математических инструментов, поддерживающих менеджмент и маркетинг малого бизнеса [9]. Средством поддержки проведения Эконометрические методы принятия решений в контроллинге экспертных исследовательских работ, а именно, в задачках обеспечения хим безопасности биосферы и экологического страхования, служило автоматическое рабочее место "Математика в экспертизе" (сокращенно АРМ МАТЭК) [10]. С целью эконометрической поддержки задач сертификации и обеспечения свойства промышленной продукции была разработана упомянутая выше широкая система программных товаров. В нее входили диалоговые системы по статистическому Эконометрические методы принятия решений в контроллинге приемочному контролю, планированию опыта, контрольным картам, надежности и испытаниям, прикладной статистике и другим вопросам [11]. Обобщая, можно сказать, что неважно какая довольно принципиальная и развитая прикладная сфера деятельности просит сотворения адекватного эконометрического сопровождения. Это сопровождение дает рассматриваемой сфере деятельности инструменты (способы) анализа данных для решения стоящих перед нею задач.

Эконометрика - дисциплина методическая Эконометрические методы принятия решений в контроллинге, посвящена способам, которые могут применяться в разных предметных областях. Напротив, контроллинг - предметная дисциплина, для решения задач собственной предметной области завлекает те способы, которые оказываются полезными.

Сначала нужно обсудить вопрос: полезны ли для решения задач контроллинга эконометрические способы?

Для ответа на этот вопрос проанализируем "Глоссарий по контроллингу", включенный Эконометрические методы принятия решений в контроллинге в материалы симпозиума "Теория и практика контроллинга в Рф". Симпозиум состоялся 4-5 октября 2001 г. в МГТУ им. Н.Э.Баумана. В глоссарии, а именно, содержатся определения:

Абсолютные отличия, Вербальные переменные, Индексы,

Интервальные данные, Исследование операций, Кривая опыта,

Кумулятивные отличия, Способ сценариев,

Относительные отличия, Принятие решений,

Размытые огромного количества, Опасности (опасности), Ряды Эконометрические методы принятия решений в контроллинге,

Системный анализ, Средние величины,

Управление по отклонениям, Фактические величины,

Шансы, Эконометрика, Эмпирико-индуктивные характеристики.

Все эти бессчетные определения относятся к эконометрике. Определения относятся к разным ее разделам - от традиционных (средние величины) до самых современных. Оказались необходимыми, а именно, способы статистики объектов нечисловой природы (включая эконометрику вербальных и размытых Эконометрические методы принятия решений в контроллинге переменных) и статистики интервальных данных.

Ответ на поставленный вопрос издавна уже не вызывает колебаний у профессионалов - эконометрические способы представляют собой важную часть научного инвентаря контроллера, а их компьютерная реализация - важную часть информационной поддержки контроллинга. Дискуссировать целенаправлено содержание этого инвентаря.

Систематизация эконометрических инструментов может быть проведена по разным основаниям: по способам, по Эконометрические методы принятия решений в контроллинге виду данных, по решаемым задачкам и т.п. А именно, при систематизации по способам целенаправлено выделять последующие блоки:

1.1. Описание данных и их графическое представление.

1.2. Углубленный вероятностно-статистический анализ.

1.3. Поддержка экспертных исследовательских работ.

1.4. Способы сценариев и анализа рисков.

При систематизации на базе вида данных эконометрические методы естественно разделять Эконометрические методы принятия решений в контроллинге по тому, каковой вид данных "на входе":

2.1. Числа.

2.2. Конечномерные вектора.

2.3. Функции (временные ряды).

2.4. Объекты нечисловой природы, в том числе упорядочения (и другие бинарные дела), вербальные (высококачественные) переменные, нечеткие (размытые, расплывчатые) переменные, интервальные данные, и др.

Более увлекательна систематизация по тем задачкам контроллинга, для решения которых употребляются эконометрические способы Эконометрические методы принятия решений в контроллинге. При таком подходе могут быть выделены блоки:

3.1. Поддержка прогнозирования и планирования.

3.2. Слежение за контролируемыми параметрами и обнаружение отклонений.

3.3. Поддержка принятия решений, и др.

От каких причин зависит частота использования тех либо других эконометрических инструментов контроллинга? Как и при других применениях эконометрики, главных групп причин два - это решаемые задачки и квалификация Эконометрические методы принятия решений в контроллинге профессионалов.

Искусственное упрощение списка решаемых задач, естественно, приводит, к искусственному сокращению перечня используемых способов. К примеру, Госкомстат РФ так ограничил область собственной деятельности, что для решения поставленных им впереди себя задач полностью довольно обыденных статистических таблиц и диаграмм - инструментов XIX в. (Для доказательства этой мысли довольно обратиться к Эконометрические методы принятия решений в контроллинге публикациям Госкомстата РФ.) Подчеркнем, что для решения этих задач ему не необходимы разработки более узнаваемых в эконометрике профессионалов, получивших за свои исследования нобелевские премии по экономике. Как не необходимы и вообщем все работы по эконометрике ХХ в. Но весь арсенал современной эконометрики может быть с фуррором применен, если мы откажемся Эконометрические методы принятия решений в контроллинге от искусственного ограничения списка решаемых задач. А именно, если от обычного описания имеющегося положения перейдем к прогнозированию на базе вероятностно-статистических моделей.

Как оказывает влияние квалификация профессионалов? Она ограничивает круг решаемых задач и способов их решения. Часто то, что люди не знают - для их не существует. Но конкурентноспособная борьба Эконометрические методы принятия решений в контроллинге просит поиска преимуществ по сопоставлению с другими фирмами. Познание эконометрических способов дает такие достоинства.

Нередко задают вопрос: "Что все-таки такое эконометрика? Поведайте о ней". Довольно подробное представление об эконометрике могут дать только монографии, содержащие описания главных подходов, мыслях, алгоритмов, Примером является учебное пособие [1]. Тут же эконометрика рассматривается "с Эконометрические методы принятия решений в контроллинге птичьего полета". Таковой подход дает возможность познакомиться с общей ситуацией, но не с определенными методами анализа данных.

При практическом применении эконометрических способов в работе контроллера нужно использовать надлежащие программные системы. Могут быть полезны и общие статистические системы типа SPSS, Statgraphics, Statistica, ADDA, и поболее спец Statcon, SPC, NADIS, REST (по статистике Эконометрические методы принятия решений в контроллинге интервальных данных), Matrixer и многие другие. Общее внедрение комфортных в работе программных товаров, включающих современные эконометрические инструменты анализа определенных экономических данных, можно рассматривать как один из действенных методов ускорения научно-технического прогресса, распространение современных эконометрических познаний [12].

Почему старенькые способы эконометрики не подходят для новых критерий? При взоре Эконометрические методы принятия решений в контроллинге на эконометрику со стороны нередко появляется идея о том, что за долгие десятилетия развития этой научно-практической дисциплины все ее главные задачи решены, остается только использовать разработанные способы к тем определенным экономическим данным, которые представляют энтузиазм для исследователя. Эта идея неверна в принципе, при этом по двум главным Эконометрические методы принятия решений в контроллинге причинам. Во-1-х, прикладные исследования приводят к необходимости рассматривать данные новейшей природы, к примеру, являющиеся вышеперечисленными видами объектов нечисловой природы. Во-2-х, выясняется необходимость более глубочайшего анализа традиционных способов.

Неплохим примером для обсуждения являются способы проверки однородности 2-ух выборок. Есть две совокупы, и нужно решить, различаются они либо совпадают Эконометрические методы принятия решений в контроллинге. Для этого из каждой из их берут по выборке и используют тот либо другой эконометрический способ проверки однородности. Около 100 годов назад был предложен способ Стьюдента, обширно используемый и на данный момент. Но он имеет целый букет недочетов. Во-1-х, согласно Стьюденту рассредотачивания частей выборок должны быть нормальными (гауссовыми). Обычно, это не так Эконометрические методы принятия решений в контроллинге. Во вторых, он нацелен на проверку не однородности в целом (т.н. абсолютной однородности, т.е. совпадения функций рассредотачивания, соответственных двум совокупностям), а лишь на проверку равенства математических ожиданий. Но, в-3-х, при всем этом непременно подразумевается, что дисперсии для частей 2-ух выборок совпадают. Самое увлекательное, что инспектировать равенство Эконометрические методы принятия решений в контроллинге дисперсий, а тем паче нормальность, еще сложнее, чем равенство математических ожиданий. Потому аспект Стьюдента обычно используют, не делая таких проверок. А и тогда выводы по аспекту Стьюдента повисают в воздухе.

Более продвинутые в теории спецы обращаются к другим аспектам, к примеру, к аспекту Вилкоксона. Он является непараметрическим, т.е Эконометрические методы принятия решений в контроллинге. не опирается на предположение нормальности. Да и он, как выяснилось, не лишен недочетов. С его помощью нельзя проверить абсолютную однородность (совпадение функций рассредотачивания, соответственных двум совокупностям). Это можно сделать только при помощи т.н. состоявшихся критериев, а именно, критериев Смирнова и типа омега-квадрат (Лемана-Розенблатта Эконометрические методы принятия решений в контроллинге).

С практической точки зрения аспект Смирнова обладает необыкновенным недочетом - его статистика воспринимает только маленькое число значений, ее рассредотачивание сосредоточено в маленьком числе точек, и не удается воспользоваться классическими уровнями значимости 0,05 и 0,01. Потому в текущее время остается советовать аспект типа омега-квадрат (Лемана-Розенблатта). Но - для него нет довольно подробных Эконометрические методы принятия решений в контроллинге таблиц, он не включен в пользующиеся популярностью пакеты эконометрических программ.

Отметим фиаско профессионалов по математической статистике. Они не в состоянии ответить на естественный вопрос: "Каким способом инспектировать однородность 2-ух выборок?" Дело в том, что для каждого способа она могут указать т.н. альтернативную догадку, при котором этот способ является Эконометрические методы принятия решений в контроллинге лучшим (в том смысле, который они рассматривают; этих смыслов несколько - оптимальность по Ходжесу-Леману, по Бахадуру и др.). Но в практических задачках обычно совсем неясно, откуда брать "альтернативную догадку". Таким макаром, в данной области математическая статистика выродилась в схоластику.

Делему выбора лучшего эконометрического способа проверки однородности 2-ух выборок (независящих либо связанных) нельзя Эконометрические методы принятия решений в контроллинге считать совсем решенной [1].

Разглядим другой принципиальный пример. Многие данные в информационных системах имеют нечисловой нрав, к примеру, являются словами либо принимают значения из конечных множеств. Нечисловой нрав имеют и упорядочения, которые дают специалисты либо менеджеры, к примеру, выбирая главную цель, последующую по значимости и т.д. Означает Эконометрические методы принятия решений в контроллинге, нужна статистика нечисловых данных. Дальше, многие величины известны не полностью точно, а с некой погрешностью - от и до. Другими словами, начальные данные - не числа, а интервалы. Нужна статистика интервальных данных. Интервальные данные являются личным случаем нечетких данных. Ни статистики нечисловых данных, ни статистики интервальных данных, ни статистики нечетких данных не было Эконометрические методы принятия решений в контроллинге и не могло быть в традиционной статистике. Они разработаны за последние десятилетия.

Принципиальная часть эконометрики - применение больших эконометрических технологий (см. ниже) к анализу определенных экономических данных, что часто просит дополнительной теоретической работы по доработке технологий применительно к определенной ситуации. Огромное значение имеют определенные эконометрические модели, к Эконометрические методы принятия решений в контроллинге примеру, модели экспертных оценок либо экономики свойства. И естественно, такие определенные внедрения, как расчет и прогнозирование индекса инфляции. На данный момент уже многим ясно, что годичный бухгалтерский баланс предприятия может быть применен для оценки его финансово-хозяйственной деятельности только с привлечением данных об инфляции.

Высочайшие эконометрические технологии и их способности для Эконометрические методы принятия решений в контроллинге решения задач управления и контроллинга.Перейдем к подробному дискуссии уже не раз упомянутых выше «высоких эконометрических (статистических) технологий». Термин "высочайшие технологии" популярен в современной научно-технической литературе. Он употребляется для обозначения более ведущих технологий, опирающихся на последние заслуги научно-технического прогресса. Есть такие технологии и посреди эконометрических технологий анализа Эконометрические методы принятия решений в контроллинге определенных экономических данных для решения задач управления и контроллинга-как в хоть какой активно развивающейся научно-практической области.

Примеры больших эконометрических технологий и входящих в их алгоритмов анализа данных, подробный анализ современного состояния и перспектив развития даны в работе [13], написанной по результатам обсуждений в Русской академии статистических способов. А Эконометрические методы принятия решений в контроллинге именно, в качестве "больших эконометрических технологий" были выделены технологии непараметрического анализа данных; устойчивые (робастные) технологии; технологии, основанные на размножении выборок, на использовании достижений статистики нечисловых данных и статистики интервальных данных.

Термин "высочайшие эконометрические (в более общей ситуации - статистические) технологии". Обсудим пока не полностью обычный термин "высочайшие статистические технологии". Каждое из Эконометрические методы принятия решений в контроллинге 3-х слов несет свою смысловую нагрузку.

"Высочайшие", как и в других областях, значит, что разработка опирается на современные заслуги теории и практики, а именно, теории вероятностей и прикладной математической статистики. При всем этом "опирается на современные научные заслуги" значит, во-1-х, что математическая база технологии в рамках соответственной научной Эконометрические методы принятия решений в контроллинге дисциплины получена сравнимо не так давно, во-2-х, что методы расчетов разработаны и обусловлены в согласовании в нею (а не являются т.н. "эвристическими"). С течением времени, если новые подходы и результаты не принуждают пересмотреть оценку применимости и способностей технологии, поменять ее на более современную, "высочайшие эконометрические (статистические Эконометрические методы принятия решений в контроллинге) технологии" перебегают в "традиционные эконометрические (статистические) технологии", такие, как способ меньших квадратов. Итак, высочайшие статистические технологии - плоды недавнешних суровых исследований. Тут два главных понятия - "юность" технологии (во всяком случае, не старше 50 лет, а лучше - не старше 10 либо 30 лет) и опора на "высшую науку".

Термин "статистические" привычен, но объяснить его Эконометрические методы принятия решений в контроллинге нелегко. Во всяком случае, к деятельности Муниципального комитета РФ по статистике высочайшие эконометрические (статистические) технологии дела не имеют. Как понятно, сотрудники проф. В.В. Налимова собрали более 200 определений термина "статистика" (см. об этом в работе [13]). Полемика вокруг терминологии время от времени воспринимает очень острые формы (см., к примеру, редакционные Эконометрические методы принятия решений в контроллинге замечания к статье [8], написанные в стиле узнаваемых выражений о генетике и кибернетике конца 1940-х годов). А именно, исходя из убеждений эконометрики статистические данные – это результаты измерений, наблюдений, испытаний, анализов, опытов, а "эконометрические (статистические) технологии" - это технологии анализа эконометрических (статистических) данных.

В конце концов, изредка применяемый применительно к статистике термин Эконометрические методы принятия решений в контроллинге "технологии". Эконометрический (статистический) анализ данных, обычно, содержит в себе целый ряд процедур и алгоритмов, выполняемых поочередно, параллельно либо по более сложной схеме. А именно, можно выделить последующие этапы:

- планирование статистического исследования;

- организация сбора нужных статистических данных по хорошей либо хотя бы рациональной программке (планирование подборки, создание организационной структуры и подбор Эконометрические методы принятия решений в контроллинге команды профессионалов (эконометриков либо статистиков), подготовка кадров, которые будут заниматься сбором данных, также контролеров данных и т.п.);

- конкретный сбор данных и их фиксация на тех либо других носителях (с контролем свойства сбора и отбраковкой неверных данных по суждениям предметной области);

- первичное описание данных (расчет разных выборочных черт, функций рассредотачивания Эконометрические методы принятия решений в контроллинге, непараметрических оценок плотности, построение гистограмм, корреляционных полей, разных таблиц и диаграмм и т.д.),

- оценивание тех либо других числовых либо нечисловых черт и характеристик рассредотачиваний (к примеру, непараметрическое интервальное оценивание коэффициента варианты либо восстановление зависимости меж откликом и факторами, т.е. оценивание функции),

- проверка статистических гипотез Эконометрические методы принятия решений в контроллинге (время от времени их цепочек - после проверки предшествующей догадки принимается решение о проверке той либо другой следующей догадки),

- более углубленное исследование, т.е. применение разных алгоритмов многомерного статистического анализа, алгоритмов диагностики и построения систематизации, статистики нечисловых и интервальных данных, анализа временных рядов и др.;

- проверка стойкости приобретенных оценок и Эконометрические методы принятия решений в контроллинге выводов относительно допустимых отклонений начальных данных и предпосылок применяемых вероятностно-статистических моделей, допустимых преобразований шкал измерения, а именно, исследование параметров оценок способом размножения выборок;


ekonomicheskaya-sushnost-i-rol-gosudarstvennogo-byudzheta.html
ekonomicheskaya-sushnost-naloga-na-pribil-ego-platelshiki-obekti-nalogooblozheniya.html
ekonomicheskaya-sushnost-ponyatiya-niok-i-tr.html