Економіко-математичні способи аналізу

Ці методи прийшли в аналіз з економічної статистики, що у свою чергу запозичала їх зі статистики математичної. Усі методи, розроблені в рамках математичних наук, супроводжуються цілим поруч застережень і допущень, що в економічних дослідженнях не завжди виконуються. Зокрема, як правило, неможливий повтор необхідного чи явища події з метою формування сукупності, як це поширено в дослідженнях, зв'язаних з експериментами. Винятково високий взаємозв'язок між окремими факторами, показниками, не завжди можливо змоделювати необхідну ситуацію, тим більше з бажаними характеристиками основних її параметрів і т.п. Тому аналітик повинний винятково чітко уявляти собі всю умовність кількісних оцінок, отриманих з допомогу цих методів і не абсолютизувати їх.)

Математичні методи в економіці застосовуються у випадках, якщо зміни аналізованих показників представляються випадковим процесом, зв'язок між ними невизначена, існує можливість, впливи случаючи і неврахованих факторів.

Загальні підходи до застосування математичних методів в аналізі:

1) системне представлення про господарську діяльність підприємства;

2) математичні методи опису досліджуваного об'єкта;

3) імітація існування цих явищ у непостійних умовах.

Послідовність використання математичних методів економічного аналізу:

1) чітко поставити мета дослідження;

2) визначити зміст задачі відповідно поставленій меті;

3) формалізувати задачу, тобто описати її за допомогою умовних позначок;

4) сформувати математичну модель;

5) підготувати інформацію для рішення моделі;

6) розробити алгоритм рішення задачі, тобто порядок і послідовність рішення рівнянь;

7) вирішити задачу;

8) інтерпретувати отриманий результат;

9) прийняти на основі інтерпретації відповідне рішення.

Основні економіко-математичні методи, що широко використовуються в економічному аналізі:

1) кореляційний аналіз (являє собою метод установлення зв'язку і виміри її тісноти між спостереженнями, який можна вважати випадковими й обраними із сукупності, прі цьому кореляційної називається такий статистичний зв'язок, при якій різним значенням однієї перемінної відповідають різні середні значення іншої; слід також відмититі ті основну особливість кореляційного аналізу: він установлює лише факт ступеня тісноти зв'язку, не розкриваючи її причин);

2) регресійний аналіз – це метод встановлення аналітичного вираження стохастичної залежності між досліджуваними ознаками (рівняння регресії показує, як у середньому змінюється результативний, иначе кажучи залежний показник у при зміні кожного з незалежних показників (факторів) , при цьом у ході регресійного аналізу зважуються дві основні задачі: побудова рівняння регресії і оцінка значимості отриманого рівняння; застосовується регресійний аналіз головним чином для прогнозування, планування, а також для розробки нормативної бази; на відміну від кореляційного аналізу, що відповідає на запитання, чи існує зв'язок між аналізованими ознаками, регресійний аналіз дає і її формалізоване вираження; крім того, якщо кореляційний аналіз вивчає будь-якій взаємозв'язок факторів, то регресійний – причинно-наслідкову залежність, тобто однобічну, що показує, якім образом зміна факторних ознак впливає на ознаку результативну);

3) дисперсійний аналіз – це статистичний метод дозволяє підтвердити чи спростувати гіпотезу про те, що дві вибірки даних відносяться до однієї генеральної сукупності; у застосуванні до аналізу діяльності підприємства можна сказати, що дисперсійний аналіз дозволяє визначити, відносяться групи різних спостережень до одній і тій же сукупності даних чи ні і дисперсійний аналіз часто використовується разом з методами угруповання; задача його проведення в цьому випадку складається в оцінці істотності розходжень між групами);

4) теорія масового обслуговування (далі по тексту – ТМО) - являє собою прикладну область теорії випадкових процесів; ТМО розглядає вірогідності моделі реальних систем обслуговування, що використовується для мінімізації витрат у сфері обслуговування, у виробництві, у торгівлі, при цьому враховується три фактори: а) ритм зміни числа клієнтів чи заявок, б) вірогідні розуміння, наприклад, які шанси зштовхнутися з надзвичайно великим напливом покупців, в) спосіб визначення витрат чекання і поліпшення обслуговування);

5) математичне програмування.