Экономико-математическая модель

Найденo 75 статей

Научные теории, концепции, гипотезы, модели

Производственная функция

Произво́дственная фу́нкция, функция, ставящая в соответствие заданным объёмам статей затрат (т. е. факторов производства) наибольший объём выпуска единственного продукта, который возможно произвести при этих факторах и заданной технологии. Представляет собой метод описания множества выполнимых производственных планов (вектор из объёмов затрат и выпуска) и технологии. Аргументами такой функции являются показатели объёма, количества, а не стоимостные величины. При этом затраты должны быть редкими (т. е. их запас можно исчерпать) и хотя бы теоретически – предметом управления. В зависимости от степени неизменности видов затрат различают краткосрочные (в которых часть факторов производства – параметры, а не переменные величины) и долгосрочные (все затраты являются переменными) производственные функции. Как правило, требуют, чтобы данная функция: 1) имела конечные неотрицательные значения; 2) достигала положительных значений только при условии, что как минимум один её аргумент положителен; 3) не убывала; 4) была вогнутой вниз и 5) являлась непрерывно дифференцируемой.

Научные теории, концепции, гипотезы, модели

Теория принятия решений в условиях риска (в экономике)

Тео́рия приня́тия реше́ний в усло́виях ри́ска в экономике, теория, отражающая принципы принятия экономических решений в ситуациях с более чем одним исходом, наступающих с соответствующими вероятностями. Рациональный индивид, действующий в условиях риска, максимизирует функцию ожидаемой полезности. Конкретный результат выбора экономического субъекта зависит от его отношения к риску: склонный, несклонный или нейтральный. Показатели, описывающие отношение различных субъектов к риску и позволяющие его локально оценивать и сравнивать, называются мерами Эрроу – Пратта.

Научные методы исследования

Имитационное моделирование (в экономике)

Имитацио́нное модели́рование в экономике, метод компьютерного моделирования, предполагающий симуляцию реальных процессов или систем во времени с учётом наличия случайных факторов, влияющих на основные показатели рассматриваемых процессов. Таким образом, имитационные модели являются динамическими и принимают во внимание наличие случайных компонент. Данный подход предполагает разработку логико-математической модели, описывающей функционирование какой-либо сложной системы, использующей на входе некоторые параметры и прогнозирующей состояние этой системы через определённый промежуток времени.

Экономисты

Айвазян Сергей Артемьевич

Айвазя́н Серге́й Арте́мьевич (1934–2019), советский и российский учёный, математик-экономист, профессор. Один из ведущих специалистов в области прикладной математической статистики и вероятностно-статистического моделирования социально-экономических процессов. Внёс большой вклад в исследование механизмов распределительных отношений в обществе, анализ качества жизни населения, межстрановой и межрегиональный эконометрический анализ.

Научные теории, концепции, гипотезы, модели

АК-модель эндогенного роста

АК-моде́ль эндоге́нного ро́ста, модель эндогенного роста, в которой постоянный экономический рост достигается за счёт неубывающей предельной производительности капитала. В АК-моделях рассматривается производственная функция вида , где – объём выпуска, – запас капитала, – технологическая константа. В АК-моделях постоянный экономический рост возможен без предпосылки об экзогенно заданных темпах технологического прогресса. Модель критикуется за то, что её следствием является отсутствие как абсолютной, так и условной конвергенции, в то время как эмпирические наблюдения свидетельствуют в пользу наличия условной конвергенции между странами.

Экономисты

Шаталин Станислав Сергеевич

Шата́лин Станисла́в Серге́евич (1934–1997), советский и российский экономист, общественный деятель, академик АН СССР (1987; с 1991 РАН), академик-секретарь отделения экономики АН СССР (РАН) в 1990–1996 гг. (и. о. с 1989). Специалист в области методологии народно-хозяйственного планирования и прогнозирования, комплексных проблем социально-культурного развития и повышения народного благосостояния, экономико-математического моделирования. Один из авторов экономической программы «500 дней».

Научные направления

Математическая экономика

Математи́ческая эконо́мика, раздел математики, выполняющий роль связующего звена между экономической теорией и классической математикой. Её основные задачи – анализ средствами математики теоретических построений в области экономики на непротиворечивость и генерация новых экономических идей на основе математических моделей. Усложнение математических моделей с целью их приближения к реальности приводит ко всё большим трудностям в получении математических результатов аналитическими методами. В связи с этим повышается интерес к компьютерным моделям, имитирующим реальность.

Научные методы исследования

Монографическое обследование

Монографи́ческое обсле́дование, форма опытного выборочного наблюдения и обобщения закономерностей изменения явлений (процессов) или объектов на примере отдельно взятых типовых образцов. Наиболее распространённый вид монографического обследования – интервью с респондентом с целью получения априорной информации, необходимой для обоснования и принятия решений по конкретному профилю работы. Также распространены такие виды монографических обследований, как актуарные заключения и балансы в экономике, разрабатываемые и публикуемые на основе соответствующих расчётов и заключаемых документарных сделок. Сюда же относятся аудиторские заключения, рейтинги и мониторинги, технико-экономические обоснования, независимые оценки и экспертизы.

Термины

Апостериорное распределение

Апостерио́рное распределе́ние, распределение вероятностей, вычисленное в результате проведения эксперимента с исследуемыми объектами. Преимущество байесовского подхода интерпретации вероятности заключается в корректировке численных значений изначально заданных статистических предположений по мере получения обновлённой информации об исследуемых процессах. Оценки коэффициентов в байесовском подходе вычисляются на основе числовых характеристик апостериорного распределения: математического ожидания или модального значения.

Научные методы исследования

Модель байесовской векторной авторегрессии

Моде́ль ба́йесовской ве́кторной авторегре́ссии (BVAR), вариант модели векторной авторегрессии (VAR), оцениваемый с помощью байесовских методов. За счёт наложения априорной структуры на параметры модели позволяет избежать «проклятия размерности» (излишней параметризации), чему подвержены VAR-модели, оценка которых базируется на частотном подходе. В литературе, на основе эмпирических данных, было продемонстрировано, что BVAR-модели могут представлять более точные прогнозы в отличие от VAR-моделей, FAVAR-моделей (Bańbura, Giannone, 2010), а также могут снижать неопределённость в распределении параметров модели (Демешев, Малаховская, 2016). Оценка VAR-моделей с помощью байесовской методологии основана на теореме Байеса. BVAR-модель используется при построении импульсных откликов, исторической декомпозиции, декомпозиции дисперсии ошибки прогноза.