Cтраница 2
Выбор математика-статистической модели для целей прогнозирования зависит от характера прогнозируемого явления, исследуемого статистического материала, требуемой точности прогнозов, а также многих других факторов, связанных с конкретными условиями прогнозирования. Современная теория и практика прогнозирования выделяет, по крайней мере, три класса математико-стати-стических моделей; причинно-следственных связей; тенденций развития; адаптивные модели прогнозирования. [16]
Процесс прогнозирования предусматривает исследование влияния экономических, технологических и организационных факторов и зависимостей на принятие плановых решений, которые должны отражать тенденции изменения энергопотребления и учитывать их на ближайшую перспективу. В настоящее время в практике прогнозирования широко применяется аппарат регрессионного и корреляционного анализа. [17]
При проведении практических расчетов, по мнению авторов работ [53,54] предпочтение следует отдавать интегральным характеристикам, поскольку они менее подвержены влиянию изменений условий разработки. Однако это не всегда подтверждается практикой прогнозирования показателей разработки. В некоторых случаях дифференциальные характеристики способны более надежно предсказывать процесс разработки залежи. [18]
Метод затраты - выпуск широко применяется в практике прогнозирования и программирования экономики. [19]
Метод затраты - выпуск широко применяется в практике прогнозирования и программирования экономики. [20]
Если в реальной РЭА из-за влияния помех изменение состояния описывается не прямолинейными градиентными линиями, то для прогнозирования работоспособности используют стохастические модели, - которые учитывают случайный стохастический характер градиентных линий. Эффективность перечисленных методов значительно возрастает с внедрением в практику прогнозирования работоспособности РЭА электронных систем. [21]
К числу насущных проблем, связанных с совершенствованием планирования науки, должна быть отнесена науковедческая терминология. Отсутствие однозначной, правильно систематизированной и логически увязанной классификации понятий, широко используемых в практике прогнозирования и планирования науки, создает значительные трудности в работе с планами. Эта проблема представляется нам тем более серьезной, что планы научных исследований и отчеты об их выполнении ( обычно сохраняющие структурное сходство с планами) являются вместе с тем документами, содержащими определенную первичную научную информацию и таким образом имеющими прямое влияние на функционирование систем управления наукой. [22]
Прогнозы процессов загрязнения подземных вод строятся на сочетании аналитических методов и численного моделирования. Роль последнего сейчас резко возросла, что привело к определенным перекосам ( см. Введение) и чуть ли не к полному вытеснению аналитических методов из практики прогнозирования в западных странах. В отечественной гидрогеологии до таких крайностей еще не дошло, так что мы не будем здесь тратить усилия на доказательство важности аналитических методов. Представляется очевидным, что они в любом случае должны оставаться исходной методической базой прогнозирования, позволяя наиболее эффективно провести, как минимум, первые этапы схематизации гидрогеоэкологической ситуации и разведочных расчетов: благодаря физической осязаемости и возможности гибкого включения в прогнозный процесс т.н. субъективной информации, вытекающей из опыта и интуиции эксперта, аналитические методы гораздо лучше обеспечивают соответствие целей прогнозов их информационному обеспечению. [23]
Леонтьевым метод затраты-результаты находит широчайшее использование для изучения межотраслевых связей, структуры экономики и составления межотраслевого баланса. Он широко применяется в практике прогнозирования и программирования капиталистической экономики. [24]
На практике нецелесообразно ставить задачу планирования всеобъемлюще и вместе с тем стараться найти ее рациональное ( оптимальное) решение, так как могут возникнуть трудности методологического характера. Это объясняется тем, что модель должна быть не только достаточно операциональна и прозрачна, но и понятна заказчику, т.е. пользователю - государственным органам планирования. В связи с этим в практике прогнозирования используются различные упрощения и ограничения. [25]
Очевидно, что выводы Янча об органической связи между прогнозированием и планированием не являются открытием для советского читателя. Плановый характер развития социалистической экономики, развитие народного хозяйства на основе перспективных, долгосрочных и текущих планов, ясно выраженные цели и задачи планирования общественного производства в соответствии с научно обоснованной программой, опирающейся на научную теорию общественного развития - все это заложено в самой основе социалистической системы хозяйствования. Как отмечает Янч, для капиталистических стран характерно стремление теснее увязывать практику прогнозирования с системой планирования, что объективно отражает потребности рационального развития современного общественного производства. Но в условиях капиталистического общества это стремление встречает препятствия, обусловленные чисто капиталистической природой управления общественным производством. В условиях же социалистической системы хозяйствования речь идет о совершенствовании внутренне присущей развитию социалистической экономики системы планирования в соответствии с задачами, выдвигаемыми современной научно-технической революцией, совершенствовании методов долгосрочного планирования и прогнозирования. [26]
Для сравнения нефтегазоносности различных регионов пользуются интегральными оценками, включающими в себя накопленную добычу, запасы, ресурсы нефти, газа и конденсата всех категорий. Первым название таким оценкам еще в 1932 г. дал И. М. Губкин, объединив все слагаемые термином общие геологические запасы. Несмотря на то что это название очень метко отражало суть дела, оно не получило широкого распространения поскольку практика количественного прогнозирования нефтегазоносности регионов в те годы была ограниченной. [27]
Достоинством этого метода является системный подход, простота и доступность для предприятий любых отраслей. Одним из недостатков - субъективность, так как финансовый менеджер должен, основываясь на интуиции и знаниях, оценить сложившуюся ситуацию и принять соответствующее решение. Однако в условиях многокритериальной задачи существуют большие сложности при принятии решения. Многие из показателей не имеют финансового характера и не могут быть рассчитаны количественно. Кроме бухгалтерской требуется дополнительная информация из других источников. Несмотря на это учет и анализ данных показателей в практике прогнозирования банкротства имеет очень важное значение. [28]
Этот принцип был использован Кейнсом. Мультипликатор был введен в 1931 Р. Ф. Капом и подробно исследован в работах Ь ейнса. Хотя принципы мультипликации могут использоваться для анализа количеств, аспектов воспроиз-ва, сами по себе они лишены социально-зко-номпч. Среди них иесьма распространен метод экономии, анализа затраты - выпуск ( input-output), автор к - poro амер. Леонтьев опирался на разработку меж-отрас. Этот метод используется в практике прогнозирования и программирования каниталпстпч. [29]