Анализ математического обеспечения

Построение математической модели основано на анализе имеющихся статистических данных. На рис. 1. представлены математические методы универсального характера, которые обычно используются для обработки информации.

 

 

 

 

Рис 1. Типовые методы обработки информации

Поскольку мы занимаемся анализом коротких временных рядов, то на этапе первичной обработки данных были исключены методы фильтрации и анализ спектральной плотности.

Для построения математической модели необходимо провести первичный статистический анализ имеющихся данных, который включает следующие этапы:

1. Анализ трендов (методы сглаживания). В нашем случае играет вспомогательную роль и может быть опущен.

2. Получение статистических характеристик (математическое ожидание, дисперсия, асимметрия, эксцесс, мода, медиана).

3. Анализ функций распределения.

4. Анализ корреляционных функций.

Выбор математических методов вторичной обработки информации может быть сделан только на основе первичного анализа данных.

При изучении социально-экономических явлений исследователи сталкиваются с необходимостью формализованного описания стохастической и многомерной информации по сложным и плохо структурируемым объектам. Для анализа подобной информации весьма эффективным оказывается математико-статистический подход (7).

Экономико-статистическая модель (ЭСМ) есть особая форма экономико-математических моделей. Она описывает стохастические связи и закономерности, возникающие под действием множества причин и следствий в массовых повторяющихся явлениях. Классическая экономико-статистическая модель чаще всего состоит из регрессионных уравнений и комплекса вспомогательных статистических характеристик (средние, дисперсии, коэффициенты корреляции, оценки точности аппроксимации и др.).

Экономико-статистические модели имеют исследовательский, прогнозный характер и могут быть названы моделями описания экономических процессов. Главным предметом изучения ЭСМ являются не способы достижения определенного состояния, а сам процесс развития объектов в пространстве и во времени. Они приспособлены для выявления тенденций, имевших место в прошлом и ожидаемых в будущем.