Информационные технологии эконометрических исследований

Программные пакеты статистической обработки данных, моделирования, сделали методы анализа данных более доступными и наглядными, устранили необходимость выполнения вручную трудоемких расчетов по сложным формулам, построение таблиц и графиков, оставляя за человеком выполнение творческих функций: постановка задачи, выбор методов прогнозирования и интерпретация результатов [42].

На сегодняшний день имеется реальная возможность использовать в практической деятельности универсальные и специализированные статистические пакеты типа «S-Plus», «SAS», «EcStatic», «StatGraphics», «SPSS», «Олимп:СтатЭксперт». Особо следует отметить пакет «Statistica» компании StatSoft, который был использован для иллюстрации большинства методов, описанных в настоящем пособии. Возможности и исполнение всех пакетов довольно близки. Так, данные во всех пакетах представляются в табличной форме; необходимо выбрать в меню (1-2 уровня) метод обработки данных; на специальной для каждого метода диалоговой панели задать параметры и, если надо, другие данные; результат представляется в виде текстового отчета с таблицами, и графиками. Практически все пакеты обеспечивают широкий набор средств визуализации данных: построение графиков, диаграмм, помогающие лучше представить обрабатываемые данные, получить общее представление об их особенностях и закономерностях. При использовании пакетов обработки данных исследователь практически не испытывает перегрузок, связанных с подготовкой данных, проверкой результатов, построением графиков, рассмотрением альтернативных вариантов, а действует по следующему принципу: «клише» анализа задано системой, а все необходимые инструменты исследования у него под рукой.

Достаточно доступны и инструментальные средства моделирования, которые имеют встроенные функции создания и интеграции моделей, обладают развитыми графическими интерфейсами и анимационным выводом результатов, позволяют выполнять вычисления, связанные с планированием факторных экспериментов, автоматизированной оптимизацией и др [18].

 

Модели и их роль в изучении экономических процессов

Модели и моделирование

В общем виде под моделью понимается образ описание, схема, представление, изображение исследуемого объекта или системы объектов, используемое при определенных условиях в качестве его заменителя или представи­теля. Модель является представлением объекта в некото­рой форме, отличной от формы его реального существования. Модель служит обычно средством, помогающим нам в объяснении, понимании или совершенствовании объектов и систем, может быть точной копией объекта или отображать некоторые его характерные свойства в абстрактной форме. Изучение объектов познания с помощью моделей называется процес­сом моделирования. В основе общей теории моделирования лежит диалектическая логика как наука о формах и законах отображения, изменения и развития абстрактного мира, теоретические и практические аспекты построения моделей [9,32].

С давних пор модели использовались для предска­зания поведения, свойств объекта исследования. Модели позволяют логическим путем спрогнозировать последствия тех или иных воздейс­твий на объект и достаточно уверенно указать, какому из них отдать предпочтение.

Итак, модель представляет собой абстрактное описание реального объекта. Уровень детализации этого описания определяет сам исследователь. Человек принимает решение о том, какие элементы объекта существенны сообразно с поставленными целями, задачами и имеющимися возможностями. От того, насколько хорошо исследователь может выделить существенные элементы и взаимосвязи между ними, зависит успех моделирования.

Основное назначение моделей – сделать возможными некоторые выводы о поведении реальной системы. Наблюдения над реальным объектом (натурные эксперименты) в лучшем случае могут дать материал лишь для построения модели и проверки гипотез. Модель допускает значительно более широкие исследования, результаты которых дают нам информацию для прогнозирования поведения объекта [21,36].

 

Этапы моделирования

Процесс моделирования в самом общем виде состоит из следующих этапов (см. рис. 1.1):

1. Построение модели, адекватно описывающей исследуемый объект.

2. Проведение модельных экспериментов, решение поставленной задачи с использованием модели. В случае решения задачи прогнозирования результатом модельных экспериментов является прогноз.

3. Перенос знаний, полученных в результате проведения экспериментов с моделью на реальный объект (интерпретация результатов модельного эксперимента).

4. Практическое применение полученных с помощью моделей знаний и их использование для управления исследуемым объектом.