Роль экономико-математических методов в оптимизации экономических решений
Иванова В.О.1
1 Удмуртский государственный университет
Скачать PDF | Загрузок: 51 | Цитирований: 5
Статья в журнале
Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 12, Номер 9 (Сентябрь 2018)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=36315088
Цитирований: 5 по состоянию на 07.12.2023
Аннотация:
Качественный новый этап развития рыночной экономики определяется как экономика знаний. Он значительно отличается от предыдущей стадии формированием нелинейных тенденций в экономическом развитии. Лица, ответственные за управление экономикой на межнациональном, национальном, региональном уровне и уровне субъекта хозяйствования, должны принимать управленческие решения в условиях высокой неопределенности, влияющей на развитие процессов производства, распределения, обмена и потребления. Невозможно оценить эффективность таких проектов и процессов без соответствующих экономико-математических расчётов. Экономико-математическое моделирование при этом является одним из наиболее подходящих и эффективных методов для описания современных сложных социально-экономических процессов и объектов. Создание математических моделей в экономике в сочетании с новыми экономическими решениями позволяет сформировать знания о результатах изменений, не прибегая к дорогостоящим эмпирическим экспериментам. Таким образом, экономико-математическое моделирование становится частью самой экономики. Таким образом, экономика знаний как общая и несколько абстрактная категория может быть выражена в осязаемой конкретной форме. Это может быть достигнуто с помощью экономико-математического моделирования различных экономических процессов и объектов.
Ключевые слова: экономико-математические методы и модели, задачи бизнес-прогнозирования, оптимизация экономических решений
JEL-классификация: M21, C01, C02
Источники:
2. Воронцовский А.В., Дмитриев А.Л. Моделирование экономического роста с учетом неопределенности макроэкономических факторов: исторический обзор, проблемы и перспективы развития // Вестник санкт-петербургского университета. экономика. – 2014. – № 2. – С. 5-31.
Давнис В.В., Тинякова В.И., Мокшина С.И., Воищева О.С., Щекунских С.С. Эконометрика сложных экономических процессо. - Воронеж: ВГУ, 2004. – 82 с.
4. Дзанкисова И.Х. Бюджетирование и его ориентированность на результат // Экономический вестник ростовского государственного университета. – 2008. – № 2-3. – С. 190-193.
5. Канторович Г.Г. Анализ временных рядов // Экономический журнал. – 2002. – № 1. – С. 87-110.
Кривцова Н.И., Мойзес О.Е. Дополнительные главы математики. Статистический анализ. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2015. – 45 с.
7. Ломакин Н.И. Биржевые торговые роботы в условиях информационного общества // Концепт. – 2013. – № 5. – С. 84-91.
8. Мельников В.И. Применение теории нечетких множеств в анализе рисков инвестиционных проектов // Этап: экономическая теория, анализ, практика. – 2010. – № 3. – С. 57-71. – url: http://file:///C:/Users/Yurii/Downloads/ primenenie-teorii-nechetkih-mnozhestv-v-analize-riskov-investitsionnyh-proektov.pdf.
9. Серков Л.А. Самоорганизация ожиданий как фактор саморазвития экономических систем // Известия Уральского государственного экономического университета. – 2014. – № 4(54). – С. 100-106.
Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А. Эконометрия. - Новосибирск: СО РАН, 2005.
11. Тетерина О.В. Зарубежный опыт внедрения бюджетирования, ориентированного на результат // Известия Байкальского государственного университета. – 2012. – № 3.
Елисеева И.И. Эконометрика. - Москва : Финансы и статистика, 2001. – 338 с.
Производство основных видов продукции в натуральном выражении за 2016 г. по месяцам (производство пищевых продуктов, мясо и субпродукты). Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/business/prom/natura/mes10.htm.
Страница обновлена: 14.08.2025 в 11:57:34
Download PDF | Downloads: 51 | Citations: 5
The role of economic and mathematical methods in the optimization of economic decisions
Ivanova V.O.Journal paper
Creative Economy (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 12, Number 9 (September 2018)
Abstract:
A qualitative new stage in the development of a market economy is defined as the knowledge economy. It differs significantly from the previous stage in the formation of non-linear trends in economic development. The person responsible for the management of the economy at international, national, regional level and at the level of a business entity, must make managerial decisions in conditions of high uncertainty, influencing the development of the processes of production, distribution, exchange and consumption. It is impossible to assess the effectiveness of such projects and processes without appropriate economic and mathematical calculations. Economic and mathematical modeling is one of the most suitable and effective methods for the description of modern complex socio-economic processes and objects. The creation of mathematical models of the economy, combined with new economic solutions allows you to build knowledge about the impact of the changes without resorting to expensive empirical experiments. Thus, economic and mathematical modeling becomes a part of the economy itself. Thus, the knowledge economy as a General and somewhat abstract category can be expressed in a tangible concrete form. This can be achieved through economic and mathematical modeling of various economic processes and objects.
Keywords: economic and mathematical methods and models, problems of business forecasting, optimization of economic decisions
JEL-classification: M21, C01, C02