🗊Презентация Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4)

Нажмите для полного просмотра!
Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №1Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №2Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №3Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №4Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №5Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №6Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №7Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №8Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №9Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №10Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №11Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №12Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №13Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №14Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №15Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №16Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №17Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №18Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №19Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №20Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №21Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №22Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №23Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №24Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №25Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №26Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №27Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №28Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №29Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №30Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №31Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №32Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №33Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №34Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №35Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №36Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №37Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №38Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №39Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №40Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №41Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №42Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №43Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №44Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №45Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №46Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №47Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №48Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №49Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №50Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №51Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №52Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №53Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №54Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №55Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4), слайд №56

Содержание

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Измерения при принятии решений в экономических исследованиях. (Глава 4). Доклад-сообщение содержит 56 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации


Слайд 1





МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
ИЗМЕРЕНИЯ ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Описание слайда:
МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ИЗМЕРЕНИЯ ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Слайд 2





Основные понятия измерения
познавательная операция, включающая сравнение опытным путем измеряемых и известных величин, выполнение логических и вычислительных действий и представление информации в числовой форме .
процедура, с помощью которой объекты измерения рассматриваются как носители определенного соотношения, отображаются в некоторую математическую систему с соответствующими отношениями между элементами этой системы 
это процедура сравнения объектов по определенным показателям или характеристи­кам (признакам), результаты этого сравнения отражаются на оп­ределенной шкале
Описание слайда:
Основные понятия измерения познавательная операция, включающая сравнение опытным путем измеряемых и известных величин, выполнение логических и вычислительных действий и представление информации в числовой форме . процедура, с помощью которой объекты измерения рассматриваются как носители определенного соотношения, отображаются в некоторую математическую систему с соответствующими отношениями между элементами этой системы это процедура сравнения объектов по определенным показателям или характеристи­кам (признакам), результаты этого сравнения отражаются на оп­ределенной шкале

Слайд 3





Признаки измерения
Можно сделать вывод, что признаками измерения являются получение, сравнение и упорядочение информации. Этот вывод получается из того, что измерение предполагает выделение некоторого свойства, по которому производится сравнение объектов в определенном отношении. 
Различают следующие уровни измерения:
1. Первый уровень предполагает сравнение объектов по наличию или по отсутствию исследуемого свойства. 
2. Второй уровень предполагает сравнение объектов по интенсивности проявляемых свойств. 
3. Третий уровень предполагает сравнение объектов с эталоном.
Описание слайда:
Признаки измерения Можно сделать вывод, что признаками измерения являются получение, сравнение и упорядочение информации. Этот вывод получается из того, что измерение предполагает выделение некоторого свойства, по которому производится сравнение объектов в определенном отношении. Различают следующие уровни измерения: 1. Первый уровень предполагает сравнение объектов по наличию или по отсутствию исследуемого свойства. 2. Второй уровень предполагает сравнение объектов по интенсивности проявляемых свойств. 3. Третий уровень предполагает сравнение объектов с эталоном.

Слайд 4





Первый уровень измерения
На этом уровне используются термины «номинация», «классификация», «нумерация». 
	Классификация означает осмысленный порядок вещей, явлений, объектов, разделение их на разновидности согласно каким-либо важным признакам или свойствам.
	Нумерация – это цифровое обозначение предметов или объектов, а также их составных частей, расположенных в последовательном порядке. 
	Номинация обозначает процесс создания, закрепления и распределения наименования за разными объектами, их составными частями или их свойствами.
Описание слайда:
Первый уровень измерения На этом уровне используются термины «номинация», «классификация», «нумерация». Классификация означает осмысленный порядок вещей, явлений, объектов, разделение их на разновидности согласно каким-либо важным признакам или свойствам. Нумерация – это цифровое обозначение предметов или объектов, а также их составных частей, расположенных в последовательном порядке. Номинация обозначает процесс создания, закрепления и распределения наименования за разными объектами, их составными частями или их свойствами.

Слайд 5





Второй уровень измерения
На этом уровне используются термины «шкалирование», «топология», «упорядочение». 
	Шкалированием называют моделирование реальных экономических процессов с помощью шкал, числовых систем.
	Топология – это семейство подмножеств множества Х, содержащее произвольное объединение и конечное пересечение входящих в него элементов, а также пустое множество и само Х.
	Упорядочение – это приведение в должное состояние проявляемых свойств сравниваемых объектов или самих объектов.
Описание слайда:
Второй уровень измерения На этом уровне используются термины «шкалирование», «топология», «упорядочение». Шкалированием называют моделирование реальных экономических процессов с помощью шкал, числовых систем. Топология – это семейство подмножеств множества Х, содержащее произвольное объединение и конечное пересечение входящих в него элементов, а также пустое множество и само Х. Упорядочение – это приведение в должное состояние проявляемых свойств сравниваемых объектов или самих объектов.

Слайд 6





Третий уровень измерения
На этом уровне используются термины «измерение», «квантификация».
	Тут термин «измерение» – это представление переменной в виде чисел и оценивание ее значения.  
	«Квантификация» – это представление переменной в количественной шкале.
Описание слайда:
Третий уровень измерения На этом уровне используются термины «измерение», «квантификация». Тут термин «измерение» – это представление переменной в виде чисел и оценивание ее значения. «Квантификация» – это представление переменной в количественной шкале.

Слайд 7





Объективное и субъективное измерение
Объективные измерения производятся измерительными приборами, действие которых основано на использовании физических законов
В процессе выработки управленческого решения используются данные субъективных измерений. 

Субъективные измерения производятся человеком, и на результаты такого измерения влияют особенности мышления данного человека, мотивы его оценок. Это, в конечном итоге, приводит к неоднозначности выбора оптимального решения.
Описание слайда:
Объективное и субъективное измерение Объективные измерения производятся измерительными приборами, действие которых основано на использовании физических законов В процессе выработки управленческого решения используются данные субъективных измерений. Субъективные измерения производятся человеком, и на результаты такого измерения влияют особенности мышления данного человека, мотивы его оценок. Это, в конечном итоге, приводит к неоднозначности выбора оптимального решения.

Слайд 8





Специфика измерений 
Специфика измерений в экономике состоит в наличии большого числа разнородных данных – разнородных ресурсов, разнородных результатов (например, товаров и услуг). Измерение определяется как операция, в результате которой получается численное значение величины. Отсюда большое значение имеют стоимостные метрики и натуральные (количественные) метрики. При измерении используются единицы измерения (эталоны) или измерители.
Описание слайда:
Специфика измерений Специфика измерений в экономике состоит в наличии большого числа разнородных данных – разнородных ресурсов, разнородных результатов (например, товаров и услуг). Измерение определяется как операция, в результате которой получается численное значение величины. Отсюда большое значение имеют стоимостные метрики и натуральные (количественные) метрики. При измерении используются единицы измерения (эталоны) или измерители.

Слайд 9





Виды измерителей
Натуральные
Натуральные измерители используются для выражения количества однородных средств в натурально-естественном виде (например, в единицах (штуках)), весовых единицах (граммах, килограммах, тоннах и т.д.).
Применяются и условно-натуральные показатели, такие, как тонно-километры (например, при перевозке груза автотранспортом).
Описание слайда:
Виды измерителей Натуральные Натуральные измерители используются для выражения количества однородных средств в натурально-естественном виде (например, в единицах (штуках)), весовых единицах (граммах, килограммах, тоннах и т.д.). Применяются и условно-натуральные показатели, такие, как тонно-километры (например, при перевозке груза автотранспортом).

Слайд 10





Данные после измерения
Данными могут быть какие-то количественные результаты, свойства, присущие определенным членам популяции, место в той или иной последовательности – любая информация, которая может быть классифицирована или разбита на категории с целью дальнейшей обработки.
Описание слайда:
Данные после измерения Данными могут быть какие-то количественные результаты, свойства, присущие определенным членам популяции, место в той или иной последовательности – любая информация, которая может быть классифицирована или разбита на категории с целью дальнейшей обработки.

Слайд 11





Распределение ряда данных
Оно означает разделение первичных данных, полученных на выборке, на классы или категории, с целью получить обобщенную упорядоченную картину, позволяющую их анализировать. 
	Существуют три типа данных:
Количественные данные, получаемые при измерениях (например, данные о весе, размерах, времени, результатах тестирования и т.п.). Их можно распределить по шкале с равными интервалами.
Порядковые данные, соответствующие местам этих элементов в последовательности, полученной при их расположении в возрастающем порядке.
Качественные данные, представляющие собой какие-то свойства элементов выборки или популяции. Их нельзя измерить, и единственной их количественной оценкой служит частота встречаемости.
Описание слайда:
Распределение ряда данных Оно означает разделение первичных данных, полученных на выборке, на классы или категории, с целью получить обобщенную упорядоченную картину, позволяющую их анализировать. Существуют три типа данных: Количественные данные, получаемые при измерениях (например, данные о весе, размерах, времени, результатах тестирования и т.п.). Их можно распределить по шкале с равными интервалами. Порядковые данные, соответствующие местам этих элементов в последовательности, полученной при их расположении в возрастающем порядке. Качественные данные, представляющие собой какие-то свойства элементов выборки или популяции. Их нельзя измерить, и единственной их количественной оценкой служит частота встречаемости.

Слайд 12





Способы получения данных и основные шкалы
Существуют три способа получения данных:
— обследование
— наблюдение
— документация (или систематический сбор информации). 
Все существующие конкретные методы получения данных (пере­пись, хронометраж, интервью, выборочная проверка) относятся к одной из перечисленных категорий.
Для измерения используются, в основ­ном, четыре типа основных шкал: номинальная, порядковая, интер­вальная, относительная.
Описание слайда:
Способы получения данных и основные шкалы Существуют три способа получения данных: — обследование — наблюдение — документация (или систематический сбор информации). Все существующие конкретные методы получения данных (пере­пись, хронометраж, интервью, выборочная проверка) относятся к одной из перечисленных категорий. Для измерения используются, в основ­ном, четыре типа основных шкал: номинальная, порядковая, интер­вальная, относительная.

Слайд 13





Критерии измерения
1. Пригодность. Действительно ли измеритель или их совокуп­ность измеряют или определяют то, для чего они предназначены? Иными словами, измеряем ли мы то, что хотели измерить?
2. Правильность и точность. Правильно и точно ли измеря­ет система «истинное» состояние данного объекта измерения? Ины­ми словами, способна ли измерительная система правильно и точно определить систематические характеристики поведения объекта?
3. Полнота, или исчерпывающий характер. В том случае, когда измерительная система призвана полностью определить пове­дение объекта, совокупность измерителей должна исчерпывающим образом отразить все поддающиеся измерению переменные.
4. Уникальность, или взаимоисключающий характер. Конк­ретные измерители в системе должны быть уникальны. Другими слова­ми, если не было задумано иначе, не должно существовать избыточных и пересекающихся измерителей. Как правило, следует стремиться к одно­му «хорошему» измерителю для каждого свойства данного явления.
5. Надежность. Измерители или процесс измерений должны по состоянию обеспечивать обоснованные результаты. Ошибки измере­ния должны удовлетворять принятым статистическим предпосыл­кам или быть минимизированы.
Описание слайда:
Критерии измерения 1. Пригодность. Действительно ли измеритель или их совокуп­ность измеряют или определяют то, для чего они предназначены? Иными словами, измеряем ли мы то, что хотели измерить? 2. Правильность и точность. Правильно и точно ли измеря­ет система «истинное» состояние данного объекта измерения? Ины­ми словами, способна ли измерительная система правильно и точно определить систематические характеристики поведения объекта? 3. Полнота, или исчерпывающий характер. В том случае, когда измерительная система призвана полностью определить пове­дение объекта, совокупность измерителей должна исчерпывающим образом отразить все поддающиеся измерению переменные. 4. Уникальность, или взаимоисключающий характер. Конк­ретные измерители в системе должны быть уникальны. Другими слова­ми, если не было задумано иначе, не должно существовать избыточных и пересекающихся измерителей. Как правило, следует стремиться к одно­му «хорошему» измерителю для каждого свойства данного явления. 5. Надежность. Измерители или процесс измерений должны по состоянию обеспечивать обоснованные результаты. Ошибки измере­ния должны удовлетворять принятым статистическим предпосыл­кам или быть минимизированы.

Слайд 14





Критерии измерения
6. Понятность. Измерители и система измерения должны быть как можно проще, понятнее и при этом содержать нужный смысл. На этот критерий в значительной степени влияет характер пользо­вателя системы, так как способность к восприятию можно развить. Некоторые пользователи более сведущи и квалифицированы по срав­нению с другими.
7. Квантифицируемостъ. Для того, чтобы измерители содер­жали максимум качественной информации, они подлежат квантификации. Для лучшего понимания характера явления получают его количественное выражение. Это не означает, что качественная информация не имеет значения. Напротив, качественная информация часто необходима и полезна как дополнение к количественным показателям, она придает им больше ясности и смысла.
8. Контролируемость. Измерители должны характеризовать пе­ременные, факторы, взаимосвязи или любые явления, которые подда­ются контролю с нашей стороны. Очевидно, что менеджеры выше ценят систему, которая измеряет вещи, поддающиеся их контролю, нежели ту, которая измеряет лишь вещи, их контролю не поддающиеся.
9. Экономическая эффективность. Измерители и системы измерения следует конструировать так, чтобы они были экономически эффективны. Отношение выгода/затраты должно удовлетворять определенным требованиям. Некоторые измерители настолько трудно использовать в практических расчетах, что это не оправдывает их разработку.
Описание слайда:
Критерии измерения 6. Понятность. Измерители и система измерения должны быть как можно проще, понятнее и при этом содержать нужный смысл. На этот критерий в значительной степени влияет характер пользо­вателя системы, так как способность к восприятию можно развить. Некоторые пользователи более сведущи и квалифицированы по срав­нению с другими. 7. Квантифицируемостъ. Для того, чтобы измерители содер­жали максимум качественной информации, они подлежат квантификации. Для лучшего понимания характера явления получают его количественное выражение. Это не означает, что качественная информация не имеет значения. Напротив, качественная информация часто необходима и полезна как дополнение к количественным показателям, она придает им больше ясности и смысла. 8. Контролируемость. Измерители должны характеризовать пе­ременные, факторы, взаимосвязи или любые явления, которые подда­ются контролю с нашей стороны. Очевидно, что менеджеры выше ценят систему, которая измеряет вещи, поддающиеся их контролю, нежели ту, которая измеряет лишь вещи, их контролю не поддающиеся. 9. Экономическая эффективность. Измерители и системы измерения следует конструировать так, чтобы они были экономически эффективны. Отношение выгода/затраты должно удовлетворять определенным требованиям. Некоторые измерители настолько трудно использовать в практических расчетах, что это не оправдывает их разработку.

Слайд 15





Что входит в измерение
Любое измерение включает: объекты, свойства, выражаемые с помощью определенных показателей, и процедуру сравнения.
Процедура сравнения включает определение отношений между объектами измерения относительно изучаемого свойства и способ их сравнения.
Введение конкретных показателей сравнения позволяет установить отношения между объектами, например, «больше», «меньше», «равны», «хуже», «предпочтительнее» и т.д. Существуют различные способы сравнения объектов между собой, например, последовательно с одним объектом, принимаемым за эталон, или друг с другом в произвольной или упорядоченной последовательности.
Как только определена некоторая характеристика для выбранного объекта, говорят, что объект измерен по данной характеристике. Например, проведено ранжирование целей, «взвешивание» критериев.
Описание слайда:
Что входит в измерение Любое измерение включает: объекты, свойства, выражаемые с помощью определенных показателей, и процедуру сравнения. Процедура сравнения включает определение отношений между объектами измерения относительно изучаемого свойства и способ их сравнения. Введение конкретных показателей сравнения позволяет установить отношения между объектами, например, «больше», «меньше», «равны», «хуже», «предпочтительнее» и т.д. Существуют различные способы сравнения объектов между собой, например, последовательно с одним объектом, принимаемым за эталон, или друг с другом в произвольной или упорядоченной последовательности. Как только определена некоторая характеристика для выбранного объекта, говорят, что объект измерен по данной характеристике. Например, проведено ранжирование целей, «взвешивание» критериев.

Слайд 16





МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
Номинальное и реальное экономическое измерение
Описание слайда:
МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ Номинальное и реальное экономическое измерение

Слайд 17





Номинальное и реальное экономическое измерение
Номинальное экономическое измерение – это один из функциональных видов экономического измерения. 
Существуют так называемая элементарная интерпретация и высшая (современная) интерпретация номинального экономического измерения.
Согласно элементарной (или традиционной) интерпретации, номинальное экономическое измерение – это количественная идентификация элементов (или процессов) экономических систем, имеющая целью определение их объемов (величины, емкости и т.д.). В процессе номинального экономического измерения не определяется влияние определенного элемента (процесса) экономической системы на результативность ее функционирования, а только количественно определяется его собственный объем.
Описание слайда:
Номинальное и реальное экономическое измерение Номинальное экономическое измерение – это один из функциональных видов экономического измерения. Существуют так называемая элементарная интерпретация и высшая (современная) интерпретация номинального экономического измерения. Согласно элементарной (или традиционной) интерпретации, номинальное экономическое измерение – это количественная идентификация элементов (или процессов) экономических систем, имеющая целью определение их объемов (величины, емкости и т.д.). В процессе номинального экономического измерения не определяется влияние определенного элемента (процесса) экономической системы на результативность ее функционирования, а только количественно определяется его собственный объем.

Слайд 18





Номинальное экономическое измерение
(элементарная интерпретация)
Номинальное экономическое измерение в элементарной интерпретации предстает как линейно-масштабный замер с четко выраженной арифметической или геометрической природой. Для номинального определения значимости определенного элемента экономической системы достаточно указать, какие экономические затраты следует осуществить, чтобы его создать (или какую он дает экономию затрат в процессе его потребления). 
Номинальное экономическое измерение осуществляется с помощью номинальной экономической оценки, которая фактически совпадает с понятием «номинальная стоимость» (номинальная ценность, номинальная рыночная цена). По своей сути, номинальная оценка или номинальная стоимость – это сугубо расходная экономическая категория (понятие).
Описание слайда:
Номинальное экономическое измерение (элементарная интерпретация) Номинальное экономическое измерение в элементарной интерпретации предстает как линейно-масштабный замер с четко выраженной арифметической или геометрической природой. Для номинального определения значимости определенного элемента экономической системы достаточно указать, какие экономические затраты следует осуществить, чтобы его создать (или какую он дает экономию затрат в процессе его потребления). Номинальное экономическое измерение осуществляется с помощью номинальной экономической оценки, которая фактически совпадает с понятием «номинальная стоимость» (номинальная ценность, номинальная рыночная цена). По своей сути, номинальная оценка или номинальная стоимость – это сугубо расходная экономическая категория (понятие).

Слайд 19





Номинальное экономическое измерение
(элементарная интерпретация)
Сторонники номинальной концепции экономического измерения в ее элементарной (традиционной) интерпретации считают, что большее значение имеют те элементы экономической системы, на производство которых потрачено больше ресурсов (особенно живого труда), то есть они равновелики при условии равновеликих величин затрат ресурсов. Если в качестве элемента определенной экономической системы рассматривать, например, результаты производства, то равновеликими будут те из них, на изготовление которых потрачена равновеликая живая работа, или которые имеют равновеликую номинальную стоимость: 
Q1+Q2+...+Qn=I1+I2+...+In=V1n+V2n+...+Vnn, 
где Qi (i=1, 2, ..., n) результаты производства определенного вида, а Vin – соответствующие им номинальные стоимости.
Описание слайда:
Номинальное экономическое измерение (элементарная интерпретация) Сторонники номинальной концепции экономического измерения в ее элементарной (традиционной) интерпретации считают, что большее значение имеют те элементы экономической системы, на производство которых потрачено больше ресурсов (особенно живого труда), то есть они равновелики при условии равновеликих величин затрат ресурсов. Если в качестве элемента определенной экономической системы рассматривать, например, результаты производства, то равновеликими будут те из них, на изготовление которых потрачена равновеликая живая работа, или которые имеют равновеликую номинальную стоимость: Q1+Q2+...+Qn=I1+I2+...+In=V1n+V2n+...+Vnn, где Qi (i=1, 2, ..., n) результаты производства определенного вида, а Vin – соответствующие им номинальные стоимости.

Слайд 20





Номинальное экономическое измерение
(современная (высшая)интерпретация)
Номинальное экономическое измерение любых элементов экономической системы означает определение их объема в фактически действующих рыночных ценах. Так, стоимостной объем результатов (номинальная стоимость или оценка производства) равен сумме произведений физических объемов определенной продукции на их фактически действующие рыночные цены:
 Vn=Q1*Р1+Q2*Р2+...+Qn*Рn, 
где Qi – физический объем результатов определенного вида, Рi – соответствующие им фактические цены
Описание слайда:
Номинальное экономическое измерение (современная (высшая)интерпретация) Номинальное экономическое измерение любых элементов экономической системы означает определение их объема в фактически действующих рыночных ценах. Так, стоимостной объем результатов (номинальная стоимость или оценка производства) равен сумме произведений физических объемов определенной продукции на их фактически действующие рыночные цены: Vn=Q1*Р1+Q2*Р2+...+Qn*Рn, где Qi – физический объем результатов определенного вида, Рi – соответствующие им фактические цены

Слайд 21





Номинальное экономическое измерение
(современная (высшая)интерпретация)
Инструментом номинального экономического измерения в современной интерпретации являются номинальные оценки или номинальные стоимости в форме фактически действующих рыночных цен. Они не дают возможности точно определить изменение физических объемов определенных элементов экономической системы (например, результатов производства) из-за наличия в результатах измерения так называемой «инфляционной компоненты». В условиях, когда рыночные цены имеют тенденцию к колебанию (редко – неуклонному росту), использование в качестве инструмента измерения фактически действующих рыночных цен не даст точных данных об изменении физических (т.е. реальных) объемов производства.
Для устранения недостатков прибегают к:
инфлированию  - расширению стоимостных объемов производства, предшествовавших базовому периоду, путем корректировки этих объемов на уровень инфляции (рост рыночных цен) 
дефлированию - сужению стоимостных объемов производства, следующих после базового периода, делением этих стоимостных объемов на показатель уровня инфляции
Описание слайда:
Номинальное экономическое измерение (современная (высшая)интерпретация) Инструментом номинального экономического измерения в современной интерпретации являются номинальные оценки или номинальные стоимости в форме фактически действующих рыночных цен. Они не дают возможности точно определить изменение физических объемов определенных элементов экономической системы (например, результатов производства) из-за наличия в результатах измерения так называемой «инфляционной компоненты». В условиях, когда рыночные цены имеют тенденцию к колебанию (редко – неуклонному росту), использование в качестве инструмента измерения фактически действующих рыночных цен не даст точных данных об изменении физических (т.е. реальных) объемов производства. Для устранения недостатков прибегают к: инфлированию - расширению стоимостных объемов производства, предшествовавших базовому периоду, путем корректировки этих объемов на уровень инфляции (рост рыночных цен) дефлированию - сужению стоимостных объемов производства, следующих после базового периода, делением этих стоимостных объемов на показатель уровня инфляции

Слайд 22





Реальное экономическое измерение 
– это один из функциональных видов экономического измерения. От номинального экономического измерения отличается тем, что дает возможность, во-первых, выявить степень влияния определенных элементов экономической системы на результативность ее функционирования и, во-вторых, выявить изменения физической динамики этих элементов, а не только их номинального ценового объема.
Описание слайда:
Реальное экономическое измерение – это один из функциональных видов экономического измерения. От номинального экономического измерения отличается тем, что дает возможность, во-первых, выявить степень влияния определенных элементов экономической системы на результативность ее функционирования и, во-вторых, выявить изменения физической динамики этих элементов, а не только их номинального ценового объема.

Слайд 23





Реальное экономическое измерение 
(первая трактовка)
Обе трактовки не противоречат друг другу и имеют право на существование.
Первая трактовка - реально выявить влияние определенного элемента экономической системы на результативность ее функционирования можно только с помощью таких экономических параметров, как экономический эффект, полезность, доходность. Считается, что определенные элементы экономической системы равновелики (равнозначны) при условии, что они в равновеликой (одинаковой) степени влияют на результативность ее функционирования, имеют равновеликие экономические эффекты.
Описание слайда:
Реальное экономическое измерение (первая трактовка) Обе трактовки не противоречат друг другу и имеют право на существование. Первая трактовка - реально выявить влияние определенного элемента экономической системы на результативность ее функционирования можно только с помощью таких экономических параметров, как экономический эффект, полезность, доходность. Считается, что определенные элементы экономической системы равновелики (равнозначны) при условии, что они в равновеликой (одинаковой) степени влияют на результативность ее функционирования, имеют равновеликие экономические эффекты.

Слайд 24





Реальное экономическое измерение 
(на практике)
Инструменты используемые на практике:
реальные экономические оценки
реальная стоимость в форме обычных рыночных цен или цен, формирующихся в конкретных экономических условиях а именно когда экономическая система развивается интенсивными методами, и когда она достаточно интеллектуализована, то есть когда удельный вес умственного, интеллектуального труда достаточно высокая.
Вне этих условий практической потребности в реальном экономическом измерении нет, в экстенсивных и слабо интеллектуализированных экономических системах достаточно номинального экономического измерения.
Описание слайда:
Реальное экономическое измерение (на практике) Инструменты используемые на практике: реальные экономические оценки реальная стоимость в форме обычных рыночных цен или цен, формирующихся в конкретных экономических условиях а именно когда экономическая система развивается интенсивными методами, и когда она достаточно интеллектуализована, то есть когда удельный вес умственного, интеллектуального труда достаточно высокая. Вне этих условий практической потребности в реальном экономическом измерении нет, в экстенсивных и слабо интеллектуализированных экономических системах достаточно номинального экономического измерения.

Слайд 25





Реальное экономическое измерение 
(вторая трактовка)
Согласно второй трактовке, результаты реального экономического измерения дают возможность выявить изменение физических (реальных) объемов определенных элементов производства. 
Инструмент:
Для осуществления реального экономического измерения используют такой измерительный инструмент, как рыночные цены начального, базового периода. 

Реальное экономическое измерение во второй интерпретации позволяет, в отличие от номинального экономического измерения, выявить меру изменения физических объемов определенных элементов экономической системы. В его результатах нет «инфляционной компоненты», что делает это измерение значительно точнее, чем номинальное экономическое измерение. Однако разница между ними все-таки условна и относительна. Результаты реального экономического измерения для данного периода (интервала времени) являются результатами номинального измерения для другого временного интервала.
Описание слайда:
Реальное экономическое измерение (вторая трактовка) Согласно второй трактовке, результаты реального экономического измерения дают возможность выявить изменение физических (реальных) объемов определенных элементов производства. Инструмент: Для осуществления реального экономического измерения используют такой измерительный инструмент, как рыночные цены начального, базового периода. Реальное экономическое измерение во второй интерпретации позволяет, в отличие от номинального экономического измерения, выявить меру изменения физических объемов определенных элементов экономической системы. В его результатах нет «инфляционной компоненты», что делает это измерение значительно точнее, чем номинальное экономическое измерение. Однако разница между ними все-таки условна и относительна. Результаты реального экономического измерения для данного периода (интервала времени) являются результатами номинального измерения для другого временного интервала.

Слайд 26





Результаты и номинального и реального 
Результаты и номинального, и реального экономического измерения имеют стоимостно-денежную (ценовую) форму и могут быть квалифицированы как определенные типы экономического (а не технического, технологического) измерения
Описание слайда:
Результаты и номинального и реального Результаты и номинального, и реального экономического измерения имеют стоимостно-денежную (ценовую) форму и могут быть квалифицированы как определенные типы экономического (а не технического, технологического) измерения

Слайд 27





Еще один метод реального экономического измерения
С помощью которого от результатов номинального экономического измерения переходят к реальному экономическому измерению, применяя индекс инфляции (индекс изменения совокупных рыночных цен). Для этого результаты номинального экономического измерения делят или умножают на индекс инфляции. Так, для перехода от номинальной к реальной ставке процента, номинальную ставку делят на индекс роста совокупных рыночных цен. Аналогично осуществляется переход от номинальных к реальным денежным доходам субъектов экономики, от номинальной к реальной заработной плате и т.д. При переходе от реальной к номинальной ставке процента, первую умножают на индекс инфляции.
Описание слайда:
Еще один метод реального экономического измерения С помощью которого от результатов номинального экономического измерения переходят к реальному экономическому измерению, применяя индекс инфляции (индекс изменения совокупных рыночных цен). Для этого результаты номинального экономического измерения делят или умножают на индекс инфляции. Так, для перехода от номинальной к реальной ставке процента, номинальную ставку делят на индекс роста совокупных рыночных цен. Аналогично осуществляется переход от номинальных к реальным денежным доходам субъектов экономики, от номинальной к реальной заработной плате и т.д. При переходе от реальной к номинальной ставке процента, первую умножают на индекс инфляции.

Слайд 28





МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
Теория измерений и шкалы измерений
Описание слайда:
МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ Теория измерений и шкалы измерений

Слайд 29





Теория измерений 
– это теория о классификации переменных величин по природе информации, которая содержится в числах – значениях этих переменных величин. Происхождение переменной величины накладывает ограничения на множество действий, которые можно производить с этой величиной. То есть для каждой переменной величины существует класс допустимых преобразований, которые корректно применимы ко всем значениям этой величины. 
При этом, понимание измерения формулируется так: измерение – это кодирование и соотнесение степени выраженности признаков эмпирических объектов или событий с помощью чисел, в соответствии с определенными правилами (измерительными шкалами)
Описание слайда:
Теория измерений – это теория о классификации переменных величин по природе информации, которая содержится в числах – значениях этих переменных величин. Происхождение переменной величины накладывает ограничения на множество действий, которые можно производить с этой величиной. То есть для каждой переменной величины существует класс допустимых преобразований, которые корректно применимы ко всем значениям этой величины. При этом, понимание измерения формулируется так: измерение – это кодирование и соотнесение степени выраженности признаков эмпирических объектов или событий с помощью чисел, в соответствии с определенными правилами (измерительными шкалами)

Слайд 30





Измерительная шкала
	Измерительная шкала – это математическая характеристика переменной, определяемая процессом измерения и типом измеряемой переменной, являющаяся основным критерием для выбора соответствующего математико-статистического метода. 
	Используемая измерительная шкала является основным элементом при обосновании возможных методов обработки данных и интерпретации результатов
Описание слайда:
Измерительная шкала Измерительная шкала – это математическая характеристика переменной, определяемая процессом измерения и типом измеряемой переменной, являющаяся основным критерием для выбора соответствующего математико-статистического метода. Используемая измерительная шкала является основным элементом при обосновании возможных методов обработки данных и интерпретации результатов

Слайд 31





Виды шкал измерения
Номинальная шкала 
	Класс допустимых преобразований для номинальной шкалы: объективные 	преобразования. 
Порядковая шкала 
	Класс допустимых преобразований для порядковой шкалы: все строго монотонные преобразования. 
Шкала интервалов
	Класс допустимых преобразований для шкалы интервалов: все преобразования вида 
Шкала отношений 
	Класс допустимых преобразований для шкалы отношений: все преобразования вида 
Шкала разностей 
	Класс допустимых преобразований для шкалы разностей: все преобразования вида 
Абсолютная шкала
	Класс допустимых преобразований для абсолютной шкалы:
Описание слайда:
Виды шкал измерения Номинальная шкала Класс допустимых преобразований для номинальной шкалы: объективные преобразования. Порядковая шкала Класс допустимых преобразований для порядковой шкалы: все строго монотонные преобразования. Шкала интервалов Класс допустимых преобразований для шкалы интервалов: все преобразования вида Шкала отношений Класс допустимых преобразований для шкалы отношений: все преобразования вида Шкала разностей Класс допустимых преобразований для шкалы разностей: все преобразования вида Абсолютная шкала Класс допустимых преобразований для абсолютной шкалы:

Слайд 32





Номинальная шкала
Номинальная шкала
В номинальной шкале (еще ее называют шкалой наименований) допустимыми являются все взаимно-однозначные преобразования. В этой шкале числа используются как метки, только для различения объектов. В шкале наименований измерены, например, номера телефонов, автомашин, паспортов, студенческих билетов. Пол людей тоже измерен в шкале наименований, результат измерения принимает два значения - мужской, женский. Очевидно, что не имеет смысла складывать номера телефонов или умножать серии паспортов.
Описание слайда:
Номинальная шкала Номинальная шкала В номинальной шкале (еще ее называют шкалой наименований) допустимыми являются все взаимно-однозначные преобразования. В этой шкале числа используются как метки, только для различения объектов. В шкале наименований измерены, например, номера телефонов, автомашин, паспортов, студенческих билетов. Пол людей тоже измерен в шкале наименований, результат измерения принимает два значения - мужской, женский. Очевидно, что не имеет смысла складывать номера телефонов или умножать серии паспортов.

Слайд 33





Шкала разностей
Шкала разностей
В шкале разностей есть естественная единица измерения, но нет естественного начала отсчета. Время измеряется по шкале разностей, если год (или сутки – от полудня до полудня) принимаем естественной единицей измерения, и по шкале интервалов в общем случае. На современном уровне знаний, естественного начала отсчета времени указать нельзя. Допустимыми преобразованиями шкалы разностей являются сдвиги.
Описание слайда:
Шкала разностей Шкала разностей В шкале разностей есть естественная единица измерения, но нет естественного начала отсчета. Время измеряется по шкале разностей, если год (или сутки – от полудня до полудня) принимаем естественной единицей измерения, и по шкале интервалов в общем случае. На современном уровне знаний, естественного начала отсчета времени указать нельзя. Допустимыми преобразованиями шкалы разностей являются сдвиги.

Слайд 34





Шкалы
К качественным шкалам относят номинальную и порядковую, к количественным – все остальные.
Очевидно, что класс допустимых преобразований одной шкалы может полностью включать в себя класс допустимых преобразований другой. Тогда говорят, что вторая шкала сильнее первой. На рисунке изображена иерархия шкал.
Описание слайда:
Шкалы К качественным шкалам относят номинальную и порядковую, к количественным – все остальные. Очевидно, что класс допустимых преобразований одной шкалы может полностью включать в себя класс допустимых преобразований другой. Тогда говорят, что вторая шкала сильнее первой. На рисунке изображена иерархия шкал.

Слайд 35





При анализе данных с целью принятия решения следует помнить о том, к какой шкале измерений относятся исследуемые величины: 
При анализе данных с целью принятия решения следует помнить о том, к какой шкале измерений относятся исследуемые величины: 
- Алгоритм анализа данных должен быть инвариантен относительно класса допустимых преобразований исследуемой величины; 
- Алгоритм, применимый к более слабой шкале, применим и к более сильной. 
Выделяют четыре характеристики шкал: описание, порядок, расстояние и наличие начальной точки.
Описание предполагает использование единственного дескрип­тора или обозначения для каждой градации в шкале. Например, «да» или «нет», «согласен» или «не согласен» и так далее. Все шкалы включают обозначения характеристик описания, которые опре­деляют, что было измерено.
Порядок характеризует относительный размер дескрипторов. Например, «больше чем», «меньше чем», «равен». Так, рабочих различают по уровню квалификации, присваивая им определенные числа — разряды, ее характеризующие. Чем выше квалификация, тем больше разряд. Не все шкалы обладают характеристиками порядка.
Расстояние используется, когда известна абсолютная разница между дескрипторами, которая может быть выражена в количественных единицах. Человек, который купил три пачки сигарет, купил на две пачки больше по сравнению с человеком, купившим только одну пачку. Следует отметить, что когда существует «расстояние», то существует и «порядок». Человек, купивший три пачки сигарет, купил их «больше чем» человек, приобретший только одну пачку. Расстояние в данном случае равно двум.
Описание слайда:
При анализе данных с целью принятия решения следует помнить о том, к какой шкале измерений относятся исследуемые величины: При анализе данных с целью принятия решения следует помнить о том, к какой шкале измерений относятся исследуемые величины: - Алгоритм анализа данных должен быть инвариантен относительно класса допустимых преобразований исследуемой величины; - Алгоритм, применимый к более слабой шкале, применим и к более сильной. Выделяют четыре характеристики шкал: описание, порядок, расстояние и наличие начальной точки. Описание предполагает использование единственного дескрип­тора или обозначения для каждой градации в шкале. Например, «да» или «нет», «согласен» или «не согласен» и так далее. Все шкалы включают обозначения характеристик описания, которые опре­деляют, что было измерено. Порядок характеризует относительный размер дескрипторов. Например, «больше чем», «меньше чем», «равен». Так, рабочих различают по уровню квалификации, присваивая им определенные числа — разряды, ее характеризующие. Чем выше квалификация, тем больше разряд. Не все шкалы обладают характеристиками порядка. Расстояние используется, когда известна абсолютная разница между дескрипторами, которая может быть выражена в количественных единицах. Человек, который купил три пачки сигарет, купил на две пачки больше по сравнению с человеком, купившим только одну пачку. Следует отметить, что когда существует «расстояние», то существует и «порядок». Человек, купивший три пачки сигарет, купил их «больше чем» человек, приобретший только одну пачку. Расстояние в данном случае равно двум.

Слайд 36





Наличие основных характеристик у разных типов шкал
Описание слайда:
Наличие основных характеристик у разных типов шкал

Слайд 37





МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
Методы измерений
Описание слайда:
МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ Методы измерений

Слайд 38





Виды и методы измерения 
Косвенные (При косвенном способе измерение проводится по измеряемому признаку на основе совокупности косвенных ответов).
Прямые (При прямом измерении проводится непосредственное прямое оценивание измеряемого объекта либо свойства).
Для осуществления субъективных измерений применяются различные методы измерений, наиболее употребительными из которых являются: 
ранжирование, 
парное сравнение, 
непосредственная оценка 
последовательное сравнение.
Описание слайда:
Виды и методы измерения Косвенные (При косвенном способе измерение проводится по измеряемому признаку на основе совокупности косвенных ответов). Прямые (При прямом измерении проводится непосредственное прямое оценивание измеряемого объекта либо свойства). Для осуществления субъективных измерений применяются различные методы измерений, наиболее употребительными из которых являются: ранжирование, парное сравнение, непосредственная оценка последовательное сравнение.

Слайд 39





Ранжирование
Ранжирование представляет собой процедуру упорядочения объектов, выполняемую лицом, принимающим решение, или экспертом. На основе знаний и опыта лица, принимающие решения, или эксперт располагает объекты в порядке предпочтения, руководствуясь одним или несколькими выбранными показателями сравнения, и приписывает им соответствующие числовые представления. Эти числовые представления могут быть любыми, но должны удовлетворять единственному условию – их последовательность должна быть монотонна. 
В практике ранжирования, чаще всего, в качестве числового представления последовательности упорядоченных объектов, используется натуральный ряд чисел, называемых рангами и обозначаемых буквой r. При этом, наиболее предпочтительному объекту присваивается ранг 1, а по мере убывания предпочтения значение ранга возрастает. Эквивалентным объектам присваиваются одинаковые ранги.
Например, пусть имеется упорядоченная последовательность объектов:
		x1 φ x2 φ x3~x4~x5 φ x6 φ ... φ xm-1~xm 
Так как в этой последовательности есть эквивалентные объекты, она образует нестрогий порядок.
Ранжирование объектов этой последовательности может быть произведено следующим образом:
		r1=f(x1) =1;   r2=f(x2) =2;   r3=r4=r5=3;   r6=4;
Описание слайда:
Ранжирование Ранжирование представляет собой процедуру упорядочения объектов, выполняемую лицом, принимающим решение, или экспертом. На основе знаний и опыта лица, принимающие решения, или эксперт располагает объекты в порядке предпочтения, руководствуясь одним или несколькими выбранными показателями сравнения, и приписывает им соответствующие числовые представления. Эти числовые представления могут быть любыми, но должны удовлетворять единственному условию – их последовательность должна быть монотонна. В практике ранжирования, чаще всего, в качестве числового представления последовательности упорядоченных объектов, используется натуральный ряд чисел, называемых рангами и обозначаемых буквой r. При этом, наиболее предпочтительному объекту присваивается ранг 1, а по мере убывания предпочтения значение ранга возрастает. Эквивалентным объектам присваиваются одинаковые ранги. Например, пусть имеется упорядоченная последовательность объектов: x1 φ x2 φ x3~x4~x5 φ x6 φ ... φ xm-1~xm Так как в этой последовательности есть эквивалентные объекты, она образует нестрогий порядок. Ранжирование объектов этой последовательности может быть произведено следующим образом: r1=f(x1) =1; r2=f(x2) =2; r3=r4=r5=3; r6=4;

Слайд 40





Ранжирование
С точки зрения удобства последующей обработки, применяется и другой способ присвоения рангов эквивалентным объектам, при котором им назначаются одинаковые ранги, равные среднему арифметическому значению порядковых номеров этих объектов. Такие ранги называют связанными рангами.
Удобство использования связанных рангов заключается в том, что сумма рангов m объектов равна сумме натуральных чисел от 1 до m. При этом любые комбинации связанных рангов не изменяют эту сумму. Это обстоятельство существенно упрощает обработку результатов ранжирования при групповой экспертной оценке.
Удобство использования связанных рангов заключается в том, что сумма рангов m объектов равна сумме натуральных чисел от 1 до m. При этом любые комбинации связанных рангов не изменяют эту сумму. Это обстоятельство существенно упрощает обработку результатов ранжирования при групповой экспертной оценке.
Описание слайда:
Ранжирование С точки зрения удобства последующей обработки, применяется и другой способ присвоения рангов эквивалентным объектам, при котором им назначаются одинаковые ранги, равные среднему арифметическому значению порядковых номеров этих объектов. Такие ранги называют связанными рангами. Удобство использования связанных рангов заключается в том, что сумма рангов m объектов равна сумме натуральных чисел от 1 до m. При этом любые комбинации связанных рангов не изменяют эту сумму. Это обстоятельство существенно упрощает обработку результатов ранжирования при групповой экспертной оценке. Удобство использования связанных рангов заключается в том, что сумма рангов m объектов равна сумме натуральных чисел от 1 до m. При этом любые комбинации связанных рангов не изменяют эту сумму. Это обстоятельство существенно упрощает обработку результатов ранжирования при групповой экспертной оценке.

Слайд 41





Парное сравнение
Парное сравнение представляет собой процедуру установления предпочтения объектов при сравнении всех возможных пар. В отличие от ранжирования, в котором осуществляется упорядочение всех объектов, парное сравнение объектов представляет собой более простую задачу. При сравнении пары объектов возможно либо отношение строгого порядка, либо отношение эквивалентности. Отсюда следует, что парное сравнение, так же, как и ранжирование, есть измерение в порядковой шкале.
В результате сравнения пары объектов xi, xj эксперт упорядочивает ее, высказывая либо xi φ xj, либо xi π xj, либо xi ~ xj. Выбор числового представления f(xi) можно произвести так: если xi φ xj, то f(xi) > f(xj);
если предпочтение в паре обратное, то знак неравенства заменяется на обратный, т.е. f(xi) < f(xj). Наконец, если объекты эквивалентны, то естественно считать, что f(xi) = f(xj).
Результаты сравнения всех пар объектов представляются в виде матрицы.
Описание слайда:
Парное сравнение Парное сравнение представляет собой процедуру установления предпочтения объектов при сравнении всех возможных пар. В отличие от ранжирования, в котором осуществляется упорядочение всех объектов, парное сравнение объектов представляет собой более простую задачу. При сравнении пары объектов возможно либо отношение строгого порядка, либо отношение эквивалентности. Отсюда следует, что парное сравнение, так же, как и ранжирование, есть измерение в порядковой шкале. В результате сравнения пары объектов xi, xj эксперт упорядочивает ее, высказывая либо xi φ xj, либо xi π xj, либо xi ~ xj. Выбор числового представления f(xi) можно произвести так: если xi φ xj, то f(xi) > f(xj); если предпочтение в паре обратное, то знак неравенства заменяется на обратный, т.е. f(xi) < f(xj). Наконец, если объекты эквивалентны, то естественно считать, что f(xi) = f(xj). Результаты сравнения всех пар объектов представляются в виде матрицы.

Слайд 42





Непосредственная оценка
представляет собой процедуру приписывания объектам числовых значений в шкале интервалов. Лицу, принимающему решение, или эксперту необходимо поставить в соответствие каждому объекту точку на определенном отрезке числовой оси. При этом эквивалентным объектам приписываются одинаковые числа. Удобно результат приписывания объектам чисел представить графически.
Измерения в шкале интервалов могут быть осуществлены с достаточной точностью при полной информированности лиц, принимающих решения, (экспертов) о свойствах объектов. Эти условия на практике встречаются редко, поэтому часто для измерения применяют балльную оценку. При этом, вместо непрерывного отрезка числовой оси рассматривают участки, каждому из которых приписывается свой балл. Лицо, принимающее решение, или эксперт, приписывая объекту балл, тем самым измеряет его с точностью до определенного участка числовой оси.
Тут применяются 5-ти, 10-ти и 100-балльные шкалы.
Описание слайда:
Непосредственная оценка представляет собой процедуру приписывания объектам числовых значений в шкале интервалов. Лицу, принимающему решение, или эксперту необходимо поставить в соответствие каждому объекту точку на определенном отрезке числовой оси. При этом эквивалентным объектам приписываются одинаковые числа. Удобно результат приписывания объектам чисел представить графически. Измерения в шкале интервалов могут быть осуществлены с достаточной точностью при полной информированности лиц, принимающих решения, (экспертов) о свойствах объектов. Эти условия на практике встречаются редко, поэтому часто для измерения применяют балльную оценку. При этом, вместо непрерывного отрезка числовой оси рассматривают участки, каждому из которых приписывается свой балл. Лицо, принимающее решение, или эксперт, приписывая объекту балл, тем самым измеряет его с точностью до определенного участка числовой оси. Тут применяются 5-ти, 10-ти и 100-балльные шкалы.

Слайд 43





Последовательное сравнение
представляет собой комплексную процедуру измерения, включающую как ранжирование, так и непосредственную оценку. При последовательном сравнении, лицо, принимающее решение, (эксперт) выполняет следующие операции:
а) осуществляет ранжирование объектов;
б) производит непосредственную оценку объектов на отрезке [0,1], полагая, что числовая оценка первого в ранжировке объекта равна единице, т.е. f(x1) = 1;
в) решает, будет ли первый объект превосходить по предпочтительности все остальные объекты вместе взятые. Если да, то эксперт увеличивает значение числовой оценки первого объекта так, чтобы она стала больше суммы числовых оценок остальных объектов. В противном случае он изменяет величину f(x1) так, чтобы она стала меньше, чем сумма оценок остальных объектов;
г) решает, будет ли второй объект предпочтительнее, чем все последующие вместе взятые объекты, и изменяет f(x2) так же, как это описано для f(x1);
д) продолжает операцию сравнения предпочтительности последующих объектов и изменяет числовые оценки этих объектов в зависимости от своего решения о предпочтении;
е) повторяет операции, описанные в подпунктах «в», «г» и «д» до тех пор, пока не будут выполнены указанные условия.
Описание слайда:
Последовательное сравнение представляет собой комплексную процедуру измерения, включающую как ранжирование, так и непосредственную оценку. При последовательном сравнении, лицо, принимающее решение, (эксперт) выполняет следующие операции: а) осуществляет ранжирование объектов; б) производит непосредственную оценку объектов на отрезке [0,1], полагая, что числовая оценка первого в ранжировке объекта равна единице, т.е. f(x1) = 1; в) решает, будет ли первый объект превосходить по предпочтительности все остальные объекты вместе взятые. Если да, то эксперт увеличивает значение числовой оценки первого объекта так, чтобы она стала больше суммы числовых оценок остальных объектов. В противном случае он изменяет величину f(x1) так, чтобы она стала меньше, чем сумма оценок остальных объектов; г) решает, будет ли второй объект предпочтительнее, чем все последующие вместе взятые объекты, и изменяет f(x2) так же, как это описано для f(x1); д) продолжает операцию сравнения предпочтительности последующих объектов и изменяет числовые оценки этих объектов в зависимости от своего решения о предпочтении; е) повторяет операции, описанные в подпунктах «в», «г» и «д» до тех пор, пока не будут выполнены указанные условия.

Слайд 44





МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
Теория полезности и методы измерения полезности (предпочтительности)
Описание слайда:
МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ Теория полезности и методы измерения полезности (предпочтительности)

Слайд 45





Теория полезности и методы измерения полезности 
Функция полезности должна учитываться при принятии решений. В ней находит отражение часть тех факторов, которые не включены в модель исследования.
Тут применяются следующие положения:
Любые две альтернативы сравнимы, т.е. если имеются две альтернативы, то индивидуум будет предпочитать одну другой или они будут для него равноценны.
Если результат О1, предпочтительнее О2 и О2 предпочтительнее О3, то О1, должен быть предпочтительнее О3 (допущение транзитивности). Нетранзитивности, или круговые упорядочения, чисто встречаются в жизни. Например, команда А выигрывает у команды В, команда В выигрывает у команды С, но команда С выигрывает у команды А.
Каждому результату О1 соответствует действительное неотрицательное число U1, рассматриваемое как мера относитель­ной предпочтительности (полезности, эффективности) О1.
Если результат О1, более важен, чем О2, то U1 > U2, и если результаты О1, и О2 эквивалентны по значимости, то U1= U2. Иными словами, U1 > U2 тогда и только тогда, когда принимаю­щий решение предпочитает результат О1,  а не результат О2.
Следует иметь в виду, что одна альтернатива (вариант реше­ния, событие) имеет большее значение U, чем другая, потому что она предпочтительнее, но не наоборот.
Описание слайда:
Теория полезности и методы измерения полезности Функция полезности должна учитываться при принятии решений. В ней находит отражение часть тех факторов, которые не включены в модель исследования. Тут применяются следующие положения: Любые две альтернативы сравнимы, т.е. если имеются две альтернативы, то индивидуум будет предпочитать одну другой или они будут для него равноценны. Если результат О1, предпочтительнее О2 и О2 предпочтительнее О3, то О1, должен быть предпочтительнее О3 (допущение транзитивности). Нетранзитивности, или круговые упорядочения, чисто встречаются в жизни. Например, команда А выигрывает у команды В, команда В выигрывает у команды С, но команда С выигрывает у команды А. Каждому результату О1 соответствует действительное неотрицательное число U1, рассматриваемое как мера относитель­ной предпочтительности (полезности, эффективности) О1. Если результат О1, более важен, чем О2, то U1 > U2, и если результаты О1, и О2 эквивалентны по значимости, то U1= U2. Иными словами, U1 > U2 тогда и только тогда, когда принимаю­щий решение предпочитает результат О1, а не результат О2. Следует иметь в виду, что одна альтернатива (вариант реше­ния, событие) имеет большее значение U, чем другая, потому что она предпочтительнее, но не наоборот.

Слайд 46





Теория полезности и методы измерения полезности 
Если О есть один из возможных вариантов решения, причем такой, что с вероятностью Р это решение приведет к результату О1, а с вероятностью (1 - Р) к результату О2, то тогда предпочтительность этого варианта решения (математическое ожидание величины степени предпочтения) равна:
			U (О) = РU1 + (1 - Р) U2
Обобщая изложенное на случай нескольких возможных результатов, критерий выбора лучшего варианта решения можно вписать в следующем виде:
			mаxU(Si)=Рi1Ui+Рi2U2 + ...+РiR,     
                         
			UR= ΣР(Оj/Si) U(Оj)) = ΣРijUj, 
где U(Sj) — ожидаемая величина степени полезности (предпочтения) варианта решения (стратегии) Sj;
Uj — степень предпочтения j-го результата, j = 1, 2, 3,..., r; 
r — число возможных результатов, получаемых при принятии того или иного варианта решения;
Рij — вероятность получения результата Оj при выборе стратегии Si.
Описание слайда:
Теория полезности и методы измерения полезности Если О есть один из возможных вариантов решения, причем такой, что с вероятностью Р это решение приведет к результату О1, а с вероятностью (1 - Р) к результату О2, то тогда предпочтительность этого варианта решения (математическое ожидание величины степени предпочтения) равна: U (О) = РU1 + (1 - Р) U2 Обобщая изложенное на случай нескольких возможных результатов, критерий выбора лучшего варианта решения можно вписать в следующем виде: mаxU(Si)=Рi1Ui+Рi2U2 + ...+РiR, UR= ΣР(Оj/Si) U(Оj)) = ΣРijUj, где U(Sj) — ожидаемая величина степени полезности (предпочтения) варианта решения (стратегии) Sj; Uj — степень предпочтения j-го результата, j = 1, 2, 3,..., r; r — число возможных результатов, получаемых при принятии того или иного варианта решения; Рij — вероятность получения результата Оj при выборе стратегии Si.

Слайд 47





Методы определения предпочтительности решений
	Первый метод, использующий вероятности, основан на следующем допущении: если «чистая» предпочтительность результата (цели, события, состояния, свойства) равна U, а вероятность его получения равна Р, то общая предпочтительность результата в такой ситуации имеет величину РU. Иначе говоря, безразлично, какой получается результат: с предпочтительностью РU при вероятности его получения, равной 1, или с пред почтительностью U при вероятности Р. Это принципиальное допущение о поведении субъекта, принимающего решение, справедливо не во всех случаях, так как человеческое поведение не всегда согласуется с теорией вероятностей, да и выбор решений нередко зависит от случайных событий, которым нельзя приписывать объективные вероятности.
Описание слайда:
Методы определения предпочтительности решений Первый метод, использующий вероятности, основан на следующем допущении: если «чистая» предпочтительность результата (цели, события, состояния, свойства) равна U, а вероятность его получения равна Р, то общая предпочтительность результата в такой ситуации имеет величину РU. Иначе говоря, безразлично, какой получается результат: с предпочтительностью РU при вероятности его получения, равной 1, или с пред почтительностью U при вероятности Р. Это принципиальное допущение о поведении субъекта, принимающего решение, справедливо не во всех случаях, так как человеческое поведение не всегда согласуется с теорией вероятностей, да и выбор решений нередко зависит от случайных событий, которым нельзя приписывать объективные вероятности.

Слайд 48





Методы определения предпочтительности решений
	Второй метод не предполагает использования вероятностей, и применим только к результатам, предпочтительности которых обладают свойством аддитивности. Данный метод предполагает проведение последовательных сравнений и основан на следующих допущениях: если предпочтительности результатов О1, и О2 равны соответственно U1 и U2, то предпочтительность совместного результата О1 и О2 равна сумме U1+ U2.
	Последнее допущение не выполняется, если результаты О1, и О2 несовместимы, а следовательно, не могут наблюдаться одновременно. Оно также не выполняется, если получение результата О1, влечет за собой О2, но получение результата О2 не влечет О1. Примером служит случай, когда О1, означает стоимость не менее 10 условных единиц, а О2 — стоимость не менее 5 услов­ных единиц. Из этого допущения вытекают следующие важные следствия:
а) если результат О1, предпочтительнее О2, а О2 предпочтительнее О3, то совместный результат О1 и О2 предпочтительнее О3;
б) U(О1 и О2) = U(О2 и О1), т.е. порядок получения результатов не меняет предпочтительности совместного результата;
в) если U(О1 и О2) = U(О2), то U1 = 0.
Описание слайда:
Методы определения предпочтительности решений Второй метод не предполагает использования вероятностей, и применим только к результатам, предпочтительности которых обладают свойством аддитивности. Данный метод предполагает проведение последовательных сравнений и основан на следующих допущениях: если предпочтительности результатов О1, и О2 равны соответственно U1 и U2, то предпочтительность совместного результата О1 и О2 равна сумме U1+ U2. Последнее допущение не выполняется, если результаты О1, и О2 несовместимы, а следовательно, не могут наблюдаться одновременно. Оно также не выполняется, если получение результата О1, влечет за собой О2, но получение результата О2 не влечет О1. Примером служит случай, когда О1, означает стоимость не менее 10 условных единиц, а О2 — стоимость не менее 5 услов­ных единиц. Из этого допущения вытекают следующие важные следствия: а) если результат О1, предпочтительнее О2, а О2 предпочтительнее О3, то совместный результат О1 и О2 предпочтительнее О3; б) U(О1 и О2) = U(О2 и О1), т.е. порядок получения результатов не меняет предпочтительности совместного результата; в) если U(О1 и О2) = U(О2), то U1 = 0.

Слайд 49





МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
Надежность и достоверность измерений
Описание слайда:
МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ Надежность и достоверность измерений

Слайд 50





Надежность и достоверность измерений
Надежность означает то, как измерено то, что было намечено измерить. 
При установлении надежности следует иметь в виду, что в процессе измерения участвуют три составляющие: объект измерения, измеряющие средства, с помощью которых производится отображение свойств объекта на числовую систему, и субъект, производящий измерение. Предпосылки надежного измерения кроются в каждой отдельной составляющей.
Проблема надежности решается путем выявления правильности измерения, устойчивости и обоснованности.
Описание слайда:
Надежность и достоверность измерений Надежность означает то, как измерено то, что было намечено измерить. При установлении надежности следует иметь в виду, что в процессе измерения участвуют три составляющие: объект измерения, измеряющие средства, с помощью которых производится отображение свойств объекта на числовую систему, и субъект, производящий измерение. Предпосылки надежного измерения кроются в каждой отдельной составляющей. Проблема надежности решается путем выявления правильности измерения, устойчивости и обоснованности.

Слайд 51





Правильность
При изучении правильности устанавливается общая приемлемость данного способа измерения (шкалы или системы шкал). Непосредственно понятие правильности связано с возможностью учета в результате измерения различного рода систематических ошибок. Систематические ошибки имеют некоторую стабильную природу возникновения: либо они являются постоянными, либо меняются по определенному закону.
На данном этапе важным является определение грубых ошибок. В процессе измерения иногда возникают грубые ошибки, причиной которых могут быть неправильные записи исходных данных, плохие расчеты, неквалифи­цированное использование измерительных средств и т.п. Это проявляется в том, что в рядах измерений попадаются данные, резко отличающиеся от совокупности всех остальных значений. Чтобы выяснить, нужно ли эти значения признать грубыми ошиб­ками, устанавливают критическую границу так, чтобы вероят­ность того, что крайние значения превысят ее, была бы достаточно малой и соответствовала бы некоторому уровню значимо­сти а. Это правило основано на том, что появление в ответах чрезмерно больших значений, хотя и возможно, как следствие естественной вариабельности значений, но маловероятно.
Описание слайда:
Правильность При изучении правильности устанавливается общая приемлемость данного способа измерения (шкалы или системы шкал). Непосредственно понятие правильности связано с возможностью учета в результате измерения различного рода систематических ошибок. Систематические ошибки имеют некоторую стабильную природу возникновения: либо они являются постоянными, либо меняются по определенному закону. На данном этапе важным является определение грубых ошибок. В процессе измерения иногда возникают грубые ошибки, причиной которых могут быть неправильные записи исходных данных, плохие расчеты, неквалифи­цированное использование измерительных средств и т.п. Это проявляется в том, что в рядах измерений попадаются данные, резко отличающиеся от совокупности всех остальных значений. Чтобы выяснить, нужно ли эти значения признать грубыми ошиб­ками, устанавливают критическую границу так, чтобы вероят­ность того, что крайние значения превысят ее, была бы достаточно малой и соответствовала бы некоторому уровню значимо­сти а. Это правило основано на том, что появление в ответах чрезмерно больших значений, хотя и возможно, как следствие естественной вариабельности значений, но маловероятно.

Слайд 52





Устойчивость 
Устойчивость характеризует степень совпадения результатов измерения при повторных применениях измерительной процедуры и описывается величиной случайной ошибки. Она определяется постоянством подхода респондента к ответам на одинаковые или подобные вопросы.
	Приемы проверки устойчивости:
повторное измерение (тестирование), 
включение в анкету эквивалентных вопросов 
разделение выборки (числа опрашиваемых) на две части
Наиболее распространенный прием контроля за устойчивостью является повторное измерение. Оно состоит во вторичном проведении проверяемого измерения в одной и той же выборке через определенный промежуток времени.
Включение в анкету эквивалентных вопросов предполагает использование в одной анкете вопросов по той же проблеме, но иначе сформулированных. Их респондент должен воспринимать как разные вопросы. Главная опасность данного метода заключается в степени эквивалентности вопросов; если это не достигается, то респондент отвечает на разные вопросы.
Разделение выборки на две части основано на сравнении ответов на вопросы двух групп респондентов. Предполагается, что эти две группы являются идентичными по своей композиции и две средние оценки ответов для этих двух групп являются очень близкими. Все сравнения делаются только на групповой основе, поэтому сравнение внутри группы проводить невозможно.
Описание слайда:
Устойчивость Устойчивость характеризует степень совпадения результатов измерения при повторных применениях измерительной процедуры и описывается величиной случайной ошибки. Она определяется постоянством подхода респондента к ответам на одинаковые или подобные вопросы. Приемы проверки устойчивости: повторное измерение (тестирование), включение в анкету эквивалентных вопросов разделение выборки (числа опрашиваемых) на две части Наиболее распространенный прием контроля за устойчивостью является повторное измерение. Оно состоит во вторичном проведении проверяемого измерения в одной и той же выборке через определенный промежуток времени. Включение в анкету эквивалентных вопросов предполагает использование в одной анкете вопросов по той же проблеме, но иначе сформулированных. Их респондент должен воспринимать как разные вопросы. Главная опасность данного метода заключается в степени эквивалентности вопросов; если это не достигается, то респондент отвечает на разные вопросы. Разделение выборки на две части основано на сравнении ответов на вопросы двух групп респондентов. Предполагается, что эти две группы являются идентичными по своей композиции и две средние оценки ответов для этих двух групп являются очень близкими. Все сравнения делаются только на групповой основе, поэтому сравнение внутри группы проводить невозможно.

Слайд 53





Наиболее сложный вопрос надежности измерения — это его обоснованность. Обоснованность данных измерения — это доказательство соответствия между тем, что измерено, и тем, что должно было быть измерено.
Наиболее сложный вопрос надежности измерения — это его обоснованность. Обоснованность данных измерения — это доказательство соответствия между тем, что измерено, и тем, что должно было быть измерено.
Иными словами, она связана с доказательством того, что измерено вполне определенное заданное свойство объекта, а не некоторое другое, более или менее на него похожее.
То есть проверка обоснованности шкалы предпринимается лишь после того, как установлены достаточные правильность и устойчивость измерения исходных данных. Как уже отмечалось, проверка обоснованности — это сложный процесс и, как правило, не до конца разрешимый. И поэтому нецелесообразно сначала применять трудоемкую технику для выявления обоснованности, а после этого убеждаться в неприемлемости данных вследствие их низкой устойчивости.
Достоверность измерений характеризует совершенно иные аспекты, чем надежность измерений. Измерение может быть надежным, но не достоверным. Последнее характеризует точность измерений по отношению к тому, что существует в реальности. Например, респонденту задали вопрос о его годовом доходе, который составляет менее 35 000 долларов. Не желая интервьюеру называть истинную цифру, респондент указал доход «более100 000 долларов». При повторном тестировании он снова назвал данную цифру, демонстрируя высокий уровень надежности измерений. Ложь не является единственной причиной низкого уровня достоверности измерений. Можно также назвать плохую память, плохое знание респондентом действительности и т.п.
Описание слайда:
Наиболее сложный вопрос надежности измерения — это его обоснованность. Обоснованность данных измерения — это доказательство соответствия между тем, что измерено, и тем, что должно было быть измерено. Наиболее сложный вопрос надежности измерения — это его обоснованность. Обоснованность данных измерения — это доказательство соответствия между тем, что измерено, и тем, что должно было быть измерено. Иными словами, она связана с доказательством того, что измерено вполне определенное заданное свойство объекта, а не некоторое другое, более или менее на него похожее. То есть проверка обоснованности шкалы предпринимается лишь после того, как установлены достаточные правильность и устойчивость измерения исходных данных. Как уже отмечалось, проверка обоснованности — это сложный процесс и, как правило, не до конца разрешимый. И поэтому нецелесообразно сначала применять трудоемкую технику для выявления обоснованности, а после этого убеждаться в неприемлемости данных вследствие их низкой устойчивости. Достоверность измерений характеризует совершенно иные аспекты, чем надежность измерений. Измерение может быть надежным, но не достоверным. Последнее характеризует точность измерений по отношению к тому, что существует в реальности. Например, респонденту задали вопрос о его годовом доходе, который составляет менее 35 000 долларов. Не желая интервьюеру называть истинную цифру, респондент указал доход «более100 000 долларов». При повторном тестировании он снова назвал данную цифру, демонстрируя высокий уровень надежности измерений. Ложь не является единственной причиной низкого уровня достоверности измерений. Можно также назвать плохую память, плохое знание респондентом действительности и т.п.

Слайд 54





МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
Погрешности экономических измерений и их виды
Описание слайда:
МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ Погрешности экономических измерений и их виды

Слайд 55





Погрешности экономических измерений и их виды

Например, чистая текущая стоимость, срок окупаемости и сам вывод о прибыльности инвестиционного проекта зависят от неизвестного дисконт-фактора С или даже от неизвестной дисконт-функции. Как известно, часто предлагают использовать норму дисконта, равную приемлемой для инвестора норме дохода на капитал. Это значит, что экономисты явным образом обращаются к инвестору как к эксперту, который должен назвать им некоторое число исходя из своего опыта и интуиции (т.е. экономисты перекладывают свою работу на инвестора). Кроме того, при этом игнорируется изменение указанной нормы во времени.
Количественная оценка компонентов инвестиций, в частности, денежных поступлений и платежей, представляет собой сложную задачу, поскольку на каждый из них оказывает влияние множество разнообразных факторов, а сами оценки охватывают достаточно длительный промежуток времени. В частности, для рассматриваемого примера важно учитывать следующие характеристики инвестиционного проекта:
возможные колебания рыночного спроса на продукцию;
ожидаемые колебания цен на потребляемые ресурсы и производимую продукцию;
возможное появление на рынке товаров-конкурентов;
планируемое снижение производственно-сбытовых издержек по мере освоения новой продукции и наращивания объемов производства;
влияние инфляции на покупательную способность потребителей и, соответственно, на объемы продаж
Описание слайда:
Погрешности экономических измерений и их виды Например, чистая текущая стоимость, срок окупаемости и сам вывод о прибыльности инвестиционного проекта зависят от неизвестного дисконт-фактора С или даже от неизвестной дисконт-функции. Как известно, часто предлагают использовать норму дисконта, равную приемлемой для инвестора норме дохода на капитал. Это значит, что экономисты явным образом обращаются к инвестору как к эксперту, который должен назвать им некоторое число исходя из своего опыта и интуиции (т.е. экономисты перекладывают свою работу на инвестора). Кроме того, при этом игнорируется изменение указанной нормы во времени. Количественная оценка компонентов инвестиций, в частности, денежных поступлений и платежей, представляет собой сложную задачу, поскольку на каждый из них оказывает влияние множество разнообразных факторов, а сами оценки охватывают достаточно длительный промежуток времени. В частности, для рассматриваемого примера важно учитывать следующие характеристики инвестиционного проекта: возможные колебания рыночного спроса на продукцию; ожидаемые колебания цен на потребляемые ресурсы и производимую продукцию; возможное появление на рынке товаров-конкурентов; планируемое снижение производственно-сбытовых издержек по мере освоения новой продукции и наращивания объемов производства; влияние инфляции на покупательную способность потребителей и, соответственно, на объемы продаж

Слайд 56





Виды погрешностей
Погрешности, вызванные неточностью измерения исходных данных, называем метрологическими. Их максимальное значение можно оценить с помощью нотны. Как правило, метрологические погрешности не убывают с ростом объема выборки.
Методические погрешности вызваны неадекватностью вероятностно-статистической модели, отклонением реальности от ее предпосылок. Неадекватность обычно не исчезает при росте объема выборки. Методические погрешности целесообразно изучать с помощью «общей схемы устойчивости», обобщающей популярную в теории робастных статистических процедур модель засорения большими выбросами.
Статистическая погрешность – это та погрешность, которая традиционно рассматривается в математической статистике. Ее характеристики – дисперсия оценки, дополнение до 1 мощности критерия при фиксированной альтернативе и т.д. Как правило, статистическая погрешность стремится к 0 при росте объема выборки. 
Вычислительная погрешность определяется алгоритмами расчета, в частности, правилами округления. На уровне чистой математики справедливо тождество правых частей формул  
				и 	
задающих выборочную дисперсию s2, а на уровне вычислительной математики формула  
дает при определенных условиях существенно больше верных значащих 	цифр, чем вторая.
Следует отметить, что при проведении исследования, для принятия наиболее оптимального решения, погрешность должна быть минимальна и стремиться к нулю.
Описание слайда:
Виды погрешностей Погрешности, вызванные неточностью измерения исходных данных, называем метрологическими. Их максимальное значение можно оценить с помощью нотны. Как правило, метрологические погрешности не убывают с ростом объема выборки. Методические погрешности вызваны неадекватностью вероятностно-статистической модели, отклонением реальности от ее предпосылок. Неадекватность обычно не исчезает при росте объема выборки. Методические погрешности целесообразно изучать с помощью «общей схемы устойчивости», обобщающей популярную в теории робастных статистических процедур модель засорения большими выбросами. Статистическая погрешность – это та погрешность, которая традиционно рассматривается в математической статистике. Ее характеристики – дисперсия оценки, дополнение до 1 мощности критерия при фиксированной альтернативе и т.д. Как правило, статистическая погрешность стремится к 0 при росте объема выборки. Вычислительная погрешность определяется алгоритмами расчета, в частности, правилами округления. На уровне чистой математики справедливо тождество правых частей формул и задающих выборочную дисперсию s2, а на уровне вычислительной математики формула дает при определенных условиях существенно больше верных значащих цифр, чем вторая. Следует отметить, что при проведении исследования, для принятия наиболее оптимального решения, погрешность должна быть минимальна и стремиться к нулю.



Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию