УДК 62-50
Математические методы анализа уровня развития
конструкции ходовой части мобильных
транспортных средств
, ,
ФГОУ ВПО МГУП, г. Москва, Россия
Сложность и многообразие задач по изучению характера связи технико-экономических параметров с показателями объема с.-х. производства – это многоплановая проблема, решение которой наиболее эффективно в динамике за длительный период с тем, чтобы надежнее прогнозировать тесноту и устойчивость связей в будущем.
Для достижения этой цели необходимо построение технико-экономических цепочек связей показателей соответствующих параметров, а также выдвижении гипотезы о возможном виде функций и характере связей параметров: входа-процесса-выхода, проверка и научное доказательство устойчивости, тесноты и закономерностей связи [1].
На наш взгляд, математические методы теории производственных функций являются не только методологической основой анализа и прогнозирования связей, но и позволяют определить теоретический вид функции связи изучаемых параметров однородности с.-х. продукции или различных исполнительных механизмов (ИМ), выпускаемых на предприятиях АПК.
Методы анализа и сглаживания временных рядов изучаемых параметров унификации, нормализации и стандартизации продукции (УНИСП) дают возможность объективно оценить прошлую, текущую и перспективную тенденции из изменения [2].
В соответствии с этими задачами, по-нашему мнению, необходимо применять различные методы и программы сбора, подготовки и обработки исходных статистических данных.
В данном случае, уместно применить математические функции, описывающие закономерные связи между переменными величинами, то есть производственные функции, которые получили довольно большое распространение в теории и практике [3].
Производственную функцию (ПФ) отличают некоторые особенности, представленные на рисунке.
При исследовании системы управления УНИСП на объектах АПК развитие теории и практики ПФ идет двумя путями:
разработка определенных математических функций применительно к некоторому экономическому явлению;
разрешение общих теоретических проблем, касающихся всего аппарата ПФ в целом.
С помощью ПФ, на наш взгляд, можно решать следующие вопросы:
об экономической интерпретации параметров ПФ;
о математических методах оценки ПФ;
об отражении ПФ качества разработки ИМ на предприятиях АПК;
сбора и экономико-статистической обработки информации, необходимой для спецификации ПФ; и др.
Согласно основной концепции, ПФ выражает технологическую взаимосвязь между затратами производства и размерами продукции (например, ИМ), которую можно изготовить с их помощью.
По-нашему мнению, ПФ можно определить как экономико-математическую модель, адекватно отражающую устойчивую, количественно выраженную зависимость одного или нескольких производственно-экономических показателей УНИСП от уровня затрат важнейших производственных ресурсов, используемых на предприятиях АПК.
При определении вида ПФ задача формулируется математически так [4]: установить аналитическое выражение формы связи изучаемого признака Y с факторами х1(i=1,2,…,m)
Y= f (x1, x2,…,xm). (1)
При исследовании УНИСП нами применялись, в основном, следующие ПФ:
линейная функция
; (2)
полиномная функция
; (3)
степенные функции (например, мультипликативную функцию Кобба-Дугласа)
, (4)
где Y – объем выпуска; xi – объем затрат i-го фактора; a0 – коэффициент пропорциональности; b1 – параметры, показывающие степень количественного преобразования i-го фактора (ресурса).
Кроме приведенных как в нашей стране, так и за рубежом используются многие другие ПФ, например, полиномно-степенные, гиперболические и др. [ 5].
С позиции статистического анализа и обработки информации ПФ, на наш взгляд, представляет собой уравнение регрессии, отражающее зависимость объема выпуска, например, от затрат производственных ресурсов и удовлетворяющее всем требованиям математическо-статистического анализа, с точки зрения своей достоверности и прибли-жения к исходной информации об изучаемом производственном процессе (изготовлении различных ИМ и их испытании на предприятиях АПК).
Используемая нами при проведении исследований программа характеризуется следующими особенностями:
большим количеством вычисляемых характеристик;
большим числом форм связей функционального признака с причинными факторами;
дифференцированным подходом к каждому из причинных факторов;
большим объемом обрабатываемой информации;
меньшим временем машинного счета;
большим количеством одновременно решаемых задач.
Эта программа при однократном к ней обращении может решить задачи
(5)
где g – общее количество различных информационных массивов; Рi – количество форм связей, проверяемых для i –го информационного массива.
При этом данная программа обрабатывает массив, содержащий mn ≤ 12 000 чисел при m ≤ 59.
Библиографический список
1. Вишнев параметры. М.: Наука, 1978.
2. Шляпентох и проблемы экономического роста.– М.: Мысль, 1986.
3. Brown R. G. Smothing, Forecasting and Predection of Discrete Time Series: N. Y., Frentice – Hall, Englewood Cliffs, 1973.
4. , Голобородько жизнедеятельности: Курс лекций. М.: Норма, 20с.
5. Коробов обработка и анализ информации с применением ЭВМ. //В кн.: Стандартные программы. М.: Изд-во ЦЭМИ АН СССР, 1979.
6. Экономика предприятия. Серия Учебники и учебные пособия. Ростов-на-Дону: Феникс, 20с.
