Вероятностно-статистическое моделирование

Введение

По форме проявления причинных связей законы природы и общества делят-ся на два класса: детерминированные и стохастические. Можно привести сле-дующий пример детерминированного процесса: на основании законов небесной механики по известному в настоящем движению планет в Солнечной системе может быть практически однозначно предсказано их положение в любой напе-рёд заданный процесс времени. Подобным образом предсказываются и солнеч-ные, а также лунные затмения на много лет вперёд с огромной точностью.

Однако большинство явлений макромира не могут быть точно предсказаны. Так, крайне затруднительно определить долговременные изменения климата или даже кратковременные изменения погоды. Ещё «хуже» обстоит дело с объ-ектами микромира. Например, нельзя сказать, где точно будет находиться элек-трон в атоме в определённый момент времени, хотя вполне можно говорить о его распределённом положении в пространстве, то есть об «электронном обла-ке». Законы подобного рода носят название статистических.

Теория вероятностей изучает свойства массовых случайных событий, спо-собных многократно повторяться при воспроизведении определённого ком-плекса условий. Основное свойство любого случайного события, независимо от его природы, мера, или вероятность его осуществления.

Одной из важнейших сфер применения теории вероятностей является эко-номика. В настоящее время трудно представить себе представить исследование и прогнозирование экономических явлений без использования эконометриче-ского моделирования, регрессионного анализа, трендовых и сглаживающих мо-делей, различный методов статистического моделирования, а также других ме-тодов, опирающихся на теорию вероятностей.

Например, при исследовании экономических явлений, всегда необходимо учитывать такие события: отклонение некоторых явлений от сложившегося русла в положительную или, может быть в некоторых случаях, в отрицатель-ную сторону (появление новых научных открытий, технологий, новых более эффективных способов управления и тому подобно); финансовые производст-венные кризисы; крупные природные катаклизмы (стихийные бедствия, земле-трясения и так далее); наконец поломки оборудования, болезни работников, а также другие случайные факторы.

Всё это свидетельствует о необходимости овладения методами теории веро-ятностей, математической и прикладной статистики как инструментом прове-дения статистического анализа и моделирования экономических явлений и процессов.