Войти

Новая парадигма математических методов в производственной деятельности и образовании инженера

3095
0
+1
Орлов А.И.
Орлов А.И.
Источник изображения: http://технодоктрина.рф/

Сотрудники кафедры «Экономика и организация производства» МГТУ им. Н.Э. Баумана преподают и активно используют при решении практических задач дисциплины «Организационно-экономическое моделирование», «Эконометрика», «Прикладная статистика», «Статистика». Статья посвящена реализованной на кафедре новой парадигме научных основ этих дисциплин.


Во второй половине 80-х гг. в нашей стране развернулось общественное движение по созданию профессионального объединения специалистов в области организационно-экономического и экономико-математического моделирования, эконометрики и статистики (кратко – статистиков). Аналоги такого объединения – британское Королевское статистическое общество (основано в 1834 г.) и Американская статистическая ассоциация (создана в 1839 г.). К сожалению, деятельность учреждённой в 1990 г. Всесоюзной статистической ассоциации (ВСА) (1) оказалась парализованной в результате развала СССР.


В ходе организации ВСА проанализировано состояние и перспективы развития рассматриваемой области научно-прикладных исследований и осознаны основы уже сложившейся к концу 1980-х гг. новой парадигмы математических методов и моделей социально-экономических процессов.


В течение следующих лет новая парадигма развивалась и к настоящему времени оформлена в виде серии монографий и учебников для вузов. Проведём сравнение старой и новой парадигмы.


Типовые исходные данные в новой парадигме – объекты нечисловой природы (элементы нелинейных пространств, которые нельзя складывать и умножать на число, например, множества, бинарные отношения), а в старой – числа, конечномерные векторы, функции. Ранее для расчётов использовались разнообразные суммы, однако объекты нечисловой природы нельзя складывать, поэтому в новой парадигме применяется другой математический аппарат, основанный на расстояниях между объектами нечисловой природы и решении задач оптимизации.


Изменились постановки задач анализа данных и экономико-математического моделирования. Старая парадигма математической статистики исходит из идей начала ХХ в., когда К. Пирсон предложил четырёхпараметрическое семейство распределений для описания распределений реальных данных. В это семейство как частные случаи входят, в частности, подсемейства нормальных, экспоненциальных, Вейбулла-Гнеденко, гамма-распределений. Сразу было ясно, что распределения реальных данных, как правило, не входят в семейство распределений Пирсона (об этом говорил, например, академик С.Н. Бернштейн в 1927 г. (2)).


Однако математическая теория параметрических семейств распределений (методы оценивание параметров и проверки гипотез) оказалась достаточно интересной, и именно на ней до сих пор основано преподавание во многих вузах. Итак, в старой парадигме основной подход к описанию данных – распределения из параметрических семейств, а оцениваемые величины – их параметры, в новой парадигме рассматривают произвольные распределения, а оценивают – характеристики и плотности распределений, зависимости, правила диагностики и др. Центральная часть теории – уже не статистика числовых случайных величин, а статистика в пространствах произвольной природы, т.е. нечисловая статистика (3).


В старой парадигме источники постановок новых задач – традиции, сформировавшиеся к середине ХХ в., а в новой – современные потребности анализа данных (XXI в.), т.е. запросы практики. Конкретизируем это общее различие. В старой парадигме типовые результаты – предельные теоремы, в новой – рекомендации для конкретных объёмов выборок. Изменилась роль информационных технологий – ранее они использовались только для расчёта таблиц (информатика находилась вне математической статистики), теперь же они – инструменты получения выводов (датчики псевдослучайных чисел, методы размножение выборок, в т.ч. бутстреп, и др.). Вид постановок задач приблизился к потребностям практики – от отдельных задач оценивания и проверки гипотез перешли к статистическим технологиям (технологическим процессам анализа данных). Выявилась важность проблемы «стыковки алгоритмов» – влияния выполнения предыдущих алгоритмов в технологической цепочке на условия применимости последующих алгоритмов. В старой парадигме эта проблема не рассматривалась, а для новой – весьма важна.


Если в старой парадигме вопросы методологии моделирования практически не обсуждались, достаточными признавались схемы начала ХХ в., то в новой парадигме роль методологии (учения об организации деятельности) является основополагающей. Резко повысилась роль моделирования – от отдельных систем аксиом произошёл переход к системам моделей. Сама возможность применения вероятностного подхода теперь – не «наличие повторяющегося комплекса условий» (реликт физического определения вероятности, использовавшегося до аксиоматизации теории вероятностей А.Н. Колмогоровым в 30-х гг. прошлого века), а наличие обоснованной вероятностно-статистической модели. Если раньше данные считались полностью известными, то для новой парадигмы характерен учёт свойств данных, в частности, интервальных и нечётких. Изменилось отношение к вопросам устойчивости выводов – в старой парадигме практически отсутствовал интерес к этой тематике, в новой разработана развитая теория устойчивости (робастности) выводов по отношению к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок моделей.


В 1992 г. на базе секции статистических методов Всесоюзной статистической ассоциации была организована Российская ассоциация статистических методов, а в 1996 г. – Российская академия статистических методов. В соответствии с новой парадигмой проводились научные исследования, публиковались статьи, по этой тематике собирались семинары и конференции. Однако размах работ сокращался, как и число участвующих в них исследователей. Поэтому на рубеже тысячелетий нами было принято решение сосредоточить усилия на подготовке учебной литературы, соответствующей новой парадигме.


Первым был учебник по эконометрике (4) 2002 г., переизданный в 2003 г. и в 2004 году. Четвёртое издание (5) существенно переработано. Оно соответствует первому семестру курса, в отличие от первых трёх изданий, содержащих материалы для годового курса, в него включены новые разделы, полностью обновлена глава про индекс инфляции, добавлено методическое обеспечение.


В фундаментальном курсе 2006 г. по прикладной статистике (6) в рамках новой парадигмы рассмотрены как нечисловая статистика, так и классические разделы прикладной статистики, посвящённые методам обработки элементов линейных пространств – чисел, векторов и функций (временных рядов).


В том же году в рамках новой парадигмы был выпущен курс теории принятия решений (7). Его сокращённый (в 1,5 раза) вариант вышел годом раньше (8).


В соответствии с потребностями практики в 2005 г. в России введена новая учебная специальность 220701 «Менеджмент высоких технологий», относящаяся к тогда же введённому направлению подготовки 220700 «Организация и управление наукоёмкими производствами», предназначенному для обеспечения инженерами-менеджерами высокотехнологичных предприятий. Большинство студентов научно-учебного комплекса (факультета) «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э. Баумана обучаются по этой специальности. Общий взгляд на неё представлен в учебнике «Менеджмент высоких технологий» (9).


Государственным образовательным стандартом по специальности «Менеджмент высоких технологий» предусмотрено изучение дисциплины «Организационно-экономическое моделирование». Одноимённый учебник выпущен в трёх частях (томах). Первая из них (10) посвящена сердцевине новой парадигмы – нечисловой статистике. Её прикладное «зеркало» – вторая часть (11), современный учебник по экспертным оценкам. В третьей части (12) наряду с основными постановками задач анализа данных (чисел, векторов, временных рядов) и конкретными статистическими методами анализа данных классических видов (чисел, векторов, временных рядов) рассмотрены вероятностно-статистические модели в технических и экономических исследованиях, медицине, социологии, истории, демографии, а также метод когнитивных карт (статистические модели динамики).


В названиях ещё двух учебников есть термин «организационно-экономическое моделирование». Это книги по менеджменту (13) и по теории принятия решений (14), в которых содержание соответствует новой парадигме, в частности, подходам организационно-экономического моделирования. Например, в учебнике «Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений» значительно больше внимания по сравнению с учебником «Теория принятия решений» уделено теории и практике экспертных оценок, в то время как проблемы менеджмента выделены в отдельное издание «Менеджмент: организационно-экономическое моделирование».


К рассмотренному выше корпусу учебников примыкают справочник по минимально необходимым понятиям теории вероятностей и математической статистики (15) и две книги по промышленной и экологической безопасности (16), в которых большое место занимает изложение научных результатов в соответствии с новой парадигмой. Опубликовано ещё несколько изданий, но от их рассмотрения воздержимся.


Публикация учебной литературы на основе новой парадигмы шла непросто. Зачастую издать удавалось с третьего-четвертого раза. Неоценима поддержка НУК ИБМ, МГТУ им. Н.Э. Баумана, УМО по университетскому политехническому образованию.

Все перечисленные учебники имеются в Интернете в свободном доступе. Соответствующие ссылки приведены на персональной странице автора на сайте МГТУ им. Н.Э. Баумана http://www.bmstu.ru/ps/~orlov/ и на аналогичной странице форума сайта «Высокие статистические технологии» – http://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php?f=1&t=1370, однако иногда различны названия книг в бумажном и электронном варианте.


Научные основы новой парадигмы содержатся в монографиях (17) и многочисленных статьях, в том числе в журналах «Заводская лаборатория. Диагностика материалов», «Контроллинг», «Управление большими системами», «Экономика и математические методы», «Социология: методология, методы, математическое моделирование».


Информация о новой парадигме появилась в печати недавно – в 2012 г. (см. ссылки на соответствующие статьи у А.И. Орлова в книге «Новая парадигма организационно-экономического моделирования, эконометрики и статистики» (18)). Мы не без оснований опасались, что нам могут помешать довести работу до конца. В этом мы следовали Гауссу, который предостерегал от «крика беотийцев» (19).


На основе сказанного выше полагаем, что к настоящему моменту рекомендация Учредительного съезда ВСА по созданию комплекта учебной литературы на основе новой парадигмы выполнена. Предстоит большая работа по внедрению новой парадигмы организационно-экономического моделирования, эконометрики и статистики в научные исследования и преподавание.


Автор: Орлов А.И. - д-р. экон. наук, д-р техн. наук, к-т физ.-мат. наук, проф. МГТУ


Список литературы:

  1. Орлов А.И. Создана единая статистическая ассоциация // Вестник Академии наук СССР. – М., 1991.– № 7. – С. 152–153
  2. Бернштейн С.Н. Современное состояние теории вероятностей и её приложений // Труды Всероссийского съезда математиков в Москве 27 апреля – 4 мая 1927 г. – М.; Л.: ГИЗ, 1928. – С. 50–63
  3. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. Ч. 1. Нечисловая статистика. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. – 541 с.
  4. Орлов А.И. Эконометрика. – М.: Экзамен, 2002 (1-е изд.), 2003 (2-е изд.), 2004 (3-е изд.). – 576 с.
  5. Орлов А.И. Эконометрика. Изд. 4-е, доп. и перераб. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. – 572 с.
  6. Орлов А.И. Прикладная статистика. – М.: Экзамен, 2006. – 671 с.
  7. Орлов А.И. Теория принятия решений. – М.: Экзамен, 2006. – 576 с.
  8. Орлов А.И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. М.: – ИКЦ «МарТ»; Ростов н/Д: Издательский центр «МарТ», 2005. – 496 с.
  9. Колобов А.А., Омельченко И.Н., Орлов А.И. Менеджмент высоких технологий. Интегрированные производственно-корпоративные структуры: организация, экономика, управление, проектирование, эффективность, устойчивость. – М.: Экзамен, 2008. – 621 с.
  10. 10. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. Ч. 1. Нечисловая статистика. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. – 541 с.
  11. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. Ч. 2. Экспертные оценки. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. – 486 с.
  12. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. Ч. 3. Статистические методы анализа данных. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. – 624 с.
  13. Орлов А.И. Менеджмент: организационно-экономическое моделирование. – Ростов н/Д: Феникс, 2009. – 475 с.
  14. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений. – М.: КноРус, 2011.– 568 с.
  15. Орлов А.И. Вероятность и прикладная статистика: основные факты: справочник. – М.: КноРус, 2010. – 192 с.
  16. Орлов А.И., Федосеев В.Н. Менеджмент в техносфере. – М.: Академия, 2003. – 384 с.; Орлов А.И. Проблемы управления экологической безопасностью. Итоги двадцати лет научных исследований и преподавания. – Saarbrücken: Palmarium Academic Publishing, 2012. – 344 с.
  17. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. – М.: Наука, 1979. – 296 с. Проектирование интегрированных производственно-корпоративных структур: эффективность, организация, управление / Колобов А.А., Омельченко И.Н., Орлов А.И. и др. / Под ред. А.А. Колобова, А.И. Орлова. Научное издание. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2006. – 728 с.; Орлов А.И. Устойчивые экономико-математические методы и модели. – Saarbrücken: Lambert Academic Publishing, 2011. – 436 с.
  18. Орлов А.И. Новая парадигма организационно-экономического моделирования, эконометрики и статистики // Вторые Чарновские Чтения. Материалы II международной научной конференции по организации производства. Москва, 7–8 декабря 2012 г. – М.: НП «Объединение контроллеров», 2012. – С.116–120.
  19. Клейн Ф. Лекции о развитии математики в XIX столетии. Ч. I. – М.; Л.: Объединённое научно-техническое издательство НКТП СССР. Гл. ред.технико-теоретической лит-ры, 1937. – 432 с.
Права на данный материал принадлежат
Материал передан ВПК.name правообладателем
  • В новости упоминаются
Похожие новости
17.10.2016
Чартером до Луны
16.01.2015
Социальный фундамент модернизации экономики (уроки «золотого века» социального государства)
16.01.2015
Стратегическое планирование технологического развития как основа достижения технологического лидерства России
26.12.2014
Реиндустриализация и приоритеты технологического развития России
21.12.2012
С космодрома Куру во Французской Гвиане стартовала ракета "Ариан-5" с военным спутником связи и телекоммуникационной платформой
Хотите оставить комментарий? Зарегистрируйтесь и/или Войдите и общайтесь!
  • Разделы новостей
  • Обсуждаемое
  • 27.09 20:21
  • 42
"Побили все рекорды": в США похвастались новым истребителем
  • 27.09 19:50
  • 1
В США раскрыли «блокировку» Берингова пролива Россией
  • 27.09 19:47
  • 6
The National Interest (США): действительно ли российские гиперзвуковые МБР «Авангард» представляют собой серьезную угрозу?
  • 27.09 17:37
  • 12
Лунная программа СССР: о чем рассказали рассекреченные документы
  • 27.09 17:30
  • 32
ВВС США тайно разработали и испытали прототип абсолютно нового истребителя
  • 27.09 16:41
  • 3
Российская "оборонка" довела долю гражданской продукции и продукции двойного назначения до 24,1% - Патрушев
  • 27.09 15:57
  • 67
Россия запустит атомный «Нуклон»
  • 27.09 13:14
  • 6
Конвертопланы американского спецназа пролетели над Киевом
  • 27.09 12:10
  • 51
Уничтожит авианосную группу: эксперты смоделировали удар "Кинжала"
  • 27.09 03:39
  • 9
Эпицентры смерти
  • 27.09 00:09
  • 3
Видео: На секретную базу США доставили гигантскую ракету
  • 26.09 23:43
  • 1
Легкий пехотный батальон СВ Дании
  • 26.09 23:12
  • 1
Украинская фабрика фейков
  • 26.09 22:56
  • 1
Дальние бомбардировщики Ту-22М3 участвовали в массированном ударе на полигонах под Астраханью в ходе учения "Кавказ-2020"
  • 26.09 22:25
  • 2
ВВС США показали облик истребителя шестого поколения