+7 (499) 240-48-48; +7 (499) 240-48-77
Заказать звонок

Френкель А.А Прогнозирование производительности труда: методы и модели

Код: ISBN: 978-5-282-02673-3
1
2
3
4
5
1 отзыв

Для принятия эффективных управленческих решений, обеспечивающих социально-экономическое развитие страны, в современных условиях необходимо уметь прогнозировать важнейшие показатели эффективности производства, и в первую очередь производительность труда. Как грамотно прогнозировать производительность труда на основе новейших экономико-математических методов и рассказывается в книге. Предлагаются оригинальные подходы к построению моделей прогноза, рассматриваются трудности, возникающие при прогнозировании производительности труда, даются рекомендации по их преодолению.
Для работников экономических служб государственных и частных предприятий, аналитических подразделений инвестиционных и страховых компаний, банков, бизнесменов и менеджеров, научных работников, преподавателей, аспирантов и студентов экономических вузов и факультетов, школ бизнеса и предпринимательства.

В современных условиях для развития национального хозяйства необходимы постоянное совершенствование системы управления экономикой, повышение уровня планирования, создание надежного и эффективного аппарата функционирования хозяйственного механизма. Решение этих задач требует глубокого анализа сложившихся тенденций и закономерностей, объективной оценки имеющихся ресурсов и потребностей, выявления резервов, учета последних достижений науки и техники. Практическая реализация этих условий зависит от качества разработки перспективного плана как инструмента проектирования желаемого будущего и эффективных путей его достижения. Неотъемлемой частью работы по составлению перспективных планов развития экономики является прогнозирование производительности труда.
Исходным пунктом прогнозирования производительности труда является анализ сложившихся тенденций изменения характеристик процесса труда, в известной степени предопределяющих их в будущем. Так, показатели выработки и трудоемкости в значительной мере зависят от работы предприятий в предыдущие годы, т.е. от уровня организации труда, производства, управления и т.д. в периоды, предшествующие прогнозируемому.
Изменение экономических явлений во времени наиболее полно отражается во временнх рядах, позволяющих детально проанализировать особенности их развития.
Однако в настоящее время прикладные вопросы анализа и прогнозирования временнх рядов разработаны достаточно слабо. В связи с этим цель настоящей работы - систематизация методов анализа и прогнозирования временнх рядов, наиболее часто используемых в экономической практике. Главное внимание уделяется практическим аспектам применения рассматриваемых методов для анализа динамики и прогнозирования производительности труда, экономической интерпретации получаемых результатов. При этом особое место занимают разработки последних двух десятилетий: методы Бокса - Дженкинса, адаптивной фильтрации, адаптивного экспоненциального сглаживания с использованием трекинг-сигнала, а также методы, предложенные автором: построение моделей многомерной динамики на основе динамизации параметров статических моделей и гребневой регрессии с автокоррелированными остатками.
Большое внимание в монографии уделяется многофакторным моделям прогнозирования производительности труда. Мы считаем, что будущее - за методами многофакторного прогнозирования, поскольку эти методы позволяют учитывать развитие взаимосвязанных процессов и явлений. Многофакторное прогнозирование разработано еще достаточно слабо. Его применение требует решения ряда методолгических и теоретических вопросов. К ним относятся вопросы статического и динамического прогноза, выбора математического аппарата для описания изменения производительности труда за определенный период времени, связи прогнозирования и управления и т.д.
Особое место в книге занимает рассмотрение вопросов теории и практики разработки динамической модели и ее использования для прогнозирования производительности труда. Этот подход, учитывающий влияние фактора времени на структуру взаимосвязей экономических процессов, был ранее предложен автором [94], [84], [95], [97]. Он основан на анализе и прогнозировании временнх рядов коэффициентов регрессии статических моделей. Высокая точность прогноза, полученного по многофакторным динамическим моделям, вряд ли может быть достигнута при прогнозировании по одному временнуму ряду. Так, ошибка разработанного на 6 лет вперед прогноза производительности труда в цементной промышленности, построенного на основе динамической модели [97], всего 4,5%.


  • Заказ по телефону:
    8 (499) 240-48-48 8 (499) 240-48-17 Заказать звонок
  • Оплата курьеру Наличными СберБанк России Robokassa
  • Самовывоз (только Москва) Курьером (только Москва) + 150 руб. Доставка "Почтой России" (+300 руб.) ТОЛЬКО РОССИЯ