Главная » Мошенничество

Какие формы моделирования возможны в экономике. Сетевые методы планирования и управления

Метод моделирования является важнейшим универсальным методом исследования. Используя его, не следует забывать понятия аналогии. Модель может во многих отношениях отличаться от самого объекта исследования, но непременно должна иметь подобие, аналогию с этим объектом, прежде всего в отношении тех характеристик, которые подлежат изучению и прогнозированию.

Модель какой-либо сложной системы тоже представляет собой систему (и нередко весьма сложную), имеющую физическое воплощение, либо записанную с помощью слов, цифр, математических обозначений, графических изображений и т. д.

Таким образом, можно сказать, что модель - это физическая или знаковая система, имеющая объективное подобие с исследуемой системой в отношении функциональных, а часто и структурных характеристик, являющихся предметом исследования.

Для построения знаковых моделей может использоваться, в принципе, любой язык - естественный, алгоритмический, графический, математический. Наибольшее значение и распространение имеют математические модели в силу универсальности, строгости, точности математического языка.

Математическая модель представляет собой совокупность уравнений, неравенств, функционалов, логических условий и других соотношений, отражающих взаимосвязи и зависимости ocHOBHbDc характеристик моделируемой системы. Применитель-

но к нашей теме будут рассматриваться преимущественно математические модели, хотя не исключены и другие, в частности алгоритмические.

Однако важное преимущество модели состоит в том, что необъятная с точки зрения полного описания реальная социально-экономическая система заменяется пусть даже непростой, но вполне доступной для анализа и расчетов моделью, которая вместе с тем сохраняет в себе все существенное, что интересует исследователя. Это существенное выступает в модели даже более четко и рельефно, не будучи затемнено всевозможными незначащими частностями и деталями, посторонними и случайными факторами.

C построением модели исследователь получает широкое поле для экспериментальной деятельности: он может изменять различные параметры, переменные величины, условия и ограничения и выяснять, к каким возможным результатам это приводит. B итоге многовариантных экспериментов с моделью (обычно на ЭВМ) вырабатывается ответ на кардинальный вопрос: при каких конкретных условиях следует ожидать в будущем наилучшего функционирования объекта с точки зрения поставленных целей? Аналогичное экспериментирование с самим реальным объектом чаще всего сильно затруднено или вообще невозможно; легко понять, например, что беспрерывное экспериментирование на «живых» предприятиях неприменимо как в социальном, так и чисто экономическом смысле. Модель же никаких ограничений в этом смысле не ставит. Формируемые для анализа, планирования, управления модели различаются по ряду признаков. Прежде всего, отметим различия по степени определенности используемой информации. Обратимся к теории принятия решений. Задачи принятия решений подразделяются на три группы:

■ задачи в условиях полной определенности, или детерминированные задачи;

■ задачи в условиях вероятностной определенности, или стохастические задачи;

■ задачи в условиях неопределенности.

B детерминированных задачах принятие решения производится на основе полной, достоверной информации, относящейся к проблемной ситуации, ограничениям, критериям оптимальности. Точность исходных условий и данных приводит к однозначности принимаемого решения.

Стохастические задачи принятия решений учитывают случайный характер некоторых (или всех) явлений, процессов, относящихся к изучаемой проблеме. Здесь действуют случайные факторы, законы распределения, вероятности которых нам известны. Скажем, ежегодный естественный прирост населения в республиках, областях страны есть в строго математическом смысле величина случайная, но его (прироста) вероятностные характеристики специалистам по демографии хорошо известны. Знание законов распределения случайных величин и определяет название соответствующих задач, как задач в условиях вероятностной определенности.

Задачам в условиях неопределенности свойственна большая неполнота и недостоверность используемойинформации, влияние многообразных и очень слабо детерминированных факторов.

Действующие здесь случайные события не характеризуются известными распределениями их вероятностей.

Соответственно, в этой дифференциации задач принятия решений можно модели социально-экономических процессов разделить на два больших класса - модели детерминированные и стохастические. B первых из них все зависимости, отношения, исходная информация определены полно и однозначно. Каждому набору исходных параметров и переменных величин соответствует единственный вариант расчетного прогноза.

B моделях стохастических каждому набору исходных величин соответствует лишь известное распределение вероятностей случайных событий прогнозируемого процесса.

Решение по такой модели не теряет своей определенности, но определенности уже вероятностной, а не детерминированной.

Сложнее обстоит дело с задачами в условиях неопределенности. Для них в сущности исключена возможность построения адекватных моделей и отыскание четких количественных решений. Такие задачи лучше исследовать не методами моделирования, а средствами логико-эвристического анализа, в частности - методами экспертных оценок.

Модели разделяются также на статические и динамические. B статических моделях не учитывается время как фактор, изменяющий основные характеристики изучаемого объекта. Динамические модели включают фактор времени: время может фигурировать в них как самостоятельная переменная величина, влияющая на конечные результаты; параметры и переменные показатели также могут выступать как функции времени.

B статической постановке задач нас вполне устраивает получение решений в виде оптимальных состояний, справедливых независимо от различных моментов времени.1 B динамических моделях приходится искать не оптимальное состояние (как бы фотоснимок), а оптимальное поведение во времени (как бы киноленту). Нетрудно понять, что динамическая задача носит более общий характер, статическая модель - ее частный случай.

Следует разделять такие модели, как изыскательские и нормативные. Первые основаны на продолжении в будущем тенденций, взаимосвязей, сложившихся в прошлом и настоящем. Вторые определяют пути, ресурсы, сроки достижения в будущем возможных состояний объекта, отвечающих поставленным целям. Значит, изыскательские модели формализуют на базе статистики сложившиеся процедуры развития объекта и моделируют движение от прошлого к будущему; нормативные - устанавливают сначала целевые состояния, а затем строят соединяющие пути от будущего к настоящему.

Модели классифицируются и по некоторым другим признакам.

По характеру взаимосвязи между переменными модели подразделяются на линейные и нелинейные.

По степени структуризации народнохозяйственных процессов модели делятся на однопродуктовые и многопродуктовые, на многоотраслевые и одноотраслевые, на одноэтапные и многоэтапные.

По характеру требований, предъявляемых к результатам решения задач, модели экономических процессов могут быть либо балансовыми, либо оптимизационными.

По глубине временного горизонта модели подразделяются на модели долгосрочного прогнозирования, перспективные, среднесрочные и текущие.

По степени полноты охвата экономического объекта выделяются макро- и микромодели.

Классификация экономико-математических моделей позволяет, с одной стороны, их упорядочить, систематизировать, а с другой - более детально разобраться в самой сущности моделирования экономических процессов.

Моделирование экономических процессов - это часть области применения математических методов и моделей в анализе, планировании, организации и управлении народным хозяйством.

Оно представляет собой сложную работу, состоящую из ряда последовательных и взаимосвязанных этапов на стадиях:

а) постановки задачи,

б) построения формализованной схемы,

в) построения модели,

г) исследования модели,

д) проверки модели и оценки решения,

е) внедрения решения и контроля его правильности.

При разработке экономико-математических моделей необходимо соблюдать следующие основные требования:

1) модель должна базироваться на строго научной экономической теории, раскрывающей категории и закономерности данной формации;

2) модель должна отображать реальную структуру моделируемого процесса или объекта в соответствии с принципом структурного подобия (изоморфизма);

3) в модели должно быть обеспечено единство масштаба и соблюдено соответствие размерностей экономических величин;

4) в модели должно проводиться принципиальное различие между управляемыми, полууправляемыми и неуправляемыми параметрами;

5) модель должна удовлетворять условиям, определяющим степень ее соответствия объекту и границы применяемости.

B целом моделирование является неотъемлемой составной частью общего процесса научного познания. K первым этапам познания нового объекта относится построение приближенной и упрощенной его модели.

По мере углубления знаний об объекте создаются все более детализированные и более точные модели. При этом очень важно, что в процессе познания реализуется не только принцип «больше узнал - создал новую модель», но и обратный - «создал новую модель - больше узнал».

Построение и анализ моделей не просто оформляют новое, добытое иными путями знание об объекте, но и сами становятся источником^эасширения знаний о нем. B конечном счете этот процесс приводит к разработке последовательной и законченной теории изучаемого объекта или явления, а отсюда - к всесторонним выводам и рекомендациям практического характера.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

по курсу: Компьютерное моделирование.

на тему: "Моделирование в экономике и его использование в развитии и формализации экономической теории."

Введение

1. Понятие экономической модели

2. Математическая структура модели и её содержательная интерпретация

5. Особенности экономических измерений и наблюдений

Введение

Современная экономическая теория, как на микро, так и на макроуровне включает как естественный, необходимый элемент математической модели и методы. Использование математики в экономике позволяет, во-первых, выделить, и формализовано описать наиболее важные, существенные связи экономических переменных и объектов: изучение столь сложного объекта предполагает высокую степень абстракции. Во-вторых, из четко сформулированных исходных данных и соотношений методами дедукции можно получать выводы, адекватные изучаемому объекту в той же мере, что и сделанные предпосылки. В-третьих, методы математики и статистики позволяют индуктивным путем получать новые знания об объекте: оценивать форму и параметры зависимостей его переменных, в наибольшей степени соответствующие имеющимся наблюдениям. Наконец, в-четвертых, использование языка математики позволяет точно и компактно излагать положения экономической теории, формулировать ее понятия и выводы.

Математические модели использовались с иллюстративными и исследовательскими целями еще Ф.Кенэ (1758 г., «Экономическая таблица»), А.Смитом (классическая макроэкономическая модель), Д.Рикардо (модель международной торговли). В XIX веке большой вклад в моделирование рыночной экономики внесла математическая школа (Л.Вальрас, О.Курно, В.Парето, Ф.Эджворт и др.). В XX веке математические методы моделирования применялись очень широко, с их использованием связаны практически все работы, удостоенные Нобелевской премии по экономике (Д.Хикс, Р.Солоу, В.Леонтьев, П.Самуэльсон и др.).

Развитие микроэкономики, макроэкономики, прикладных дисциплин связано со все более высоким уровнем их формализации. Основу для этого заложил прогресс в области прикладной математики -- теории игр, математического программирования, математической статистики. В России в начале XX века большой вклад в математическое моделирование экономики внесли В.К. Дмитриев и Е.Е. Слуцкий. В 1930-1950 гг. в этой области не наблюдалось прогресса вследствие идеологических ограничений тоталитарного режима. В 1960-1980 годы экономико-математическое направление возродилось (B.C. Немчинов, В.В. Новожилов, Л.В. Канторович), но было связано в основном с попытками формально описать «систему оптимального функционирования социалистической экономики» (Н.П. Федоренко, С.С. Шаталин и др.). Строились многоуровневые системы моделей народно-хозяйственного планирования, оптимизационные модели отраслей и предприятий. Сейчас важной задачей является моделирование процессов переходного периода.

Любое экономическое исследование всегда предполагает объединение теории (экономической модели) и практики (статистических данных). Мы используем теоретические модели для описания и объяснения наблюдаемых процессов и собираем статистические данные с целью эмпирического построения и обоснования моделей.

1. Экономические модели. Понятие экономической модели

Для изучения различных экономических явлений экономисты используют их упрощенные формальные описания, называемые экономическими моделями. Примерами экономических моделей являются модели потребительского выбора, модели фирмы, модели экономического роста, модели равновесия на товарных, факторных и финансовых рынках и многие другие. Строя модели, экономисты выявляют существенные факторы, определяющие исследуемое явление и отбрасывают детали, несущественные для решения поставленной проблемы. Формализация основных особенностей функционирования экономических объектов позволяет оценить возможные последствия воздействия на них и использовать такие оценки в управлении.

Как обычно строится экономическая модель?

1. Формулируются предмет и цели исследования.

2. В рассматриваемой экономической системе выделяются структурные или функциональные элементы, соответствующие данной цели, выявляются наиболее важные качественные характеристики этих элементов.

3. Словесно, качественно описываются взаимосвязи между элементами модели.

4. Вводятся символические обозначения для учитываемых характеристик экономического объекта и формализуются, насколько возможно, взаимосвязи между ними. Тем самым формулируется математическая модель.

5. Проводятся расчеты по математической модели и анализ полученного решения.

2. Математическая структура модели и ее содержательная интерпретация

Следует различать математическую структуру модели и ее содержательную интерпретацию. Рассмотрим следующие два простых примера.

Пример 1. Пусть требуется определить, какую сумму следует положить в банк при заданной ставке процента (20% годовых), чтобы через год получить $12 ООО?

начальная сумма денег -- М 0 ,

конечная сумма денег -- m 1 ,

ставка процента -- R

и записывая соотношение между ними

Пример 2. Пусть требуется определить, каков был объем выпуска продукции завода, если в результате технического перевооружения средняя производительность труда увеличилась на 20% и завод стал выпускать 12000 единиц продукции.

Вводя формальные обозначения для величин, фигурирующих в задаче:

Начальный выпуск-- Q 0

конечный выпуск-- Q 1

процент прироста производительности -- R

и записывая соотношение между ними (следующее из определения средней производительности труда Q/L)

найдем искомую величину из решения основного уравнения модели

Сравнивая полученные модели и результаты, мы можем заметить, что математическая форма модели

и даже числовые значения входящих в нее величин в обоих случаях одинаковы, однако экономическая ситуация, описываемая моделью, экономическая интерпретация модели и результатов расчета совершенно различны. Таким образом, одни и те же математические модели и методы могут быть использованы для решения совершенно различных экономических задач.

3. Моделирование как метод научного познания

Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ в. Однако методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания. Термин "модель" широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений. Рассмотрим только такие "модели", которые являются инструментами получения знаний. Модель - это такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале. Под моделирование понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез. Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Именно эта особенность метода моделирования определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания. Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств.

Процесс моделирования включает три элемента:

1) субъект (исследователь),

2) объект исследования,

3) модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Пусть имеется или необходимо создать некоторый объект А. Мы конструируем (материально или мысленно) или находим в реальном мире другой объект В - модель объекта А. Этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обуславливаются тем, что модель отражает какие-либо существенные черты объекта оригинала. Вопрос о необходимости и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть оригиналом), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала.

Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от отражения других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько "специализированных" моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации. На втором этапе процесса моделирования модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение "модельных" экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее "поведении". Конечным результатом этого этапа является множество знаний о модели R. На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал - формирование множества знаний S об объекте.

Этот процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели. Мы можем с достаточным основанием переносить какой-либо результат с модели на оригинал, если этот результат необходимо связан с признаками сходства оригинала и модели. Если же определенный результат модельного исследования связан с отличием модели от оригинала, то этот результат переносить неправомерно. Четвертый этап - практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

Для понимания сущности моделирования важно не упускать из виду, что моделирование - не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования "погружен" в более общий процесс познания. Это обстоятельство учитывается не только на этапе построения модели, но и на завершающей стадии, когда происходит объединение и обобщение результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств познания. Моделирование - циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах. В методологии моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.

4. Особенности применения метода

Проникновение математики в экономическую науку связано с преодолением значительных трудностей. В этом отчасти была "повинна" математика, развивающаяся на протяжении нескольких веков в основном в связи с потребностями физики и техники. Но главные причины лежат все же в природе экономических процессов, в специфике экономической науки. Большинство объектов, изучаемых экономической наукой, может быть охарактеризовано кибернетическим понятием сложная система. Наиболее распространено понимание системы как совокупности элементов, находящихся во взаимодействии и образующих некоторую целостность, единство. Важным качеством любой системы является эмерджентность - наличие таких свойств, которые не присущи ни одному из элементов, входящих в систему. Поэтому при изучении систем недостаточно пользоваться методом их расчленения на элементы с последующим изучением этих элементов в отдельности. Одна из трудностей экономических исследований - в том, что почти не существует экономических объектов, которые можно было бы рассматривать как отдельные (внесистемные) элементы.

Сложность системы определяется количеством входящих в нее элементов, связями между этими элементами, а также взаимоотношениями между системой и средой. Экономика страны обладает всеми признаками очень сложной системы. Она объединяет огромное число элементов, отличается многообразием внутренних связей и связей с другими системами (природная среда, экономика других стран и т.д.). В народном хозяйстве взаимодействуют природные, технологические, социальные процессы, объективные и субъективные факторы.

Сложность экономики иногда рассматривалась как обоснование невозможности ее моделирования, изучения средствами математики. Но такая точка зрения в принципе неверна. Моделировать можно объект любой природы и любой сложности. И как раз сложные объекты представляют наибольший интерес для моделирования; именно здесь моделирование может дать результаты, которые нельзя получить другими способами исследования. Потенциальная возможность математического моделирования любых экономических объектов и процессов не означает, разумеется, ее успешной осуществимости при данном уровне экономических и математических знаний, имеющейся конкретной информации и вычислительной технике.

И хотя нельзя указать абсолютные границы математической формализуемости экономических проблем, всегда будут существовать еще неформализованные проблемы, а также ситуации, где математическое моделирование недостаточно эффективно.

моделирование математический измерение экономический

5. Особенности экономических наблюдений и измерений

Уже длительное время главным тормозом практического применения математического моделирования в экономике является наполнение разработанных моделей конкретной и качественной информацией. Точность и полнота первичной информации, реальные возможности ее сбора и обработки во многом определяют выбор типов прикладных моделей. С другой стороны, исследования по моделированию экономики выдвигают новые требования к системе информации. В зависимости от моделируемых объектов и назначения моделей используемая в них исходная информация имеет существенно различный характер и происхождение. Она может быть разделена на две категории: о прошлом развитии и современном состоянии объектов (экономические наблюдения и их обработка) и о будущем развитии объектов, включающую данные об ожидаемых изменениях их внутренних параметров и внешних условий (прогнозы).

Вторая категория информации является результатом самостоятельных исследований, которые также могут выполняться посредством моделирования. Методы экономических наблюдений и использования результатов этих наблюдений разрабатываются экономической статистикой. Поэтому стоит отметить только специфические проблемы экономических наблюдений, связанные с моделированием экономических процессов. В экономике многие процессы являются массовыми; они характеризуются закономерностями, которые не обнаруживаются на основании лишь одного или нескольких наблюдений.

Поэтому моделирование в экономике должно опираться на массовые наблюдения. Другая проблема порождается динамичностью экономических процессов, изменчивостью их параметров и структурных отношений. Вследствие этого экономические процессы приходится постоянно держать под наблюдением, необходимо иметь устойчивый поток новых данных. Поскольку наблюдения за экономическими процессами и обработка эмпирических данных обычно занимают довольно много времени, то при построении математических моделей экономики требуется корректировать исходную информацию с учетом ее запаздывания.

Познание количественных отношений экономических процессов и явлений опирается на экономические измерения. Точность измерений в значительной степени предопределяет и точность конечных результатов количественного анализа посредством моделирования. Поэтому необходимым условием эффектного использования математического моделирования является совершенствование экономических измерителей. Применение математического моделирования заострило проблему измерений и количественных сопоставлений различных аспектов и явлений социально-экономического развития, достоверности и полноты получаемых данных, их защиты от намеренных и технических искажений.

В процессе моделирования возникает взаимодействие "первичных" и "вторичных" экономических измерителей. Любая модель народного хозяйства опирается на определенную систему экономических измерителей (продукции, ресурсов, элементов и т.д.). В то же время одним из важных результатов народнохозяйственного моделирования является получение новых (вторичных) экономических измерителей - экономически обоснованных цен на продукцию различных отраслей, оценок эффективности разнокачественных природных ресурсов, измерителей общественной полезности продукции. Однако эти измерители могут испытывать влияние недостаточно обоснованных первичных измерителей, что вынуждает разрабатывать особую методику корректировки первичных измерителей для хозяйственных моделей.

С точки зрения "интересов" моделирования экономики в настоящее время наиболее актуальными проблемами совершенствования экономических измерителей являются: оценка результатов интеллектуальной деятельности (особенно в сфере научно-технических разработок, индустрии информатики), построение обобщающих показателей социально-экономического развития, измерение эффектов обратных связей.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

    Понятие имитационного моделирования, применение его в экономике. Этапы процесса построения математической модели сложной системы, критерии ее адекватности. Дискретно-событийное моделирование. Метод Монте-Карло - разновидность имитационного моделирования.

    контрольная работа , добавлен 23.12.2013

    Цель математического моделирования экономических систем: использование методов математики для эффективного решения задач в сфере экономики. Разработка или выбор программного обеспечения. Расчет экономико-математической модели межотраслевого баланса.

    курсовая работа , добавлен 02.10.2009

    Экономико-математическое моделирование как метод научного познания, классификация его процессов. Экономико-математическое моделирование транспортировки нефти нефтяными компаниями на примере ОАО "Лукойл". Моделирование личного процесса принятия решений.

    курсовая работа , добавлен 06.12.2014

    Понятие экономико-математического моделирования. Совершенствование и развитие экономических систем. Сущность, особенности и компоненты имитационной модели. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.

    курсовая работа , добавлен 23.04.2013

    ЭМ методы - обобщающее название дисциплин, находящихся на стыке экономики, математики и кибернетики, введенное В.С. Немчиновым. Теория экономической информации. Этапы экономико-математического моделирования. Моделирование экономических функций.

    курс лекций , добавлен 25.01.2010

    Открытие и историческое развитие методов математического моделирования, их практическое применение в современной экономике. Использование экономико-математического моделирования на всей уровнях управления по мере внедрения информационных технологий.

    контрольная работа , добавлен 10.06.2009

    Разделение моделирования на два основных класса - материальный и идеальный. Два основных уровня экономических процессов во всех экономических системах. Идеальные математические модели в экономике, применение оптимизационных и имитационных методов.

    реферат , добавлен 11.06.2010

    Математическое моделирование как теоретико-экспериментальный метод позновательно-созидательной деятельности, особенности его практического применения. Основные понятия и принципы моделирования. Классификация экономико-математических методов и моделей.

    курсовая работа , добавлен 13.09.2011

    Исследование особенностей разработки и построения модели социально-экономической системы. Характеристика основных этапов процесса имитации. Экспериментирование с использованием имитационной модели. Организационные аспекты имитационного моделирования.

    реферат , добавлен 15.06.2015

    Основные этапы математического моделирования, классификация моделей. Моделирование экономических процессов, основные этапы их исследования. Системные предпосылки формирования модели системы управления маркетинговой деятельностью предприятия сферы услуг.

Особенности экономических моделей

Определение 1

Экономическая модель представляет собой любой набор уравнений, который основан на определённых предположениях и приближённо описывает экономику в целом или определенные ее, отрасли, предприятия.

Построение и анализ моделей являются предметом исследования экономики. Усложнение производства, рост ответственности за последствия принятых решений и требования принять более точные решения приводят к необходимости использовать управление и методы, которые подобны экспериментированию в технике или естественных науках.

Моделирование при этом нельзя заменить экспериментом в экономике. Моделирование представляет собой одно из основных направлений роста управленческой эффективности.

Опыт работы ведущих предприятий в данной сфере отразил эффективность от использования моделирования, которая обычно составляет до 15% уменьшения себестоимости, роста производительности или совершенствования других технических и экономических показателей.

С помощью модели можно решить многие задачи и автоматизировать экономические расчеты.

Внедрения моделирование в управленческий процесс имеет отношение к применению вычислительной техники в экономических расчетах и созданию автоматизированных систем управления. Автоматизированная система управления производством является совокупностью самых совершенных методов управления, которые, в первую очередь, основаны на экономическом и математическом моделировании.

Модель, используемая при определенной квалификации работников в сфере управления, способна обеспечить с необходимой оперативностью при требуемой информации и минимальных трудовых затратах получение практической реализации управленческих решений.

Моделирование можно разделить на два основных вида: материальное и идеальное. В экономических исследованиях наибольшая роль принадлежит идеальному моделированию, так как возможность проведения натурального и материального эксперимента с моделями ограничена.

Методы моделирования

Определение 2

Идеальное моделирование можно разделить на знаковое и интуитивное моделирование. На протяжении долгого времени интуитивное моделирование представляло собой главный и единственный метод анализа процессов в экономике.

Любой, кто принимал экономическое решение, руководствовался определенной неформализованной моделью, которая рассматривалась в экономической ситуации.

В случае интуитивных моделей, которые основывались на личности принимающего лица, это часто приводило к ошибочным решениям. Также интуитивная модель задерживает развитие экономической науки, поскольку разные личности понимают эту модель по-разному и дают на ее основе разные ответы на одни и те же вопросы.

Математические модели, которые постепенно проникли в экономические исследования, создают основу для точного и строгого описания моделей и дают возможность объяснить выводы, которые получаются на их основе. При этом использование знаковых или математических моделей не снижает роль интуитивного моделирования.

Имитационные системы должны объединять оба вида моделирования.

В общем виде экономические модели можно разбить на два больших класса: модели, которые предназначаются для познания свойств реальной и гипотетической экономической системы, модели, параметры которых создаются в соответствии с опытными данными.

Второй класс модели можно разделить на три элемента:

  • модели предприятия, которые используются в качестве основы для принятия решений на уровне предприятия,
  • модель централизованного планирования хозяйства, когда решение принимается на уровне централизованного планирующего органа,
  • модель децентрализованной экономики или её сектора, которая используется при прогнозировании и служит основой экономического регулирования.

Модели экономической теории

В экономической теории чаще всего используют оптимизационные и равновесные модели. Оптимизационная модель применяется при анализе поведения соответствующих экономических агентов, которые включают потребителей или производителей.

В этом случае происходит определение оптимальных величин с использованием предельных показателей, включая предельную полезность, доход, издержки, предельный продукт. Этот анализ называется маржинальным.

Замечание 1

Модели рыночного равновесия применяют при исследовании взаимоотношений экономических агентов. В данном виде анализа предполагается, что система равновесна, когда взаимодействие находится в балансе и отсутствует внутренний импульс нарушить равновесие.

Значение равновесных моделей можно объяснить тем, что соответствующие рыночные субъекты, предприятия и домашнее хозяйство, могут иметь равновесное положение, только обладая полной информации о рынках предлагаемого блага и потребляемых ресурсов. Отсутствие данной информации вынуждает субъектов принять решения, какое количество продукции они могут купить при некотором изменении цен.

Основа микроэкономического анализа рынка заключена в модели равновесия спроса и предложения.

При моделировании в экономическом анализе необходимо избегать определенных логических ошибок. Более часто встречающиеся ошибки заключаются в ошибочном построении доказательств, которое исходит из ложного предположения: «что верно для части или отдельного индивида, то верно и для целого или для общества в целом».

Отсюда можно сделать важный вывод, который касается соотношения микро и макроэкономики. Что справедливо для одного уровня анализа, может быть неправильно для другого.

Также логическая ошибка заключается в ошибочном построении «после этого, следовательно, по причине этого». То есть происходит смешение причинно-следственных и корреляционных связей. Корреляция представляет собой связь и зависимость между определенными параметрами.

К примеру, при росте величины А, происходит сокращение величины Б. Но это не значит, что именно А является причиной изменения Б. Данная связь может носить случайность или объясняться наличием третьего фактора В.

Также при построении модели нельзя допускать «при прочих равных условиях», то есть принцип, по которому все параметры принимаются за постоянные величины.

Любой набор уравнений, основанных на определенных предположениях и приближенно описывающих экономику в целом или отдельную ее отрасль (предприятие, процесс), можно считать экономической моделью. Предметом экономических исследований практически всегда является построение и анализ моделей. Усложнение производства, повышение ответственности за последствия принимаемых решений и требование принятия более точных решений привели к необходимости использования в управлении методов, подобных экспериментированию в технике или естественных науках. Однако эксперимент в экономике стоит дороже или вообще невозможен.

Моделирование, как известно, в состоянии заменить эксперимент в экономике.

Это и служит причиной широкого применения моделирования в экономике, превратив его в одно из основных направлений повышения эффективности управления. Опыт работы ведущих организаций в этой области показывает, что эффективность от применения моделирования обычно составляет 5- 15% снижения себестоимости, повышения производительности или улучшения других технико-экономических показателей. Метод моделирования позволяет решать и многие другие, нерешенные до сих пор задачи, математизирует экономические расчеты. Внедрение моделирования в управление неразрывно связано с применением ВТ в экономических расчетах и с созданием автоматизированных систем управления производством (АСУП), представляющих собой совокупность наиболее совершенных методов управления (в первую очередь, основанных на экономико-математическом моделировании) и современных технических средств управления. Использование этих средств при соответствующей квалификации занятых в сфере управления лиц обеспечивает с необходимой оперативностью, при требуемой полноте информации и минимальных трудовых затратах, получение и практическую реализацию оптимальных управленческих решений. Как было указано ранее, моделирование делится на два основных класса - материальное и идеальное. Роль идеального моделирования особенно велика в экономических исследованиях, поскольку возможности проведения натурного эксперимента и эксперимента с материальными моделями в них ограничены. Идеальное моделирование в свою очередь подразделяется на знаковое и интуитивное. Интуитивное моделирование в течение долгого времени оставалось главным и единственным методом анализа экономических процессов. Всякий человек, принимающий экономическое решение, руководствуется той или иной неформализованной моделью рассматриваемой им экономической ситуации. В случае интуитивных моделей, основанных на личном опыте принимающего решение лица, это зачастую приводит к ошибочным решениям. В еще большей степени интуитивные модели сдерживали развитие экономической науки, поскольку разные люди могут понимать интуитивную модель по-разному и давать на ее основе различные ответы на один и тот же вопрос. Проникновение в экономические исследования математических моделей создало основу для точного и строгого описания моделей и объяснения выводов, получаемых на их основе. Следует, однако, отметить, что использование математических (знаковых) моделей не уменьшает роли интуитивного моделирования. Так называемые имитационные системы синтезируют оба вида моделирования.

В настоящее время можно сказать, что человечество обладает глубоким пониманием методологии применения математики в естественных науках. И хотя в экономике имеются определенные аналогии с физическими процессами, экономическое моделирование намного сложнее. Это объясняется в первую очередь тем, что экономика охватывает не только производственные процессы, но и производственные отношения. Моделирование производственных процессов не представляет принципиальных трудностей и не намного сложнее, чем моделирование физических процессов. Моделировать же производственные отношения невозможно, не учитывая поведения людей, их интересов и индивидуально принятых решений.

Таким образом, во всех экономических системах можно выделить два основных уровня экономических процессов.

Первый уровень - производственно-технологический. К нему относится описание производственных возможностей изучаемых экономических систем. При математическом моделировании производственных возможностей экономической системы ее обычно разбивают на отдельные, “элементарные” в данной модели, производственные единицы. После этого необходимо описать, во-первых, производственные возможности каждой из единиц, и, во-вторых, возможности обмена ресурсами производства и продукцией между “элементарными” производственными единицами. Производственные возможности описывают при помощи так называемых производственных функций различных типов, а при описании возможностей обмена главную роль играют балансовые соотношения.

На уровне социально-экономических процессов определяется, каким образом реализуются производственные возможности, описанные при моделировании производственно-технологического уровня экономической системы. Существует огромное число вариантов принятия решений и распределения заданий, укладывающихся в технологические ограничения, которые задают производственные возможности системы. В математических моделях выделяют специальные переменные, значения которых определяют единственный вариант развития экономического процесса. Эти переменные принято называть управляющими воздействиями или управлениями. На уровне социально-экономических процессов определяется механизм выбора управляющих воздействий.

Итак, для описания функционирования экономической системы необходимо смоделировать оба уровня: производственно-технологический и социально-экономический. Как показывает опыт, описание второго уровня провести гораздо сложнее.

Существует, однако, большое число проблем, в которых описание социально-экономического уровня не является необходимым. Это так называемые нормативные проблемы, в которых необходимо указать, как надо задать управляющие воздействия, чтобы достичь наилучших в каком-то смысле результатов. При этом необходимо точно определить, что понимается под наилучшим результатом, т.е. сформулировать критерий, по которому можно оценивать и сравнивать различные управляющие воздействия. Критерий (также называют целевой функцией) является функцией переменных модели изучаемой системы. Обычно предполагается, что имеется единственный критерий выбора управления системой. Ищется такое управление, чтобы критерий достигал максимального (выпуск продукции, прибыль и т.д.) или минимального (затраты) значения. Такое значение управления находится методами оптимизации и называется оптимальным.

Все экономические модели можно в самом общем смысле разбить на два класса:

· модели, предназначенные для познания свойств реальных или гипотетических экономических систем. Значения параметров таких моделей невозможно оценить по эмпирическим данным. Пример - модели, в которых технология какой-то экономики описывается параметрами большого числа возможных видов деятельности, значительная часть которых никогда не реализуется.

· модели, параметры которых в принципе могут быть оценены по опытным данным. Эти модели могут служить для прогнозирования или принятия решений.

Второй класс моделей в свою очередь делится на три подкласса:

· модель фирмы (предприятия) - может быть использована как основа для принятия решений на уровне фирм и аналогичных им организаций;

· модели централизованно планируемого народного хозяйства - основа для принятия решений на уровне централизованного планирующего органа;

· модели децентрализованной экономики или отдельного ее сектора - имеют применение при прогнозировании или могут служить основой для экономического регулирования.

Одна из наиболее важных методологических проблем построения экономических моделей - какими уравнениями описывать такие модели - дифференциальными или конечно-разностными.

Хотя многие индивидуальные решения принимаются через регулярные промежутки времени (раз в неделю, месяц и т.д.), наблюдаемые экономистом переменные представляют собой результат множества частных решений, принятых разными лицами в различные моменты времени. Кроме того, интервалы наблюдения большинства экономических переменных существенно больше интервалов между принятыми решений, которые эти переменные отображают. Эти обстоятельства приводят к мысли, что переменные типичной экономической модели следует рассматривать как непрерывные функции времени, и что такую модель следует описывать системой дифференциальных уравнений, причем, чем выше уровень модели - тем это ближе к истине.

Несмотря на то, что многие, если не большинство, модели, рассматриваемые в теоретической литературе, принадлежат к непрерывному типу, в прикладных экономических исследованиях модели обычно представляют в виде систем конечно-разностных уравнений. Это, по-видимому, объясняется трудностью оценки параметров систем стохастических дифференциальных уравнений по дискретным наблюдениям значений переменных. Однако для получения таких оценок нет принципиальных препятствий. Более того, методы, разработанные для оценки параметров дискретных моделей, могут быть с успехом применены и для оценки параметров непрерывных моделей. Следует отметить, что чем современней система управления предприятием (АСУ ТП, ИУС) - тем меньше дискретность, тем с большей степенью достоверности модель можно считать непрерывной.

Один из аргументов в пользу представления экономических моделей в виде дифференциальных уравнений - даже при отсутствии непрерывных наблюдений экономических переменных прогнозирование непрерывных траекторий изменения этих переменных может представлять большую ценность.

Например, предположим, что по убеждению руководства фирмы (предприятия) объем сбыта ее продукции тесно связан с национальным доходом страны. Тогда для прогнозирования сбыта очень полезно иметь прогноз непрерывной траектории изменения национального дохода, хотя измерения этой переменной и производятся только один раз в год. Непрерывная модель позволяет получить такой прогноз по дискретным наблюдениям экономических переменных за прошедший период времени.

Методы и модели (экономисты)

Классификация методов и моделей в экономике ====================================================================

Лекция. Классификация методов и моделей в экономике

Предлагаемый к изучению предмет является частью прикладной математики. Структуру изучаемой и смежных областей знаний можно представить в виде следующей схемы.

Общая теория систем сформировалась в последние десятилетия двадцатого века как дисциплина, изучающая общие свойства сложных систем различной природы.

Системный анализ – методология анализа сложных систем различной природы (экономических, технических, биологических, социальных). Он предполагает структуризацию системы, формулировку целей и анализ полученных подсистем с помощью математических методов.

Система – совокупность взаимосвязанных элементов. Она описывается некоторыми параметрами, среди которых выделяют исходные (), управляемые (A , B , C … ) и выходные (). Задача анализа системы ставится как задача принятия решений, то есть задача выбора таких управляемых параметров, которые обеспечивают наилучшие показатели деятельности системы. Цели функционирования системы могут быть разные и обычно формулируются постановщиком задачи, лицом принимающим решения.

Исследование операций занимается изучением количественных методов анализа результатов целенаправленной человеческой деятельности с помощью экономико-математических методов.

Системы, не являющиеся результатом человеческой деятельности, изучаются в рамках общей теории систем другими специализированными дисциплинами. Примером такой дисциплины является математическая физика.

Математическая физика – наука, которая изучает поведение сплошных сред. К математической физике, в частности, относится механика жидкости, газа и твердых тел.

Задачи принятия решений

Исследование операций включает в себя целый ряд научных дисциплин, отличающихся целями и методами принимаемых решений:

    Математическое программирование изучает такие задачи принятия решений, в которых наилучшим решением является такое, на котором достигается наибольшее (или наименьшее) значение некоторого показателя эффективности:

где

Задача (1–2) относится к классу экстремальных задач. Если область допустимых решений D совпадает с пространством вещественных чисел R , то есть отсутствуют ограничения (2),то данная экстремальная задача является классической задачей оптимизации.

    Линейное программирование. Задача линейного программирования – это задача математического программирования (1–2), в которой целевая функция и функции ограничений линейные. Для таких задач разработаны точные методы решений.

    Транспортные задачи – задачи линейного программирования специального вида, имеющие более эффективные методы решений.

    Задачи о назначениях – задачи о распределении работы между исполнителями с целью достижения максимальной эффективности.

    Задачи нелинейного программирования – задачи математического программирования, в которых хотя бы одна из функций нелинейна. В общем случае эти задачи не имеют точных аналитических методов решений. Основные методы их решения – приближенные.

    Задачи выпуклого программирования – задачи нелинейного программирования, в которых ищется минимум выпуклой () функции цели, а область допустимых значений выпукла (). Это гарантирует одноэкстремальность задачи и позволяет сформулировать признак оптимальности решения.

    Задачи квадратичного программирования – задачи выпуклого программирования, имеющие квадратичную целевую функцию с линейными ограничениями.

    Задачи дискретного программирования – задачи математического программирования, имеющие дискретную область допустимых решений (в частности, конечное или счетное множество решений).

    Задачи динамического программирования – задачи, в которых применяются пошаговые методы решения.

    Задачи стохастического программирования – задачи, в которых используются функции случайных величин.

    Векторная (многокритериальная) оптимизация изучает задачи исследования операций, в которых требуется обеспечить наибольшее (наименьшее) значение нескольким показателям эффективности в одной и той же области допустимых решений.

    Теория игр рассматривает задачи принятия решений в конфликтных ситуациях.

    Теория управления запасами изучает задачи определения объемов поставки и сроков хранения продукции.

    Сетевое планирование и управление предлагает методы планирования работ, связанных сетевыми графиками.

    Теория расписаний или теория календарного планирования рассматривает методы планирования работ во времени.

    Имитационное моделирование – моделирование систем с помощью электронной вычислительной техники.

Математическое моделирование

Моделирование – замена одного объекта другим с целью изучения их общих свойств.

По средствам моделирования методы моделирования можно разбить на две группы: методы материального моделирования и методы идеального моделирования.

Материальным моделирование называется в том случае, когда копия объекта – модель имеет материальный характер.

В материальном моделировании можно выделить три группы методов: пространственное, физическое и аналоговое

Пространственное моделирование изучает геометрические свойства объекта (макеты, карты, глобус).

Физическое моделирование служит для воспроизведения и изучения динамических свойств объектов (летательных аппаратов, технических сооружений).

В аналоговом моделировании изучаемый объект заменяется объектом другой физической природы, поведение которого описывается теми же математическими соотношениями, что и изучаемого объекта. Например, механические колебания изучают с помощью электрической системы, более простой и дешевой, чем её механический аналог. Так поступают при изучении колебаний мостов.

Идеальное моделирование основывается не на материальной аналогии модели и изучаемого объекта, а на идеальной, мыслимой связи между ними. Материальной копии не создается.

Методы идеального моделирования можно разбить на две группы: формализованное (знаковое) и неформализованное (интуитивное) моделирование.

В формализованном моделировании реальный объект заменяется системой знаков (схемы, графики, чертежи, формулы).

Важнейшим видом знакового моделирования является математическое моделирование . В этом случае копия моделируемого объекта (модель) представляет собой некоторые математические соотношения (уравнения, зависимости) между параметрами системы. Задавая значения одних параметров и находя из этих соотношений другие, интересующие исследователя параметры, можно тем самым проводить эксперименты с математической моделью.

Математическое моделирование с получением количественных результатов при помощи ЭВМ получило название вычислительного эксперимента . Возможности вычислительного эксперимента часто превышают возможности материального, натурного моделирования. В некоторых случаях удается провести вычислительный эксперимент тогда, когда натурный в принципе невозможен (ядерная физика, астрофизические исследования, поведение экономических систем).

Интуитивное моделирование – основано на построении мысленной копии объекта. Каждая наука стремится заменить интуитивное представление об изучаемых объектах формализованным, знаковым представлением. На этом пути перспективным является сочетание использования экспертных знаний специалистов и математических методов принятия решений.

Модели имитации и оптимизации

Модели имитации и оптимизации экономических процессов могут строиться как на детерминированной, так и вероятностной основе. Они представляют особую ценность для экономического анализа, так как по­зволяют получить наилучшие по принятому критерию экономические параметры и тем самым объективно оценить существующие в данной ситуации резервы. Имитационная модель

Имитационная модель - численная экономико-математическая мо­дель изучаемой системы, предназначенная для использования в процес­се компьютерной имитации реально протекающего процесса. По суще­ству - это программа для компьютера, а производимые по ней расчеты при различных задаваемых значениях экзогенных (вводимых) перемен­ных позволяют получить целый набор вариантов функционирования системы. Подробнее имитационная модель будет рассмотрена в пара­графе 2.4.

Принятие оптимальных решений может осуществляться на ряде эко­номико-математических модели, часть которых относится к исследова­нию операций:

Линейное программирование

Линейное программирование применяется для нахождения опти­мальных решений многих экономических задач. Оно основано на реше­нии системы уравнений и неравенств при функциональной зависимости рассматриваемых процессов. Сформулированная функция цели позво­ляет выбрать из большого числа альтернативных вариантов лучший, оптимальный.

Термин «программирование» связан с тем, что неизвестные перемен­ные, которые отыскиваются в процессе решения, обычно определяют лучший вариант плана деятельности некоторого экономического объек­та. Следует однако иметь в виду, что предпосылка линейности, лежащая в основе этого метода, - существенное огрубление реальной ситуации, которая, как правило, носит более сложный нелинейный характер.

Нелинейное программирование

Предлагает методы решения таких задач, в которых результаты изме­няются непропорционально масштабу производства. В отличие от ли­нейного программирования здесь заранее не оговаривается форма ни неравенств, ни целевой функции. Поэтому могут быть различные вари­анты их сочетаний: целевая функция нелинейна, а ограничения линей­ны; целевая функция линейна, а ограничения нелинейны; и целевая функ­ция, и ограничения нелинейны.

В связи со сложностями решения задач нелинейного программиро­вания их упрощают тем, что сводят к линейным: условно принимают, что на том или ином участке целевая функция возрастает или убывает пропорционально изменению независимых неременных (метод кусоч­но-линейных приближений).

Дискретное программирование

Этот раздел математического программирования накладывает на ис­комые переменные дополнительное ограничение их целочисленное™. Такое ограничение отвечает требованию очень большого числа эконо­мических задач. Оно во многом связано с физической неделимостью факторов и объектов расчета. Например, судостроительное предприя­тие не может построить 2,38 готового судна. Кроме того, требование целочисленности может относиться и к определенным периодам деятель­ности предприятия. Дискретными являются решения таких известных задач исследования операций, как задача о коммивояжере, задача о на­значениях, задача теории расписаний, задача замены оборудования и др.

Самым простым способом решения задач дискретного программиро­вания - это решение их одним из способов линейного программирова­ния, например, симплес-методом, проверкой полученного результата на целочисленность и последующим округлением, что может, естественно, сделать полученные итоги отличными от оптимального уровня.

Динамическое программирование

Раздел математического программирования, основанный на пошаго­вом решении задачи, вычислении последствий каждого шага и принятии оптимальной стратегии для последующих шагов. Таким образом, динамическое программирование - это многошаговый процесс. Напри­мер, полученные экономические параметры данного периода являются основанием для построений последующего.

Такой многошаговый процесс не обязательно должен быть связан со временем. Он может быть и статическим, например, задача обновления оборудования на предприятии.

Поэтапность схемы динамического программирования накладывает на критерий оптимальности требование аддитивности, т. е. общее опти­мальное решение является суммой оптимальных решений каждого шага. Область применения метода динамического программирования - это планирование деятельности экономического объекта, распределе­ние ресурсов во времени и на различные цели, ремонт и замена оборудо­вания.

Стохастическое программирование

Включает в себя ряд оптимизационных задач вероятностного харак­тера. И, следовательно, либо параметры ограничений задачи, либо пара­метры целевой функции, либо и то и другое являются случайными ве­личинами.

Наиболее успешно решаются двухэтапные задачи стохастического программирования. Смысл такого подхода можно показать на примере из области маркетинга: планирование объема производства продукции при неопределенном спросе на нее.

На первом этапе устанавливается предварительный оптимальный план. Задача решается как детерминированная. По ее результатам фор­мируется производственная мощность производителя. На втором этапе план корректируется в соответствии с фактическим спросом на продук­цию.

Естественно, чем точнее были ранее учтены статистические харак­теристики будущего спроса, тем меньше будет необходимость в этих корректировках. Если продолжить корректировки и в дальнейшем, то задача превращается в многоэтапную, как это имеет место при динами­ческом программировании.

Сетевые методы планирования и управления

Основаны на применении сетевых графиков, которые представляют собой цепи работ (операций) и событий, отражают их технологическую последовательность на пути к достижению цели. Компьютерная обра­ботка позволяет найти критический путь и этим выявить последова­тельность работ, которые могут задержать выполнение всех работ к на меченной дате. Сетевой график может быть ориентирован не на крите­рий времени, а и на другие параметры, например, на стоимость произво­димых работ.

Данные сетевого графика могут быть как детерминированными, так и вероятностными. В зависимости от числа не связанных комплексов работ они могут быть односетевыми и многосетевыми.

Программно-целевые методы планирования и управления

В этом методе цели плана увязываются с имеющимися ресурсами с помощью программ. Он применяется чаще всего для долгосрочного планирования. Основная цель подразделяется на подцели и уже для них выявляются ресурсы, необходимые для согласованной реализации.

Оценка и выбор возможных вариантов программ по различным эко­номическим критериям.

Теория управления запасами

Теория управления запасами - составная часть исследования опера­ций. Позволяет оптимизировать объем ресурсов, находящихся на хра­нении и предназначенных для удовлетворения спроса на них. Запасами могут быть: готовая продукция; полуфабрикаты, сырье, ресурсы (мате­риальные и трудовые), денежные средства. В качестве целевой здесь выступает функция минимизации суммарных затрат на содержание за­пасов, на складские операции, на потери в связи с порчей и моральным старением, потери в связи с возможным дефицитом и пр.

Управляемыми переменными здесь являются: объем запасов, частота поставок, сроки пополнения запасов, степень готовности хранимых объектов и др.

Одним из вариантов задачи управления запасами является задача о нахождении оптимальной партии поставок.

Теория массового обслуживания

Теория массового обслуживания также является разделом исследо­вания операций. Широко используется в экономике и других отраслях. Характерная черта: требования на обслуживание случайно поступают на «канал обслуживания» - место удовлетворения запроса. В зависи­мости от потенциала обслуживания, его длительности и других факто­ров образуется очередь требований.

На основе изучения статистических закономерностей поступления требований вырабатываются решения, при которых затраты времени на ожидание в очереди, с одной стороны, и простой каналов обслуживания - с другой стороны, были бы наименьшими.

Теория игр

Использует модели таких ситуаций, при которых интересы участни­ков либо противоположны - «антагонистические игры», либо не совпа­дают, хотя и непротивоположны - «игры с непротивоположными инте­ресами». Эти модели хорошо описывают процесс конкуренции. Если описываются отношения двух конкурентов, то игра называется парной; когда в ней участвует n лиц, она называется «игра n лиц». Если игроки образуют коалиции, игра называется коалиционной.

Каждый из участников игры выбирает стратегию действий, которая обеспечивает наибольший выигрыш или наименьший проигрыш. Реше­ния принимаются в условиях неопределенности, так как действия парт­нера неизвестны. Решения отражаются в таблице (платежной матрице), где может быть обнаружена «седловая точка», в которой достигается равновесие, приемлемое для партнеров.

Приемы теории игр могут применяться при решении многих эконо­мических задач, например, выбора оптимальных решений в области по­вышения качества продукции, при определении запасов.

1.4. КОМПЛЕКСНЫЙ И ЛОКАЛЬНЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

Системный подход в экономическом анализе

Системный анализ любого объекта проводится в три этапа:

    Постановка задачи - определение объекта исследования, поста­новка целей, задание критериев для изучения объектов и управле­ния ими.

    Выделение изучаемой системы и ее структуризация.

    Составление математической модели изучаемой системы.

Системный (комплексный) подход в экономическом анализе пред­полагает изучение объектов анализа как сложных систем, характерис­тика которых может быть дана некоторым набором экономических по­казателей, взаимосвязанных друге другом определенным образом.

При системном подходе эти взаимосвязи оцениваются в динамике и соподчинении, что позволяет выделить соподчиненность показателей и их ведущие группы. Системный подход представляет собой весьма эффективное средство решения ряда сложных проблем в экономике и других областях. При этом любой объект рассматривается не как единое целое, а как система взаимосвязанных элементов, их свойств, качеств.

Так, в экономике отдельные стороны, характеризующие данный эко­номический процесс, рассматриваются как элементы системы, связь которых изучается. Это позволяет, в частности, дать оценку потребно­стей и возможностей улучшения постановки дела.

В современной рыночной экономике производственно-технические, конъюнктурно-коммерческие и прочие факторы находятся в сложной взаимной зависимости. Так, например, план выпуска продукции пред­приятием должен учитывать спрос покупателей, потребности в сырье, необходимые оборотные фонды, основные фонды, вероятность возник­новения технических неполадок и других ограничений.

Системный подход к экономике предприятия предполагает также и учет нередко возникающих в практической деятельности противоре­чий целей отдельных структурных подразделений предприятия.

Системный подход направлен на совершенствование самих процедур выработки управляющих решений. Степень успешности данного подхо­да может быть измерена уровнем рентабельности, получаемой после его реализации.

Создается, таким образом, модель системы, которая помогает лучше ее понять, выделить главное. Следует также отметить, что в модели долж­ны приниматься во внимание такие характеристики источников дан­ных, которые определяют качество поставляемой информации. Следу­ет также учитывать цели и квалификацию персонала, ответственного за сбор информации.

С позиций системного анализа производится комплексный эконо­мический анализ.

Имитационная модель экономики предприятия

Комплексный экономический анализ может быть реализован в виде имитационной модели экономики предприятия.

Имитационное моде­лирование - это модельное описание действительного хода процесса с помощью определенной системы понятий и конечного набора показа­телей.

Основным достоинством имитационной модели является ее под­ражательность, способность воспроизводить процесс. Здесь модель яв­ления не выбирается из какого-либо определенного класса, а должна удовлетворять требованию максимального приближения к исследуе­мому процессу, точности его воспроизведения. Метод имитационного моделирования дает возможность широкого использования математи­ческого аппарата и вычислительной техники для исследования хода экономических процессов и проверки предлагаемых усовершенствований. Имитационное моделирование осуществляется в два этапа: построе­ние дескриптивной модели и построение экономико-математической модели.

Дескриптивная модель предназначена для описания экономики пред­приятия. Для ее разработки исследуется фактическое протекание хо­зяйственного процесса на предприятии, прорабатываются различные документы: методические положения, материалы по организации и уп­равлению предприятием.

Затем производят формирование системы показателей, достаточно полной и пригодной для удовлетворительного описания рассматривае­мого процесса. Далее строится схема взаимосвязи отобранных показа­телей, которые служат основой построения экономико-математической модели. Пример дескриптивной модели экономики промышленного предприятия приведен на рис. 2.6.

Построение экономико-математической модели содержит следую­щие этапы:

    разработка первоначальной (исходной) модели, т. е. формирова­ние системы уравнений связи экономических параметров, пред­ставленных в дескриптивной модели;

    исследование свойств модели методами математического анали­за; реализация модели в виде машинной программы; проведение серии расчетов с анализом результатов; разработка суждений о пригодности выбранной системы показателей и уравнений их взаимосвязи и необходимости внесения изменений в первона­чальную модель;

    использование принятой модели для проведения многовариант­ных расчетов с целью нахождения экономических параметров тра­ектории оптимального функционирования предприятия.

====================================================================

СКлассификация методов и моделей в экономике