Оглавление:
Предмет: Экономика
Тип работы: Курсовая работа
Дата добавления: 26.01.2019
- Данная курсовая работа не является научным трудом, не является готовой курсовой работой!
- Данная работа представляет собой готовый результат, структурирования и форматирования собранной информации и её обработки мной, поэтому эта работа предназначена для использования в качестве материала первоисточника для самостоятельной подготовки учебной работы.
У вас нет времени или вам не удаётся понять эту тему? Напишите мне в whatsapp, согласуем сроки и я вам помогу!
На этой странице вы научитесь оформлять курсовую работу по ГОСТу:
Оформление курсовой работы по ГОСТу
Собрала для Вас похожие темы, посмотрите, почитайте, возможно они Вам помогут:
| Валютный рынок России | Производственная функция и эффект масштаба производства |
| Финансовая система и её характеристика | Интернационализация экономики и место России на мировом рынке |
Введение
Любая система уравнений, основанная на определенных предположениях и приближенно описывающая экономику в целом или ее отдельную отрасль (предприятие, процесс), может рассматриваться как экономическая модель. Предметом экономических исследований почти всегда является построение и анализ моделей. Возрастающая сложность производства, повышенная ответственность за последствия принимаемых решений и требование более точных решений привели к необходимости использовать методы управления, аналогичные экспериментам в технологии или науке. Однако эксперимент по экономике дороже или даже невозможен.
Особенности экономического моделирования
Моделирование, как известно, способно заменить эксперимент в экономике.
Это является причиной широкого использования моделирования в экономике, превращая его в одно из основных направлений повышения эффективности управления. Опыт ведущих организаций в этой области показывает, что эффективность использования моделирования обычно составляет 5-15% снижения затрат, повышения производительности труда или улучшения других технико-экономических показателей. Метод моделирования позволяет решить многие другие нерешенные до сих пор задачи, математизировать экономические расчеты. Внедрение моделирования в управление неразрывно связано с использованием VT в экономических расчетах и созданием автоматизированных систем управления производством (ACS), которые представляют собой комбинацию самых передовых методов управления (в первую очередь основанных на экономико-математическом моделировании) и современные технические средства управления. Использование этих средств с соответствующей квалификацией лиц, занятых в области управления, обеспечивает с необходимой скоростью, с необходимой полнотой информации и минимальными затратами на оплату труда, получение и практическое выполнение оптимальных управленческих решений. Как упоминалось ранее, моделирование делится на два основных класса — материальный и идеальный. Роль идеального моделирования особенно велика в экономических исследованиях, поскольку возможности проведения натурных экспериментов и экспериментов с материальными моделями в них ограничены. Идеальное моделирование, в свою очередь, делится на знаковое и интуитивное. Интуитивное моделирование долгое время оставалось основным и единственным методом анализа экономических процессов. Каждый человек, принимающий экономическое решение, руководствуется той или иной неформальной моделью экономической ситуации, которую он рассматривает. В случае интуитивных моделей, основанных на личном опыте лица, принимающего решения, это часто приводит к ошибочным решениям. В еще большей степени интуитивные модели сдерживали развитие экономической науки, поскольку разные люди могут по-разному понимать интуитивную модель и давать разные ответы на один и тот же вопрос на ее основе. Проникновение математических моделей в экономические исследования создало основу для точного и строгого описания моделей и объяснения сделанных из них выводов. Однако следует отметить, что использование математических (символических) моделей не снижает роль интуитивного моделирования. Так называемые имитационные системы синтезируют оба типа моделирования.
В настоящее время можно сказать, что человечество глубоко понимает методологию применения математики в естествознании. И хотя экономика имеет определенные аналогии с физическими процессами, экономическое моделирование намного сложнее. Это связано прежде всего с 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. Невозможно моделировать производственные отношения, не учитывая поведение людей, их интересы и индивидуально принимаемые решения.
Таким образом, во всех экономических системах можно выделить два основных уровня экономических процессов.
Первый уровень — производственно-технологический. Включает описание производственных возможностей изучаемых экономических систем. При математическом моделировании производственных возможностей экономической системы в этой модели она обычно делится на отдельные, «элементарные» производственные единицы . После этого необходимо описать, во-первых, производственные возможности каждого из узлов, а во-вторых, возможность обмена производственными ресурсами и продуктами между «элементарными» производственными единицами. Производственные возможности описываются с использованием так называемых производственных функций различных типов, и при описании возможностей обмена основную роль играют отношения баланса.
На уровне социально-экономических процессов определяется, как реализуются производственные возможности, описанные при моделировании производственно-технического уровня экономической системы. Существует огромное количество вариантов для принятия решений и назначения задач, которые соответствуют технологическим ограничениям, которые определяют производственные возможности системы. В математических моделях выделяются специальные переменные, значения которых определяют единственный вариант развития экономического процесса. Эти переменные называются управляющими действиями или средствами управления. На уровне социально-экономических процессов определен механизм выбора контрольных действий.
Итак, чтобы описать функционирование экономической системы, необходимо моделировать оба уровня: производственный и технологический и социально-экономический. Как показывает опыт, описание второго уровня гораздо сложнее.
Однако существует большое количество проблем, в которых описание социально-экономического уровня не является необходимым. Это так называемые нормативные проблемы, в которых необходимо указать, как должны быть установлены контрольные действия для достижения наилучших результатов в определенном смысле. В этом случае необходимо точно определить, что подразумевается под лучшим результатом, т.е. сформулировать критерий, по которому можно оценивать и сравнивать различные контрольные действия. Критерий (также называемый целевой функцией) является функцией переменных модели исследуемой системы. Обычно предполагается, что существует единый критерий выбора системы управления. Управление ищется таким образом, чтобы критерий достигал максимальной (выручка, прибыль) Или минимальной (себестоимости) стоимости. Такое контрольное значение находится методами оптимизации и называется оптимальным.
Все экономические модели можно в самом общем смысле разделить на два класса:
- Модели, предназначенные для понимания свойств реальных или гипотетических экономических систем. Значения параметров таких моделей невозможно оценить по эмпирическим данным. Примером являются модели, в которых технология экономики описывается параметрами большого числа возможных видов деятельности, значительная часть которых никогда не реализуется.
- Модели, параметры которых, в принципе, можно оценить по экспериментальным данным. Эти модели могут быть использованы для прогнозирования или принятия решений.
Второй класс моделей, в свою очередь, делится на три подкласса:
- Модель фирмы (предприятия) — может быть использована в качестве основы для принятия решений на уровне фирм и аналогичных организаций;
- Модели централизованно планируемой национальной экономики — основа для принятия решений на уровне централизованного планового органа;
- Модели децентрализованной экономики или ее отдельного сектора — используются при прогнозировании или могут служить основой для экономического регулирования.
Одна из важнейших методологических проблем при построении экономических моделей заключается в том, с какими уравнениями описывать такие модели — дифференциальными или конечно-разностными.
Хотя многие индивидуальные решения принимаются через регулярные промежутки времени (один раз в неделю, месяц), Переменные, наблюдаемые экономистом, являются результатом многих конкретных решений, принятых разными людьми в разные моменты времени. Кроме того, интервалы наблюдения большинства экономических переменных значительно превышают интервалы между решениями, которые отображают эти переменные. Эти обстоятельства приводят к мысли, что переменные типичной экономической модели следует рассматривать как непрерывные функции времени, и что такая модель должна описываться системой дифференциальных уравнений, и чем выше уровень модели, тем ближе к правда.
Несмотря на то, что многие, если не большинство моделей, рассматриваемых в теоретической литературе, имеют непрерывный тип, в прикладных экономических исследованиях модели обычно представлены в виде систем конечно-разностных уравнений. Это, по-видимому, объясняется сложностью оценки параметров систем стохастических дифференциальных уравнений по дискретным наблюдениям переменных величин. Тем не менее, нет никаких фундаментальных препятствий для получения таких оценок. Кроме того, методы, разработанные для оценки параметров дискретных моделей, могут быть успешно применены для оценки параметров непрерывных моделей. Следует отметить, что чем современнее система управления предприятием (АСУ ТП, ИКС) — чем меньше дискретность, тем надежнее модель можно считать непрерывной.
Один из аргументов в пользу представления экономических моделей в форме дифференциальных уравнений заключается в том, что даже в отсутствие непрерывных наблюдений экономических переменных прогнозирование непрерывных траекторий изменений этих переменных может иметь большое значение.
Например, предположим, что, по мнению руководства фирмы (предприятия), объем продаж ее продукции тесно связан с национальным доходом страны. Затем для прогнозирования продаж очень полезно иметь прогноз непрерывного изменения национального дохода, хотя эта переменная измеряется только один раз в год. Непрерывная модель позволяет получить такой прогноз из дискретных наблюдений экономических переменных за прошедший период времени.
Опыт показывает, что практически весь арсенал разработанных в науке моделей может быть использован в процессе принятия управленческих решений — гипотезы, визуальные аналоги, диаграммы, упорядоченная запись, обозначения графиков , эквивалентные схемы, программные решения, производственный эксперимент, обобщение производственного опыта, материальные математические модели (аналоговые, структурные, цифровые и функционально-кибернетические), практически все виды физических моделей.
Различные типы этих моделей используются чаще или реже, создаются и исследуются самими линейными менеджерами, которые несут полную ответственность за принятие и утверждение решений, или их функциональными помощниками. Некоторые типы моделей используются чаще или исключительно только при решении одной группы проблем, например, организационных, другие — при решении, например, проблем планирования. И не используются вообще или очень редко при решении других проблем.
Наиболее распространенными в экономике в целом и в процессе управления, в частности при оптимизации решений, являются математические (или, как их обычно называют, экономико-математические) модели — идеальные (построенные и исследованные без использования каких-либо специальных устройств, только в голове человека и на бумаге) или физический (продается электронными средствами и VT).
Наиболее полно разработанными и применяемыми моделями для оптимизации управленческих решений являются модели математического программирования. Эти модели позволяют выбирать набор чисел (переменных в уравнениях), которые обеспечивают экстремум определенной функции (целевой функции или показателя качества принимаемого решения) в соответствии с ограничениями, определяемыми условиями эксплуатации. система.
Модели, в которых показатель качества решения и функции переменных системы являются линейными функциями, называются моделями линейного программирования. Если индикатор качества или некоторые функции не — линейное — не модели -линейного программирования. Нелинейное программирование, в свою очередь, делится на выпуклое и невыпуклое. В теории выпуклого программирования модели квадратичного программирования разрабатываются более подробно, чем другие , которые в связи с этим выделяются в отдельную группу моделей.
Модели математического программирования, в которых переменные в уравнениях в их физическом смысле могут принимать только ограниченное число дискретных значений, составляют группу моделей целочисленного программирования.
Если начальные параметры для переменных в математических моделях программирования могут варьироваться в определенных пределах, то такие модели называются моделями параметрического программирования.
Модели, с помощью которых решаются условно-экстремальные задачи при наличии случайных параметров в их условиях, называются моделями стохастического программирования.
Модели, которые позволяют вам точно или приблизительно получить оптимальные решения больших задач путем решения ряда задач с меньшим количеством переменных и ограничений, являются моделями блочного программирования.
Динамическое программирование также применимо к математическому программированию. Модели динамического программирования позволяют находить оптимальное решение в условиях, когда на результат решения на предыдущем этапе влияют конечные результаты, а также на результаты решения на предыдущем этапе.
В процессе оптимизации управленческих решений также широко используются модели, основанные на математической теории графов. Особым типом таких моделей являются модели сетевого планирования, которые используются как на этапе оптимизации принятых решений, так и при организации их реализации, мониторинга реализации, то есть являются сквозными моделями, используемыми на всех этапах, вплоть до выполнение управленческого решения. В зависимости от возможности или невозможности точного определения продолжительности работы при построении диаграммы сети, модели сетевого планирования делятся на детерминированные и стохастические. Моделирование на основе теории графов также включает в себя решение транспортных задач в сетях и другие применения этой теории в экономической работе.
Для оптимизации управленческих решений также используются модели методов анализа баланса, которые представляют собой прямоугольные таблицы, в которых одно из направлений (по горизонтали или вертикали) показывает отрасли или подразделения, участвующие в производстве набора продуктов, и количественные данные о оцените их участие в производстве, и в другом направлении эти же отрасли или подразделения представлены как потребители одного и того же набора продуктов и указаны их потребности. Такие модели позволяют принимать решения, которые учитывают взаимосвязь между отдельными единицами производства и необходимость баланса между производством и потреблением. Решения с использованием этих моделей направлены на пропорциональное развитие производства. Они используются как на уровне межотраслевого планирования, так и при планировании в масштабе отрасли или даже отдельного предприятия.
Перечисленные типы моделей обычно относятся к группе детерминированных моделей, хотя некоторые из них могут быть связаны с вычислениями, основанными на использовании элементов математической статистики и теории вероятностей, например, стохастического программирования или стохастического сетевого планирования. Другой большой группой экономико-математических моделей, используемых для оптимизации управленческих решений, являются стохастические модели или модели, основанные на теории вероятностей и математической статистике. Стохастические модели включают модели теории анализа корреляций и регрессий, теории дисперсионного анализа, теории массового обслуживания, методов статистического тестирования, теории игр, теории статистических решений, теории информации, теории надежности, теории расписаний, фондовая теория и др.
Первый этап посвящен постановке задачи. Одной из основных особенностей прикладных (не теоретических) исследований является участие в работе человека или организации, которая создает проблему для исследователей (исполнителей), использует результаты исследований и финансирует исследования. Такого человека или организацию обычно называют клиентом. В исследовании также используется имя лица, принимающего решения (DM). Как правило, клиент сталкивается с целым рядом проблем, и они сформулированы в довольно общих терминах. Целью первого этапа изучения экономических процессов является поиск среди задач, представляющих интерес для заказчика, таких вопросов, которые могут быть решены на современном уровне развития экономико-математических методов. При принятии решения о выборе проблем, которые будут проанализированы с использованием экономико-математических моделей, прежде всего необходимо помнить, что прикладные исследования могут проводиться только тогда, когда подрядчик проверяет модели, которые подходят для описания объектов, которые необходимо моделировать. Если таких моделей нет, то сначала вам нужно научиться строить модели объектов, представляющих интерес для нас, а это обычно требует серьезных усилий и занимает довольно много времени. Для большинства задач планирования, в которых можно ограничиться производственной и технологической стороне явлений, стандартные математические модели уже построены, поэтому исследователь часто только необходимо , чтобы понять , какие из возможных моделей является наиболее подходящим для анализируя интересующие его проблемы.
Вторым этапом исследования является построение математической модели изучаемого экономического объекта и ее идентификация. Этот этап заключается в выборе подходящей модели из всего набора известных экономических моделей и в подборе параметров этой модели таким образом, чтобы она соответствовала исследуемому объекту. Процесс выбора значений параметров модели называется идентификацией модели. Параметры производственных функций выбираются на основе анализа технологической информации и статистики экономических показателей.
Как правило, математическая модель не учитывает все связи, возникающие при функционировании реальных объектов, что может привести к выбору решения, которое не реализуется в жизни. Чтобы избежать этого, некоторые дополнительные ограничения на переменные должны быть введены в модель. При построении таких ограничений необходимо в полной мере использовать знания и опыт заказчика.
Следующим этапом после построения модели является изучение построенной модели. Прежде всего необходимо выбрать метод модельного анализа для решения задач, сформулированных на первом этапе и состоящих в анализе производственных и технологических процессов, в выборе наиболее подходящих вариантов управления экономической системой для клиента.
Существует несколько основных методов анализа экономических моделей.
Первый из них заключается в качественном анализе модели, то есть в выяснении некоторых ее свойств. Хотя методы качественного анализа очень полезны, такое исследование может проводиться только в довольно простых моделях. Кроме того, эти методы обычно связаны с задачей планирования только косвенно. Если можно сформулировать критерий, по которому клиент может количественно оценить различные варианты развития системы, то единственное оптимальное управление (управляющее действие) и траектория могут быть выбраны путем решения задачи оптимизации. Оптимизация заключается в следующем. Пусть критерий развития системы имеет вид
C (x (t), u (t)) dt ,
где x — конечно-разностный вектор состояния системы;
u — вектор управляющих воздействий;
Т это момент времени.
Значение T часто называют горизонтом планирования. Чем больше значение критерия (1), тем больше этот вариант развития системы удовлетворяет лицо, принимающее решение. После формулировки критерия утверждение оптимизации сводится к следующей математической задаче: найти среди пар {u (t), x (t)}, 0 t T, которые удовлетворяют принятым ограничениям, такую пару {u * (t), x * (t)}, по которому достигается максимальное значение критерия.
Далее задача решается одним из методов раздела прикладной математики — методами оптимизации. Результирующее контрольное действие u * (t), 0 t T , рекомендуется лицом, принимающим решение, как наиболее подходящее воздействие на исследуемый экономический объект. Чтобы выбрать единственное оптимальное управляющее действие u * (t), необходимо указать один критерий. В некоторых случаях это невозможно. Кроме того, даже в случае одного критерия проблема оптимизации далеко не всегда решается — модель может оказаться слишком большой или слишком сложной для современных методов оптимизации. Для анализа экономико-математических моделей также широко используется имитационный подход, на основе которого можно преодолеть некоторые трудности, связанные с использованием метода оптимизации. При имитационном подходе, вообще говоря, не требуется устанавливать критерий развития изучаемого объекта. Вместо этого указывается управление — либо в форме функции времени u (t), либо в форме функции состояния системы u (x). Подставляя эти ранее сформулированные функции в систему дифференциальных уравнений
X = f (x, u)
с начальными данными x (0) = x 0 мы можем построить траекторию системы. Если это не нарушает ранее принятые ограничения, то указанный элемент управления действителен. Заранее сформулировав определенное количество опций управления, можно построить системную траекторию для каждого из опций и представить эти опции заказчику для последующего выбора. При таком подходе вместо проблемы формулирования единого критерия возникает проблема выбора вариантов управления, которые будут изучаться в исследовании. Этот метод исследования называется методом вариационных расчетов и не очень экономичен. В общем случае имитация, понимаемая как эксперимент с математической моделью, выполненной с использованием VT, является мощным современным методом анализа экономических проблем.
Вывод
Особенность методов оптимизации и моделирования заключается в том, что вместо бесконечного числа вариантов управляющих воздействий и соответствующих им траекторий они рассматривают один (оптимальный) или несколько (конечное число при моделировании) вариантов управления. Существует еще один подход, предназначенный для оценки возможностей системы в целом со всеми допустимыми элементами управления, — подход, основанный на наборах достижимости. Множество достижимости Γ (T) для системы — это множество всех таких состояний x, в которые система может быть введена посредством допустимого управления из точки x 0 во времени T. Изучая множество Γ (T), клиент может выбрать наиболее удовлетворительный конечный результат разработки системы.
