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

• Содержание
• Введение
• 1. Математические модели
• 1.1 Классификация экономико-математических моделей
• 2. Оптимизационное моделирование
• 2.1 Линейное программирование
• 2.1.1 Линейное программирование как инструмент математического моделирования экономики
• 2.1.2 Примеры моделей линейного программирования
• 2.2.3 Оптимальное распределение ресурсов
• Заключение

Введение

Современная математика характеризуется интенсивным проникновением в другие науки, во многом этот процесс происходит благодаря разделению математики на ряд самостоятельных областей. Математика стала для многих отраслей знаний не только орудием количественного расчёта, но также методом точного исследования и средством предельно чёткой формулировки понятий и проблем. Без современной математики с её развитым логическим и вычислительным аппаратом был бы не возможен прогресс в различных областях человеческой деятельности. экономический математический линейный моделирование

Экономика как наука об объективных причинах функционирования и развития общества пользуется разнообразными количественными характеристиками, а поэтому вобрала в себя большое число математических методов.

Актуальность данной темы состоит в том, что в современной экономике используются оптимизационные методы, которые составляют основу математического программирования, теории игр, сетевого планирования, теории массового обслуживания и других прикладных наук.

Изучение экономических приложений математических дисциплин, составляющих основу актуальной экономической математики, позволяет приобрести некоторые навыки решения экономических задач и расширить знания в этой области.

Целью данной работы является изучение некоторых оптимизационных методов, применяемых при решении экономической задач.

1. Математические модели

Математические модели в экономике. Широкое использование математических моделей является важным направлением совершенствования экономического анализа. Конкретизация данных или представление их в виде математической модели помогает выбрать наименее трудоёмкий путь решения, повышает эффективность анализа.

Все экономические задачи, решаемые с применением линейного программирования отличаются альтернативностью решения и определенными ограничивающими условиями. Решить такую задачу - значит выбрать из всех допустимо возможных (альтернативных) вариантов лучший, оптимальный. Важность и ценность использования в экономике метода линейного программирования состоят в том, что оптимальный вариант выбирается из достаточно значительного количества альтернативных вариантов.

Самыми существенными моментами при постановке и решении экономических задачах в виде математической модели являются:

· адекватность экономико-математической модели действительности;

· анализ закономерностей, соответствующих данному процессу;

· определение методов, с помощью которых можно решить задачу;

· анализ полученных результатов или подведение итога.

Под экономическим анализом понимается, прежде всего, факторный анализ.

Пусть y=f(x i) - некоторая функция, характеризующая изменение показателя или процесса; x 1 ,x 2 ,…,x n - факторы, от которых зависит функция y=f(x i). Задана функциональная детерминированная связь показателя y с набором факторов. Пусть показатель y изменился за анализируемый период. Требуется определить, какой частью численное приращение функции y=f(x 1 ,x 2 ,…,x n) обязано приращению каждого фактора.

Можно выделить в экономическом анализе - анализ влияния производительности труда и численности, работающих на объем произведенной продукции; анализ влияния величины прибыли основных производственных фондов и нормируемых оборотных средств на уровень рентабельности; анализ влияния заемных средств на маневренность и независимость предприятия и т. п..

В экономическом анализе, кроме задач, сводящихся к разбиению его на составляющие части, существует группа задач, где требуется функционально увязать ряд экономических характеристик, т.е. построить функцию, содержащую в себе основное качество всех рассматриваемых экономических показателей.

В этом случае ставится обратная задача- так называемая задача обратного факторного анализа.

Пусть имеется набор показателей x 1 ,x 2 ,…,x n , характеризующих некоторый экономический процесс F. Каждый из показателей характеризует этот процесс. Требуется построить функцию f(x i) изменения процесса F, содержащую основные характеристики всех показателей x 1 ,x 2 ,…,x n

Главный момент в экономическом анализе - определение критерия, по которому будут сравниваться различные варианты решения.

Математические модели в менеджменте. Во всех сферах человеческой деятельности большую роль играет принятие решений. Для постановки задачи принятия решения необходимо выполнить два условия:

· наличие выбора;

· выбор варианта по определенному принципу.

Известны два принципа выбора решения: волевой и критериальный.

Волевой выбор, наиболее часто используемый, применяют при отсутствии формализованных моделей как единственно возможный.

Критериальный выбор заключается в принятии некоторого критерия и сравнении возможных вариантов по этому критерию, Вариант, для которого принятый критерий принимает наилучшее решение, называют оптимальным, а задачу принятия наилучшего решения - задачей оптимизации.

Критерий оптимизации называют целевой функцией.

Любую задачу, решение которой сводится к нахождению максимума или минимума целевой функции, называют экстремальной задачей.

Задачи менеджмента связаны с нахождением условного экстремума целевой функции при известных ограничениях, накладываемых на ее переменные.

В качестве целевой функции при решении различных оптимизационных задач принимают количество или стоимость выпускаемой продукции, затрат на производство, сумму прибыли и т.п. Ограничения обычно касаются людских материальных, денежных ресурсов.

Оптимизационные задачи менеджмента, различные по своему содержанию и реализуемые с использованием стандартных программных продуктов, соответствуют тому или иному классу экономико-математических моделей.

Рассмотрим классификацию некоторых основных задач оптимизации, реализуемых менеджментом на производстве.

Классификация задач оптимизации по функции управления:

Таблица 1.

Сочетание различных элементов модели приводит к различным классам задач оптимизации:

Таблица 2.

1.1 Классификация экономико-математических моделей

Существует значительное разнообразие видов, типов экономико-математических моделей, необходимых для использования в управлении экономическими объектами и процессами. Экономико-математические модели подразделяются на: макроэкономические и микроэкономические в зависимости от уровня моделируемого объекта управления, динамические, которые характеризуют изменения объекта управления во времени, и статические, которые описывают взаимосвязи между разными параметрами, показателями объекта именно в то время. Дискретные модели отображают состояние объекта управления в отдельные, фиксированные моменты времени. Имитационными называют экономико-математические модели, используемые с целью имитации управляемых экономических объектов и процессов с применением средств информационной и вычислительной техники. По типу математического аппарата, применяемого в моделях, выделяются экономико-статистические, модели линейного и нелинейного программирования, матричные модели, сетевые модели.

Факторные модели. В группу экономико-математических факторных моделей входят модели, которые с одной стороны включают экономические факторы, от которых зависит состояние управляемого экономического объекта, а с другой - зависимые от этих факторов параметры состояния объекта. Если факторы известны, то модель позволяет определить искомые параметры. Факторные модели чаще всего предоставлены простыми в математическом отношении линейными или статическими функциями, которые характеризуют связь между факторами и зависимыми от них параметрами экономического объекта.

Балансовые модели. Балансовые модели как статистические, так и динамические широко применяются в экономико-математическом моделировании. В основе создания этих моделей лежит балансовый метод - метод взаимного сопоставления материальных, трудовых и финансовых ресурсов и потребностей в них. Описывая экономическую систему в целом, под её балансовой моделью понимают систему уравнений, каждое из которых выражает потребность баланса между изготовленными отдельными экономическими объектами количества продукции и совокупной потребностью в этой продукции. При таком подходе экономическая система состоит из экономических объектов, каждый из которых выпускает некоторый продукт. Если вместо понятия «продукт» ввести понятие «ресурс», то под балансовой моделью необходимо понимать систему уравнений, которые удовлетворяют требования между определенным ресурсом и его использованием.

Наиболее важные виды балансовых моделей:

· Материальные, трудовые и финансовые балансы для экономики в целом и отдельных ее отраслей;

· Межотраслевые балансы;

· Матричные балансы предприятий и фирм.

Оптимизационные модели. Большой класс экономико-математических моделей образуют оптимизационные модели, которые позволяют выбрать из всех решений наилучший оптимальный вариант. В математическом содержании оптимальность понимается как достижение экстремума критерия оптимальности, называемой также целевой функцией. Оптимизационные модели чаще всего используются в задачах нахождения лучшего способа использования экономических ресурсов, что позволяет достичь максимального целевого эффекта. Математическое программирование образовалось на основе решения задачи про оптимальный раскрой листов фанеры, что обеспечивает наиболее полное использование материала. Поставив такую задачу, известный российский математик и экономист академик Л.В. Канторович был признан достойным Нобелевской премии в экономике.

2. Оптимизационное моделирование

2.1 Линейное программирование

2.1.1 Линейное программирование как инструмент математического моделирования экономики

Исследование свойств общей системы линейных неравенств ведется с XIX в., а первая оптимизационная задача с линейной целевой функцией и линейными ограничениями была сформулирована в З0-е годы XX в. Одним из первых зарубежных ученых, заложивших основы линейного программирования, является Джон фон Нейман, широко известный математик и физик, доказавший основную теорему о матричных играх. Среди отечественных ученых большой вклад в теорию линейной оптимизации внесли лауреат Нобелевской премии Л.В. Канторович, Н.Н. Моисеев, Е.Г. Гольштейн, Д.Б. Юдин и многие другие.

Линейное программирование традиционно считается одним из разделов исследования операций, который изучает методы нахождения условного экстремума функций многих переменных.

В классическом математическом анализе исследуется общая постановка задачи определения условного экстремума, однако в связи с развитием промышленного производства, транспорта, агропромышленного комплекса, банковского сектора традиционных результатов математического анализа оказалось недостаточно. Потребности практики и развитие вычислительной техники привели к необходимости определения оптимальных решений при анализе сложных экономических систем. Главным инструментом для решения таких задач является математическое моделирование, т.е. формализованное описание изучаемого процесса и исследование его с помощью математического аппарата.

Искусство математического моделирования состоит в том, чтобы учесть как можно более широкий спектр факторов, влияющих на поведение объекта, используя при этом по возможности несложные соотношения. Именно в связи с этим процесс моделирования часто носит многоэтапный характер. Сначала строится относительно простая модель, затем проводится ее исследование, позволяющее понять, какие из интегрирующих свойств объекта не улавливаются данной формальной схемой, после чего за счет усложнения модели обеспечивается большая ее адекватность реальности. При этом во многих случаях первым приближением к действительности является модель, в которой все зависимости между переменными, характеризующими состояние объекта, являются линейными. Практика показывает, что значительное количество экономических процессов достаточно полно описывается линейными моделями, а следовательно, линейное программирование как аппарат, позволяющий отыскивать условный экстремум на множестве, заданном линейными уравнениями и неравенствами, играет важную роль при анализе этих процессов.

2.1.2 Примеры моделей линейного программирования

Ниже будут рассмотрены несколько ситуаций, исследование которых возможно с применением средств линейного программирования. Так как основным показателем в этих ситуациях является экономический -- стоимость, то соответствующие модели являются экономико-математическими.

Задача о раскрое материалов. На обработку поступает материал одного образца в количестве d единиц. Требуется изготовить из него к разных комплектующих изделий в количествах, пропорциональных числам а 1 ,..., а к. Каждая единица материала может быть раскроена n различными способами, при этом использование i-го способа (i=1,…,n) дает b ij , единиц j-го изделия (j = 1,...,k).

Требуется найти план раскроя, обеспечивающий максимальное число комплектов.

Экономико-математическая модель этой задачи может быть сформулирована следующим образом. Обозначим x i -- число единиц материалов, раскраиваемых i-м способом, и x -- число изготавливаемых комплектов изделий.

Учитывая, что общее количество материала равно сумме его единиц, раскраиваемых различными способами, получим:

Условие комплектности выразится уравнениями:

Очевидно, что

x i 0 (i=1,…,n)(3)

Целью является определить такое решение Х= (x 1 ,…,x n), удовлетворяющее ограничениям (1)-(3), при котором функция F = x принимает максимальное значение. Проиллюстрируем рассмотренную задачу следующим примером Для изготовления брусьев длиной 1,5 м, 3 м и 5 м в соотношении 2:1:3 на распил поступают 200 бревен длиной 6 м. Определить план распила, обеспечивающий максимальное число комплектов. Чтобы сформулировать соответствующую оптимизационную задачу линейного программирования, определим все возможные способы распила бревен, указав соответствующее число получаемых при этом брусьев (табл. 1).

Таблица 1

Обозначим через x i -- число бревен, распиленных i-м способом (i = 1.2, 3, 4); х --число комплектов брусьев.

С учетом того, что все бревна должны быть распилены, а число брусьев каждого размера должно удовлетворять условию комплектности, оптимизационная экономико-математическая модель примет следующий вид х > max при ограничениях:

x 1 +x 2 +x 3 +x 4 =200

x i 0 (i=1,2,3,4)

Задача выбора оптимальной производственной программы предприятия. Пусть предприятие может выпускать n различных видов продукции. Для выпуска этих видов продукции предприятие использует М видов материально-сырьевых ресурсов и N видов оборудования. Необходимо определить объемы производства предприятия (т.е. его производственную программу) на заданном интервале планирования , чтобы максимизировать валовую прибыль предприятия.

где a i -- цена реализации продукции вида i;

b i -- переменные затраты на выпуск одной единицы продукции вида i;

Zp -- условно постоянные затраты, которые будем предполагать независимыми от вектора х = (x 1 ,..., x n).

При этом должны быть выполнены ограничения на объемы используемых материально-сырьевых ресурсов и время использования оборудования на интервале .

Обозначим через Lj(j = l,...,M) объем запасов материально-сырьевых ресурсов вида j, а через ф k (k = 1,..., N) -- время, в течение которого может быть использовано оборудование вида k. Известно потребление материально-сырьевых ресурсов вида j на выпуск одной единицы продукции вида i, которое обозначим через l ij (i = 1,..., n; j = 1,...,М). Известно также t ik -- время загрузки одной единицы оборудования вида k изготовления одной единицы продукции вида i (i = 1,..., n; k = 1,..., N). Через m k обозначим количество единиц оборудования вида k (k=l,...,N).

При введенных обозначениях ограничения на объем потребляемых материально-сырьевых ресурсов могут быть заданы таким образом:

Ограничения на производственные мощности задаются следующими неравенствами

Кроме того, переменные

x i ?0 i=1,…,n (7)

Таким образом, задача выбора производственной программы, максимизирующей прибыль, заключается в выборе такого плана выпуск х = (х 1 ...,х n), который удовлетворял бы ограничениям (5)-(7) и максимизировал бы функцию (4).

В некоторых случаях предприятие должно поставить заранее оговоренные объемы продукции Vt другим хозяйствующим субъектам и тогда в рассматриваемой модели вместо ограничения (1.7) может быть включено ограничение вида:

x t > Vt i= 1, ...,n.

Задача о диете. Рассмотрим задачу составления душевого рациона питания минимальной стоимости, которое бы содержало определенные питательные вещества в необходимых объемах. Будем предполагать, что имеется известный перечень продуктов из n наименований (хлеб, сахар, масло, молоко, мясо и т.д.), которые мы будем обозначать буквами F 1 ,...,F n . Кроме того, рассматриваются такие характеристики продуктов (питательные вещества), как белки, жиры, витамины, минеральные вещества и другие. Обозначим эти компоненты буквами N 1 ,...,N m . Предположим, что для каждого продукта F i известно (i = 1,...,n) количественное содержание в одной единице продукта указанных выше компонент. В этом случае можно составить таблицу, содержащую характеристику продуктов:

F 1 ,F 2 ,…F j …F n

N 1 a 11 a 12 …a 1j …a 1N

N 2 a 21 a 22 …a 2j …a 2N

N i a i1 a i2 …a ij …a iN

N m a m1 a m2 …a mj …a mN

Элементы этой таблицы образуют матрицу, имеющую m строк и n столбцов. Обозначим ее через A и назовем матрицей питательности. Предположим, что мы составили рацион х = (х 1 ,x 2 ,...,х n) на некоторый период (например, месяц). Иными словами, мы планируем каждому человеку на месяц х, единиц (килограммов) продукта F 1 ,x 2 единиц продукта F 2 и т.д. Нетрудно вычислить, какое количество витаминов, жиров, белков и прочих питательных веществ получит человек за этот период. Например, компонента N 1 присутствует в этом рационе в количестве

a 11 x 1 + a 12 x 2+…+ a 1n x n

поскольку согласно условию в x 1 единицах продукта F 1 согласно матрице питательности содержится a 11 x 1 единиц компоненты N 1 ; к этому количеству добавляется порция а 12 x 2 вещества N 1 из х 2 единиц продукта F 2 и т.д. Аналогично можно определить и количество всех остальных веществ N i в составляемом рационе (х 1 ,..., х n).

Допустим, что имеются определенные физиологические требования, касающиеся необходимого количества питательных веществ в N i (i/ = 1,..., N) в планируемый срок. Пусть эти требования заданы вектором b = (b 1 ...,b n), i-я компонента которого b i указывает минимально необходимое содержание компонента N i в рационе. Это означает, что коэффициенты x i вектора х должны удовлетворять следующей системе ограничений:

a 11 x 1 + a 12 x 2+…+ a 1n x n ?b 1

a 21 x 1 + a 22 x 2+…+ a 2n x n ?b 2 (8)

a m1 x 1 + a m2 x 2+…+ a mn x n ?b m

Кроме того, из содержательного смысла задачи очевидно, что все переменные х 1 ,...,х n неотрицательны и поэтому к ограничениям (8) добавляются еще неравенства

x 1 ?0; x 2 ?0;… x n ?0; (9)

Учитывая, что в большинстве случаев ограничениям (8) и (9) удовлетворяет бесконечно много рационов, выберем тот из них, стоимость которого минимальна.

Пусть цены на продукты F 1 ,...,F n равны соответственно с 1 ,…,c n

Следовательно, стоимость всего рациона х = (х 1 ..., х n) может быть записана в виде

c 1 x 1 + c 2 x 2 +…+ c n x n >min (10)

Окончательно формулировка задачи о диете заключается в том, чтобы среди всех векторов х = (x 1 ,...,х n) удовлетворяющих ограничениям (8) и (9) выбрать такой, для которого целевая функция (10) принимает минимальное значение.

Транспортная задача. Имеется m пунктов S 1 ,..., S m производства однородного продукта (угля, цемента, нефти и т.п.), при этом объем производства в пункте S i равен a i единиц. Произведенный продукт потребляется в пунктах Q 1 ...Q n и потребность в нем в пункте Q j составляет k j единиц (j = 1,...,n). Требуется составить план перевозок из пунктов S i (i = 1,...,m) в пункты Q j (j = 1,..., n), чтобы удовлетворить потребности в продукте b j , минимизировав транспортные расходы.

Пусть стоимость перевозок одной единицы продукта из пункта S i в пункт Q i равна c ij . Будем далее предполагать, что при перевозке х ij единиц продукта из S i в Q j транспортные расходы равны c ij x ij.

Назовем планом перевозок набор чисел х ij c i = 1,..., m; j = 1,..., n, удовлетворяющий ограничениям:

x ij ?0, i=1,2,…,m; j=1,…,n (11)

При плане перевозок (х ij) транспортные расходы составят величину

Окончательное формирование транспортной задачи таково: среди всех наборов чисел (х ij), удовлетворяющих ограничениям (11), найти набор, минимизирующий (12).

2.1.3 Оптимальное распределение ресурсов

Класс задач, рассматриваемый в данной главе, имеет многочисленные практические приложения.

В общем виде эти задачи могут быть описаны следующим образом. Имеется некоторое количество ресурсов, под которыми можно понимать денежные средства, материальные ресурсы (например, сырье, полуфабрикаты, трудовые ресурсы, различные виды оборудования и т. п.). Эти ресурсы необходимо распределить между различными объектами их использования по отдельным промежуткам планового периода или по различным промежутками по различным объектам так, чтобы получить максимальную суммарную эффективность от выбранного способа распределения. Показателем эффективности может служить, например, прибыль, товарная продукция, фондоотдача (задачи максимизации) или суммарные затраты, себестоимость, время выполнения данного объема работ и т. п. (задачи минимизации).

Вообще говоря, подавляющее число задач математического программирования вписывается в общую постановку задачи оптимального распределения ресурсов. Естественно, что при рассмотрении моделей и вычислительных схем решения подобных задач методом ДП необходимо конкретизировать общую форму задачи распределения ресурсов.

В дальнейшем будем предполагать, что условия, необходимые для построения модели ДП, в задаче выполняются. Опишем типичную задачу распределения ресурсов в общем виде.

Задача 1. Имеется начальное количество средств, которое необходимо распределить в течение п лет между s предприятиями. Средства (k=1, 2,…,n; i=1,…, s), выделенные в k-м году i-му предприятию, приносят доход в размере и к концу года возвращаются в количестве. В последующем распреелении доход может либо участвовать (частично или полностью), либо не участвовать.

Требуется определить такой способ распределения ресурсов (количество средств, выделяемых каждому предприятию в каждом плановом году), чтобы суммарный доход от s предприятий за п лет был максимальным.

Следовательно, в качестве показателя эффективности процесса распределения ресурсов за п лет принимается суммарный доход, полученный от s предприятий:

Количество ресурсов в начале k-го года будем характеризовать величиной (параметр состояния). Управление на k-м шаге состоит в выборе переменных обозначающих ресурсы, выделяемые в k-м году i-му предприятию.

Если предположить, что доход в дальнейшем распределении не участвует, то уравнение состояния процесса имеет вид

Если же некоторая часть дохода участвует в дальнейшем распределении в каком-нибудь году, то к правой части равенства (4.2) прибавляется соответствующая величина.

Требуется определить ns неотрицательных переменных, удовлетворяющих условиям (4.2) и максимизирующих функцию (4.1).

Вычислительная процедура ДП начинается с введения функции, обозначающей доход, полученный за п--k+1 лет, начиная с k-го года до конца рассматриваемого периода, при оптимальном распределении средств между s предприятиями, если в k-м году распределялось средств. Функции для k=1, 2, ...n-1 удовлетворяют функциональным уравнениям (2.2), которые запишутся в виде:

При k=n согласно (2.2) получаем

Далее необходимо последовательно решить уравнения (4.4) и (4.3) для всех возможных (k = n--1, п--2, 1). Каждое из этих уравнений представляет собой задачу на оптимизацию функции, зависящей от s переменных. Таким образом, задача с ns переменными сведена к последовательности п задач, каждая из которых содержит s переменных. В этой общей постановке задача по-прежнему сложна (из-за многомерности) и упростить ее, рассматривая как ns-шаговую задачу, в данном случае нельзя. В самом деле, попробуем это сделать. Пронумеруем шаги по номерам предприятий сначала в 1-м году, затем во 2-м и т. д.:

и будем пользоваться одним параметром для характристики остатка средств.

В течение k-го года состояние " к началу любого шага s(k-1)_+i (i=1,2,…,s) определится по предыдущему состоянию с помощью простого уравнения. Однако по истечении года, т.е. к началу следующего года, к наличным средствам необходимо будет добавить средств и, следовательно, состояние в начале (ks+1)-гo шага будет зависеть не только от предшествующего ks-гo состояния, но и от всех s состояний и управлений за прошлый год. В результате мы получим процесс с последействием. Чтобы исключить последействие, приходится вводить несколько параметров состояний; задача на каждом шаге остается по-прежнему сложной из-за многомерности.

Задача 2. Планируется деятельность двух предприятий (s=2) в течение п лет. Начальные средства составляют. Средства х, вложенные в предприятие I, приносят к концу года доход f 1 (x) и возвращаются в размере аналогично, средства х, вложенные в предприятие II, дают доход f 2 (x) и возвращаются в размере. По истечении года все оставшиеся средства заново перераспределяются между предприятиями I и II, новых средств не поступает и доход в производство не вкладывается.

Требуется найти оптимальный способ распределения имеющихся средств.

Будем рассматривать процесс распределения средств как n-шаговый, в котором номер шага соответствует номеру года. Управляемая система -- два предприятия с вложенными в них средствами. Система характеризуется одним параметром состояния --количеством средств, которые следует перераспределить в начале k-гo года. Переменных управления на каждом шаге две: -- количество средств, выделенных соответственно предприятию I и II. Так как средства ежегодно перераспределяются полностью, то). Для каждого шага задача становится одномерной. Обозначим через, тогда

Показатель эффективности k-гo шага равен. Это -- доход, полученный от двух предприятий в течение k-гo года.

Показатель эффективности задачи -- доход, полученный от двух предприятий в течение п лет -- составляет

Уравнение состояния выражает остаток средств после k-гo шага и имеет вид

Пусть --условный оптимальный доход, полученный от распределения средств между двумя предприятиями за n--k+1 лет, начиная с k-гo года до конца рассматриваемого периода. Запишем рекуррентные соотношения для этих функций:

где - определяется из уравнения состояния (4.6).

При дискретном вложении ресурсов может возникнуть вопрос о выборе шага Дх в изменении переменных управления. Этот шаг может быть задан или определяется исходя из требуемой точности вычислений и точности исходных данных. В общем случае эта задача сложна, требует интерполирования по таблицам на предыдущих шагах вычисления. Иногда предварительный анализ уравнения состояния позволяет выбрать подходящий шаг Дх, а также установить предельные значения, для которых на каждом шаге нужно выполнить табулирование.

Рассмотрим двумерную задачу, аналогичную предыдущей, в которой строится дискретная модель ДП процесса распределения ресурсов.

Задача 3. Составить оптимальный план ежегодного распределения средств между двумя предприятиями в течение трехлетнего планового периода при следующихусловиях:

1) начальная сумма составляет 400;

2) вложенные средства в размере х приносят на предприятии I доход f 1 (x) и возвращаются в размере 60% от х, а на предприятии II -- соответственно f2(x) и 20%;

3) ежегодно распределяются все наличные средства, получаемые из возвращенных средств:

4) функции f 1 (x) и f2(x)заданы в табл. 1:

Модель динамического программирования данной задачи аналогична модели, составленной в задаче 1.

Процесс управления является трехшаговым. Параметр -- средства, подлежащие распределению в k-м году (k=l, 2, 3). Переменная управления -- средства, вложенные в предприятие I в k-м году. Средства, вложенные в предприятие II в k-м году, составляют Следовательно, процесс управления на k-м шаге зависит от одного параметра (модель одномерная). Уравнение состояния запишется в виде

А функциональные уравнения в виде

Попытаемся определить максимально возможные значения, для которых необходимо проводить табулирование на k-м шаге (k=l, 2, 3). При =400 из уравнения (4.8) определяем максимально возможное значение имеем = 0,6*400=2400 (все средства вкладываются в предприятие I). Аналогично, для получаем предельное значение 0,6*240 = 144. Пусть интервал изменения совпадает с табличным, т. е. Дх =50. Составим таблицу суммарной прибыли на данном шаге:

Это облегчит дальнейшие расчеты. Так как то клетки, расположенные по диагонали таблицы, отвечают одному и тому же значению, указанному в 1-й строке (в 1-м столбце) табл. 2. Во 2-й строке таблицы записаны значения f 1 (x), а во 2-м столбце -- значения f 2 (у)взятые из табл. 1.Значения в остальных клетках таблицы получены сложением чисел f 1 (x) и f 2 (у),стоящих во 2-й строке и во 2-м столбце и соответствующих столбцу и строке, на пересечении которых находится данная клетка. Например, для =150 получаем ряд чисел: 20 --для х = 0, у=150; 18 --для х=50, у=100; 18-- для х--100, у=50; 15 -- для х= 150, у=0.

Проведем условную оптимизацию по обычной схеме. 3-й шаг. Основное уравнение (4.9)

Как указывалось выше, . Просмотрим числа на диагоналях, соответствующих =0; 50; 100; 150 и на каждой диагонали выберем наибольшее. Это и есть В 1-й строке находим соответствующее условное оптимальное управление. Данные оптимизации на 3-м шаге поместим в основную таблицу (табл. 4). В ней введен столбец Дх, который в дальнейшем используется при интерполяции.

Оптимизация 2-го шага проведена в табл. 5 согласно уравнению вида (4.10):

При этом может быть получен максимальный доход, равный Zmax=99,l. Прямой подсчет дохода по табл. 2 для найденного оптимального управления дает 97,2. Расхождение в результатах на 1,9 (около 2%) объясняется ошибкой линейной интерполяции.

Мы рассмотрели несколько вариантов задачи оптимального распределения ресурсов. Существуют другие варианты этой задачи, особенности которых учитываются соответствующей динамической моделью.

Заключение

В данной курсовой работе рассмотрены виды математических моделей, используемых в экономике и менеджменте, а также их классификация.

Особое внимание в курсовой работе уделено оптимизационному моделированию.

Изучен принцип построения моделей линейного программирования, также приведены модели следующих задач:

· Задача о раскрое материалов;

· Задача выбора оптимальной производственной программы предприятия;

· Задача о диете;

· Транспортная задача.

В работе представлены общие характеристики задач дискретного программирования, описан принцип оптимальности и уравнение Беллмана, приведено общее описание процесса моделирования.

Для построения моделей выбраны три задачи:

· Задача оптимального распределения ресурсов;

· Задача об оптимальном управлении запасами;

· Задача о замене.

В свою очередь для каждой из задач построены различные модели динамического программирования. Для отдельных задач приведены числовые расчеты, в соответствии с построенными моделями.

Список литературы :

1. Вавилов В.А., Змеев О.А., Змеева Е.Е. Электронное пособие “Исследование операций”

2. Калихман И.Л., Войтенко М.А. “Динамическое программирование в примерах и задачах”, 1979

3. Косоруков О.А., Мищенко А.В. “Исследование операций”, 2003

4. Материалы из сети Internet.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Изучение экономических приложений математических дисциплин для решения экономических задач: использование математических моделей в экономике и менеджменте. Примеры моделей линейного и динамического программирования как инструмента моделирования экономики.

курсовая работа , добавлен 21.12.2010


Основные понятия и типы моделей, их классификация и цели создания. Особенности применяемых экономико-математических методов. Общая характеристика основных этапов экономико-математического моделирования. Применение стохастических моделей в экономике.

реферат , добавлен 16.05.2012


Графическое решение задач линейного программирования. Решение задач линейного программирования симплекс-методом. Возможности практического использования математического программирования и экономико-математических методов при решении экономических задач.

курсовая работа , добавлен 02.10.2014


Моделирование экономических систем: основные понятия и определения. Математические модели и методы их расчета. Некоторые сведения из математики. Примеры задач линейного программирования. Методы решения задач линейного программирования.

лекция , добавлен 15.06.2004


Теоретические основы экономико-математических задач о смесях. Принципы построения и структура интегрированной системы экономико-математических моделей. Организационно-экономическая характеристика и технико-экономические показатели работы СПК "Родина".

курсовая работа , добавлен 01.04.2011


Теоретические основы экономико-математических методов. Этапы принятия решений. Классификация задач оптимизации. Задачи линейного, нелинейного, выпуклого, квадратичного, целочисленного, параметрического, динамического и стохастического программирования.

курсовая работа , добавлен 07.05.2013


Понятие и типы моделей. Этапы построения математической модели. Основы математического моделирования взаимосвязи экономических переменных. Определение параметров линейного однофакторного уравнения регрессии. Оптимизационные методы математики в экономике.

реферат , добавлен 11.02.2011


Типовые модели менеджмента: примеры экономико-математических моделей и их практического использования. Процесс интеграции моделей разных типов в более сложные модельные конструкции. Определение оптимального плана производства продуктов каждого вида.

контрольная работа , добавлен 14.01.2015


Основы составления, решения и анализа экономико-математических задач. Состояние, решение, анализ экономико-математических задач по моделированию структуры посевов кормовых культур при заданных объемах животноводческой продукции. Методические рекомендации.

методичка , добавлен 12.01.2009


Основные понятия моделирования. Общие понятия и определение модели. Постановка задач оптимизации. Методы линейного программирования. Общая и типовая задача в линейном программировании. Симплекс-метод решения задач линейного программирования.

МПС Российской федерации

Уральский Государственный Университет Путей Сообщения

Челябинский Институт Путей Сообщения

КУРСОВАЯ РАБОТА

по курсу: “Экономико-математическое моделирование"

Тема: “Математические модели в экономике"

Выполнил:

Шифр:

Адрес:

Проверил:

Челябинск 200_ г.

Введение

Составление математической модели

Создание и сохранение отчетов

Анализ найденного решения. Ответы на вопросы

Часть № 2 "Расчет экономико-математической модели межотраслевого баланса

Решение задачи на компьютере

Межотраслевой баланс производства и распределения продукции

Литература

Введение

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 моделированием 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.

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.

Целью математического моделирования экономических систем является использование методов математики для наиболее эффективного решения задач, возникающих в сфере экономики, с использование, как правило, современной вычислительной техники.

Процесс решения экономических задач осуществляется в несколько этапов:

Содержательная (экономическая) постановка задачи. Вначале нужно осознать задачу, четко сформулировать ее. При этом определяются также объекты, которые относятся к решаемой задаче, а также ситуация, которую нужно реализовать в результате ее решения. Это - этап содержательной постановки задачи. Для того, чтобы задачу можно было описать количественно и использовать при ее решении вычислительную технику, нужно произвести качественный и количественный анализ объектов и ситуаций, имеющих к ней отношение. При этом сложные объекты, разбиваются на части (элементы), определяются связи этих элементов, их свойства, количественные и качественные значения свойств, количественные и логические соотношения между ними, выражаемые в виде уравнений, неравенств и т.п. Это - этап системного анализа задачи, в результате которого объект оказывается представленным в виде системы.

Следующим этапом является математическая постановка задачи, в процессе которой осуществляется построение математической модели объекта и определение методов (алгоритмов) получения решения задачи. Это - этап системного синтеза (математической постановки) задачи. Следует заметить, что на этом этапе может оказаться, что ранее проведенный системный анализ привел к такому набору элементов, свойств и соотношений, для которого нет приемлемого метода решения задачи, в результате приходится возвращаться к этапу системного анализа. Как правило, решаемые в экономической практике задачи, стандартизованы, системный анализ производится в расчете на известную математическую модель и алгоритм ее решения, проблема состоит лишь в выборе подходящего метода.

Следующим этапом является разработка программы решения задачи на ЭВМ. Для сложных объектов, состоящих из большого числа элементов, обладающих большим числом свойств, может потребоваться составление базы данных и средств работы с ней, методов извлечения данных, нужных для расчетов. Для стандартных задач осуществляется не разработка, а выбор подходящего пакета прикладных программ и системы управления базами данных.

На заключительном этапе производится эксплуатация модели и получение результатов.

Таким образом, решение задачи включает следующие этапы:

2. Системный анализ.

3. Системный синтез (математическая постановка задачи)

4. Разработка или выбор программного обеспечения.

5. Решение задачи.

Последовательное использование методов исследования операций и их реализация на современной информационно-вычислительной технике позволяет преодолеть субъективизм, исключить так называемые волевые решения, основанные не на строгом и точном учете объективных обстоятельств, а на случайных эмоциях и личной заинтересованности руководителей различных уровней, которые к тому же не могут согласовать эти свои волевые решения.

Системный анализ позволяет учесть и использовать в управлении всю имеющуюся информацию об управляемом объекте, согласовать принимаемые решения с точки зрения объективного, а не субъективного, критерия эффективности. Экономить на вычислениях при управлении то же самое, что экономить на прицеливании при выстрелах. Однако ЭВМ не только позволяет учесть всю информацию, но и избавляет управленца от ненужной ему информации, а всю нужную пускает в обход человека, представляя ему только самую обобщенную информацию, квинтэссенцию. Системный подход в экономике эффективен и сам по себе, без использования ЭВМ, как метод исследования, при этом он не изменяет ранее открытых экономических законов, а только учит, как их лучше использовать.

Сложность процессов в экономике требует от человека, принимающего решения, высокой квалификации и большого опыта. Это, однако, не гарантирует ошибок, дать быстрый ответ на поставленный вопрос, провести экспериментальные исследования, невозможные или требующие больших затрат и времени на реальном объекте, позволяет математическое моделирование.

Математическое моделирование позволяет принять оптимальное, то есть наилучшее решение. Оно может незначительно отличаться от грамотно принятого решения без применения математического моделирования (около 3%). Однако при больших объемах производства такая "незначительная" ошибка может привести к огромным потерям.

Математические методы, применяемые для анализа математической модели и принятия оптимального решения, весьма сложны и их реализация без применения ЭВМ затруднительна. В составе программ Excel и Mathcad имеются средства, позволяющие провести математический анализ и найти оптимальное решение.

Часть № 1 "Исследование математической модели"

Постановка задачи.

На предприятии имеется возможность выпуска продукции 4-х видов. Для выпуска единицы продукции каждого вида необходимо затратить определенное количество трудовых, финансовых, сырьевых ресурсов. В наличии имеется ограниченное количество каждого ресурса. Реализация единицы продукции приносит прибыль. Значения параметров приведены в таблице 1. Дополнительное условие: финансовые затраты на производство продукций №2 и №4 не должны превышать 50р. (каждого вида).

На основе математического моделирования средствами Excel определить, какую продукцию и в каких количествах целесообразно произвести с точки зрения получения наибольшей прибыли, проанализировать результаты, ответить на вопросы, сделать выводы.

Для изучения различных экономических явлений экономисты используют их упрощенные формальные описания, называемые экономическими моделями . При построении экономических моделей выбудут существенные факторы и отбрасываются детали несущественные для решения поставленной задачи.

К экономическим моделям могут относится модели:

• экономического роста
• потребительского выбора
• равновесия на финансовом и товарном рынке и многие другие.

Модель — ϶ᴛᴏ логическое или математическое описание компонентов и функций, отражающих существенные ϲʙᴏйства моделируемого объекта или процесса.

Модель используется как условный образ, сконструированный для упрощения исследования объекта или процесса.

Природа моделей может быть различна. Модели подразделяются на: вещественные, знаковые, словесное и табличное описание и др.

Экономико-математическая модель

В управлении хозяйственными процессами наибольшее значение имеют прежде всего экономико-математические модели , часто объединяемые в системы моделей.

Экономико-математическая модель (ЭММ) — ϶ᴛᴏ математическое описание экономического объекта или процесса с целью их исследования и управления ими. Это математическая запись решаемой экономической задачи.

• Экстраполяционные модели
• Факторные эконометрические модели
• Оптимизационные модели
• Балансовые модели, модель МежОтраслевогоБаланса (МОБ)
• Экспертные оценки
• Отметим, что теория игр
• Сетевые модели
• Модели систем массового обслуживания

Экономико-математические модели и методы, применяемые в экономическом анализе

В настоящие время в анализе хозяйственной деятельности организаций все большее применение находят математические методы исследования. Это способствует совершенствованию экономического анализа, его углублению и повышению его действенности.

В результате использования математических методов достигается более полное изучение влияния отдельных факторов на обобщающие экономические показатели деятельности организаций, уменьшение сроков осуществления анализа, повышается точность осуществления экономических расчетов, решаются многомерные аналитические задачи, кᴏᴛᴏᴩые не могут быть выполнены традиционными методами. В процессе использования экономико-математических методов в экономическом анализе осуществляется построение и изучение экономико-математических моделей, описывающих влияние отдельных факторов на обобщающие экономические показатели деятельности организаций.

Различают четыре основных вида экономико-математических моделей, используемых при анализе влияния отдельных факторов:

• аддитивные модели;
• мультипликативные модели;
• кратные модели;
• смешанные модели.

Аддитивные модели могут быть определены как алгебраическая сумма отдельных показателей. Нужно помнить, такие модели могут быть охарактеризованы с помощью следующей формулы:

Примером аддитивной модели будет баланс товарной продукции.

Мультипликативные модели могут быть определены как произведение отдельных факторов.

Важно заметить, что одним из примеров подобной модели может быть двухфакторная модель, выражающая зависимость между объемом выпуска продукции, количеством единиц используемого оборудования и выработкой продукции в расчете на одну единицу оборудования:

П = К В ,

• П — объем выпуска продукции;
• К — количество единиц оборудования;
• В — выработка продукции на единицу оборудования.

Кратные модели — ϶ᴛᴏ соотношение отдельных факторов. Стоит заметить, что они характеризуются такой формулой:

ОП = x/y

Здесь ОП представляет собой обобщающий экономический показатель, кᴏᴛᴏᴩый находится под влиянием отдельных факторов x и y . Примером кратной модели может служить формула, выражающая зависимость между продолжительностью оборота оборотных активов в днях, средней величиной данных активов за данный период и однодневным объемом продаж:

П = ОА/ОП ,

• П — продолжительность оборота;
• ОА — средняя величина оборотных активов;
• ОП — однодневный объем продаж.

Наконец, смешанные модели — ϶ᴛᴏ сочетание уже рассмотренных нами видов моделей. Вот к примеру, такой моделью может быть описан показатель рентабельности активов, на уровень кᴏᴛᴏᴩого влияют три фактора: чистая прибыль (ЧП), величина внеоборотных активов (ВА), величина оборотных активов (ОА):

R a = ЧП / ВА + ОА ,

В обобщенном виде смешанная модель может быть представлена такой формулой:

Таким образом, вначале следует построить экономико-математическую модель, описывающую влияние отдельных факторов на обобщающие экономические показатели деятельности организации. Важно знать, что большое распространение в анализе хозяйственной деятельности получили многофакторные мультипликативные модели , так как они позволяют изучить влияние значительного количества факторов на обобщающие показатели и тем самым достичь большей глубины и точности анализа.

После ϶ᴛᴏго нужно выбрать способ решения ϶ᴛᴏй модели. Традиционные способы : способ цепных подстановок, способы абсолютных и относительных разниц, балансовый способ, индексный метод, а также методы корреляционно-регрессионного, кластерного, дисперсионного анализа, и др. Наряду с данными способами и методами в экономическом анализе могут быть использованы и специфически математические способы и методы.

Интегральный метод экономического анализа

Важно заметить, что одним из таких способов (методов) будет интегральный. Стоит заметить, что он находит применение при определении влияния отдельных факторов с использованием мультипликативных, кратных, и смешанных (кратно-аддитивных) моделей.

В условиях применения интегрального метода имеется возможность получения более обоснованных результатов исчисления влияния отдельных факторов, чем при использовании метода цепных подстановок и его вариантов. Метод цепных подстановок и его варианты, а также индексный метод имеют существенные недостатки: 1) результаты расчетов влияния факторов зависят от принятой последовательности замены базисных величин отдельных факторов на фактические; 2) дополнительный прирост обобщающего показателя, вызванный взаимодействием факторов, в виде неразложимого остатка присоединяется к сумме влияния последнего фактора. При использовании же интегрального метода ϶ᴛᴏт прирост делится поровну между всеми факторами.

Интегральный метод устанавливает общий подход к решению моделей различных видов, причем независимо от числа элементов, кᴏᴛᴏᴩые входят в данную модель, а также независимо от формы связи между данными элементами.

Интегральный метод факторного экономического анализа имеет в ϲʙᴏей основе суммирование приращений функции, определенной как частная производная, умноженная на приращение аргумента на бесконечно малых промежутках.

В процессе применения интегрального метода крайне важно соблюдение нескольких условий. В первую очередь, должно соблюдаться условие непрерывной дифференцируемости функции, где в качестве аргумента берется какой-либо экономический показатель. Во-вторых, функция между начальной и конечной точками элементарного периода должна изменяться по прямой Г е . Наконец, в третьих, должно иметь место постоянство соотношения скоростей изменения величин факторов

d y / d x = const

При использовании интегрального метода исчисление определенного интеграла по заданной подынтегральной функции и заданному интервалу интегрирования осуществляется по имеющейся стандартной программе с применением современных средств вычислительной техники.

В случае если мы осуществляем решение мультипликативной модели, то для расчета влияния отдельных факторов на обобщающий экономический показатель можно использовать следующие формулы:

ΔZ(x) = y 0 * Δ x + 1/2 Δ x * Δ y

Z(y)= x 0 * Δ y +1/2 Δ x * Δ y

При решении кратной модели для расчета влияния факторов воспользуемся такими формулами:

Z=x /y ;

Δ Z(x) = Δ x /Δ y Ln y1/y0

Δ Z(y)= Δ Z - Δ Z(x)

Существует два основных типа задач, решаемых при помощи интегрального метода: статический и динамический. При первом типе отсутствует информация об изменении анализируемых факторов в течение данного периода. Примерами таких задач могут служить анализ выполнения бизнес-планов либо анализ изменения экономических показателей по сравнению с предыдущим периодом. Динамический тип задач имеет место в условиях наличия информации об изменении анализируемых факторов в течение данного периода. К ϶ᴛᴏму типу задач ᴏᴛʜᴏϲᴙтся вычисления, связанные с изучением временных рядов экономических показателей.

Таковы важнейшие черты интегрального метода факторного экономического анализа.

Метод логарифмирования

Кроме ϶ᴛᴏго метода, в анализе находит применение также метод (способ) логарифмирования. Стоит заметить, что он используется при проведении факторного анализа, когда решаются мультипликативные модели. Сущность рассматриваемого метода состоит по сути в том, что при его использовании имеет место логарифмически пропорциональное распределение величины совместного действия факторов между последними, то есть эта величина распределяется между факторами пропорционально доле влияния каждого отдельного фактора на сумму обобщающего показателя. При интегральном же методе упомянутая величина распределяется между факторами в одинаковой мере. По϶ᴛᴏму метод логарифмирования делает расчеты влияния факторов более обоснованными по сравнению с интегральным методом.

В процессе логарифмирования находят применение не абсолютные величины прироста экономических показателей, как ϶ᴛᴏ имеет место при интегральном методе, а относительные, то есть индексы изменения данных показателей. К примеру, обобщающий экономический показатель определяется в виде произведения трех факторов — сомножителей f = x y z .

Найдем влияние каждого из данных факторов на обобщающий экономический показатель. Так, влияние первого фактора может быть определено по следующей формуле:

Δf x = Δf · lg(x 1 / x 0) / lg(f 1 / f 0)

Каким же было влияние следующего фактора? Для нахождения его влияния воспользуемся следующей формулой:

Δf y = Δf · lg(y 1 / y 0) / lg(f 1 / f 0)

Наконец, для того, ɥᴛᴏбы исчислить влияние третьего фактора, применим формулу:

Δf z = Δf · lg(z 1 / z 0)/ lg(f 1 / f 0)

Исходя из всего выше сказанного, мы приходим к выводу, что общая сумма изменения обобщающего показателя расчленяется между отдельными факторами в ϲᴏᴏᴛʙᴇᴛϲᴛʙии с пропорциями отношений логарифмов отдельных факторных индексов к логарифму обобщающего показателя.

При применении рассматриваемого метода могут быть использованы любые виды логарифмов — как натуральные, так и десятичные.

Метод дифференциального исчисления

При проведении факторного анализа находит применение также метод дифференциального исчисления. Последний предполагает, что общее изменение функции, то есть обобщающего показателя, подразделяется на отдельные слагаемые, значение каждого из кᴏᴛᴏᴩых исчисляется как произведение определенной частной производной на приращение переменной, по кᴏᴛᴏᴩой определена эта производная. Уместно отметить, что определим влияние отдельных факторов на обобщающий показатель, используя в качестве примера функцию от двух переменных.

Задана функция Z = f(x,y) . В случае если эта функция будет дифференцируемой, то ее изменение может быть выражено следующей формулой:

Поясним отдельные элементы ϶ᴛᴏй формулы:

ΔZ = (Z 1 - Z 0) - величина изменения функции;

Δx = (x 1 - x 0) — величина изменения одного фактора;

Δ y = (y 1 - y 0) -величина изменения другого фактора;

- бесконечно малая величина более высокого порядка, чем

В данном примере влияние отдельных факторов x и y на изменение функции Z (обобщающего показателя) исчисляется следующим образом:

ΔZ x = δZ / δx · Δx; ΔZ y = δZ / δy · Δy.

Сумма влияния обоих данных факторов — ϶ᴛᴏ главная, линейная относительно приращения данного фактора часть приращения дифференцируемой функции, то есть обобщающего показателя.

Способ долевого участия

В условиях решения аддитивных, а также кратно-аддитивных моделей для исчисления влияния отдельных факторов на изменение обобщающего показателя используется также способ долевого участия. Его сущность состоит по сути в том, что вначале определяется доля каждого фактора в общей сумме их изменений. Затем эта доля умножается на общую величину изменения обобщающего показателя.

Будем исходить из предположения того, что мы определяем влияние трех факторов — а ,b и с на обобщающий показатель y . Тогда для фактора, а определение его доли и умножение ее на общую величину изменения обобщающего показателя можно осуществить по следующей формуле:

Δy a = Δa/Δa + Δb + Δc*Δy

Для фактора в рассматриваемая формула будет иметь следующий вид:

Δy b =Δb/Δa + Δb +Δc*Δy

Наконец, для фактора с имеем:

Δy c =Δc/Δa +Δb +Δc*Δy

Такова сущность способа долевого участия, используемого для целей факторного анализа.

Метод линейного программирования

Отметим, что теория массового обслуживания

Отметим, что теория игр

Находит применение также теория игр. Так же, как и теория массового обслуживания, теория игр представляет собой один из разделов прикладной математики. Отметим, что теория игр изучает оптимальные варианты решений, возможные в ситуациях игрового характера. Сюда ᴏᴛʜᴏϲᴙтся такие ситуации, кᴏᴛᴏᴩые связаны с выбором оптимальных управленческих решений, с выбором наиболее целесообразных вариантов взаимоотношений с другими организациями, и т.п.

Для решения подобных задач в теории игр могут быть использованы алгебраические методы, кᴏᴛᴏᴩые базируются на системе линейных уравнений и неравенств, итерационные методы, а также методы сведения данной задачи к определенной системе дифференциальных уравнений.

Важно заметить, что одним из экономико-математических методов, применяемых в анализе хозяйственной деятельности организаций, будет так называемый анализ чувствительности. Материал опубликован на http://сайт
Данный метод зачастую применяется в процессе анализа инвестиционных проектов, а также в целях прогнозирования суммы прибыли, остающейся в распоряжении данной организации.

Для оптимального планирования и прогнозирования деятельности организации крайне важно заранее предусматривать те изменения, кᴏᴛᴏᴩые в будущем могут произойти с анализируемыми экономическими показателями.

К примеру, следует заранее прогнозировать изменение величин тех факторов, кᴏᴛᴏᴩые влияют на размер прибыли: уровень покупных цен на приобретаемые материальные ресурсы, уровень продажных цен на продукцию данной организации, изменение спроса покупателей на эту продукцию.

Анализ чувствительности состоит в определении будущего значения обобщающего экономического показателя при условии, что величина одного или нескольких факторов, оказывающих влияние на ϶ᴛᴏт показатель, изменится.

Вот к примеру, устанавливают, на какую величину изменится прибыль в перспективе при условии изменения количества продаваемой продукции на единицу. Этим самым мы анализируем чувствительность чистой прибыли к изменению одного из факторов, влияющих на нее, то есть в данном случае фактора объема продаж.
Стоит отметить, что остальные же факторы, влияющие на величину прибыли, будут при ϶ᴛᴏм неизменными. Можно определить величину прибыли также и при одновременном изменении в будущем влияния нескольких факторов. Таким образом анализ чувствительности дает возможность установить силу реагирования обобщающего экономического показателя на изменение отдельных факторов, оказывающих влияние на ϶ᴛᴏт показатель.

Матричный метод

Наряду с вышеизложенными экономико-математическими методами в анализе хозяйственной деятельности находят применение также матричные методы . Эти методы базируются на линейной и векторно-матричной алгебре.

Метод сетевого планирования

Экстраполяционный анализ

Кроме рассмотренных методов, используется также экстраполяционный анализ. Стоит заметить, что он содержит в себе рассмотрение изменений состояния анализируемой системы и экстраполяцию, то есть продление имеющихся характеристик ϶ᴛᴏй системы на будущие периоды. В процессе осуществления ϶ᴛᴏго вида анализа можно выделить такие основные этапы: первичная обработка и преобразование исходного ряда имеющихся данных; выбор типа эмпирических функций; определение основных параметров данных функций; экстраполяция; установление степени достоверности проведенного анализа.

В экономическом анализе используется также метод главных компонент. Стоит заметить, что они применяется в целях сравнительного анализа отдельных составных частей, то есть параметров проведенного анализа деятельности организации. Главные компоненты представляют собой важнейшие характеристики линейных комбинаций составных частей, то есть параметров проведенного анализа, кᴏᴛᴏᴩые имеют самые значительные величины дисперсии, а именно, наибольшие абсолютные отклонения от средних величин.

Пользовательское соглашение:
Интеллектуальные права на материал - Математические методы в экономике принадлежат её автору. Данное пособие/книга размещена исключительно для ознакомительных целей без вовлечения в коммерческий оборот. Вся информация (в том числе и "Экономико-математические методы и модели анализа") собрана из открытых источников, либо добавлена пользователями на безвозмездной основе.
Для полноценного использования размещённой информации Администрация проекта сайт настоятельно рекомендует приобрести книгу / пособие Математические методы в экономике в любом онлайн-магазине.

Тег-блок: Математические методы в экономике, 2015. Экономико-математические методы и модели анализа.

(С) Юридический репозиторий сайт 2011-2016

Модель – это, прежде всего, упрощенное представление реального объекта или явления, сохраняющее его основные, существенные черты. Сам процесс разработки модели, т.е. моделирование, может быть осуществлен различными способами, из которых наиболее распространено физическое и математическое моделирование. Однако каждым из этих способов могут быть получены различные модели, поскольку их конкретная реализация зависит от того, какие именно черты реального объекта создатель модели считает основными, главными. Поэтому в инженерной практике и в научных исследованиях могут применяться различные модели одного и того же объекта, поскольку их многообразие позволяет тщательнее изучать самые различные стороны реального объекта или явления.

В инженерной практике и естественных науках широко распространены физические модели, которые отличаются от изучаемого объекта, как правило, меньшими размерами, и служат для проведения экспериментов, результаты которых используются для изучения исходного объекта и для выводов о выборе того или иного варианта его развития либо конструкции, если речь идет о проекте инженерного сооружения. Путь физического моделирования оказывается малопродуктивным для анализа экономических объектов и явлений. В связи с этим основным способом моделирования в экономике является метод математического моделирования , т.е. описание основных особенностей реального процесса с помощью системы математических формул.

Как мы действуем, создавая математическую модель? Какими бывают математические модели? Какие особенности возникают при моделировании экономических явлений? Попытаемся прояснить эти вопросы.

При создании математической модели исходят из реальной задачи. Вначале уясняется ситуация, выявляются важные и второстепенные характеристики, параметры, свойства, качества, связи и т.д. Затем выбирается одна из существующих математических моделей либо создается новая математическая модель для описания изучаемого объекта.

Вводятся обозначения. Записываются ограничения, которым должны удовлетворять переменные величины. Определяется цель – выбирается целевая функция (если это возможно). Не всегда выбор целевой функции однозначен. Возможны ситуации, когда хочется и того, и этого, и еще многого другого… Но различные цели приводят к различным решениям. В этом случае задача относится к классу многокритериальных задач.

Экономика – одна из сложнейших областей деятельности. Экономические объекты могут описываться сотнями, тысячами параметров, многие из которых носят случайный характер. Кроме того, в экономике действует человеческий фактор.

Сложность системы любой природы (технической, биологической, социальной, экономической) определяется количеством входящих в нее элементов, связями между

этими элементами, а также взаимоотношениями между системой и средой. Экономика обладает всеми признаками очень сложной системы. Она объединяет огромное число элементов, отличается многообразием внутренних связей и связей с другими системами (природной средой, экономической деятельностью других субъектов, социальными отношениями и т.д.). В народном хозяйстве взаимодействуют природные, технологические, социальные процессы, объективные и субъективные факторы. Экономика зависит от социального устройства общества, от политики и еще от многих и многих факторов.

Сложностью экономических отношений нередко обосновывали невозможность моделирования экономики, изучения ее средствами математики. И все же моделирование экономических явлений, объектов, процессов возможно. Моделировать можно объект любой природы и любой сложности. Для моделирования экономики применяют не одну модель, а систему моделей. В этой системе есть модели, описывающие разные стороны экономики. Есть модели экономики страны (их называют макроэкономическими), есть модели экономических моделей на отдельно предприятии или даже модель одного экономического события (их называют микроэкономическими). При составлении модели экономики сложного объекта производят так называемое агрегирование. При этом ряд родственных параметров объединяют в один параметр, тем самым общее количество параметров уменьшается. На этом этапе важную роль играют опыт и интуиция. В качестве параметров можно выбрать не все характеристики, а наиболее важные.

После того, как составлена математическая задача, выбирается способ ее решения. На этом этапе, как правило, применяют ЭВМ. После получения решения происходит его сопоставление с реальностью. Если полученные результаты подтверждаются практикой, то модель можно применять и с ее помощью строить прогнозы. Если же ответы, полученные на основе модели, не соответствуют действительности, то модель не годится. Нужно создавать более сложную модель, которая лучше соответствует изучаемому объекту.

Какая модель лучше: простая или сложная? Ответ на этот вопрос не может быть однозначным.

Если модель слишком простая, то она плохо соответствует реальному объекту. Если же модель слишком сложная, то может оказаться так, что при существовании хорошей модели мы не в состоянии на ее основе получить ответ. Может существовать хорошая модель и иметься алгоритм решения соответствующей задачи. Но время решения окажется настолько большим, что все остальные достоинства модели этим будут перечеркнуты. Поэтому при выборе модели нужна «золотая середина».

НЕГОСУДАРСТВЕННОЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕБАЛТИЙСКИЙ ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по предмету:

«Экономико-математическиеметоды и моделирование»

Введение

1. Математическоемоделирование в экономике

1.1 Развитие методовмоделирования

1.2 Моделирование какметод научного познания

1.3 Экономико-математическиеметоды и модели

Заключение

Литература

Введение

Учение о подобии и моделировании начало создаваться более 400 леттому назад. В середине XV в. обоснованием методов моделированиязанимался Леонардо да Винчи: он предпринял попытку вывести общие закономерностиподобия, использовал механическое и геометрическое подобие при анализе ситуацийв рассматриваемых им примерах. Он использовал понятие аналогии и обращалвнимание на необходимость экспериментальной проверки результатов аналогичныхрассуждений, на важность опыта, соотношения опыта и теории, их роли в познании.

Идеи Леонардо да Винчи о механическом подобии в XVII веке развил Галилей, онииспользовались при построении галер в Венеции.

В 1679 г. Мариотт использовал теорию механического подобия втрактате о соударяющихся телах.

Первые строгие научные формулировки условий подобия и уточнениясамого понятия подобия были даны в конце XVII века И. Ньютоном в «Математическихначалах натуральной философии».

В 1775–76 гг. И.П. Кулибин использовал статическоеподобие в опытах с моделями моста через Неву пролетом 300 м. Модели былидеревянные, в 1/10 натуральной величины и весом свыше 5 т. Расчеты Кулибинабыли проверены и одобрены Л. Эйлером.

1. Математическое моделирование в экономике

1.1 Развитие методов моделирования

Успехи математики стимулировали использование формализованныхметодов и в нетрадиционных сферах науки и практики. Так, О. Курно (1801–1877)ввел понятие функций спроса и предложения, а еще ранее немецкий экономист И.Г. Тюнен(1783–1850) стал применять математические методы в экономике и предложил теориюразмещения производства, предвосхитив теорию предельной производительности труда.К пионерам использования метода моделирования можно отнести Ф. Кенэ (1694–1774),автора «Экономической таблицы» (зигзаги Кенэ) – одной из первых моделейобщественного воспроизводства, трехсекторной макроэкономической модели простоговоспроизводства.

В 1871 г. Ульямс Стенли Джевонс (1835–1882) опубликовал «Теориюполитической экономии», где изложил теорию предельной полезности. Подполезностью понимается способность удовлетворять потребности человека, лежащаяв основе товаров и цены. Джевонс различал:

– абстрактную полезность, которая лишена конкретной формы;

– полезность вообще как удовольствие, получаемое человеком отпотребления благ;

– предельную полезность – наименьшую полезность среди всего множестваблаг.

Практически одновременно (1874 г.) с работой Джевонсапоявился труд «Элементы чистой политической экономии» Леона Вальраса (1834–1910),в котором он поставил задачу нахождения такой системы цен, при которойсовокупный спрос по всем товарам и рынкам был бы равен совокупному предложению.По Вальрасу ценообразующими факторами являются:

Издержкипроизводства;

Предельнаяполезность блага;

Спроси предложение товара;

Воздействиена цену данного товара всей системы цен по
остальным товарам.

Конец XIX – начало XX века ознаменовались широким использованиемматематики в экономике. В XX в. математические методы моделированияиспользуются столь широко, что почти все работы, удостоенные Нобелевской премиипо экономике, связаны с их применением (Д. Хикс, Р. Солоу, В. Леонтьев,П. Самуэльсон, Л. Канторович и др.). Развитие предметных дисциплин вбольшинстве сфер науки и практики обусловлено все более высоким уровнем формализации,интеллектуализации и использования компьютеров. Далеко не полный переченьнаучных дисциплин и их разделов включает: функции и графики функций,дифференциальное и интегральное исчисление, функции многих переменных, аналитическуюгеометрию, линейные пространства, многомерные пространства, линейную алгебру,статистические методы, матричное исчисление, логику, теорию графов, теорию игр,теорию полезности, методы оптимизации, теорию расписаний, исследованиеопераций, теорию массового обслуживания, математическое программирование,динамическое, нелинейное, целочисленное и стохастическое программирование,сетевые методы, метод Монте-Карло (метод статистических испытаний), методытеории надежности, случайные процессы, марковские цепи, теорию моделирования иподобия.

Формализованные упрощенные описания экономических явленийназываются экономическими моделями. Модели используют для обнаружения наиболеесущественных факторов явлений и процессов функционирования экономическихобъектов, для составления прогноза возможных последствий воздействия наэкономические объекты и системы, для различных оценок и использования этихоценок в управлении.

Построение модели осуществляется как реализация следующих этапов:

а) формулирование цели исследования;

б) описание предмета исследования в общепринятых терминах;

в) анализ структуры известных объектов и связей;

г) описание свойств объектов и характера и качества связей;

д) оценивание относительных весов объектов и связейэкспертным методом;

е) построение системы наиболее важных элементов в словесной,графической или символьной форме;

ж) сбор необходимых данных и проверка точности результатов моделирования;

и) анализ структуры модели на предмет адекватности представленияописываемого явления и внесение корректив; анализ обеспеченности исходнойинформации и планирование либо дополнительных исследований для возможной заменыодних данных другими, либо специальных экспериментов для получения недостающихданных.

Математические модели, используемые в экономике, можно разделитьна классы в зависимости от особенностей моделируемых объектов, цели и методовмоделирования.

Макроэкономические модели предназначены для описания экономики какединого целого. Основными характеристиками, используемыми при анализе, являютсяВНП, потребление, инвестиции, занятость, количество денег и др.

Микроэкономические модели описывают взаимодействие структурных ифункциональных составляющих экономики или поведение одной из составляющих всреде остальных. Основные объекты приложения моделирования в микроэкономике – этопредложение, спрос, эластичность, издержки, производство, конкуренция,потребительский выбор, ценообразование, теория монополии, теория фирмы и др.

По характеру модели могут быть теоретическими (абстрактными), прикладными,статическими, динамическими, детерминированными, стохастическими, равновесными,оптимизационными, натурными, физическими.

Теоретические модели позволяют изучать общие свойства экономики,исходя из формальных предпосылок с использованием метода дедукции.

Прикладные модели позволяют оценивать параметры функционированияэкономического объекта. Они оперируют числовыми знаниями экономическихпеременных. Чаще всего в этих моделях используют статистические или фактическиенаблюдаемые данные.

Равновесные модели описывают такое состояние экономики как системы,при котором сумма всех действующих на нее сил равна нулю.

Оптимизационные модели оперируют с понятием максимизации полезности,результатом которой является выбор поведения, при котором сохраняется состояниеравновесия на микроуровне.

Статические модели описывают мгновенное состояние экономическогообъекта или явления.

Динамическая модель описывает состояние объекта как функцию времени.

Стохастические модели учитывают случайные воздействия на экономическиехарактеристики и используют аппарат теории вероятностей.

Детерминированные модели предполагают наличие между изучаемымихарактеристиками функциональной связи и, как правило, используют аппаратдифференциальных уравнений.

Натурное моделирование проводится на реально существующих объектах приспециально подобранных условиях, например, эксперимент, проводимый во времяпроизводственного процесса на действующем предприятии, отвечающий при этомзадачам самого производства. Метод натурного исследования возник изпотребностей материального производства тогда, когда еще не существовала наука.Он сосуществует наравне с естественнонаучным экспериментом и в настоящее время,демонстрируя единство теории и практики. Разновидностью натурного моделированияявляется моделирование путем обобщения производственного опыта. Отличие состоитв том, что вместо специально образованного в производственных условияхэксперимента пользуются имеющимся материалом, обрабатывая его в соответствующихкритериальных соотношениях, используя теорию подобия.

Понятие модели всегда требует введения понятия подобия, котороеопределяется как взаимно однозначное соответствие между объектами. Функцияперехода от параметров, характеризующих один из объектов, к параметрам,характеризующим другой объект, известна.

Модель обеспечивает подобие только тех процессов, которыеудовлетворяют критериями подобия.

Теория подобия применяется при:

а) отыскании аналитических зависимостей, соотношений ирешений конкретных задач;

б) обработке результатов экспериментальных исследований втех случаях, когда результаты представлены в виде обобщенных критериальныхзависимостей;

в) создании моделей, воспроизводящих объекты или явления в меньшихмасштабах, или по сложности отличающихся от исходных.

При физическом моделировании исследование проводится наустановках, обладающих физическим подобием, т.е. когда в основном сохраняетсяприрода явления. Например, связи в экономических системах моделируютсяэлектрической цепью/ сетью. Физическое моделирование может быть временным, прикотором исследуются явления, протекающие только во времени;пространственно-временным – когда изучаются нестационарные явления,распределенные во времени и пространстве; пространственным, или объектным – когдаизучаются равновесные состояния, не зависящие от других объектов или времени.

Процессы считают подобными, если существует соответствиесходственных величин рассматриваемых систем: размеров, параметров, положения идр.

Закономерности подобия формулируются в виде двух теорем,устанавливающих соотношения между параметрами подобных явлений, не указываяспособов реализации подобия при построении моделей. Третья, или обратнаятеорема определяет необходимые и достаточные условия подобия явлений, требуяподобия условий однозначности (выделения данного процесса из многообразияпроцессов) и такого подбора параметров, при которых критерии подобия,содержащие начальные и граничные условия, становятся одинаковыми.

Первая теорема

Подобные в том или ином смысле явления имеют одинаковые сочетанияпараметров.

Безразмерные комбинации параметров, численно одинаковые для всехподобных процессов, называются критериями подобия.

Вторая теорема

Всякое полное уравнение процесса, записанное в определеннойсистеме единиц, может быть представлено зависимостью между критериями подобия, т.е.уравнением, связывающим безразмерные величины, полученные из участвующих впроцессе параметров.

Зависимость является полной, если учитывать все связи междувходящими в нее величинами. Такая зависимость не может измениться при измененииединиц измерения физических величин.

Третья теорема

Для подобия явлений должны быть соответственно одинаковымиопределяющие критерии подобия и подобны условия однозначности.

Под определяющими параметрами понимают критерии, содержащие тепараметры процессов и системы, которые в данной задаче можно считатьнезависимыми (время, капитал, ресурсы и т.д.); под условиями однозначностипонимается группа параметров, значения которых, заданные в виде функциональныхзависимостей или чисел, выделяют из возможного разнообразия явлений конкретноеявление.

Подобие сложных систем, состоящих из несколько подсистем, подобныв отдельности, обеспечивается подобием всех сходственных элементов являющихсяобщими для подсистем.

Подобие нелинейных систем сохраняется, если выполняются условиясовпадения относительных характеристик сходственных параметров, являющихся нелинейнымиили переменными.

Подобие неоднородных систем. Подход к установлению условий подобиянеоднородных систем такой же, как и подход к нелинейным системам.

Подобие при вероятностном характере изучаемых явлений. Все теоремыусловия подобия, относящиеся к детерминированным системам, оказываютсясправедливыми при условии совпадения плотностей вероятностей сходственных параметров,представленных в виде относительных характеристик. При этом дисперсии иматематические ожидания всех параметров с учетом масштабов должны быть уподобных систем одинаковыми. Дополнительным условием подобия являетсявыполнение требования физической реализуемости сходственной корреляции и междустохастически заданными параметрами, входящими в условие однозначности.

Существует два способа определения критериев подобия:

а) приведение уравнений процесса к безразмерному виду;

б) использование параметров, описывающих процесс, при томчто уравнение процесса неизвестно.

На практике пользуются также еще одним способом относительныхединиц, являющимся модификацией первых двух. При этом все параметры выражаютсяв долях от определенным образом выбранных базисных величин. Наиболеесущественные параметры, выраженные в долях базисных можно рассматривать каккритерии подобия, действующие в конкретных условиях.

Таким образом, экономико-математические модели и методы – это нетолько аппарат для получения экономических закономерностей, но и широкоиспользуемый инструментарий практического решения проблем в управлении,прогнозировании, бизнесе, банковском деле и других разделах экономики.

1.2 Моделирование как метод научного познания

Научное исследование представляет собой процесс выработки новыхзнаний, один из видов познавательной деятельности. Для проведения научныхисследований используются различные методы, одним из которых являетсямоделирование, т.е. исследование какого-либо явления, процесса или системыобъектов путем построения и изучения его моделей. Моделирование означает такжеиспользование моделей для определения или уточнения характеристик ирационализации способов построения вновь конструируемых объектов.

«Моделирование – одна из основных категорий теории познания; наидее моделирования, по существу, базируется любой метод научного познания кактеоретический, так и экспериментальный». Моделирование стало применяться внаучных исследованиях еще в глубокой древности и постепенно охватывало всеновые и новые области научных знаний: техническое конструирование,строительство, архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец,общественные науки. Следует отметить, что методологии моделирования долгоевремя развивались применительно к конкретным наукам, независимо одна от другой.В этих условиях не было единой системы познаний, терминологии. Затем сталавыявляться роль моделирования как универсального метода научного познания, какважной гносеологической категории. Однако необходимо четко уяснить, чтомоделирование – это метод опосредованного познания с помощью некоторогоинструмента – модели, которая ставится между исследователем и объектомисследования. Моделирование используется либо тогда, когда объект невозможноисследовать непосредственно (ядро Земли, Солнечная система и пр.), либо тогда,когда объекта еще не существует (будущее состояние экономики, будущий спрос,ожидаемое предложение и т.п.), либо, когда исследование требует много времени исредств, либо, наконец, для проверки различного рода гипотез. Моделированиечаще всего является частью общего процесса познания. В настоящее времясуществует много различных определений и классификаций моделей применительно кзадачам разных наук. Примем определение, данное экономистом В.С. Немчиновым,известным, в частности, трудами по разработке моделей планового хозяйства:«Модель есть средство выделения какой-либо объективно действующей системызакономерных связей и отношений, имеющих место в изучаемой реальнойдействительности».

Главным требованием, предъявляемым к моделям, являетсяадекватность реальной действительности, хотя модель и воспроизводит изучаемыйобъект или процесс в упрощенном виде. При построении любой модели передисследователем стоит сложная задача: с одной стороны, упроститьдействительность, отбросив все второстепенное, чтобы сосредоточится насущественных особенностях объекта, с другой стороны, не упрощать до такогоуровня, чтобы ослабить связь модели с реальной действительностью. Американскийматематик Р. Беллман образно охарактеризовал такую задачу, как «западнюпереупрощения и болото переусложнения».

В процессе научного исследования модель может работать в двухнаправлениях: от наблюдений реального мира к теории и обратно; т.е., с однойстороны, построение модели является важной ступенью к созданию теории, с другой– одно из средств экспериментального исследования. В зависимости от выборасредств моделирования выделяют модели материальные и абстрактные (знаковые).Материальные (физические) модели широко используются в технике, архитектуре идругих областях. Они основаны на получении физического образа исследуемогообъекта или процесса. Абстрактные модели не связаны с построением физическихобразов. Они являются некоторым промежуточным звеном между абстрактнымтеоретическим мышлением и реальной действительностью. К абстрактным моделям (ихназывают знаковыми) можно отнести числовые (математические выражения сконкретными числовыми характеристиками), логические (блок-схемы алгоритмоврасчетов на ЭВМ, графики, диаграммы, рисунки). Модели, при построений которыхпреследуется цель определения такого: состояния объекта, которое являетсянаилучшим с точки зрения определенного критерия, называются нормативными.Модели, предназначенные для объяснения наблюдаемых фактов или прогнозаповедения объекта, называются дескриптивными.

Эффективность применения моделей определяется научнойобоснованностью их предпосылок, умением исследователя выделить существенныехарактеристики объекта моделирования, отобрать исходную информацию,интерпретировать применительно к системе полученные результаты численныхрасчетов.

1.3 Экономико-математические методы и модели

Как и всякое моделирование, экономико-математическое моделированиеосновывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения объектапосредством построения и рассмотрения другого, подобного ему, но более простогои доступного объекта, его модели.

Практическими задачами экономико-математического моделированияявляются, во-первых, анализ экономических объектов; во-вторых, экономическоепрогнозирование, предвидение развития хозяйственных процессов и поведенияотдельных показателей; в-третьих, выработка управленческих решений на всехуровнях управления.

Описание экономических процессов и явлений в видеэкономико-математических моделей базируется на использовании одного изэкономико-математических методов. Обобщающее название комплекса экономических иматематических дисциплин – экономико-математические методы – ввел в начале 60-хгодов академик В.С. Немчинов. С известной долей условности классификациюэтих методов можно представить следующим образом.

1. Экономико-статистические методы:

· экономическаястатистика;

· математическаястатистика;

· многофакторныйанализ.

2. Эконометрия:

· макроэкономическиемодели;

· теорияпроизводственных функций

· межотраслевыебалансы;

· национальныесчёта;

· анализспроса и потребления;

· глобальноемоделирование.

3. Исследование операций (методы принятия оптимальных решений):

· математическоепрограммирование;

· сетевоеи планирование управления;

· теориямассового обслуживания;

· теорияигр;

· теориярешений;

· методымоделирования экономических процессов в отраслях и на предприятиях.

4. Экономическая кибернетика:

· системныйанализ экономики;

· теорияэкономической информации.

5. Методы экспериментального изучения экономических явлений:

· методымашинной имитации;

· деловыеигры;

· методыреального экономического эксперимента.

В экономико-математических методах применяются различные разделыматематики, математической статистики, математической логики. Большую роль врешении экономико-математических задач играют вычислительная математика, теорияалгоритмов и другие дисциплины. Использование математического аппарата принеслоощутимые результаты при решении задач анализа процессов расширенногопроизводства, матричного моделирования, определения оптимальных темпов ростакапиталовложений, оптимального размещения, специализации и концентрациипроизводства, задач выбора оптимальных способов производства, определенияоптимальной последовательности запуска в производство, оптимальных вариантовраскроя промышленных материалов и составления смесей, задачи подготовкипроизводства методами сетевого планирования и многих других.

Для решения стандартных проблем характерны четкость цели,возможность заранее выработать процедуры и правила ведения расчетов.

Существуют следующие предпосылки использования методовэкономико-математического моделирования.

Важнейшими из них являются, во-первых, высокий уровень знанияэкономической теории, экономических процессов и явлений, методологии ихкачественного анализа; во-вторых, высокий уровень математической подготовки,владение экономико-математическими методами.

Прежде чем приступить к разработке моделей, необходимо тщательнопроанализировать ситуацию, выявить цели и взаимосвязи, проблемы, требующиерешения, и исходные данные для их решения, ввести систему обозначений, и толькотогда описать ситуацию в виде математических соотношений.

Заключение

Характерной особенностью научно-технического прогресса в развитыхстранах является возрастание роли экономической науки. Экономика выдвигается напервый план именно потому, что она в решающей степени определяет эффективностьи приоритетность направлений научно-технического прогресса раскрывает широкиепути реализации экономически выгодных достижений.

Применение математики в экономической науке, дало толчок вразвитии как самой экономической науке, так и прикладной математике, в частиметодов экономико-математической модели. Пословица говорит: «Семь раз отмерь – Одинраз отрежь». Использование моделей есть время, силы, материальные средства.Кроме того, расчёты по моделям противостоят волевым решениям, посколькупозволяют заранее оценить последствия каждого решения, отбросить недопустимыеварианты и рекомендовать наиболее удачные.

На всех уровнях управления, во всех отраслях используются методыэкономико-математического моделирования. Выделим условно следующие направленияих практического применения, по которым получен уже большой экономическийэффект.

Первое направление – прогнозирование и перспективное планирование.Прогнозируются темпы и пропорции развития экономики, на их основе определяютсятемпы и факторы роста национального дохода, его распределение на потребление инакопление и т.д. Важным моментом является использованиеэкономико-математических методов не только при составлении планов, но и в делеоперативного руководства по их реализации.

Второе направление – разработка моделей, которые используются какинструмент согласования и оптимизации плановых решений, в частности этомежотраслевые и межрегиональные балансы производства и распределения продукции.По экономическому содержанию и характеру информации выделяют балансыстоимостные и натурально-продуктовые, каждый из которых может быть отчетным иплановым.

Третье направление – использование экономико-математическихмоделей на отраслевом уровне (выполнение расчетов оптимальных планов отрасли,анализ с помощью производственных функций, прогнозирование основныхпроизводственных пропорций развития отрасли). Для решения задачи размещения испециализации предприятия, оптимального прикрепления к поставщикам илипотребителям и др. используются модели оптимизаций двух типов: в одних длязаданного объёма производства продукции требуется найти вариант реализацииплана с наименьшими затратами», в других требуется определить масштабыпроизводства и структуру продукции с целью получения максимального эффекта. Впродолжение расчетов осуществляется переход от статистических моделей кдинамическим и от статистических моделей к динамическим и от моделированияотдельных отраслей к оптимизации многоотраслевых комплексов. Если раньше былипопытки создать единую модель отрасли, то теперь наиболее перспективнымсчитается использование комплексов моделей, взаимоувязанных как по вертикали,так и по горизонтали.

Четвертое направление – экономико-математическое моделированиетекущего и оперативного планирования промышленных, строительных, транспортных идругих объединений, предприятий и фирм. Область практического применениямоделей включает также подразделения сельского хозяйства, торговли, связи,здравоохранения, охрану природы и т.д. В машиностроении используется большоеколичество разнообразных моделей, наиболее «отлаженными» из которых являютсяоптимизационные, позволяющие определить производственные программы и наиболеерациональные варианты использования ресурсов, распределить производственнуюпрограмму во времени и эффективно организовать работу внутризаводскоготранспорта, существенно улучшить загрузку оборудования и разумно организоватьконтроль продукции и др.

Пятое направление – территориальное моделирование, начало которомуположила разработка отчетных межотраслевых балансов некоторых регионов в конце50-х годов.

В качестве шестого направления можно выделитьэкономико-математическое моделирование материально-технического обеспечения,включающее оптимизацию транспортно-экономических связей и уровня запасов.

К седьмому направлению относятся модели функциональных блоковэкономической системы: движение населения, подготовка кадров, формированиеденежных доходов и спроса на потребительские блага и др.

Особенно большую роль приобретают экономико-математические методыпо мере внедрения информационных технологий во всех областях практики.

Литература

1. Вентцель Е.С. Исследованиеопераций. – М: Советское радио, 1972.

2. Грешилов А.А. Какпринять наилучшее решение в реальных условиях. - М.: Радио и связь, 1991.

3. Канторович Л.В. Экономическийрасчёт наилучшего использования ресурсов. – М.: Наука, АН СССР, 1960.

4. Кофман А.,Дебазей Г. Сетевые методы планирования и их применение. – М.: Прогресс, 1968.

5. Кофман А.,Фор Р. Займёмся исследованием операций. – М.: Мир, 1966.