Пример: Транспортная логистика
Я ищу:
На главную  |  Добавить в избранное  

Экономико-математическое моделирование /

Прогнозирование на основе экономико-математических моделей

←предыдущая  следующая→
1 2 3 4 5 



Скачать реферат


Национальный Институт Бизнеса

ФАКУЛЬТЕТ ЗАОЧНОГО ОБУЧЕНИЯ

РЕФЕРАТ

Студента 2 курса, специальность: Бухгалтерский учет и аудит

Маниной Лидии Игоревны

Дисциплина: Прогнозирование и планирование

в условиях рынка

Тема: “Прогнозирование на основе экономико-

математических моделей”

Руководитель-консультант:

Кандидат экономических наук

доцент – Есаков М.М.

Защищена: Оценка:

“____”______________199 г.

Москва 1998 г.

ПЛАН

Введение 4

1. Моделирование как метод научного познания 5

2. Особенности применения метода математического моделирования в экономике 6

3. Особенности экономических наблюдений и измерений 7

4. Случайность и неопределенность в экономическом развитии 9

5. Проверка адекватности моделей 10

6. Классификация экономико-математических моделей 11

7. Этапы экономико-математического моделирования 13

Заключение 17

Литература 18

ВВЕДЕНИЕ

Экономико-математическое моделирование является неотъемлемой частью любого исследования в области экономики. Бурное развитие математического анализа, исследо-вания операций, теории вероятностей и математической статистики способствовало формированию различного рода моделей экономики.

Почему можно говорить об эффективности применения методов моделирования в этой области? Во-первых, экономические объекты различного уровня (начиная с уровня простого предприятия и кончая макроуровнем - экономикой страны или даже мировой экономикой) можно рассматривать с позиций системного подхода. Во-вторых, такие ха-рактеристики поведения экономических систем:

- изменчивость (динамичность)

- противоречивость поведения

- тенденция к ухудшению характеристик

- подверженность воздействию окружающей среды

предопределяют выбор метода их исследования.

За последние 30-40 лет методы моделирования экономики разрабатывались очень интенсивно. Они строились для теоретических целей экономического анализа и для практических целей планирования, управления и прогноза. Содержательно модели эко-номики объединяют такие основные процессы: производство, планирование, управле-ние, финансы и т.д. Однако в соответствующих моделях всегда упор делается на какой-нибудь один процесс (например, процесс планирования), тогда как все остальные пред-ставляются в упрощенном виде.

В литературе, посвященной вопросам экономико-математического моделирования, в зависимости от учета различных факторов (времени, способов его представления в мо-делях; случайных факторов и т.п.) выделяют, например, такие классы моделей:

1.статистические и динамические

2. дискретные и непрерывные

3. детерминированные и стохастические.

Если же рассматривать характер метода, на основе которого строится экономико-математическая модель, то можно выделить два основных типа моделей:

- математические

- имитационные.

Развитие первого направления в мировой и отечественной науке связано с такими именами, как Л.Н. Канторович, Дж.Ф. Нейман, В.С. Немчинов, Н.А. Новожилов, Л.Н. Леонтьев и многие другие. Большой интерес в этом направлении представляют модели агрегированной экономики, где рассматривается отраслевой, народнохозяйственный уровень. Динамические народнохозяйственные модели используются в роли верхних ко-ординирующих звеньев систем экономико-математических моделей.

С ростом временного горизонта увеличивается разнообразие вариантов перспектив-ного развития экономики и возрастает число степеней свободы для выбора оптимальных решений, поскольку уменьшается влияние ограниченности ресурсов, неизбежно предо-пределяемой предшествующим развитием. Однако с ростом временного горизонта фак-тор неопределенности также начинает играть все возрастающую роль. По мнению Ю.Н. Черемных, "укрупненная номенклатура динамических моделей регламентируется в пер-вую очередь качеством информационного обеспечения. Переход к такой номенклатуре для сокращения размерности может быть продиктован недостаточно мощным алгорит-мическим и машинным обеспечением". Для отыскания оптимальных траекторий дина-мических народнохозяйственных моделей используются как конечные, так и бесконеч-ные методы, предложенные для решения задач математического программирования. Большое теоретическое и прикладное значение динамических моделей стимулировало многих авторов на разработку специальных методов поиска оптимальных траекторий. Предложенные методы учитывают явно или не явно блочную структуру ограничений динамических моделей и строятся обычно без учета конкретных особенностей опти-мальных траекторий.

1. МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК МЕТОД НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ

Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Большие успехи и признание практически во всех от-раслях современной науки принес методу моделирования ХХ в. Однако, методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками. Отсутство-вала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознавать-ся роль моделирования как универсального метода научного познания.

Термин "модель" широко используется в различных сферах человеческой деятель-ности 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 изу-чение дает новые знания об объекте – оригинале.

Под моделирование понимается процесс построения, изучения и применения моде-лей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключе-ния по аналогии, и конструирование научных гипотез.

Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного позна-ния с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инстру-мент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Именно эта особенность метода моделиро-вания определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания.

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что мно-гие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследо-вать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств.

Процесс моделирования включает три элемента:

1) субъект (исследователь),

2) объект исследования,

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

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

Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется це-ной отказа от отражения других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько "специализированных" моделей, концентрирующих внима-ние на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе процесса моделирования модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение "мо-дельных" экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функциони-рования модели и систематизируются данные о ее "поведении". Конечным результатом этого этапа является множество знаний о модели R.

На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал - формиро-вание множества знаний S об объекте. Этот процесс переноса знаний проводится по оп-ределенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были

←предыдущая  следующая→
1 2 3 4 5 



Copyright © 2005—2007 «Mark5»