Методика обоснования системы уравнений для расчета параметров основных видов эм

Содержанием любой экономико-математической модели есть выраженная в формально-математических соотношениях экономическая сущность условий задачи и поставленной цели. В модели экономическая величина представляется математическим соотношением, но не всегда математическое соотношение есть экономическим. «Экономико-математическая модель представляет собой концентрированное выражение неспециализированных закономерностей и взаимосвязей экономического явления в математической форме» (академик В.С. Немчинов).

Экономико-математические модели отражают самые существенные особенности настоящего объекта либо процесса посредством совокупности уравнений. Единой классификации экономико-математических моделей кроме этого не существует, не смотря на то, что возможно выделить важнейшие их группы в зависимости от показателя классификации.

По степени агрегирования объектов моделирования различают модели:

микроэкономические;

одно-, двухсекторные (одно-, двухпродуктовые);

многосекторные (многопродуктовые);

экономические;

глобальные.

По учету фактора времени модели подразделяются на:

статические;

динамические.

В статических моделях экономическая совокупность обрисована в статике, применительно к одному определенному моменту времени. Это как бы снимок, срез, фрагмент динамической совокупности в какой-то момент времени. Динамические модели обрисовывают экономическую совокупность в развитии.

По цели создания и применения различают модели:

балансовые;

эконометрические;

оптимизационные;

сетевые;

совокупностей массового обслуживания;

имитационные (экспертные).

В балансовых моделях отражается требование их наличия использования и соответствия ресурсов.

Параметры эконометрических моделей оцениваются посредством способов математической статистики. Самый распространены эконометрические модели, воображающие собой совокупности регрессионных уравнений. В данных уравнениях отражается зависимость эндогенных (зависимых) переменных от экзогенных (свободных) переменных. Эта зависимость по большей части выражается через тренд (долгую тенденцию) главных показателей моделируемой экономической совокупности. Эконометрические модели употребляются для прогнозирования и анализа конкретных экономических процессов с применением настоящей статистических данных.

Оптимизационные модели разрешают отыскать из множества вероятных (других) вариантов наилучший вариант производства, распределения либо потребления. Ограниченные ресурсы наряду с этим будут использованы наилучшим образом с целью достижения поставленной цели.

Сетевые модели самый активно применяются в управлении проектами. Сетевая модель отображает комплекс работ (операций) и событий и их связь во времени. В большинстве случаев сетевая модель предназначена для исполнения работ в таковой последовательности, дабы сроки исполнения проекта были минимальными. В этом случае ставится задача нахождения критического пути. Но существуют и такие сетевые модели, каковые ориентированы не на критерий времени, а, к примеру, на минимизацию цены работ.

Модели совокупностей массового обслуживания создаются для минимизации затрат времени на ожидание в очереди и времени простоев каналов обслуживания.

Имитационная модель наровне с машинными ответами содержит блоки, где ответы принимаются человеком (специалистом). Вместо яркого участия человека в принятии ответов может выступать база знаний. В этом случае ПК, специальное ПО, база данных и база знаний образуют экспертную совокупность. Экспертная совокупность предназначена для ответа одной либо последовательности задач способом имитации действий человека, специалиста в данной области.

По учету фактора неопределенности модели подразделяются на:

детерминированные (с конкретно определенными результатами);

стохастические (с разными, вероятностными результатами).

По типу математического аппарата различают модели:

линейного и нелинейного программирования;

корреляционно-регрессионные;

матричные;

сетевые;

теории игр;

теории массового обслуживания и т.д.

Особенности экономических измерений и наблюдений

Уже долгое время главным тормозом использования на практике математического моделирования в экономике есть наполнение созданных моделей конкретной и качественной информацией. полнота и Точность первичной информации, настоящие возможности ее обработки и сбора во многом определяют выбор типов прикладных моделей. Иначе, изучения по моделированию экономики выдвигают новые требования к совокупности информации.

В зависимости от моделируемых объектов и назначения моделей применяемая в них исходная информация имеет значительно происхождение и различный характер. Она возможно поделена на две категории: о прошлом современном состоянии и развитии объектов (экономические их обработка и наблюдения) и о будущем развитии объектов, включающую информацию об ожидаемых трансформациях их внешних условий и внутренних параметров (прогнозы). Вторая категория информации результат независимых изучений, каковые также будут выполняться при помощи моделирования.

Способы экономических использования и наблюдений результатов этих наблюдений разрабатываются экономической статистикой. Исходя из этого необходимо подчеркнуть лишь своеобразные неприятности экономических наблюдений, которые связаны с моделированием экономических процессов.

В экономике многие процессы являются массовыми; они характеризуются закономерностями, каковые не обнаруживаются на основании только одного либо нескольких наблюдений. Исходя из этого моделирование в экономике должно опираться на массовые наблюдения.

Вторая неприятность порождается динамичностью экономических процессов, изменчивостью их структурных отношений и параметров. Благодаря этого, экономические процессы приходится всегда держать под наблюдением, нужно иметь устойчивый поток новых данных. Потому, что наблюдения за экономическими процессами и обработка эмпирических данных в большинстве случаев занимают много времени, то при построении математических моделей экономики требуется корректировать исходную данные с учетом ее запаздывания.

Познание количественных взаимоотношений экономических явлений и процессов опирается на экономические измерения. Точность измерений в значительной мере предопределяет и точность конечных результатов количественного анализа при помощи моделирования. Исходя из этого нужным условием эффектного применения математического моделирования есть совершенствование экономических измерителей. Использование математического моделирования заострило проблему количественных сопоставлений и измерений разных явлений и аспектов развития экономики, полноты и достоверности приобретаемых данных, их защиты от намеренных и технических искажений.

Заключение

Для понимания сущности моделирования принципиально важно не упускать из виду, что моделирование – не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования «загружён» в более неспециализированный процесс познания. Это событие учитывается не только на этапе построения модели, но и на завершающей стадии, в то время, когда происходит обобщение и объединение результатов изучения, приобретаемых на базе многообразных средств познания.

Моделирование – циклический процесс. Это указывает, что за первым восьмиэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д. Наряду с этим знания об исследуемом объекте увеличиваются и уточняются, а исходная модель неспешно совершенствуется. Недочёты, найденные по окончании первого цикла моделирования, обусловленные малым ошибками и знанием объекта в построении модели, возможно исправить в последующих циклах. В методологии моделирования, так, заложены довольно широкие возможности саморазвития.

По усложнения и меря развития экономико-математического моделирования его отдельные этапы обособляются в специальные области изучений, усиливаются различия между теоретико-аналитическими и прикладными моделями, происходит разделение моделей по идеализации и уровням абстракции.

Алгебра 7. Урок 6 — Совокупности линейных уравнений


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: