Моделирование экономических процессов и этапы исследования экономических процессов

Автономная  некоммерческая образовательная  организация

высшего профессионального  образования

«Одинцовский  гуманитарный институт» 
 

Факультет Экономики и менеджмента 
 

Реферат 
 

по дисциплине «Моделирование экономических процессов» 

Тема: «Моделирование экономических процессов и этапы исследования экономических процессов» 
 
 
 
 
 
 

Выполнила студентка 3 курса группы ФиК З-II-31

Чернова О.С.

__________________________________________

_________________________________________________ 
 
 
 

Проверил____________________________________________________________

(дата, подпись  преподователя) 

Отметка о зачете______________________________________________________ 
 
 
 
 
 
 
 
 

г. Одинцово, 2011г. 

Содержание 

    Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

    1. Моделирование экономических процессов   . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

    2. Этапы исследования экономических процессов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

   3. Критерии расчета производственной программы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

    Заключение  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

    Список используемых источников  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение

Моделирование представляет собой построение математической модели. Для этого необходимо иметь  строгое представление о цели функционирования исследуемой экономической системы и располагать информацией об ограничениях, которые определяют область допустимых значений управляемых переменных. Цель и ограничения должны быть представлены в виде функций от управляемых переменных. Анализ модели должен привести к определению наилучшего управляющего воздействия на объект управления при выполнении всех установленных ограничений.

Сложность реальных систем может сильно затруднить представление цели и ограничений  в аналитическом виде. Несмотря на слишком большое число переменных и ограничений, которые на первый взгляд необходимо учитывать при анализе реальных ситуаций, лишь небольшая их часть оказывается существенной для описания исследуемых систем. Поэтому при моделировании систем прежде всего следует идентифицировать доминирующие переменные, параметры и ограничения. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Моделирование  экономических процессов 

        На основе имитационной модели можно построить самые точные и действенные методы анализа и прогнозирования показателей эффективности бизнес–процессов. Тем не менее, нужно быть осторожным и не использовать некорректные процедуры анализа и моделирования, которые могут привести к неточным результатам. В основе имитационной модели лежат понятия потоков, уровней и темпов.

При построении имитационной модели обычно вводят в рассмотрение три потока:

                               -информационный;

                               -финансовый;

                               -кадровый.

      Процедуры построения финансовой, кадровой и информационной маркетинговых систем существенным образом зависят от специфики конкретного предприятия и в обобщенном виде могут быть представлены в виде системы дифференциальных уравнений, связывающих основные уровни и темпы:

                               -вектор уровней системы, построение которого, является

искусством;

                               -матрица темпов;

                               -известная вектор-функция внешних детерминированных

воздействий, например инвестиций;

                               -случайные воздействия на систему.

              Цель моделирования экономических процессов, как правило, состоит в получении устойчивой схемы, поскольку последовательность оказываемых услуг повторяется. Важной процедурной концепцией анализа эффективности и обеспечения качества управления является определение периода неустойчивой работы и устранение искажения, вносимого статистическими данными, собранными за такой период. При реализации имитационной модели на компьютере дифференциальные уравнения заменяются конечно-разностными, и, именно такие уравнения используются в различных имитационных моделях:

                               – шаг моделирования;

                               – матрица темпов увеличения, матрица темпов уменьшения;

                               – внешние воздействия;

                               – случайные возмущения.

        Имитационные модели, как об этом уже говорилось, воспроизводят поведение системы на протяжении некоторого промежутка времени. Это достигается путем идентификации ряда событий, распределение которых во времени дает важную информацию о поведении системы. После того как такие события определены, требуемые характеристики системы необходимо регистрировать только в моменты реализации этих событий. Информация о характеристиках системы накапливается в виде статистических данных таких наблюдений. Эта информация обновляется всякий раз при наступлении каждого из интересующих нас событий. Для построения имитационных моделей не требуется использования математических функций, явным образом связывающих те или иные переменные. Эти модели позволяют имитировать поведение сложных систем, для которых построение математических моделей и получение решений невозможно. Более того, гибкость, присущая имитационным моделям, позволяет добиться более точного представления системы. Основной недостаток имитационного моделирования заключается в том, что его реализация эквивалентна проведению множества экспериментов, а это неизбежно обусловливает наличие экспериментальных ошибок. Кроме того, сам процесс оптимизации также вызывает затруднения.

         При подготовке к моделированию экономических процессов широко используются так называемые “эвристические методы” и методы экспертных оценок. Они базируются на интуитивно или эмпирически выбираемых правилах, которые позволяют улучшить уже имеющееся решение. Используются в том случае, когда соответствующие математические построения оказываются настолько сложными, что точное решение сформулированной задачи найти нельзя. По существу, эвристические методы представляют собой процедуры поиска разумного перехода от одной точки пространства решений к некоторой другой точке с целью улучшения текущего значения целевой функции модели. Когда дальнейшего приближения к оптимуму добиться невозможно, лучшее из полученных решений принимается в качестве приближенного решения оптимизационной задачи.

               Модели экономических процессов разрабатываются с целью оптимиза-ции заданной целевой функции при некоторой совокупности ограничений. Термин “оптимизация” обычно используется для обозначения процессов максимизации или минимизации целевой функции. Поэтому для одной и той же задачи можно предложить две различные модели с различными критериями оптимизации. Например, мы можем предпочесть максимизировать прибыль, или с не меньшим основанием исходить из другой целевой установки - минимизации затрат. Эти критерии не эквивалентны, так как величина затрат может быть функцией переменных, находящихся под контролем данной фирмы, тогда как величина прибыли зависит от внешних неуправляемых факторов, например от ситуации на рынке сбыта, складывающейся под влиянием конкурентов. Использование соответствующих этим критериям оптимизационных моделей при одинаковых ограничениях не обязательно приведет к получению одинаковых оптимальных решений.

         

2. Этапы исследования экономических процессов

 

            Работа, выполняемая в процессе исследования, состоит из следующих этапов:

                               -идентификации проблемы;

                               -построения модели;

                               -решения поставленной задачи с помощью модели;

                               -проверки адекватности модели;

                               -реализации результатов исследования.

        На первом этапе задача исследования заключается в идентификации проблемы. Здесь можно выделить следующие основные стадии:

                               -формулировка задачи или цели исследования;

                               -выявление возможных альтернатив решения применительно

к исследуемой ситуации;

                               -определение присущих исследуемой системе требований,

условий и ограничений.

           Второй этап связан с построением модели. На этом этапе выбирается модель, наиболее подходящая для адекватного описания исследуемой системы. При построении такой модели должны быть установлены количественные соотношения для выражения целевой функции и ограничений в виде функций от управляемых переменных. Если разработанная модель соответствует некоторому общему классу математических моделей экономических процессов (например, моделям линейного программирования или календарного программирования), то для получения решения нужно воспользоваться известными математическими методами. Если же математические соотношения слишком сложны и не позволяют получить аналитического решения задачи, более подходящей для исследования может оказаться имитационная модель. В некоторых случаях возникает необходимость совместного использования математических, имитационных и эвристических моделей. Это все зависит от характерных особенностей и сложности исследуемой задачи.

           На третьем этапе осуществляется решение сформулированной задачи. При использовании математической модели решение получают с помощью апробированных оптимизационных методов; при этом модель приводит к оптимальному решению задачи. В случае применения имитационных или эвристических моделей понятие оптимальности становится менее определенным и получаемое решение соответствует лишь приближенным оценкам критериев оптимальности функционирования экономической системы.

        На данном этапе кроме нахождения решения всякий раз, когда это возможно, должно быть обеспечено также получение дополнительной информации о возможных изменениях решения при изменение параметров системы. Эту часть исследования называют анализом модели на чувствительность. Он необходим, например, в тех случаях, когда некоторые характеристики исследуемой системы не поддаются точной оценке. В такой ситуации весьма важно исследовать возможные изменения оптимального решения в зависимости от соответствующих параметров системы в некоторых интервалах их количественных значений.

            Четвертый этап заключается в проверке адекватности модели. Модель можно считать адекватной, если, несмотря на некоторые неточности отображения системы-оригинала, она способна обеспечить достаточно надежное предсказание поведения системы. Общий метод проверки адекватности модели состоит в сопоставлении получаемых результатов с характеристиками системы. Если при аналогичных входных параметрах модель достаточно точно воспроизводит поведение системы-оригинала, то она считается адекватной. Однако такое сопоставление не дает полной уверенности в том, что поведение системы в предстоящем периоде будет таким же, как в прошлом. А поскольку построение модели осуществляется с использованием ретроспективных данных, то благоприятный исход такого сравнения во многом предопределен. В отдельных случаях, когда система-оригинал исследуется с помощью математической модели, допустима параллельная разработка имитационной модели, предназначенной для проверки основной математической модели.

               Заключительный пятый этап связан с реализацией полученных резуль-

татов. На данном этапе необходимо оформить конечные результаты исследования в  виде детальных инструкций, которые  должны быть составлены таким образом, чтобы они легко воспринимались лицами, ответственными за управление экономической системой (службой) и обеспечение ее функционирования.

            В основе моделирования экономического процесса лежит работающая модель, копирующая текущую деятельность промышленного предприятия. Это достигается путем прохождения через возможные события в режиме сжатого времени с одновременным отображением хозяйственной деятельности в цифрах. Так как программное обеспечение, реализующее имитационную модель бизнес–процессов, отслеживает статистические параметры ее элементов, оценка эффективности процесса и обеспечение качества управления может быть получена только на основе анализа соответствующих выходных данных.