Виды ценных бумаг

     Федеральное агентство по образованию

ГОУ«Санкт-Петербургский  государственный политехнический  университет»

Чебоксарский  институт экономики и менеджмента (филиал)

Кафедра бухгалтерского учета, анализа и аудита    
 
 
 
 

Реферат

По курсу:  «Цены и ценообразование»

 «Виды ценных бумаг» 
 
 
 
 
 

Выполнил  студент

3 курса очного отделения

специальности «Экономика и

  управление» 080502

Николаев  Виктор Владимирович

Подпись__________

Проверил: Н. В. Давыдова 
 
 
 
 
 
 
 

Чебоксары

2010 
Содержание 

      Введение…………………………………………………………………….3

1. Алгоритмы решения задачи о назначениях……………..…………….4

2. Применение  задач о назначениях……………………...……………....7

Практическая  часть……………………………………………………….29

Заключение………………………………………………………………..34

Список используемой литературы………………………………………36

Приложение 1 
 

 

Введение

     Экономико-математическое моделирование – эффективный  инструмент изучения экономических  объектов и способ принятия решений  по их поведению в реальных жизненных  ситуациях.

     Вместе  с тем потребность в экономико-математических исследованиях реальных объектов всё время возрастает, а разрыв между спецификой математических методов и необходимой глубиной познания реальных объектов при их моделировании увеличивается.

     Наилучшие работы в области исследования операций основаны на совместном применении аналитических и статистических моделей. Аналитическая модель дает возможность в общих чертах разобраться в явлении, наметить как бы контур основных закономерностей. Любые уточнения могут быть получены с помощью статистических моделей.

     Имитационное  моделирование применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. Человек, руководящий операцией, может в зависимости от сложившейся обстановки, принимать те или другие решения, подобно тому, как шахматист, глядя на доску, выбирает свой очередной ход. Затем приводится в действие математическая модель, которая показывает, какое ожидается изменение обстановки в ответ на это решение и к каким последствиям оно приведет спустя некоторое время. Следующее «текущее решение» принимается уже с учетом реальной новой обстановки и т.д. В результате многократного повторения такой процедуры руководитель как бы «набирает опыт», учится на своих и чужих ошибках и постепенно выучивается принимать правильные решения - если не оптимальные, то почти оптимальные.

     Целью данной курсовой работы является определение  понятия имитационного моделирования, выделение её основных особенностей и возможностей, рассмотрение её видов  и областей применения, а также  рассмотрение одного из видов этого  моделирования – Метода Монте-Карло. 

 

1. Понятие имитационной модели и имитационного моделирования.

     Слово «имитация» (от лат. Imitation – подражание) означает воспроизведение определённым образом явлений, событий, действий, объектов и т.п. В известном смысле термин «имитация» - синоним понятия «модель» (от лат. Modulus – мера, образец), которая определяется как любой материальный или нематериальный образ ( изображение, описание, схема, воспроизведение, материальное воплощение, представитель и т.п.).

     В современной литературе не существует единой точки зрения по вопросу о том, что понимать под имитационным моделированием. Так существуют различные трактовки:

     - в первой - под имитационной моделью  понимается математическая модель  в классическом смысле;

     - во второй - этот термин сохраняется лишь за теми моделями, в которых тем или иным способом разыгрываются (имитируются) случайные воздействия;

     - в третьей - предполагают, что  имитационная модель отличается  от обычной математической более  детальным описанием, но критерий, по которому можно сказать, когда кончается математическая модель и начинается имитационная, не вводится;

     Имитационное  моделирование применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. Человек, руководящий операцией, может в зависимости от сложившейся обстановки, принимать те или иные решения, подобно тому, как шахматист глядя на доску, выбирает свой очередной ход. Затем приводится в действие математическая модель, которая показывает, какое ожидается изменение обстановки, в ответ на это решение и к каким последствиям оно приведет спустя некоторое время. Следующее текущее решение принимается уже с учетом реальной новой обстановки и т. д. В результате многократного повторения такой процедуры руководитель как бы «набирает опыт», учится на своих и чужих ошибках и постепенно выучиваться принимать правильные решения - если не оптимальные, то почти оптимальные.

     Имитационное  моделирование не следует путать с дисциплинами, где используется тот или иной математический аппарат  для формализации различных экономических понятий, например, с финансовой математикой, управлением рисками, курсами микро- и микроэкономики и т.п. Все эти разделы современной экономической теории, в которой используются также имитационные модели финансов, проблемы микро- и микроэкономики и т.п. Тем более они являются общим аппаратом имитационного моделирования.

     Попробуем проиллюстрировать процесс имитационного  моделирования через сравнение  с классической математической моделью.

     Этапы процесса построения математической модели сложной системы:

     1.Формулируются основные вопросы о поведении системы, ответы на которые мы хотим получить с помощью модели.

     2.Из множества законов, управляющих поведением системы, выбираются те, влияние которых существенно при поиске ответов на поставленные вопросы.

     3.В пополнение к этим законам, если необходимо, для системы в целом или отдельных ее частей формулируются определенные гипотезы о функционировании.

     Критерием адекватности модели служит практика.

     Трудности при построении математической модели сложной системы:

     - Если модель содержит много  связей между элементами, разнообразные  нелинейные ограничения, большое  число параметров и т. д.

     - Реальные системы зачастую подвержены  влиянию случайных различных  факторов, учет которых аналитическим  путем представляет весьма большие трудности, зачастую непреодолимые при большом их числе;

     - Возможность сопоставления модели  и оригинала при таком подходе  имеется лишь в начале.

Эти трудности  и обуславливают применение имитационного  моделирования.

     Оно реализуется по следующим этапам:

     1.Как и ранее, формулируются основные вопросы о поведении сложной системы, ответы на которые мы хотим получить.

     2.Осуществляется декомпозиция системы на более простые части-блоки.

     3.Формулируются законы и «правдоподобные» гипотезы относительно поведения как системы в целом, так и отдельных ее частей.

     4.В зависимости от поставленных перед исследователем вопросов вводится так называемое системное время, моделирующее ход времени в реальной системе.

     5.Формализованным образом задаются необходимые феноменологические свойства системы и отдельных ее частей.

     6.Случайным параметрам, фигурирующим в модели, сопоставляются некоторые их реализации, сохраняющиеся постоянными в течение одного или нескольких тактов системного времени. Далее отыскиваются новые реализации.

 

2. Особенности и возможности имитационного подхода.

     Имитационные  модели строят, когда объект моделирования  настолько сложен, что описать  его поведение, например, математическими  уравнениями невозможно или очень  трудно. В некоторых случаях такой объект моделирования называют «чёрным ящиком», т.е. объектом с неизвестной внутренней структурой и, следовательно, с неизвестным поведением при воздействии на него извне и при внутренних изменениях. В этих случаях имитационная модель позволяет задавать входные воздействия, сходные по параметрам с реальными или желаемыми воздействиями, и, измеряя реакцию модели объекта на них, изучать структуру объекта и его поведение.

     Другая  особенность имитационного моделирования  – разрешение конфликта между  математиком, который не знает в достаточной мере объект как специалист, и специалистом по данному объекту, не владеющим профессионально математическими методами. Как правило, при построении имитационной модели математик использует сравнительно простые математические схемы, описывающие объект по частям, а практик подсказывает, как расчленить объект на более или менее независимые части, как осуществить их сопряжение, и задаёт реальные, желаемые или пробные параметры внешних воздействий на имитационную модель объекта.

     При этом с позиции математика иногда нарушается математическая строгость  описания объекта в целом, так  как части последнего могут быть описаны различными математическими  схемами (методами) с различными не стыкующимися критериями или направлениями  оптимизации с точки зрения математической теории. В этом случае имитационные модели позволяют использовать многокритериальные подходы и условия заданного компромисса, что способствует в определённой степени разрешению проблем стыковки различных математических методов без нарушения строгости математического описания объекта.

     Сопряжение  различных математических методов  в рамках имитационной модели упрощается также в связи с тем, что  стыковка частей имитационной модели осуществляется не в терминах того или иного математического аппарата, а на языке цифр. Даже если моделирование частей объектов ведётся на языках различных математических методов в имитационных моделях соединения частей объекта, оценка целей, критериев их достижения, результатов моделирования осуществляется через матрицы, потоки и иные общематематические понятия, задаваемые или получаемые исключительно в виде числовых , а не аналитических значений. Это, конечно, не означает полную количественную сопоставимость результатов, так как масштабы каждого числового значения могут быть различны, но упрощает процедуры сведения их к сопоставимости.

     Несмотря  на то,  что имитационные модели воспроизводят  сложные объекты, при разумном подходе  они обеспечивают большую близость модели к моделируемому объекту, чем при применении какого-либо одного точного математического метода. Большая близость получается путём воспроизведения тех или иных свойств объекта или воздействий на него в форме, понятной большему числу людей, являющихся специалистами по различным аспектам деятельности данного объекта. Таким образом, экспертами при имитационном моделировании может выступать больший круг людей, а следовательно, обеспечивается большая адекватность модели реальному объекту.

     Часто задают вопрос о том, насколько сложно строить имитационные модели и когда это следует делать.

     Построение  имитационных моделей ненамного  сложнее, чем применение стандартных  математических схем. Конечно, решать типовую задачу линейного программирования, например, на нахождение оптимального плана производства каких-либо изделий на предприятии, максимизирующего прибыль, с применением типового пакета программ на компьютере проще, чем построить имитационную модель этого предприятия с тем же критерием оптимальности. Однако информативность имитационной модели несравненно выше, оно позволяет найти такие  характеристики, которые при решении задачи линейного программирования отсутствуют.