Раздел i. теоретические основы имитационного моделирования глава 1. основные понятия теории моделирования экономических систем и процессов §1. основы принятия решений относительно создания, совершенствования, развития экономических систем

Раздел i. теоретические основы имитационного моделирования глава 1. основные понятия теории моделирования экономических систем и процессов §1. основы принятия решений относительно создания, совершенствования, развития экономических систем: Имитационное моделирование экономических процессов, Снетков Н.Н., 2008 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Целью изучения дисциплины является формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по применению методов имитационного моделирования в экономике, управлении и бизнесе.

Раздел i. теоретические основы имитационного моделирования глава 1. основные понятия теории моделирования экономических систем и процессов §1. основы принятия решений относительно создания, совершенствования, развития экономических систем

В течение всей своей жизни, от первых шагов и до последнего вздоха, человек вынужден принимать те или иные решения: какой подарок попросить у Деда Мороза, куда пойти учиться, как лучше потратить лишние (или последние) деньги и т. д.

Если определенная ситуация, требующая принятия решения, повторяется достаточно часто, то решение приходит «само собой», автоматически. Если же ситуация недостаточно знакома или человек не располагает всей необходимой информацией, то принятие решения существенно усложняется. В таких случаях он вынужден, как правило, сравнивать между собой несколько возможных вариантов и выбирать тот, который кажется ему наиболее предпочтительным (или наименее опасным).

Значительно более важные последствия имеют так называемые управляющие решения. Из теории исследования операций известно, что количественно принятое решение можно оценить с помощью показателя эффективности функционирования исследуемой (разрабатываемой) системы, в том числе экономической.

13

В общем случае он отражает результат функционирования системы (или, говоря терминами теории исследования операций, проведения операции), который, в свою очередь, является функцией трех факторов: полезного эффекта операции (q), затрат ресурсов на проведение операции (с) и затрат времени на ее проведение (t). Значения величин q, с и t зависят от стратегии проведения операции (и). В формальном виде сказанное можно записать так:

Уоп = Y(q(u), с(и), t(u)).

Пример. Принимается решение относительно строительства крупного складского помещения для дорогостоящего товара (например автомобилей). От того, насколько правильно будет выбран показатель эффективности, определены факторы, зависит выбор правильного решения.

q(u) число автомобилей, хранящихся на складе;

с(и) стоимость доставки и хранения автомобилей (в рублях);

^и) время доставки и хранения автомобилей (в часах).

Имея возможность рассчитать указанные величины, можно получить достаточно объективную оценку эффективности выбранного способа продажи автомобилей.

Показатель эффективности (ПЭ) позволяет оценить (точнее, описать) результат операции, полученный при использовании конкретной стратегии. Однако даже если такие оценки будут получены для всего множества допустимых стратегий, этого еще недостаточно, чтобы выбрать одну из них, ту, которая будет реализована. Например, при оценке загруженности вычислительной сети оказалось, что коэффициент использования равен 0,7. Хорошо это или плохо? Чтобы ответить на подобный вопрос, необходимо сформулировать правило, позволяющее лицу, принимающему решение (ЛПР), сравнивать между собой стратегии, характеризующиеся различными значениями ПЭ. В одних случаях правило сравнения может быть очень простым, в других же его вообще не удается найти и приходится изменять (уточнять) показатель эффективности.

14

Скажем, если автомобиль одной и той же марки в двух разных автосалонах продается по разным ценам (при прочих равных условиях), то правило выбора салона напрашивается само. Совсем другое дело, когда автомобили различаются стоимостью, фирмой-изготовителем, дизайном, организацией гарантийного обслуживания и т.д. При этом первый оказывается предпочтительнее по одним показателям, второй по другим. В такой ситуации покупатель должен сначала определить правило выбора и только после этого сравнивать между собой различные варианты.

В теории принятия решений правило, на основании которого производится выбор стратегии, отвечающей интересам ЛПР, называется критерием эффективности.

Таким образом, показатель эффективности и критерий эффективности в совокупности отражают цели, которые преследует ЛПР при проведении данной операции, а также наиболее предпочтительный для него способ достижения этой цели.

Лица, ответственные за принятие решений, касающихся проектирования и создания экономических систем, могут оценить их эффективность одним из трех следующих способов.

Во-первых, есть возможность (по крайней мере теоретическая) проводить управляемые эксперименты с экономической системой фирмы, отрасли или страны. Однако принятие неоптимальных решений может причинить ущерб экономической системе. При этом чем больше масштаб системы, тем ощутимее убытки. Тем не менее, на практике такие эксперименты нередко производились и производятся (в некоторых странах) с неизменно отрицательным результатом.

Даже в случае оптимальных решений, касающихся, например, управления деятельностью фирмы, при проведении натурных экспериментов трудно сохранить постоянство факторов и условий, влияющих на результат, а следовательно, сложно обеспечить надежную оценку различных экономических решений.

Во-вторых, если есть данные о развитии экономической системы за некоторый период времени в прошлом, то можно

15

провести мысленный эксперимент на этих данных. Однако для этого нужно знать точно, какие изменения и каких входных переменных привели к наблюдаемому изменению выходных переменных, характеризующих эффективность экономической системы. Иногда причинами изменений могут оказаться случайные возмущения, или так называемый «шум». Поэтому нельзя слишком доверять оценкам экономических решений, полученным на основе данных о развитии системы в прошлом.

16

В-третьих, можно построить математическую модель рассматриваемой системы, связывающую входные (независимые) переменные с выходными (зависимыми) переменными, а также с экономической стратегией, т.е. со способом управления экономической системой. Если есть основания для того, чтобы считать разработанную математическую модель адекватной рассматриваемой экономической системе, то с помощью модели можно производить расчеты или машинные эксперименты (если модель реализована на ЭВМ). По результатам этих экспериментов можно выработать рекомендации по повышению эффективности существующей или проектируемой экономической системы (рис. 1.1).

Условием для разработки модели является наличие так называемой информационной достаточности. Это означает, что разработчик должен иметь достаточное представление о том, что является входными и выходными переменными в исследуемой системе и какие факторы оказывают влияние на процесс ее функционирования. Если уровень информационной достаточности невысок, то создать модель, с помощью которой можно получать новые знания об объекте-оригинале, невозможно. Если же уровень информационной достаточности велик, т.е. система уже хорошо изучена, то вопрос о создании модели теряет смысл, так как новых знаний она также не даст.

Следовательно, разрабатывать модель имеет смысл только в том случае, если объект-оригинал еще недостаточно изучен или вообще не существует в природе и только проектируется.

Если объект-оригинал существует, то модель считается адекватной ему в том случае, если зависимость выходных переменных от входных параметров в модели и в объекте-оригинале практически совпадает. При упрощении моделей степень адекватности снижается.

Если же объекта-оригинала еще не существует, то модель считается адекватной ему, если она с достаточной степенью приближения на уровне понимания моделируемого процесса исследователем отражает закономерности процесса функционирования реальной системы. Залогом адекватности в этом случае является полнота описания моделируемого процесса, т.е. учет всех факторов, поддающихся формализации.

Ярким примером успешного решения задачи моделирования процесса, который невозможно осуществить на практике, является разработка вычислительным центром АН СССР в 1985 г. под руководством академика Н.Н. Моисеева модели ядерной войны, получившей название «Гея». С помощью этой модели были строго научно оценены катастрофичные для человека и всего живого на Земле последствия, к которым привела бы ядерная война. Опубликование результатов исследований внесло важный вклад в ослабление ядерной угрозы.

17

Существует множество различных типов моделей: физические, аналоговые, интуитивные и т.д. Особое место среди них занимают математические модели, которые, по мнению академика А.А. Самарского, «являются самым большим достижением научно-технической революции XX века». Математические модели делятся на две группы: аналитические и алгоритмические (которые иногда называют имитационными).

В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Не составляет исключения и экономическая деятельность. Однако в области имитационного моделирования экономических процессов до сих пор наблюдаются некоторые сложности.

На наш взгляд, это обстоятельство объясняется следующими причинами.

Экономические процессы происходят в значительной мере стихийно, неуправляемо. Они плохо поддаются попыткам волевого управления со стороны политических, государственных и хозяйственных руководителей отдельных отраслей и экономики страны в целом. По этой причине экономические системы плохо поддаются изучению и формализованному описанию.

Специалисты в области экономики, как правило, имеют недостаточную математическую подготовку вообще и по вопросам математического моделирования в частности. Большинство из них не умеет формально описывать (формализовывать) наблюдаемые экономические процессы. Это, в свою очередь, не позволяет установить, адекватна ли та или иная математическая модель рассматриваемой экономической системе.

Специалисты в области математического моделирования, не имея в своем распоряжении формализованного описания экономического процесса, не могут создать адекватную ему математическую модель.

Существующие математические модели, которые принято называть моделями экономических систем, можно условно разделить на три группы.

18

К первой группе можно отнести модели, достаточно точно отражающие какую-либо одну сторону определенного экономического процесса, происходящего в системе сравнительно малого масштаба. С точки зрения математики они представляют собой весьма простые соотношения между дву-мя-тремя переменными. Обычно это алгебраические уравнения 2-й или 3-й степени, в крайнем случае система алгебраических уравнений, требующая для решения применения метода итераций (последовательных приближений). Они находят применение на практике, но не представляют интереса с точки зрения специалистов в области математического моделирования.

Ко второй группе можно отнести модели, которые описывают реальные процессы, протекающие в экономических системах малого и среднего масштаба, подверженные воздействию случайных и неопределенных факторов. Разработка таких моделей требует принятия допущений, позволяющих разрешить неопределенности. Например, требуется задать распределения случайных величин, относящихся к входным переменным. Эта искусственная операция в известной степени порождает сомнение в достоверности результатов моделирования. Однако другого способа создания математической модели не существует.

Среди моделей этой группы наибольшее распространение получили модели так называемых систем массового обслуживания. Существуют две разновидности этих моделей: аналитические и алгоритмические. Аналитические модели не учитывают действие случайных факторов и поэтому могут использоваться только как модели первого приближения. С помощью алгоритмических моделей исследуемый процесс может быть описан с любой степенью точности на уровне его понимания постановщиком задачи.

К третьей группе относятся модели больших и очень больших (макроэкономических) систем: крупных торговых и промышленных предприятий и объединений, отраслей народного хозяйства и экономики страны в целом. Создание ма 

19

тематической модели экономической системы такого масштаба представляет собой сложную научную проблему, решение которой под силу лишь крупному научно-исследовательскому учреждению.

3_

Модели больших и очень больших (макроэкономических) экономических систем (крупные торговые и промышленные предприятия, отрасли народного хозяйства, экономика страны)

Рис. 1.2. Классификация моделей экономических систем

Экономические модели, рассматриваемые в данной учебной дисциплине, относятся ко второй группе (рис. 1.2).

Имитационное моделирование экономических процессов

Имитационное моделирование экономических процессов

Обсуждение Имитационное моделирование экономических процессов

Комментарии, рецензии и отзывы

Раздел i. теоретические основы имитационного моделирования глава 1. основные понятия теории моделирования экономических систем и процессов §1. основы принятия решений относительно создания, совершенствования, развития экономических систем: Имитационное моделирование экономических процессов, Снетков Н.Н., 2008 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Целью изучения дисциплины является формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по применению методов имитационного моделирования в экономике, управлении и бизнесе.