Метод моделирования достоинства и недостатки кратко

Обновлено: 05.07.2024

Моделирование - это способ познания, который позволяет участвовать в схематическом представлении реальных жизненных ситуаций. Моделирование обучает путем активного вовлечения студентов в изучаемую ситуацию.

Этот метод ценится за его тесную связь с реальностью, потому что воспроизводятся многие характеристики подлинного объекта.

Моделирование начинается со знакомства с новым материалом, с новыми понятиями. Затем описывается процедура проведения занятия, распределяются роли участников. В экономических дисциплинах моделируется поведение продавца и покупателей в различных рыночных структурах, поведение законодателей при принятии экономических решений, определяются конкретные цели.

В конце занятия обобщается деятельность участников педагогического процесса. Для этого преподаватель предлагает вопросы для обсуждения. При подведении итогов результаты практического занятия сравниваются с процессами, происходящими в реальном мире, и увязываются с содержанием курса.

Однако моделирующее упражнение имеет недостатки. Чрезмерно упрощенное представление реальности может затруднить восприятие материала, и студент не получит полезного опыта познания. На таком занятии время будет потрачено неплодотворно. Во время такого упражнения может возникнуть искушение участников нарушить правила игры, поэтому нужен серьезный контроль за студентами.

Поскольку моделирование имеет свои преимущества и недостатки, то в каждом конкретном случае преподаватель сам определяется с проведением такого занятия.

Итак, исследование и моделирование в учебном процессе развивают самостоятельное мышление, аналитические возможности. Сталкиваясь с противоположными точками зрения и конфликтами концепций разных школ, студенты ищут дополнительную информацию, формулируют более точные и продуманные выводы.

По завершению курсов выдаются удостоверения и дипломы.

Подробней на странице

Моделирование – это способ познания, который позволяет участвовать в схематическом представлении реальных жизненных ситуаций. Моделирование обучает путем активного вовлечения студентов в изучаемую ситуацию. Этот метод ценится за его тесную связь с реальностью, потому что воспроизводятся многие характеристики подлинного объекта.

Моделирование начинается со знакомства с новым материалом, с новыми понятиями. Затем описывается процедура проведения занятия, распределяются роли участников.

В экономических дисциплинах моделируется поведение продавца и покупателей в различных рыночных структурах, поведение законодателей при принятии экономических решений, определяются конкретные цели.

Важнейшим преимуществом является активность студента.

На таком занятии время будет потрачено неплодотворно. Во время такого упражнения может возникнуть искушение участников нарушить правила игры, поэтому нужен серьезный контроль за студентами.

Дистанционное обучение педагогов.

По завершению курсов выдаются удостоверения и дипломы.

Подробней на странице

6. Методы, направленные на активизацию использования интуиции и опыта специалистов.

1. Общие подходы к моделированию систем

Постановка любой задачи заключается в том, чтобы перевести её словесное, вербальное описание в формальное. В случае относительно простых задач такой переход осуществляется в сознании человека, который не всегда даже может объяснить, как он это сделал. Если полученная формальная модель (математическая зависимость между величинами в виде формулы, уравнения, системы уравнений) опирается на фундаментальный закон или подтверждается экспериментом, то этим доказывается её адекватность отображаемой ситуации, и модель рекомендуется для решения задач соответствующего класса.

По мере усложнения задач получение модели и доказательство её адекватности усложняется. Вначале эксперимент становится дорогим и опасным (например, при создании сложных технических комплексов, при реализации космических программ и т.д.), а применительно к экономическим объектам эксперимент становится практическим нереализуемым, задача переходит в класс проблем принятия решений, и постановка задачи, формирование модели, т.е. перевод вербального описания в формальное, становится важной составной частью процесса принятия решения.

Перевод вербального описания в формальное, осмысление, интерпретация модели и получаемых результатов становятся неотъемлемой частью практически каждого этапа моделирования сложной развивающейся системы.

В свою очередь, развитие математики шло по пути расширения средств постановки и решения трудноформализуемых задач. Наряду с детерминированными, аналитическими методами классической математики возникла теория вероятностей и математическая статистика (как средство доказательства адекватности модели на основе представительной выборки и понятия вероятности правомерности использования модели и результатов моделирования). Для задач с большей степенью неопределённости инженеры стали привлекать теорию множеств, математическую логику, математическую лингвистику, теорию графов, теорию нечетких множеств, что во многом стимулировало развитие этих направлений. Иными словами, математика стала постепенно накапливать средства работы с неопределённостью, со смыслом, который классическая математика исключала из объектов своего рассмотрения.

Рис. 3.4. Модели и моделирование систем

Первоначально исследователи, развивающие теорию систем, предлагали классификации систем и старались поставить им в соответствие определённые методы моделирования, позволяющие наилучшим образом отразить особенности того или иного класса. Такой подход к выбору методов моделирования подобен подходу прикладной математики.

2. Аналитические и статистические методы

Аналитические и статистические методы получили наибольшее распространение в практике проектирования и управления. Для представления промежуточных и окончательных результатов моделирования широко используются графические представления (графики, диаграммы и т.п.). Однако последние являются вспомогательными; основу же модели, доказательства её адекватности составляют те или иные направления аналитических и статистических представлений. Поэтому, несмотря на то, что по основным направлениям этих двух классов методов в вузах читаются самостоятельные курсы лекций, мы всё же кратко охарактеризуем их особенности, достоинства и недостатки с точки зрения возможности использования при моделировании систем.

Аналитическими в рассматриваемой классификации названы методы, которые отображают реальные объекты и процессы в виде точек (безразмерных в строгих математических доказательствах), совершающих какие-либо перемещения в пространстве или взаимодействующих между собой.

Основу понятийного (терминологического) аппарата этих представлений составляют понятия классической математики (величина, формула, функция, уравнение, система уравнений, логарифм, дифференциал, интеграл и т.д.).

Аналитические представления имеют многовековую историю развития, и для них характерно не только стремление к строгости терминологии, но и к закреплению за некоторыми специальными величинами определённых букв (например, удвоенное отношение площади круга к площади вписанного в него квадрата π ≈ 3,14; основание натурального логарифма – е ≈ 2,7 и т.д.).

На базе аналитических представлений возникли и развиваются математические теории различной сложности – от аппарата классического математического анализа (методов исследования функций, их вида, способов представления, поиска экстремумов функций и т.п.) до таких новых разделов современной науки – исследования операции, системный анализ, как математическое программирование (линейное, нелинейное, динамическое и т.п.), теория игр (матричные игры с чистыми стратегиями, дифференциальные игры и т.п.).

Эти теоретические направления стали основой многих прикладных, в том числе теории автоматического управления, теории оптимальных решений и т.д.

Большинство из направлений математики не содержат средств постановки задачи и доказательства адекватности модели. Последняя доказывается экспериментом, который по мере усложнения проблем становится также всё более сложным, дорогостоящим, не всегда бесспорен и реализуем.

В то же время в состав этого класса методов входит относительно новое направление математическое программирование, которое содержит средства постановки задачи и расширяет возможности доказательства адекватности моделей (стохастическое, нечеткое программирование).

Статистические представления сформировались как самостоятельное научное направление в середине прошлого века (хотя возникли значительно раньше). Основу их составляет отображение явлений и процессов с помощью случайных (стохастических) событий и их поведений, которые описываются соответствующими вероятностными (статистическими) характеристиками и статистическими закономерностями.

Закрепляя все параметры этой области, кроме одного, можно получить срез по линии а–b, смысл которого – воздействие данного параметра на поведение системы, что можно описать статистическим распределением по этому параметру. Аналогично можно получить двумерную, трёхмерную и т.д. картины статистического распределения.

Статистические закономерности можно представить в виде дискретных случайных величин и их вероятностей, или в виде непрерывных зависимостей распределения событий, процессов.

Для дискретных событий соотношение между возможными значениями случайной величины xi и их вероятностями pi, называют законом распределения и либо записывают в виде ряда (табл. 3.1), либо представляют в виде зависимостей F(x) (рис. 3.5, а) или p(х) (рис. 3.5, в).

Для полной группы несовместных событий имеют место условия нормирования:

Часто применяют тот или иной вид зависимостей, приведенных на рис. 3.5, более подходящий для соответствующих приложений.

Условия применимости, преимущества и недостатки финансового метода моделирования

Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

В современных экономических условиях каждая компания старается максимизировать свой доход и при этом минимизировать издержки. Чтобы этого достичь организации составляют план развития. Но оперировать большим объемом информации неудобно. Поэтому в настоящее время множество компании прибегают к методу моделирования.

Модель — это представление реального объекта в виде упрощенного нового объекта, характеристик которого соответствуют реальному. Сущность метода моделирования состоит из конструирования модели на основе предварительно изучения объекта и выявление его существенных характеристик, анализ модели и сопоставления результатов с данными об объекте, корректировка модели. 1

Существую три типа модели: иконографическая, аналоговая и символическая.

Иконографические модели представляют собой физический объект чаще всего в другом масштабе.

Аналоговые, как правило, могут быть совсем не похожи на реальный объект, но при этом соответствуют его характеристикам. Представлена эта модель в более удобной среде.

Символические модели представлены символами, которыми легче оперировать, чем реальной действительностью. Такие модели называют математическими, они представляют свойства объектов через математические символы. Эти модели чаще всего компьютеризированы.

Таким образом, процесс построения математических моделей можно считать процессом моделирования. А благодаря компьютерным программам сделать это быстро и просто.

Понятность. Все исходные и полученные данные должны быть понятны соответствующим специалистам.

Экономическая целесообразность. Затраты на процесс моделирования не должны превышать выгоды от ее создания. Выгода может состоять в выборе более выгодного проекта, либо отказ от излишних затрат.

Контролируемость и прозрачность. Специалист должен суметь разобраться в построенной модели, понять последовательность действий и проверить получение отчетных данных.

Гибкость. В построенную модель должно быть легко, внести изменения в исходные данные, и получить результат без больших временных затрат.

Управляемость и эргономичность. Финансовую модель необходимо построить так, чтобы автор модели и другой пользователь могли легко разобраться в ее механизме и по прошествии некоторых лет вносить в нее изменения. 3

Все эти требования являются неотъемлемой частью эффективно построенной финансовой модели. Для построения также следует придерживаться следующих этапов:

На первом этапе главное четко представлять себе, какие проблемы нужно решить, или на какие вопросы необходимо ответить. Правильно сформулированная проблема является залогом успешного построения финансовой модели. Также необходимо определить основные черты и характеристики изучаемого объекта, изучить зависимости и структуру, и выдвинуть предварительную гипотезу, объясняющую поведение и развитие объекта.

Следующий этап включает в себя построение математической модели, решающей экономическую проблему. Вначале определяют конструкцию математической модели, потом уточняют конкретный перечень переменных и параметров, а также их связи между собой.

От количества используемых факторов в финансовой модели напрямую завит и результат. Неправильно полагать, что чем больше переменных, тем точнее будет вывод. Это совершенно не так. При построении модели главное вовремя остановиться, и не загромождать ее факторами, которые мало влияют на результат или не влияют вовсе. 4

Моделирование предназначено для наглядности и упрощения исследования. Поэтому излишняя громоздкость и сложность модели недопустима при построении. Нужно чётко понимать, что чем больше факторов используются, чем сложнее и более затратной она будет. Поэтому и составление такой модели является экономически нецелесообразным.

В настоящее время существует множество математических моделей, которые применимы в различных случаях. И в условиях быстро развивающейся экономики возникает проблема использования этих моделей. Не нужно сразу пытаться изобретать новые, необходимо сначала применить существующие для решения этой задачи. Это существенно сократит время и затраты.

Последний этап включает в себя анализ полученных результатов. Встаёт вопрос о правильности и полноте результатов моделирования, о степени практической применимости последних.

С помощью математических методов необходимо проверить корректность построенных моделей и выявить потенциально правильные. Модели можно проверить не только этим способом, но и неформальным анализом. Анализ теоретических выводов и численных результатов сопоставляют с фактами действительности и выявляют неправильно поставленную экономическую задачу, сконструированную модель, ее информационное наполнение.

Придерживаясь данных этапов и требований при составлении финансовой модели означает, наполовину решить поставленную задачу.

С помощью финансовой модели предприятие может планировать свою финансовую деятельность, а также эффективно управлять финансовой информацией. Возможность угадывать последствия от принятия решений, предотвращать ущерб от реализации неудачных планов, выявлять запас финансовой прочности и т.д. — все это благодаря финансовым моделям.

Поэтому финансовая модель является одним из важнейших инструментов в управлении организации. Руководителю необходимо понимать, что они хотят сделать и в каком направлении развивать свой бизнес. Моделирование также помогает не только оценить текущую деятельность компании, но и оценить перспективность проекта и рассчитать это прибыльность и срок окупаемости.

Поэтому использование финансовой модели создает ряд преимуществ:

Создание основы для решения задач.

Достижение лучшего понимание конкретной экономической ситуации.

Расширение круга рассматриваемых возможных вариантов будущего развития.

Экономия временных ресурсов и финансовых активов.

Во время конструирования финансовой модели можно изучить не только проблемы и задачи организации, но и переосмыслить цели и сформировать новое направление планово-экономической деятельности предприятия. В настоящее время вычисление финансовых моделей происходит на компьютере, что помогает избежать ошибок и сэкономить время получения результатов. Этот метод также помогает проанализировать различные варианты и результаты при принятии того или иного решения.

Но не стоит забывать и о недостатках данного метода:

Чрезмерное упрощение модели, исключение факторов, влияющих на результат.

Не все взаимосвязи могут быть выражены математически.

Модель не отвечает гибкости в условиях быстро развивающейся экономики.

Моделирование — прогнозирование будущего.

Манипуляция исходными данными для получения желаемого результата.

Одним из важнейших факторов, говорящих об успешности модели, является сопоставление реальности построенной моделью. Нередко, неадекватная к реальности модель может служить причиной принятия неправильного решения. Такие решения приводят к завышенным ожиданиям финансовых показателей, которые не соответствуют действительности. Это приводит к полному отрицанию финансового моделирования. Модели предназначены для оценки и проверки идей и теорий без рисков и затрат, необходимых для их проверки в реальности. Альтернативой может служить реализация решения без проверки и ожиданий финансовых показателей. Поэтому для эффективного моделирования, модель должна быть реалистичной, т.е. объективно описывать ситуации, как в прошлых периодах, так и в будущих.

Подводя итог можно сказать, что финансовое моделирование стало неотъемлемой частью управления организации. Модели позволяют проанализировать как текущую деятельность компании, так и будущее направление. Руководитель на их результатах может составлять как стратегическое планирование, так и операционное. Грамотные и детальные модели позволяют оценить риски и рассчитать выгоду от предложенных проектов.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

Алехина О.Е., Репетун Т.В., Блохина А.В. Финансовый менеджмент: Учебное пособие. Часть I. — Саратов: Издательский центр СГСЭУ, 2016 г.

Балдин К. В. Математические методы и модели в экономике: [Электронный ресурс]: учебник. 7-е изд. — М.: Дашков и К, 2017.

Гармаш А.М. Математические методы в управлении: учеб. Пособие — М.:Вузовский учебник. ИНФРА-М. 2017.

Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. Математические методы и модели для менеджмента. 2-е изд., испр. и доп. — СПб.: Издательство "Лань", 2015.

Орлова И.В. Экономико-математическое моделирование. 2-е изд.: Вузовский учебник. — М.:ИНФРА-М. 2018.

1Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. Математические методы и модели для менеджмента. 2-е изд., испр. и доп. — СПб.: Издательство "Лань", 2015

2 Балдин К. В. Математические методы и модели в экономике: [Электронный ресурс]: учебник. 7-е изд. — М.: Дашков и К, 2017

3 Орлова И.В. Экономико-математическое моделирование. 2-е изд.: Вузовский учебник. — М.:ИНФРА-М. 2018.

4 Гармаш А.М. Математические методы в управлении: учеб. Пособие — М.:Вузовский учебник. ИНФРА-М. 2017.

5 Алехина О.Е., Репетун Т.В., Блохина А.В. Финансовый менеджмент: Учебное пособие. Часть I. — Саратов: Издательский центр СГСЭУ, 2016 г.

Читайте также: