Реферат моделирование экономических процессов

Обновлено: 04.07.2024

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 4
Глава 1. МОДЕЛИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ 6
1.1. Понятие модели и моделирования. Классификация видов моделирования и моделей систем 6
1.2. Принципы системного подхода в моделировании систем. Общая характеристика проблемы моделирования систем 20
1.3. Основные принципы построенияэкономико-математических моделей 31
1.4. Математическое описание экономических систем и явлений 36
1.5. Примеры составления математических моделей 41
1.6. Основные разделы прикладной математики, применяемые в экономических исследованиях 46
Глава 2. ПРОЦЕСС ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ 49
2.1. Определение задачи исследования. Обследование объекта и построение сценариев его функционирования 49
2.2.Формирование концептуальной модели 64
2.3. Построение и анализ математической модели 83
Глава 3. МЕТОДЫ ПОИСКА РЕШЕНИЙ НА МОДЕЛЯХ 95
3.1. Методы поиска оптимальных решений для однокритериальных моделей с детерминированными факторами 95
3.2. Поиск решений при наличии в модели случайных и неопределенных факторов 101
3.3. Методы многокритериальной оптимизации 108
Глава 4. ИМИТАЦИОННОЕМОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ 113
4.1. Особенности и принципы построения имитационных моделей 113
4.2. Реализация имитационных моделей на ЭВМ 121
4.3. Принципы оценки адекватности и точности моделей 138
ЛИТЕРАТУРА 148

Необходимость использовать достижения научно-технического прогресса, осуществлять качественные изменения в технике и технологии при быстром обновлении продукцииотраслей, решать вопросы рационального использования материалов и трудовых ресурсов, повышения эффективности работы оборудования требует повышения научной обоснованности методов управления производством. Оно необходимо еще и тем, что создание новой технологии особенно конкурентоспособной, связано с выполнением различных многовариантных исследований. В этих условиях требуется переход к широкому использованиюэкономико-математических методов и моделей, обеспечивающих выбор наилучшего варианта управления с точки зрения экономии ресурсов, повышения эффективности проектирования и создания современной техники. Кроме того, использование методов моделирования открывает широкие возможности для обоснованного и своевременного определения потребности в ресурсах, выполнения комплексного технико-экономического анализадеятельности объединений, предприятий и организаций, совершенствования их организационных структур управления. прогнозирования наиболее эффективных направлений их развития, специализации и кооперации. Использование на предприятиях математических методов и ЭВМ даже для решения локальных задач приносит значительный экономический эффект.
Так как наши знания, имеющаяся информация о системе,как правило, не задаются извне, а являются результатом ее непосредственного изучения, т.е. возникают при выявлении целей, задач, функций и структуры системы и их отображении в определенных языках, то уже на этом уровне объективно возникает необходимость в построении и исследовании моделей.. Именно построение и исследование моделей, а не только применение готовых моделей, как трактуют это многиеавторы, составляет процесс моделирования.
В процессе построения модели необходимо принимать во внимание три основных условия: 1) насколько важную функцию системы отражает модель; 2) возможность получения необходимой информации о системе, ее надежность, полноту и объем данных; 3) пропускную способность имеющихся средств и методов сбора, хранения и обработки данных. Первое условие определяет желаемыйрезультат, два последних – целесообразность моделирования.
На первом этапе определяется состав исследуемой сложной системы, ее структура (подсистемы) и глобальная цель, формулируются требования к информационному обеспечению системы. Здесь же формулируются цели и функции подсистем. Язык, применяемый на этом этапе, – совокупность терминов и понятий.

В настоящее время существует огромное множество компьютерных средств, предназначенных для аккумулирования информации о политических процессах, анализа и прогнозирования развития этих процессов, планирования политической деятельности, контроля за выполнением политических решений и т.п. Их использование позволяет автоматизировать проведение социологических и политологических исследований, компьютеризировать аналитическую деятельность, разработку вариантов политических и управленческих решений, моделирование их вероятных последствий, выбор окончательного решения и его оформление в виде документа.

Компьютерные технологии дают возможность существенно повысить аналитический потенциал политиков при принятии ими решений за счет переработки представления данных, поступающих из различных источников, в едином, удобном для восприятия и понимания виде.

Моделирование представляет собой исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей; использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения новых объектов. Моделирование — одна из основных категорий теории познания: на идее моделирования по существу базируется любой метод научного исследования — как теоретический (при котором применяются различного рода знаковые и абстрактные модели), так и экспериментальный, использующий предметные модели.

Одни модели строятся по принципу внешнего сходства с отображаемыми объектами, другие являются аналогами или имитаторами таких объектов по свойствам или сущности, третьи дают символическую картину моделируемых объектов или явлений. В любом случае модели — это разумно-полезное приближение к реальной действительности, и они не претендуют ни на что большее.

Когда речь заходит об отображении политической реальности, общенаучный подход к моделированию требует некоторого уточнения. Моделирование в политике представляет собой описание политических процессов с помощью ограниченного числа значимых факторов. Сокращение числа факторов производится за счет абстрагирования от тех из них, чьим влиянием на процесс можно по каким-либо основаниям пренебречь.

Политическая борьба и военные операции имеют во многом общие основания для моделирования. Не случайно обрело такую популярность известное высказывание К. Клаузевица, что война есть продолжение политики, но другими средствами. Во внутриполитической борьбе, как и в войне любого рода, присутствует конфликт, есть противники, производятся разведка и анализ расстановки сил, вырабатываются стратегия и тактика, создаются планы действий, используются фронтальные атаки и обходные маневры и т.п. Так же, как и в войне, главной целью в политике является победа над противником. Все это позволяет утверждать, что сформулированное Гарретом и Лондоном определение вполне применимо к моделированию процессов разработки и принятия политических решений.

По логическим уровням модели подразделяются на макро- и микромодели. Под макромоделированием обычно понимается абстрактное и широкое, всеобъемлющее представление процессов. Микромоделирование - это представление отдельных подробностей явления или концентрация внимания на некоторых частях процесса.

Конструирование моделей и использование результатов моделирования в качестве метода описания политической ситуации, как правило, требуют особых языковых средств. Речь идет не только о языках программирования, понятных компьютеру, но и о специальных профессиональных языках, часто именуемых метаязыками. Метаязыки представляют собой систему специальных терминов и понятий, определения которым дается на основе ранее разработанных моделей. Эти термины и понятия применяются для краткого, но вместе с тем достаточно емкого описания политической обстановки и являются удобным средством общения между политологами и их заказчиками-политиками.

Особое место в политологических исследованиях занимают математические модели, позволяющие придать этому виду гуманитарных исследований строгую форму, характерную для изысканий в области естественных наук. Математические модели можно условно подразделить на три взаимосвязанные группы: 1) детерминированные модели, представленные в форме уравнений и неравенств, описывающих поведение изучаемой системы; 2) модели оптимизации, содержащие выражение, которое надлежит максимизировать или минимизировать при определенных ограничениях; и, наконец, 3) вероятностные модели, которые также выражаются в форме уравнений и неравенств, но имеющие вероятностный смысл, т.е. поиск решения основан на максимизации среднего значения полезности.

Построение модели с использованием компьютерной техники содержит в себе четыре необходимых этапа. На первом формируется единое теоретическое представление об исследуемой системе – ее концептуальная модель. Построение концептуальной модели предполагает присвоение всем существенным для решения данной задачи компонентам системы соответствующих понятий, выявление и вербальное описание наиболее существенных факторов и показателей развития, зависимостей и закономерностей. На втором этапе описание концептуальной модели переводится на язык математических символов: создается математическая модель системы. Переложение математической модели на язык программирования, доступный ЭВМ, дает в руки исследователя компьютерную модель, позволяющую оперировать с цифровой эмпирической информацией. Наконец, вводя в математическую или компьютерную модели эмпирическую информацию об исследуемой системе, заменяя математические символы на количественные показатели, мы получаем информационную модель исследуемой системы. Она-то и дает возможность с той или иной степенью достоверности оценивать реальную ситуацию и прогнозировать ее последствия, иными словами – ставить эксперимент.

Моделирование политических и социально-экономических процессов предполагает определенный алгоритм, или последовательность действий. Один из вариантов такого алгоритма предложен американским исследователем Шродтом. Согласно Шродту, первый (индуктивный) этап построения модели состоит в отборе наблюдений, относящихся к тому процессу, который предстоит моделировать. Иначе говоря, речь идет о формулировании проблемы, т.е. о принятии решения относительно того, что следует учитывать, а чем стоит пренебречь.

Второй шаг заключается в переходе от определения проблемы к построению неформальной модели. Шродт определяет неформальную модель как набор таких инструментов, которые способны объяснить отобранные наблюдения, но при этом определены недостаточно строго, что не позволяет точно выявить степень их логической взаимоувязанности.

Следующий этап — создание формальной модели, отличающейся от неформальной тем, что все допущения в ней представлены в математической форме.

Четвертый этап — компьютерная обработка формальной модели. Это — дедуктивная стадия моделирования, заключающаяся в поиске нетривиальных и непредвиденных выводов из правдоподобных допущений. После ее завершения полученные результаты снова подвергаются переводу — на сей раз с языка математики на обычный язык. (рис.1.)

Рис.1. Алгоритм моделирования по Ф.А. Шродту

Рис.2. Алгоритм моделирования по Дж.Проктору

При сравнении алгоритмов моделирования, предлагаемых Ф.А. Шродтом и Дж. Проктором, между ними нетрудно обнаружить некоторые расхождения. Тем не менее, как представляется, исходные позиции названных исследователей имеют много общего и опираются на близкие методологии. Различия же в процедуре построения моделей объясняются тем, что подход Проктора конкретизирует методику Шродта и позволяет на ином, более глубоком логическом уровне определить внутреннюю структуру объекта моделирования и систему связей между объектом и средой, в которой он действует.

Методика политического моделирования, разработанная Саати, может использоваться в ходе, например, политических переговоров. В этом случае моделирование предусматривает следующие этапы. Процедура начинается с исследования текущей политики по вопросу переговоров с учетом позиции оппонентов. Затем формулируется собственная позиция и производится оценка возможных исходов. Далее осуществляется выбор исходной стратегии и сопоставление позиций участников переговоров. Именно на такой основе, по мнению Саати, и должны заключаться соглашения. Чем обширнее множество возможных решений, тем больше максимальное значение выигрыша всех участников переговоров.

В сфере политического анализа применяются и более прагматичные подходы, основанные на использовании экспертных систем — компьютерных программ для специализированных, профессиональных предметных областей. Центральной задачей при создании подобных систем является выявление и воспроизведение знаний в соответствующих областях. Процедура решения этой задачи в области политического моделирования обычно бывает следующей. Сначала производится идентификация, т.е. выделение предметной области и конкретных тем, относящихся к рассматриваемой проблеме. Следующий этап — концептуализация, в ходе которой выявляются основные понятия, отношения и характер информационных потоков, необходимые для описания процесса принятия решения в данной предметной области. Выделяются также подзадачи, стратегии и ограничения. Далее выполняется формализация, связанная с отражением ключевых понятий в определенном формальном представлении, например, с помощью семантической шкалы, некоего искусственного языка или другим способом. Затем — этап реализации, когда формализованное знание комбинируется и реорганизуется для достижения совместимости с информационными потоками исследуемой проблемы.

Все рассмотренные выше алгоритмы могут быть с успехом использованы при моделировании политического процесса в России. В то же время практика показывает, что необходим следующий, новый логический уровень, который более полно соответствовал бы задачам осмысления непростых процессов, происходящих в нашей стране. Россия находится на переходном этапе развития, когда политическая реальность одновременно определяется и новыми общественными явлениями, и далеко еще не преодоленным наследием прежнего строя, и потому требуются такие методики, которые позволяли бы не только учитывать текущее состояние политической системы, но и давать возможность ретроспективного анализа.

За первыми попытками практического применения компьютерных моделей в сфере политологического анализа последовало серьезное теоретическое и методологическое осмысление моделирования в гуманитарной области. Начали появляться отдельные исследования, а затем и обобщающие монографии по данной проблематике. Среди таких монографий особого внимания, как представляется, заслуживают работы американских ученых Т. Саати и Дж. Проктора, где рассматриваются проблемы формирования принципов и подходов к исследованию социосистем методом анализа иерархических структур и средствами организационной психологии, а также предлагаются и обосновываются методы решения системных задач, в т.ч. социально-экономических и общественно-политических, базирующиеся на обработке экспертной информации.

К сожалению, приходится констатировать, что хотя российскими учеными и подготовлено несколько оригинальных разработок по теории политологического моделирования, в целом достижения отечественной науки в рассматриваемой сфере существенно скромнее, чем на Западе. И дело тут не только в том, что наша страна позднее многих других вступила на путь информатизации и массовой компьютеризации. Господствовавший в недавнем прошлом догматический подход к политологии, вера руководителей СССР в собственную непогрешимость, подозрительное отношение ко всякого рода новациям в сфере принятия политических решений и доведенная до абсурда секретность приводили к тому, что попытки отдельных ученых-энтузиастов изучать и применять на практике методы моделирования были сопряжены с громадными трудностями. Напомню, в частности, что вплоть до 1991 г. не был формально отменен введенный в середине прошлого десятилетия К.У.Черненко запрет на использование вычислительной техники в партийной и политической работе.

Надо отметить, что наследие тех лет и сегодня продолжает сказываться на состоянии российской политической науки. Далеко еще не полностью преодолены нетерпимость к инакомыслию, стремление к абсолютизации какой-то одной точки зрения, какого-то одного подхода. Следствием такого положения вещей стало то, что значительная часть наших обществоведов до сих пор не освоила методы моделирования, довольствуясь лишь вербальным описанием изучаемых процессов.

Тем не менее, в настоящее время интерес к применению компьютерного моделирования в обществознании в нашей стране значительно возрос. Об этом свидетельствуют как деятельность секции политического моделирования Российской ассоциации политической науки, так и многие публикации последних лет.

Область применения компьютерного моделирования для изучения и прогнозирования процессов, протекающих в социально-политической сфере, достаточно широка. Это выявление реальных структурных элементов среды, влияющих на развитие политической ситуации, оценка возможных вариантов развития событий и риска в результате предполагаемых действий субъекта политики и его потенциальной социальной опоры, прогнозирование результатов выборов, внесение корректив в ход избирательной компании и т.п. В каждом конкретном случае необходимо оценивать как степень действительной потребности в компьютерном моделировании, так и пределы его эффективного применения. Необходимо также соотносить степень достоверности, точности использования в компьютерной модели эмпирической информации с пределом погрешности математической модели. При этом нередко более точные модели оказываются и более сложными. Если ситуация не требует применения сложной модели, исследователь может ограничиться моделированием по упрощенному варианту, что позволяет, как правило, сократить время исследования, число участвующих в нем людей, а также расходы на его проведение. С другой стороны, одна и та же математическая или компьютерная модель может применяться при анализе различных систем, если это позволяет сходство их формализованных параметров и математических описаний. Для решения некоторых задач одна и та же компьютерная модель пригодится для описания, например, социальной структуры региона и структуры политических ориентаций депутатского корпуса: различными будут их информационные модели. Поэтому на практике чаще всего нет необходимости создавать математическую и компьютерную модели для описания каждого нового объекта. Исследователю достаточно иметь в своем распоряжении ограниченный набор компьютерных моделей и творчески, но обоснованно использовать их применительно к каждой конкретной ситуации, наполняя соответствующей эмпирической информацией.

1. Ахременко А.С. Динамический подход к математическому моделированию политической стабильности // Полис. – 2009. - № 3. – С. 105-112.

2. Василенко И.А. Политология: учебник. - М.: Гардарики, 2004. - 288 с.

3. Кравченко А.И. Основы социологии и политологии: учебник. - М.: Проспект, 2006. - 352 с.

4. Мангейм Дж.Б., Рич Р.К. Политология. Методы исследования. М., 1997.

5. Леванский В.А. Моделирование в социально-правовых исследованиях. – М., 1986.

6. Шабров О.Ф. Политическая система: структура, типология, устойчивость. – М., 1993.

7. Яковлев И.Г. Информационно-аналитические технологии и политическое консультирование// Полис. – 1998. - № 2. –С.122-133.

Моделирование — один из наиболее распространенных способов изучения вышеназванных процессов и явлений. Моделирование основывается на принципе аналогии и позволяет изучать объект при определенных условиях и с учетом неизбежной односторонней точки зрения. Объект, трудно доступный для изучения, изучается не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного — модели. По свойствам модели обычно оказывается возможным судить о свойствах изучаемого объекта. Но не обо всех свойствах, а лишь о тех, которые аналогичны и в модели, и в объекте и при этом важны для исследования. Такие свойства называются существенными.

Содержание

Введение 3
1. Понятие и цели экономико-математического моделирования 5
2. Общие принципы построения моделей 7
3. Система моделей 9
4. Агрегирование и дезагрегирование решений 10
5. Этапы экономико-математического моделирования 11
6. Классификация экономико-математических моделей 14
7. Статические и динамические модели 19
Заключение 22
Список литературы 24

Вложенные файлы: 1 файл

Курсовая (Моделирование экономических процессов).doc

1. Понятие и цели экономико- математического моделирования 5

2. Общие принципы построения моделей 7

3. Система моделей 9

4. Агрегирование и дезагрегирование решений 10

5. Этапы экономико-математического моделирования 11

6. Классификация экономико-математических моделей 14

7. Статические и динамические модели 19

Список литературы 24

Любая социально-экономическая система представляет собой сложную систему, в которой взаимодействуют десятки и сотни экономических, технических и социальных процессов, постоянно изменяющихся под воздействием внешних условий, в том числе и научно-технического прогресса. В таких условиях управление социально-экономическими и производственными системами превращается в сложнейшую задачу, требующую специальных средств и методов.

Среди социально-экономических систем целесообразно выделить производственную систему (ПС), которая, в отличие от систем других классов, содержит в качестве важнейшего элемента сознательно действующего человека, выполняющего функции управления (принятие решений и их контроль). В соответствии с этим в качестве ПС могут рассматриваться различные подразделения предприятий, сами предприятия, научно-исследовательские и проектные организации, объединения, отрасли и, в отдельных случаях, народное хозяйство в целом.

Есть ли необходимость в математическом моделировании экономики?

Для того чтобы убедиться в этом, достаточно ответить на вопрос: можно ли выполнить технический проект, не имея плана действий, т. е. чертежей? Та же самая ситуация имеет место и в экономике. Требуется ли доказывать необходимость использования экономико-математических моделей для принятия управленческих решений в сфере экономики?

Существуют две точки зрения на существо моделирования:

• это исследование объектов познания на моделях;

• это построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений, а также предполагаемых (конструируемых) объектов.

В самом общем смысле под моделью понимают логическое (словесное) или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса, обычно рассматриваемых как системы или элементы системы с определенной точки зрения. Модель используется как условный образ, сконструированный для упрощения исследования объекта.

В принципе, в экономике применимы не только математические (знаковые), но и материальные модели, однако материальные модели имеют лишь демонстрационное значение.

Экономико-математическая модель оказывается в этих условиях основным средством экспериментального исследования экономики, т. к. обладает следующими свойствами:

• имитирует реальный экономический процесс (или поведение объекта);

• обладает относительно низкой стоимостью;

• может многократно использоваться;

• учитывает различные условия функционирования объекта.

Различается характер подобия между моделируемым объектом и моделью:

• физическое — объект и модель имеют одинаковую или сходную физическую природу;

• структурное — наблюдается сходство между структурой объекта и структурой модели;

• функциональное — объект и модель выполняют сходные функции при соответствующем воздействии;

• динамическое — существует соответствие между последовательно изменяющимися состояниями объекта и модели;

• вероятностное — существует соответствие между процессами вероятностного характера в объекте и модели;

• геометрическое — существует соответствие между пространственными характеристиками объекта и модели.

Модели, бесконечные в своем многообразии, можно классифицировать по самым различным признакам. В первую очередь все модели можно подразделить на физические и описательные. И с теми, и с другими мы постоянно имеем дело.

Понятие и цели экономико-математического моде лирования

Возможны и другие определения экономико-математической модели:

1. Специальная конструкция показателей и параметров, объединяемая (в явном или неявном виде) системой уравнений в единое целое.

2. Некоторое математическое выражение, состоящее из совокупности связанных между собой математическими (количественными) зависимостями математических величин, все или часть из которых являются экономическими величинами.

3. Математическое описание планово-экономической задачи, позволяющее осуществить законченный цикл расчета ее параметров на основе внешних (исходных) данных.

Отмечая сложность формулировки всеобъемлющего определения, будем в дальнейшем понимать под экономико-математической моделью совокупность взаимосвязанных математических зависимостей (уравнений или неравенств), формально отражающих условия функционирования реальных экономических объектов. Другими словами, экономико-математическая модель — это математическое отображение исследуемого экономического объекта (процесса), с помощью которого изучается его функционирование и оценивается изменение его эффективности при возможных изменениях входных характеристик. Многократная же реализация экономико-математических моделей в этом процессе и называется экономико-математическим моделированием. Таким образом, под экономико-математическим моделированием будем понимать в дальнейшем построение и изучение с помощью средств вычислительной техники экономико-математической модели, способной заменить исследуемый объект.

Процесс управления с использованием модели можно рассматривать в этом случае как метод отыскания наилучших решений для анализа поведения реальной производственной системы без непосредственного экспериментирования с самой системой (рис.1).

Рис.1. Процесс управления с использованием модели

В дальнейшем он анализирует систему через поведение модели, изучает ее свойства, состояния, возможные изменения, разрешенные и запрещенные формы существования и т. п.

Особую роль экономико-математическое моделирование играет в решении сложнейшей проблемы эффективного использования вычислительной техники в народном хозяйстве. Решение любой задачи с использованием компьютеров всегда подразумевает необходимость ее строгой формализации. К сожалению, экономические процессы (в отличие от технических) очень слабо формализованы из-за высокой сложности и динамичности изменения поведения людей. Прирост формального экономического знания в настоящее время значительно отстает от возможностей вычислительной техники, что отражается в стоимости программного обеспечения, намного превышающей стоимость вычислительной техники.

Качество решения в этих условиях ограничивается, как показывает практика, не возможностями компьютера, а несовершенством математических моделей, решаемых на этих машинах. Компьютер лишь ускоряет получение результата, который может быть как правильным, так и неправильным в зависимости от качества соответствующей модели.

Таким образом, сделать компьютер естественным инструментом лица, принимающего решение, можно, лишь поручив моделировать процесс формирования решения компьютеру. А менеджеру остается только выбирать наиболее эффективные средства воздействия на модель (и реальную систему) и анализировать полученные результаты. Необходимо помнить, что принимает решения не компьютер, а человек. Только с такой точки зрения менеджер может эффективно использовать вычислительную технику.

Принципиально любая модель может быть сформулирована тремя способами:

• в результате прямого наблюдения и изучения явлений действительности (феноменологический способ);

• вычленения из более общей модели (дедуктивный способ);

• обобщения более частных моделей (индуктивный способ, т. е. доказательство по индукции).

Один и тот же объект может быть описан различными моделями в зависимости:

• от взглядов и мировоззрения специалистов;

• исследовательской и практической потребности;

• возможностей математического аппарата;

• возможностей вычислительной техники;

• структуры информационного обеспечения и т. д.

* Данная работа не является научным трудом, не является выпускной квалификационной работой и представляет собой результат обработки, структурирования и форматирования собранной информации, предназначенной для использования в качестве источника материала при самостоятельной подготовки учебных работ.

1. Моделирование в политике

2. Алгоритмы моделирования политических и социально-экономических процессов

3. Моделирование политических и социально-экономических процессов

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Моделирование в политике

Моделирование представляет собой исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей; использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения новых объектов. Моделирование -- одна из основных категорий теории познания: на идее моделирования по существу базируется любой метод научного исследования -- как теоретический (при котором применяются различного рода знаковые и абстрактные модели), так и экспериментальный, использующий предметные модели.

Одни модели строятся по принципу внешнего сходства с отображаемыми объектами, другие являются аналогами или имитаторами таких объектов по свойствам или сущности, третьи дают символическую картину моделируемых объектов или явлений. В любом случае модели -- это разумно-полезное приближение к реальной действительности, и они не претендуют ни на что большее.

По методам построения модели делятся на ручные, создаваемые без использования вычислительных или иных средств; аналоговые, конструируемые специальными электронными устройствами; компьютерные, основанные на использовании вычислительной техники и программного обеспечения, а также смешанные. Как показывает практический опыт, наиболее подходящими для отображения российской политической действительности являются модели компьютерные, представляющие собой описание процессов с помощью искусственных языков на основе специальных программ.

Построение модели с использованием компьютерной техники содержит в себе четыре необходимых этапа. На первом формируется единое теоретическое представление об исследуемой системе - ее концептуальная модель. Построение концептуальной модели предполагает присвоение всем существенным для решения данной задачи компонентам системы соответствующих понятий, выявление и вербальное описание наиболее существенных факторов и показателей развития, зависимостей и закономерностей. На втором этапе описание концептуальной модели переводится на язык математических символов: создается математическая модель системы. Переложение математической модели на язык программирования, доступный ЭВМ, дает в руки исследователя компьютерную модель, позволяющую оперировать с цифровой эмпирической информацией. Наконец, вводя в математическую или компьютерную модели эмпирическую информацию об исследуемой системе, заменяя математические символы на количественные показатели, мы получаем информационную модель исследуемой системы. Она-то и дает возможность с той или иной степенью достоверности оценивать реальную ситуацию и прогнозировать ее последствия, иными словами - ставить эксперимент.

2. Алгоритмы моделирования политических и социально-экономических процессов

Следующий этап -- создание формальной модели, отличающейся от неформальной тем, что все допущения в ней представлены в математической форме.

Четвертый этап -- компьютерная обработка формальной модели. Это -- дедуктивная стадия моделирования, заключающаяся в поиске нетривиальных и непредвиденных выводов из правдоподобных допущений. После ее завершения полученные результаты снова подвергаются переводу -- на сей раз с языка математики на обычный язык. (рис.1.)

Рис.1. Алгоритм моделирования по Ф.А. Шродту

Рис.2. Алгоритм моделирования по Дж.Проктору

В сфере политического анализа применяются и более прагматичные подходы, основанные на использовании экспертных систем -- компьютерных программ для специализированных, профессиональных предметных областей. Центральной задачей при создании подобных систем является выявление и воспроизведение знаний в соответствующих областях. Процедура решения этой задачи в области политического моделирования обычно бывает следующей. Сначала производится идентификация, т.е. выделение предметной области и конкретных тем, относящихся к рассматриваемой проблеме. Следующий этап -- концептуализация, в ходе которой выявляются основные понятия, отношения и характер информационных потоков, необходимые для описания процесса принятия решения в данной предметной области. Выделяются также подзадачи, стратегии и ограничения. Далее выполняется формализация, связанная с отражением ключевых понятий в определенном формальном представлении, например, с помощью семантической шкалы, некоего искусственного языка или другим способом. Затем -- этап реализации, когда формализованное знание комбинируется и реорганизуется для достижения совместимости с информационными потоками исследуемой проблемы.

3. Моделирование политических и социально-экономических процессов

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Ахременко А.С. Динамический подход к математическому моделированию политической стабильности // Полис. - 2009. - № 3. - С. 105-112.

2. Василенко И.А. Политология: учебник. - М.: Гардарики, 2004. - 288 с.

3. Кравченко А.И. Основы социологии и политологии: учебник. - М.: Проспект, 2006. - 352 с.

4. Мангейм Дж.Б., Рич Р.К. Политология. Методы исследования. М., 1997.

5. Леванский В.А. Моделирование в социально-правовых исследованиях. - М., 1986.

6. Шабров О.Ф. Политическая система: структура, типология, устойчивость. - М., 1993.

7. Яковлев И.Г. Информационно-аналитические технологии и политическое консультирование// Полис. - 1998. - № 2. -С.122-133.

Ведущим методом исследования, в сегодняшней микроэкономике, является моделирование экономических явлений и процессов.

Модель помогает проанализировать основные взаимные связи и выводит основные законы взаимосвязи между основными действующими объектами и субъектами в определенных условиях. Дадим полное определение:

Экономическая модель — это упрощенное представление об экономической действительности.

Существует множество разных моделей. Они различаются по уровню обобщения, сфере охвата, времени и характеру действия, степени структурности, характеру взаимосвязи элементов и т.д.

Главной целью данной работы является изучение статической и динамической моделей в микроэкономике.

Статические модели изучают явления вне времени. Динамические модели учитывают такой фактор как время и рассматривают экономическую жизнь в развитии

Развитие методов исследования

Возникновение системного метода исследования началось еще в XIX веке в процессе преобразования мнимой логики в математическую логику. В этот период Джордж Буль пишет алгебру логики, а Уильям Джевонс и Эрнст Шредер создает первую систему математической логики.

Сильным толчком к развитию экономического моделирования послужила теория и практика народнохозяйственного планирования в СССР (ГОЭЛРО, межотраслевой баланс 1923-1925гг., модели экономического роста Г. А. Фельдмана и др.). Развитие технических наук, математики, биологии и физиологии благоприятствовало созданию в 40-х гг. американским исследователем Н. Виннером кибернетики, науки управлять сложными динамическими системами. Применение принципов кибернетики к экономике положило начало в 60-х гг. созданию экономической кибернетики (В. С. Немчинов, О. Ланге, Г. Греневский, С. Вир и др.).

Экономическое моделирование

Распространение системных методов исследования и рождение кибернетики сопровождались бурным развитием экономико-математического моделирования.

Экономическая модель — это экономико-математическая модель, отражающая работу и устройство отдельного элемента экономической системы, взаимосвязь его с другими элементами системы в процессе работы. Создание модели необходимо, чтобы дополнить недостающую информацию.

Модели созданы для описания внутренней структуры объекта, или его динамику, т. е. реакцию на воздействие конкретных факторов. В зависимости от потребностей один и тот же объект может быть описан разными моделями. В связи с этим необходимо оценить как саму модель, так и область, в которой выводы будут необходимы.

Величины, которые вводятся в модель в готовом виде, называют экзогенными, а величины, которые получают при решении поставленной задачи – эндогенными.

с одной стороны, модель отражает реальный мир и является его условным воспроизведением,
с другой — служит его преобразованию в соответствии со сформулированными целями.

Анализ экономических объектов
Экономическое прогнозирование
Разработка управленческих решений на всех уровнях иерархии.

Простейший вид экономико-математического моделирования – моделирование в двухмерном пространстве, т. е. при помощи графиков. Если с увеличением значения аргумента значение функции растет, наклон графика называют положительным, если с увеличением значения аргумента значение функции уменьшается, наклон называют отрицательным. Если с изменением значения аргумента значение функции не меняется, то говорят, что у функции нулевой наклон. Если одному и тому же значению аргумента соответствует бесконечное число значений функции, то наклон функции равен бесконечности (рис. 2 - 4).

Положительный наклон. Отрицательный наклон.
На рис. 2 - 4 продемонстрированы простейшие линейные зависимости, но в реальности зависимости имеют более сложный характер и строятся при помощи кривых. Для того, чтобы определить уровень наклона функции в окрестностях данной точки, нужно провести к ней касательную (рис. 5). Кроме того, наклон функций может меняться, переходя из положительного в отрицательный и наоборот.

При помощи наблюдений (изучения конкретных событий) действительности (феноменологический способ)
С помощью выделения из более общей модели (дедуктивный способ)
Посредством обобщения частных моделей (индуктивный способ).

Наклон равный нулю. Наклон = ∞.

Основные виды моделей
Микроэкономические модели представляют взаимодействие структурных и функциональных составляющих экономики, или поведение отдельной такой составляющей в рыночной среде.

Целью создания модели является установление рыночного равновесия.

Экономическое равновесие – это такое состояние экономики, при котором спрос равен предложению.

Модели бывают различными по уровню обобщения (абстрактно-теоретические и конкретно-экономические), сфере охвата (макро- и микроэкономические), времени и характеру действия (статические и динамические), характеру взаимосвязи элементов (линейные и нелинейные) и т. д.

Модели, которые описывают моментные состояния экономики, называются статическими; а модели, показывающие развитие экономического объекта, - динамическими. Построение моделей происходит при помощи формул, в виде числовых примеров, в форме таблиц или в форме графов особого вида (сетевое представление модели).

Наиболее общее деление моделей — по способу отражения действительности:

1. Аналоговая модель

2. Иконическая модель (портретная модель)

3. Концептуальная модель

4. Структурная модель

5. Функциональная модель.

2. По предназначению модели:

1. Балансовая модель

2. Дескриптивная модель (описательная модель)

3. Имитационная модель

4. Информационная модель

5. Нормативная модель, в т. ч. Оптимизационная модель

4. По временному и пространственному признаку:

1. Гравитационная модель

2. Динамическая модель

4. Статическая модель

5. Точечная модель

6. Трендовая модель и др.

5. По уровню моделируемого объекта в хозяйственной иерархии:

1. Глобальная модель

2. Макроэкономическая модель (агрегатная модель)

3. Микроэкономическая модель

6. По внутренней структуре модельного описания системы:

1. Автономная модель

2. Закрытая модель

3. Комплекс моделей

4. Многосекторная модель (многоотраслевая, многопродуктовая модель)

5. Однопродуктовая модель

6. Открытая модель

7. Система моделей (в т. ч. многоуровневая или многоступенчатая).

Процесс моделирования проходит в несколько этапов:

1. Идентификацию объекта

2. Спецификацию модели

3. Идентификацию и оценку параметров модели

4. Установление зависимостей между ними

На всех этапах создания моделей выполняются определенные испытания и проверки, для того, чтобы обнаружить и устранить недостатки.

Наиболее эффективно – использование уже готовых и проверенных моделей, которые отвечают всем требованиям и уточнениям

В моделировании экономики значительное место занимают модели равновесия. Они отображают такие состояния экономики, когда итоговая всех сил, которые стремятся вывести ее из равновесного состояния, равна нулю. В нерыночной экономике отклонение по одним показателям (например, дефицит) возмещается другими факторами (черный рынок, очереди и т. д.). Равновесные модели описательны. В России долгое время господствовал нормативный подход в моделировании, базирующийся на оптимизации. Оптимизация в теории рыночной экономики присутствует в основном на микроуровне (максимизация полезности потребителем или прибыли фирмой).

В статических моделях излагается состояние экономического объекта в определенный момент или отрезок времени. Динамические же модели включают взаимосвязанность переменных во времени.

В моделях статики, значения ряда величин обычно зафиксированы, тогда как в динамике они же являются переменными (например, капитальные ресурсы, цены и т.п.). Динамические модели – это не просто сумма ряда статических моделей. Они описывают силы и взаимодействия в экономике, которые определяют ход процессов в ней. В динамических моделях используются дифференциальные и разностные уравнения

Читайте также: