Модели и моделирование

Тема 3. Модели и методы принятия управленческих решений. Модели принятия управленческих решений. Модели и моделирование управленческих процессов. Системный, ситуационный, комплексный подход к моделированию процесса принятия управленческих решений. Эксперимент и экспериментирование. Типы моделей физическая, аналоговая, математическая, графическая, многомерная. Процесс построения модели. Проверка ее достоверности. Определение границ применения. Необходимость и возможность обновления модели. Модель теории игр модели оптимизации различных процессов и результатов, модели линейного и нелинейного программирования,  [c.5]


Модель, и моделирование. Экономические и эконометрические модели  [c.5]

В литературе имеется и менее строгое определение модели и моделирования.  [c.84]

Модели и моделирование. Построение математической модели является сущностью моделирования в исследовании операций . Эти два термина беспокоят людей, не знакомых с техникой исследования операций. Но они не должны беспокоиться.  [c.215]

Так, определенной моделью Земли является глобус, географическая карта. Моделью школьника может служить его дневник. Моделями самолетов, судов, паровозов являются соответствующие игрушки. Модели и моделирование (метод изучения реальной действительности при помощи моделей) — важный инструмент науки и практики, познания мира.  [c.29]

Модели и моделирование тесно связаны с таким базовым понятием, как система.  [c.4]

Моделирование как метод научного познания. Понятия "модель" и "моделирование". Классификация экономико-математических моделей. Этапы экономико-математического моделирования. Место математического моделирования в экономической науке. Математическое моделирование и развитие экономической теории. Роль прикладных экономико-математических исследований.  [c.90]


При большом числе плановых задач по определению оптимального способа организации работ и использования оборудования применяют имитационные модели, воспроизводящие экономические и производственные условия с помощью ЭВМ. Из методов статического моделирования применяют метод Монте-Карло, сетевые модели и др.  [c.128]

В опубликованных работах по проблематике нефтяного рынка и ОПЕК большинство специалистов, особенно западных, применяющих системный анализ и моделирование, стремятся зачастую механически представить всю ее деятельность посредством какой-либо единой, устойчивой, а нередко и жесткой схемы, причем картельная модель в различных вариациях пользуется безусловным приоритетом. Однако при таких попытках обычно недооценивается либо вовсе игнорируется почти непрерывная эволюция или модификация реальных функций ОПЕК за время ее существования при сохранении организационного единства и некоторых общих принципов. Поэтому для характеристики различных этапов ее истории потребуется, по всей вероятности, не одна, а несколько моделей.  [c.141]

Эффективное принятие решений необходимо для выполнения управленческих функций. Неудивительно поэтому, что процесс принятия решений — центральный пункт теории управления. Наука управления старается повысить эффективность организаций путем увеличения способности руководства к принятию обоснованных объективных решений в ситуациях исключительной сложности с помощью моделей и количественных методов. В данной главе мы рассмотрим особенности моделирования, типы используемых моделей и некоторые широко используемые методы принятия решений, а также методы прогнозирования, применяемые в рамках науки управления. Наша цель не в том, чтобы показать, как на деле применяются эти методы (эта тема достойна отдельного курса), мы, скорее, хотим дать вам представление о возможностях науки управления.  [c.219]


ЧРЕЗМЕРНАЯ СТОИМОСТЬ. Выгоды от использования модели, как и других методов управления, должны с избытком оправдывать ее стоимость. При установлении издержек на моделирование руководству следует учитывать затраты времени руководителей высшего и низшего уровней на построение модели и сбор информации, расходы и время на обучение, стоимость обработки и хранения информации.  [c.230]

Задачи анализа покупательского поведения. Выводы бихевиоризма. Использование метода группировок. Моделирование покупательского поведения. Выявление и моделирование покупательских мнений и предпочтений. Типология потребителей по социально-экономическим и демографическим признакам. Анализ структуры потребителей. Оценки отношения потребителей к товару, выявление приверженцев товара/марки. Выявление ориентации потребителей на цену и на качество товара и качество обслуживания. Распределение потребителей по времени признания товара. Психографические модели потребителей. Выявление покупательских привычек. Изучение побудительных факторов покупки. Анализ ответной реакции покупателя на товарное предложение. Изучение реакции потребителя на новый товар, его качество и цену.  [c.152]

Анализ и моделирование стоимости компании на практических примерах с применением компьютерной модели.  [c.408]

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ — совокупность математических методов, моделей и алгоритмов для решения задач и обработки информации, в т.ч. и с применением средств вычислительной техники, в службе управления персоналом организации. Повышение эффективности работы кадровых служб организаций и предприятий может быть осуществлено на основе широкого использования экон.-математического моделирования и вычислительной техники. Задачи, стоящие перед службой управления персоналом, как правило, отличаются своей многовариантностью. Нахождение оптимального решения путем прямого перебора всех возможных вариантов требует огромного труда, иногда практически неосуществимого. Использование математических методов и приемов обеспечивает нахождение оптимального или рационального решения наиболее коротким и наименее трудным путем при резком сокращении количества перебираемых вариантов. Получение высоких конечных показателей как результата функционирования системы управления персоналом предполагает прежде всего целенаправленное воздействие на систему в целом и на ее отдельные составляющие. Опреде-  [c.158]

В основе построения любой модели лежат определенные теоретические принципы и те или иные средства ее реализации. Модель, построенная на принципах математической теории и реализуемая с помощью математических средств, называется математической моделью. Именно на математических моделях зиждется моделирование в сфере планирования и управления. Область применения данных моделей — экономика — обусловила их обычно употребляемое название — экономико-математические модели . В экономической науке под моделью понимается аналог какого-либо экономического процесса, явления или материального объекта. Модель тех или иных процессов, явлений или объектов может быть представлена в виде уравнений, неравенств, графиков, символических изображений и др.  [c.404]

На практике возникает большое число задач, где необходимо определить оптимальный способ организации работ и использования оборудования. В этом случае применяют имитационные модели, заключающиеся в имитации экономических и производственных условий на ЭВМ путем воспроизведения элементарных явлений и актов процесса в последовательности, содержащей реальные связи и взаимосвязи. Из методов статистического моделирования используются метод Монте-Карло, сетевые модели и др. Содержание и методика использования конкретных моделей рассматривается далее.  [c.19]

При выполнении анализа технико-экономической эффективности НИР выбор методов и средств зависит не только от целей анализа, но и от объема исходной информации, которая есть на данной стадии НИР. Так, на стадии разработки технического задания имеется весьма ограниченный круг данных, поэтому, естественно, расчеты по узкому кругу укрупненных показателей носят ориентировочный характер. Широко используются методы экстраполяции, моделирования, аналогов и т. д. При оформлении результатов НИР, когда имеются уже основные характеристики исследуемого объекта, расчеты, обосновывающие целесообразность проведения ОКР и внедрения объекта в производство, должны быть сделаны значительно более точно с использованием информации, накопленной в процессе проведения НИР. На этой стадии могут широко применяться методы математического моделирования, учитывающие структуру объекта, его основные конструкторские характеристики, результаты исследования физических моделей и т. д.  [c.88]

Множество всех индивидуальных моделей, построенных для ВР Y с помощью различных алгоритмов моделирования, назовем базовым набором моделей и будем обозначать  [c.176]

В результате реализации алгоритма исследования и моделирования величины расхода топливно-энергетического ресурса получаем линейную модель (IV.4), которая должна быть преобразована в степенную модель (IV.3). Последняя и используется для нормирования, которое производится следующим образом.  [c.79]

Построение модели То bel", позволяющей дальнейшую интеграцию дополнительных модулей, определялось описанием и моделированием текущих бизнес-процессов компании и являлось базой для дальнейшей оптимизации корпоративной системы.  [c.76]

Авторы начинают книгу с обсуждения понятия модель и изложения принципов формализованного описания. Можно вводить различные классификации модели, описывать типы моделей, в зависимости от используемых средств моделирования и т. д., но есть одно обстоятельство, которое лежит в основе любого процесса познания мы можем оперировать только с моделями, изучать только модели, независимо от того, какой язык мы используем — русский, французский или язык математики. Наши знания всегда относительны, всегда являются отражением тех или иных черт реальной действительности, всегда являются ее моделью. Математические модели — это лишь специальная форма модельного, приближенного описания, использующая язык математики. Это четко сформулировано в самом начале книги. Несмотря на то, что слово модель уже вошло в обиход, его толкование отнюдь не однозначно, и читатель должен с самого начала понимать, о чем говорят авторы.  [c.11]

Второй вопрос, возникающий при изучении данного нами определения модели а зачем нужно использовать какие-то вспомогательные объекты (т. е. модели) и затем сталкиваться со сложнейшей проблемой о возможности переноса результатов исследования моделей на объект вместо того, чтобы исследовать интересующий нас объект непосредственно Прежде всего бросается в глаза причина практическая модели выбираются таким образом, чтобы они были значительно проще для исследования, чем интересующие нас объекты. Более того, некоторые объекты вообще не удается исследовать активно (т. е. провести с ними эксперимент). Невозможно, например, ставить на экономике страны эксперимент, имеющий чисто познавательное значение. Однако моделирование имеет и другое, более важное для науки значение поскольку в модели воспроизводятся лишь некоторые наиболее важные в данном исследовании стороны исходного объекта, моделирование позволяет выявить существенные факторы, ответственные за те или иные свойства изучаемых объектов. Моделирование как познавательный прием, как форма отражения действительности, зародилось еще в античную эпоху одновременно с возникновением научного познания. Сейчас трудно назвать ту область науки, где оно не используется.  [c.21]

Интуитивное моделирование в течение долгого времени оставалось главным и единственным методом анализа экономических процессов. Всякий человек, принимающий экономическое решение, руководствуется той или иной неформализованной моделью рассматриваемой им экономической ситуации. В случае интуитивных моделей, основанных на личном опыте принимающего решение, это приводило зачастую к ошибочным решениям. В еще большей степени интуитивные модели сдерживали развитие экономической науки, поскольку разные люди могут понимать интуитивную модель по-разному и давать на ее основе различные ответы на один и тот же вопрос. Проникновение в экономические исследования математических моделей создало основу для точного и строгого описания моделей и объяснения выводов, получаемых на их основе.  [c.24]

Подчеркнем, что главная особенность имитационного исследования состоит в том, что в этом исследовании проводятся эксперименты, но только не с объектом, а с его математической моделью. Такое представление об имитации появилось в 60-х годах нашего столетия. Имитационные исследования используются для анализа сложных систем в таких непохожих областях науки, как исследование ядерных реакторов и изучение психологии человека, моделирование боевых действий и анализ биологических систем в природе, изучение распространения эпидемий и моделирование исторических процессов, автоматизированное проектирование сложных технических систем и оценка воздействия лечебных процедур на организм человека. Особенно важное место имитационные исследования занимают в анализе экономических процессов. В экономических исследованиях имитация используется в широком диапазоне задач, от отдельных вопросов массового обслуживания и оперативного планирования производства до изучения перспектив развития экономики нашей планеты в целом. Такое разнообразие задач затрудняет выработку каких-то единых, универсальных рекомендаций (тем более, что имитационные методы еще крайне молоды — они используются всего лишь около двадцати лет и сейчас бурно развиваются). Имитационное исследование в значительной степени остается задачей, требующей большой творческой активности и самостоятельности человека, их осуществляющего. Тем не менее, уже сейчас возможно выделить основные принципы проведения имитационных экспериментов, которым и будет посвящен этот раздел книги.  [c.233]

Среди практических инструментов, позволяющих анализировать и прогнозировать макроэкономические показатели в комплексе, выделяются статистические (эконометрические) модели. В прошлые десятилетия в России, несмотря на серьезные научные исследования в области статистических методов анализа и моделирования, практического применения данные модели не находили, поскольку прерогатива отдавалась балансовым построениям всецело планируемой экономики. Но именно в условиях перехода к рыночным отношениям применение эконометрических моделей в целях прогнозирования становится актуальным, когда инструмент, применяемый для анализа, адекватен анализируемому объекту — рыночной экономике.  [c.91]

Книга предназначена для всех, кто хочет получить общее представление о возможностях применения математических моделей в практике принятия экономических решений. В книге описаны принципы экономико-математического моделирования и основные типы математических моделей, используемых в практической деятельности. Отдельные главы посвящены новым перспективным направлениям исследования — построению человеко-машинных имитационных систем и моделированию хозяйственного механизма. Рассматриваются многокритериальные методы принятия решений и место этих методов в имитационных системах.  [c.2]

Можно, наконец, рассмотреть еще одно направление экономико-математического моделирования — это исследование вопроса о соответствии математических моделей изучаемым экономическим явлениям. К сожалению, это направление исследований, которое можно было бы назвать теорией математических моделей экономических процессов, не получило пока должного развития. До сих пор бытует представление о том, что доказать существование решения (оптимального или равновесного — безразлично) и вычислить его — вот основная задача экономико-математического моделирования. В действительности же главный вопрос состоит в том, можно ли данную математическую модель использовать для анализа той или иной прикладной или теоретической проблемы экономической науки. Сама по себе ни одна математическая теория (в том числе и статистический анализ, часто используемый в настоящее время для оценки и обоснования моделей) не может ответить на этот вопрос — он является проблемой экономической науки, поэтому теория моделей экономических процессов, занимающаяся вопросами адекватности математических моделей и методов изучаемым экономическим проблемам, должна быть важнейшей составной частью экономических исследований. Недостаточное развитие этого раздела экономической науки является, по моему мнению, основным препятствием, тормозящим эффективное использование математики в прикладных экономических исследованиях.  [c.7]

Основной чертой данной книги является внимание к вопросам адекватности математических моделей и методов, возможности их применения в прикладных исследованиях, т. е. к проблемам теории математических моделей экономических процессов. Хочется заранее предупредить — читатель не найдет здесь законченного изложения принципов этого раздела экономической науки как уже говорилось, состояние дел пока таково, что еще не удается сформулировать общепринятые положения, пригодные для включения в учебники. Автор избирает другой путь — он описывает принципы построения моделей самого простого для исследования уровня экономических процессов — производственно-технологического уровня. Такие модели основаны на хорошо разработанных принципах моделирования природных процессов, дополненных некоторыми эмпирическими закономерностями. Грубо говоря, эти модели базируются на законах сохранения (балансовых соотношениях) и эмпирических закономерностях преобразования ресурсов в продукцию (производственных функциях). В настоящее время подавляющее большинство прикладных исследований основывается на моделях этого типа — именно они используются в плановых расчетах. Описывая принципы построения моделей производственно-технологического уровня экономических явлений, автор в то же время постоянно демонстрирует их ограниченность. Тем самым объясняется происхождение трудностей, возникающих при проведении планово-экономических расчетов на основе математических моделей. Эти вопросы отражены в первой части книги.  [c.9]

Во второй части автор описывает наиболее характерные типы моделей и методов, использующихся в практике экономико-математического моделирования. Тем самым читатель получает представление об использовании принципов, изложенных в первой части. Хочется особенно отметить описание процедур программно-целевого подхода к перспективному планированию народного хозяйства, а также эколого-экономических моделей, представление о которых должен иметь каждый специалист.  [c.9]

Повсеместное использование вычислительной техники и математических моделей для анализа экономических систем и процессов вызывает интерес к методам экономико-математического моделирования среди широкого круга лиц, в первую очередь среди инженеров и экономистов, сталкивающихся с применением экономико-математических методов в разнообразных автоматизированных системах управления, планирования и проектирования на всех уровнях народного хозяйства. Учебники по математической экономике, использующие сложный математический аппарат, не подходят для этой группы читателей, так как требуют серьезной математической подготовки и содержат в основном анализ математических свойств моделей, а не обсуждение проблем их практического использования. В связи с этим возникает потребность в книге, дающей представление о содержательном смысле экономико-математических моделей и о возможностях их использования для принятия экономических решений и рассчитанной на читателей с инженерным и экономическим образованием.  [c.11]

В предлагаемой книге читателю дается представление об основных принципах использования математического моделирования в проблемах рационального хозяйствования, а также о наиболее распространенных (или наиболее перспективных) экономико-математических моделях и постановках задач.  [c.19]

Книга разбита на три части. В первой части, состоящей из двух глав, обсуждаются принципы математического моделирования производственно-технологического уровня экономических систем. Первая глава посвящена моделированию как методу научного исследования, особенностям моделирования экономических систем, а также основным представлениям о математических моделях и методам их анализа. Во второй главе излагаются основные принципы моделирования производственно-технологического уровня экономических систем. Описываются методы построения балансовых соотношений, свойства и типы производственных функций, методы моделирования потребления, основные этапы процесса прикладного моделирования и особенности моделирования систем с неопределенными факторами.  [c.19]

Третья подгруппа методов материального моделирования связана с использованием материальных моделей, имеющих другую физическую природу, по описывающихся теми же математическими соотношениями, что и изучаемый объект. Такое моделирование называется аналоговым и основывается па аналогии в математическом описании модели и объекта. Наиболее простой пример аналогового моделирования — изучение механических колебаний с помощью электрической системы, описываемой теми же  [c.21]

Система GASP-IV предоставляла пользователю структурированный язык программирования, похожий на Фортран, набор методов событийного моделирования дискретных подсистем модели и моделирования непрерывных подсистем с помощью уравнений переменных состояния, а также датчики псевдослучайных чисел.  [c.10]

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. Все описанные выше модели подразумевают применение имитации в широком смысле, поскольку все являются заменителями реальности. Тем не менее как метод моделирования, ИМИТАЦИЯ конкретно обозначает процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации. Как указывает Н. Пол Лумба Главная идея имитации состоит в использовании некоего устройства для имитации реальной системы для того, чтобы исследовать и понять ее свойства, поведение и характерист-ки . Аэродинамическая труба — пример физически осязаемой имитационной модели, используемой для проверки характеристик разрабатываемых самолетов и автомобилей. Специалисты по производству и финансам могут разработать модели, позволяющие имитировать ожидаемый прирост производительности и прибылей в результате применения новой технологии или изменения состава рабочей силы. Специалист по маркетингу может создать модели для имитации ожидаемого объема сбыта в связи с изменением цен или рекламы продукции. В этом и последующих курсах по бизнесу вы можете отшлифовать свое умение принимать решения в ходе одной из сложных компьютеризированных имитационных деловых игр.  [c.232]

Наукой накоплен большой опыт экономико-математического моделирования социалистической экономики. Еще в 20-е годы в СССР впервые в мире были выдвинуты идеи построения балансовой народнохозяйственной модели и планового роста национального дохода, которые затем легли в основу таких развитых областей, современного экономико-математического анализа, как межотраслевое и макроэкономическое моделирование. В 30-е годы Л. В. Канторовичем были разработаны методы расчетов, открывшие возможность оптимизации плановых решений.  [c.117]

Принцип разработки имитационной модели состоит в последовательном переходе от меньшего числа факторов (двигаясь от следствия к причине) к большему по мере отладки модели и усложнения ее до урсвня, обеспечивающего достижимую адекватность реальной действительности. Чаще всего такого рода моделирование реализуется с помощью ЭЦВМ, но в ряде случаев применимы и аналоговые вычислительные устройства.  [c.310]

Пожалуй, не можем, хотя такое здание интенсивно строится во всех трех направлениях. И хотя здесь имеются определенные аналогии с физическими процессами (такие аналогии излагаются, например, в книге Б. С. Разумихина Физические модели и методы теории равновесия в программировании и экономике , Москва, Наука , 1975 г.), экономическое моделирование много сложнее. Дело осложняется в первую очередь тем, что экономика охватывает не только производственные процессы, но и производственные отношения. Моделирование производственных процессов не представляет принципиальных трудностей и не намного сложнее, чем моделирование физических процессов. Моделировать же производственные отношения невозможно, не учитывая поведения людей, их интересов и индивидуально принятых решений.  [c.28]

В экономических исследованиях ситуация принципиально иная. Разработаны отдельные математические модели, применимость которых изучена мало или не изучена вообще, а о стройной системе обоснованных моделей и говорить не приходится. Более того, практически еще совсем не разработаны сами принципы проверки адекватности моделей и методов — а ведь в экономике эта задача является значительно более сложной из-за отсутствия возможности проведения натурного эксперимента. Поэтому явно недостаточное внимание к этой проблеме является удручающим. Все же в последнее время число исследований, посвященных этой теме, несколько увеличилось, так что можно надеяться, что в ближайшие годы работы данного направления получат более широкий размах, в результате чего не в столь отдаленном будущем будут разработаны обоснованные принципы моделирования экономических объектов, т. е. будет создан фундамент, на котором будет построено здание адекватных и взаимно согласованных математических моделей экономических процессов, аналогичное зданию математических моделей природных явлений. Этот оптимизм основывается на том, что уже сейчас имеется определенное понимание необходимости разработки общих принципов построения экономических моделей и превращения их в единую систему. Сегодня очень важно, чтобы это понимание было доведено до широкого круга специалистов, связанных с практическим использованием математических моделей и методов в экономических расчетах,— ведь именно они сталкиваются с трудностями, возникающими при внедрении математических методов в экономический анализ. Поэтому нужны учебные пособия, основанные не столько на прагматической или математической точке зрения, сколько на общем фундаменте — на теории математических моделей экономических процессов. Попытка написать такой учебник была предпринята в конце семидесятых годов 10. П. Иваниловым и Л. В. Лотовым ), которые в своей книге реализовали модельный подход к проблемам использования математических методов в экономике. Книга вызвала определенный интерес читателей. В настоящее время она широко используется в различных учебных заведениях, а также для самообразования. Все же, когда возник вопрос о  [c.8]

Основные типы моделирования. Классификацию методов моделирования и моделей можно проводить по различным признакам по сфере приложения, по характеру моделируемых объектов, по степени подробности моделей и т. д. В нашей книге модели будут классифицироваться по средствам моделирования. Такой выбор связан с тем, что нас прежде всего интересует возможность использования различных средств для анализа экономических систем. По средствам моделирования методы моделирования де-ллтся па две большие группы методы материального моделирования и методы идеального моделирования (рис. 1.1).  [c.20]