Экономико-математическая модель должна быть адекватной действительности, отражать существенные стороны и связи изучаемого объекта. Отметим принципиальные черты, характерные для построения экономико-математической модели любого вида. Процесс моделирования можно условно подразделить на три этапа 1) анализ теоретических закономерностей, свойственных изучаемому явлению или процессу, и эмпирических данных о его структуре и особенностях на основе такого анализа формируются модели 2) определение методов, с помощью которых можно решить задачу 3) анализ полученных результатов. [c.103]
| Рис. 2. Общая схема комплекса экономико-математических задач оптимального планирования нефтеснабжения района. Группы экономико-математических задач /—предпланового анализа // — текущего планирования нефтеснабжения /// — перспективного планирования нефтеснабжения. Экономико-математические задачи /—ретроспективный анализ процесса нефтеснабжения района 2 — прогнозирование потребности народного хозяйства района в массовых светлых нефтепродуктах 3 — формирование единой транспортной сети района и определение удельных транспортных затрат на перевозку нефтепродуктов 4 — статистическое моделирование объектов нефтебазового хозяйства 5 — выбор оптимального варианта внутрирайонных перевозок нефтепродуктов при наиболее эффективном использовании действующих объектов нефтебазового хозяйства 6 — прогнозирование технико-экономических показателей работы объектов нефтебазового хозяйства на ближайшую перспективу 7 — выбор оптимального варианта внутрирайонных перевозок нефтепродуктов при наиболее эффективном развитии нефтебазового хозяйства. Информационные выходы I, а — спрос народного хозяйства на массовые светлые нефтепродукты 1,6 — современное состояние и проектные материалы развития нефтебазового хозяйства /, s — транспортные условия нефтеснабжения 2, а — вариантные средне- и долгосрочный прогнозы потребности в нефтепродуктах 2, б — краткосрочный прогноз потребности в нефтепродуктах 2, в — сезонные колебания потребительского спроса 3, а, 3, б — единая современная и перспективная транспортная сети, их расценки 4, а — максимально возможный объем реализации нефтепродуктов на действующих объектах нефтебазового хозяйства в условиях базисного года 4, б — минимальная себестоимость хранения нефтепродуктов на объектах нефтебазового хозяйства 4, в — основные технико-экономические показатели в условиях базисного-года 5, а — оптимальные варианты внутрирайонных перевозок нефтепродуктов на ближайшую перспективу 5,6 — оптимальные объем и структура реализации нефтепродуктов по нефтебазам 5, в — оптимальные технико-экономические показатели деятельности нефтебазового хозяйства на ближайшую перспективу 5, г — направления развития объектов нефтебазового хозяйства на ближайшую перспективу 6, а, 6, 6 — соответственно максимально возможный объем реализации нефтепродуктов по объектам нефтебазового хозяйства и минимальная себестоимость хранения нефтепродуктов на начало перспективного планового периода 6, в — перспективные модели основных технико-экономических показателей деятельности объектов нефтебазового хозяйства 7, а — наиболее эффективные направления и очередность капитальных вложений в расширение и реконструкцию нефтебазового хозяйства 7, б — схема перспективных оптимальных внутрирайонных перевозок нефтепродуктов 7, в — варианты основных технико-экономических показателей деятельности нефтебазового хозяйства по этапам долгосрочного планирования 7, г — мероприятия по совершенствованию перспективного планирования нефтеснабжения |  |
Изучение причинно-следственных зависимостей переменных, представленных в форме временных рядов, является одной из самых сложных задач эконометрического моделирования. Применение в этих целях традиционных методов корреляционно-регрессионного анализа, рассмотренных в главах 2 и 3, может привести к ряду серьезных проблем, возникающих как на этапе построения, так и на этапе анализа эконометрических моделей. В первую очередь эти проблемы связаны со спецификой временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. В главе 5 было показано, что каждый уровень временного ряда содержит три основные компоненты тенденцию, циклические или сезонные колебания и случайную компоненту. Рассмотрим подробнее, каким образом наличие этих компонент сказывается на результатах корреляционно-регрессионного анализа временных рядов данных. [c.263]
Замечание 2. На этом этапе моделирования мы не рассматриваем [c.96]
Составление формального описания моделирования представляет собой ответственный этап создания модели сложной системы. Цель - получение исследователем формального представления алгоритмов поведения компонентов сложной системы и отражение вопросов взаимодействия этих компонентов между собой. При составлении формального описания модели исследователь использует тот или иной язык формализации. В зависимости от сложности объекта моделирования и внешней среды могут использоваться три вида формализации 1) аппроксимация характеристик явлений функциональными зависимостями, 2) алгоритмическое описание процессов в системе, 3) смешанное представление в виде последовательности формул и алгоритмических записей. Обычно КМ сложной системы представляет собой упрощенное алгоритмическое отображение реальной системы. С учетом рекомендации специалистов по предметной области сложная система расчленяется на конечное число частей (производится её декомпозиция) с сохранением связей, обеспечивающих их взаимодействие [153]. [c.91]
Собственно процесс моделирования выполняется следующим образом 1) программа моделирования случайным образом выбирает значение для каждой исходной переменной, например объема и цены реализации, основываясь на ее заданном распределении вероятностей 2) значение, выбранное для каждой варьируемой переменной, вместе с заданными значениями других факторов, таких как ставка налога и амортизационные отчисления, затем используется в модели для определения чистых денежных потоков по каждому году, далее рассчитывается NPV проекта в данном цикле расчетов 3) этапы 1 и 2 многократно повторяются, например 1000 раз, что даст 1000 значений NPV, которые составят распределение вероятностей, по которому вычисляют ожидаемые значения NPV и его среднеквадратического отклонения. [c.170]
Моделирование в современной экономической науке включает следующие последовательные этапы 1-й этап -разработка общей задачи и выбор объекта моделирования, напр., модель экономики в целом, модель отрасли, фирмы, определённый аспект функционирования экономики, модель спроса и предложения, ценообразования, доходов и т.д. Соответственно поставленной задаче осуществляется процесс получения информации, изучаются основные свойства исследуемого объекта, такие, напр., как ограниченность материальных, трудовых и природных ресурсов, набор технологических вариантов получения продуктов из ресурсов, варианты экономического развития в данных конкретных условиях и т. д. После получения необходимых данных об объекте, а также изучения его свойств разрабатывается гипотеза модели исследования 2-й этап — непосредственное создание модели. В экономике можно выделить следующие модели народно-хозяйственные модели (балан- [c.171]
Из схемы видно, что при системно-целевом подходе используется целый ряд позитивных элементов как нормативного, так и технологического подходов, однако включаются и принципиально новые этапы и преследуются более широкие цели. Вопросы определения функций управления в соответствии со структурой целей системы были рассмотрены нами в разделе 2.3. Здесь же мы остановимся на некоторых задачах организационного моделирования, имеющих особое значение для проектирования организационных форм управления научно-техническим развитием как процесса, соединяющего в себе административно-хозяйственное и научно-техническое руководство. [c.68]
В связи с тем что объем зрительной информации необыкновенно велик, зрительная система должна использовать соответствующую стратегию для отбора данных, заслуживающих внимания, и выбора уровня детализации, пригодного для решения поставленной задачи. В соответствии с этим в разд. 2 функционирование зрительной системы разделено на три этапа 1) моделирование, 2) опознавание и 3) зрительная обратная связь. В этом разделе описывается использование цветовой информации на этих трех этапах. [c.283]
Поскольку объем информации весьма велик, зрительная система должна располагать соответствующей стратегией для того, чтобы выбирать данные, заслуживающие внимания, и уровень детализации, подходящий для текущей задачи. Поэтому процесс функционирования зрительной системы был разделен на три этапа 1) моделирование, 2) опознание и 3) зрительная обратная связь с концентрацией внимания на наиболее существенных деталях. [c.293]
Лучший способ моделирования игры с последовательным выбором — использовать древо игры. Древо игры напоминает древо решений, за тем исключением, что в первом случае решение принимает не один, а большее число игроков. На рис. 4.6 приведен пример со стратегиями и результатами, иллюстрирующий описанный выше случай с новичком и старожилом. Круги на рисунке представляют собой узлы с решениями. Игра начинается с узла 1. На этом этапе Игрок 1 (новичок) выбирает между вариантами е и ё, которые можно истолковать как входить и не входить соответственно. Если выбирается последнее, тогда игра заканчивается с результатами П = 0 (результат новичка) и П2 = 50 (результат старожила). Если Игрок 1 выбирает е, мы переходим к узлу с решением 2. Этот узел соответствует выбору Игрока 2 (старожила) между вариантами гиг, которые можно истолковать как наказывать за вход и не наказывать за вход соответственно. Игры, которые, как на рис. 4.6, могут быть представлены в виде древа, называются также играми в развернутой форме . [c.64]
Первый этап любого моделирования методом Монте-Карло — определение распределения(ий) вероятностей для входной(ых) переменной(ых). Большинство компьютерных программ, предназначенных для моделирования методом Монте-Карло, содержат встроенную библиотеку распределений вероятностей. Они также имеют возможность построения распределения вероятностей, основанного на суждениях самого исследователя, поскольку современные компьютеры имеют встроенные генераторы случайных чисел (в действительности генераторы псевдослучайных чисел), которые позволяют получать равновероятные числа между 0 и 1. Таким образом получение числа в диапазоне от 0,1 до 0,2 имеет такую же вероятность, что и получение числа между 0,7 и 0,8 или любое число в интервале от 0,3 до 0,5 имеет такую же вероятность, что и число из интервала 0,8—1,0. [c.411]
При расчете моделей планирования первостепенное значение имеет определение периода исследования. Он должен браться таким, чтобы исходные данные были бы однородны. При этом следует иметь в виду, что слишком малый период исследования не позволяет выявить общие закономерности. В то же время нельзя брать и слишком большой период, так как любые экономические закономерности непостоянны и могут существенно изменяться в течение длительного времени. В связи с этим при практической плановой работе наиболее целесообразно использовать для перспективного планирования годовые данные финансовой деятельности за 5 лет, а для текущего (годового) планирования - квартальные данные за 1 - 2 года. При существенных изменениях условий работы хозяйствующего субъекта в плановом периоде в рассчитанные на основе экономико-математических моделей показатели вносятся необходимые коррективы. Экономико-математическое моделирование позволяет также перейти в планировании от средних величин к оптимальным. Повышение уровня научно обоснованного планового показателя требует разработки нескольких вариантов планового показателя, исходящих из различных условий и путей развития хозяйствующего субъекта, с последующим отбором оптимального варианта. Для нахождения такого оптимального варианта используются экономико-математические. модели. Построение экономико-математической модели финансового показателя складывается из следующих основных этапов. [c.68]
На этапе 1.2 применяются методы математического моделирования. Цель этого этапа определить вероятность осуществления опасных последствий, учесть распределение риска во времени, в пространстве. Учитывая недостаток информации, неразработанность методов оценки риска, целесообразно применять экспертные оценки. [c.166]
О. п. состоит из нескольких этапов. В машиностроении они включают 1) техническую подготовку производства (проектирование конструкции, моделирование, разработку технология, процессов и проекта организации произ-ва, изготовление технологич. оснастки) 2) выпуск головного образца, являющегося пром. изделием, предназначенным для эксплуатации в единичном произ-ве, и опытного образца нового вида или типоразмера изделия в серийном и массовом произ-ве, подлежащего всесторонним испытаниям для отработки конструкции или других качеств 3) переход на регулярный выпуск серии изделий в серийном нроиз-ве, массовый выпуск в массовом произ-ве и повторный выпуск экземпляров данного изделия в единичном произ-ве. В ряде отраслей пром-сти изготовление опытных образцов (напр., тканей, пищевых продуктов, лекарственных препаратов, а также машин) составляет один из начальных этапов технич. подготовки. [c.129]
| Рис. 6.2. Этапы проектирования системы управления методом организационного моделирования |  |
Задача получения информации решается одновременно с задачей моделирования механизма ситуации. Для разработки решений всегда необходимо получить какую-то исходную информацию, исходные данные. С этой целью решается задача получения информации. В ходе решения задачи требуется определить источник информации, выбрать способ обращения к источнику информации и принять решение относительно формы представления исходной, промежуточной и выходной информации для ЛПР и других пользователей. При решении каждого из указанных вопросов прежде всего исходят из требований к точности, надежности, достоверности, обоснованности и убедительности вырабатываемого решения. Задача получения информации имеет большое значение, поскольку ее результаты используются на всех последующих этапах принятия решений. Здесь важно не только взвешенно определить требования к качеству информации (ее точности, надежности, достоверности), но и установить наиболее предпочтительный источник и способ ее получения. Не менее важным оказывается вопрос и о выборе формы представления полученной информации. Иногда с трудом добытая информация из-за пренебрежительного отношения к способу ее представления оказывается невыразительной и неубедительной, слабо свидетельствует в пользу предлагаемого варианта решения проблемы, а значит — неэффективна. Более подробно технология решения данной задачи будет рассмотрена в п. 1.3.2. [c.74]
Большинство моделей в этой главе охватывает период до 2050 г. Однако, основной акцент сделан на первый этап данного периода (до 2025-2030 гг.), который представляет больший интерес для разработчиков политики. Основные результаты моделирования приведены в приложении в таблицах А4.1-А4.15 и анализируются в разделах F и G. В приложении 4.2 изложены основные характеристики модели, которая была использована в моделировании. [c.143]
На первом этапе работа на тренажере начинается с упрощенной моделью агрегированной социальной группы, входным фактором (входом) которой служит величина оплаты труда К. С начала моделирования (Т = 0) специальным генератором пилообразных импульсов (см. Введение, рис. В) создаются периодические линейные изменения величины К от нуля до некоторого большого значения. Каждый пилообразный импульс позволяет построить К-характеристику социальной группы для существующих на данном интервале времени оценок х, у и h. Изменение величины каждой из них приводит к изменению формы К-характеристики. Для удобства наблюдения и анализа влияния оценок х, у и h на форму К-характеристики в тренажере используются три одинаковые модели агрегированной социальной группы (модели 1, 2 и 3). Вариации величин х, у и h показывают их функциональную зависимость для формы К-характеристики. Результат полученного анализа в дальнейшем может служить основой для выработки рекомендаций по управлению персоналом в сфере производства. Индивидуальные особенности (т.е. величины х, у и h) всей социальной группы и в некоторых случаях отдельных личностей требуют не одинакового подхода к определению величины оплаты труда и интенсивности трудовой загрузки для получения наилучшего эффекта от результатов труда всей рабочей группы. [c.228]
Замечание 2. На этом этапе моделирования мы не рассматриваем отдельно поведение инвестора, связанное с хеджированием своих инвестиционных рисков при помощи производных ценных бумаг. Это - тема отдельного исследования. [c.97]
При проектировании деталей со сложной геометрией традиционными методами даже опытному конструктору не всегда удается адекватно отобразить на чертеже все геометрические условия, корректно и однозначно проставить все необходимые размеры. Поэтому конструкторская документация часто содержит неточности, которые выявляются лишь при изготовлении продукции и устраняются путем дополнительных затрат времени и средств. Благодаря наличию модели эти проблемы выявляются и устраняются на этапе моделирования — экономятся время и деньги. Дополнительное время на моделирование стоит гораздо дешевле потерь времени и материалов в производстве. [c.104]
По виду этих графиков можно сказать, что процедура дает стабильные результаты и что, судя по моделированию для периода в пять лет, начальная структура процентных ставок влияет, главным образом, на уровень краткосрочных ставок. В каждом из случаев моделирования уровни краткосрочных и долгосрочных процентных ставок сопоставимы с их историческими значениями. На рис. 2.5 представлены пять структур процентных ставок, выбранных случайным образом из 1000 структур, полученных при первом моделировании. На рис. 2.6 представлены пути соответственно для краткосрочной и долгосрочной процентной ставки за 5 лет (по одному для каждой), полученные при первом моделировании. Очевидно, что они представляют собой возможные пути процентных ставок. Нам следует также отметить, что значения всех прогнозируемых процентных ставок положительны во всех случаях моделирования и на всех его этапах. [c.74]
Построение хороших интерфейсов пользователей ИСП - это целая наука. Моделированию прецедентов должна предшествовать работа, к которой привлекаются пользователи по определению прецедентов ИСП и используемого в них пользовательского интерфейса. Для этого можно организовать серию рабочих встреч, в ходе которых разработчики интерфейсов изучают то, как будущие пользователи выполняют свои обычные обязанности на своих рабочих местах. Разработчики интервьюируют их и просят описать всевозможные сценарии использования создаваемой информационной системы, т.е. описать экземпляры прецедентов информационной системы. Чтобы добиться лучшего взаимопонимания на данном этапе, разработчики представляют пользователям наброски интерфейсов и по достижении более или менее устойчивых решений относительно интерфейсов приступают к созданию прототипов. Более подробные сведения об этом можно найти в [7] и [2]. [c.228]
Способом моделирование региональной социально-экономической системы выберем когнитивное моделирование, так как оно на современном этапе моделирования слабоструктурированных проблем сложных систем позволяет учитывать не только количественные, но и качественные стороны развития социально-экономических систем, развивая и практически реализуя идеологию системного анализа. Когнитивное моделирование позволяет встраивать различные системные приемы и методы [1. С. 70] в единую программу исследований и тем самым снимать противоречия, обычно возникающие при согласовании и стыковке результатов исследования разных аспектов сложной системы. [c.174]
Понимание. Этап 2 объясняет концепт новой компетенции. Учащимся дают точное понимание того, что такое компетенция и какие действия ей соответствуют. Занятия и лекции обеспечивают концептуальную модель компетенции, например, 11 элементов размышлений о мотивации достижения или поведенческих индикаторах и методах прямого убеждения. Живые или видеодемонстрации дают примеры моделирования используемой в рабочей ситуации компетенции. [c.293]
Выбрав форму уравнения регрессии, начинаем отбор факторов для ее построения. Отбор факторов осуществляется в 2 этапа I) качественный экономический анализ всех учитываемых факгоров 2) непосредственное включение факторных признаков в уравнение регрессии на основе количественной оценки тесноты связи данных факторов с результативным показателем. Эти два этапа органически связаны между собой и с другими этапами моделирования в целом. [c.77]
Этап 1. Игровой коллектив делится на параллельно работающие команды (по 2—3 человека), которые знакомятся с объектом моделирования, целями игры, игровым комплексом, информационной базой, диалоговым общением с ППЭВМ, правилами взаимодействия участников команды. [c.109]
Место имитационного моделирования в составе экономико-математических методов. 2.Мысленные и машинные модели социально экономических систем. 3.Социально-экономические процессы как объекты моделирования. 4. Структура и классификация имитационных моделей. 5.Основные этапы процесса имитации. 6.Определение системы, постановка задачи, формулирование модели и оценка ее адекватности. 7.Экспериментирование с использованием ИМ, механизм регламентации, интерпретация и реализация результатов. 8.Организационные аспекты имитационного моделирования. 9.Основные компоненты динамической мировой модели Форрестера. 10.Концепция петля обратной связи . И.Структура модели мировой системы. 12. Каноническая модель предприятия. 13.Моделирование затрат предприятия. 14.Моделирование налогообложения. 15.Использование имитационного моделирования для планирования. 16.Содержание процессов стратегического и тактического планирования. 17.Основные модули системы поддержки принятия решений. 18.Сущность статистического ИМ. 19.Метод Монте-Карло. 20.Идентификация закона распределения. 21.Классификация систем МО. 22.Сущность метода экспериментальной оптимизации. 23.Формирование концептуальной модели. 24.Принципы выбора критерия оптимальности, разработка алгоритма оптимизации. 25.Эвристические алгоритмы поиска решений. 26.Управленческие имитационные игры, их природа и сущность. 27. Структура и порядок разработки управленческих имитационных игр. [c.121]
В другом секторе ИПУ РАН разработана технология моделирования сложных динамических систем на базе аппарата модифицированных функциональных графов. Указанный математический аппарат обладает следующими свойствами возможность работать с данными как количественного, так и качественного типов возможность поэтапного наращивания сложности (и адекватности) модели по мере получения более точных исходных данных широкие выразительные возможности аппарата, что позволяет использовать его для моделирования динамических процессов в разнообразных предметных областях простота модульной структуризации модели, что позволяет автоматизировать процедуру построения на основе содержательной картины пользователя и заранее созданной библиотеки функциональных модулей. Разработанный программный комплекс "ИМПАН" предназначен для моделирования систем различного назначения с использованием аппарата знаковых графов. Основные реализуемые функции 1) формирование модели исследуемой системы в виде знакового (взвешенного) графа 2) модификация модели, изменение ее структуры 3) проведение поэтапного моделирования с заданием количества шагов на каждом этапе 4) возврат процедуры моделирования на заданное количество шагов с восстановлением предыдущего состояния модели 5) возможность внесения изменения в ходе моделирования 6) создание программы внешних воздействий на заданный управляющий компонент системы с целью обеспечения необходимой тенденции изменения управляемого фактора на выбранном временном интервале 7) формирование на основе существующей модели новой и последующая ее модификация 8) получение результатов моделирования для выбранных вершин в графическом виде, наиболее пригодном для анализа 9) визуальное изменение и последующее запоминание расположения вершин. [c.220]
На этом этапе моделирования можно заняться каждой отдельной сферой бизнеса. Каждая сфера бизнеса рассматривается как бизнес-система, а все ее подпрецеденты - как прецеденты этой системы. Сфера бизнеса N рассматривается как отдельная бизнес-система с прецедентами р и rl. Добавлено два субъекта Клиент р2 Клиент г2. С точки зрения N, они ведут себя эквивалентно прецедентам р2 и г2. Можно сказать, что Клиент р2 и Клиент г 2 изображают р2 и г2 с точки зрения N. [c.157]
Компания Xerox поставила цель перепроектировать и объединить существующие 17 произвольных и разобщенных процессов в более централизованно-распределенную систему непроизводственных закупок, которая должна обеспечивать 87000 служащих. Основные улучшения новой информационной системы нацелены на сокращение цикла закупок с 2-3 недель до 2 дней и 85 процентное сокращение стоимости на одну транзакцию и по крайней мере 5 процентное общее сокращение стоимости закупок. Основные этапы реорганизации включают отображение/анализ существующих процессов, перепроектирование и разработку новых более эффективных процессов, их тестирование и реализацию новой системы. Для реорганизации использовались инструментальные средства моделирования и реинжиниринга бизнес-процессов. [c.144]
Смотреть страницы где упоминается термин Этап 2 — моделирование
: [c.350] [c.21] [c.79] [c.214] [c.313] [c.363] [c.125] [c.61]Смотреть главы в:
Управление качеством Робастное проектирование Метод Тагути -> Этап 2 — моделирование