Франция и в особенности Великобритания стали свидетелями значительных колебаний инфляции и безработицы. Не было ни одной одинаковой ситуации, опыт всех стран был различен. В 1970-е и частично в 1980-е годы в Европе и США не существовало четкой зависимости между безработицей и инфляцией. Многие экономисты считали, что нарушение механизма кривой Филлипса в Европе и США свидетельствовало о том, что кривая Филлипса не может более служить ориентиром экономической политики. Они утверждали, что она никогда не была хорошим инструментом моделирования японской экономики. Эти экономисты, большинство из которых были монетаристами, утверждали, что на самом деле не существовало стабильной кривой Филлипса, на которую можно было бы положиться. [c.575]
Поясним указанные моменты. Дело в том, что процессы разработки образцов новой техники (в рамках НИР и ОКР) характеризуются таким уровнем детализации (расчленения на элементарные операции), при котором предполагаются установленными общие научно-технические принципы осуществления разработки, но имеется значительная неопределенность в отношении конкретных путей и способов реализации процесса. Данное обстоятельство и позволяет выделить в качестве самой характерной черты процессов разработки НИР и ОКР стохастичность структуры их развертывания во времени — как относительно последовательности и сроков реализации, так и по составу, содержанию операций. Поэтому наиболее адекватным инструментом моделирования в этом случае служит чисто стохастическая сеть, важнейшие события которой — альтернативные вершины — отражают стохастические (неуправляемые, неконтролируемые разработчиком научно-технического проекта) ситуации ветвления вариантов. В модели предполагается, что различные варианты осуществления операций и стадий научно-исследовательского проекта в момент составления последнего обладают ненулевой вероятностью реализации (оценки вероятностей задаются обычно экспертами). При этом проектировщик не может выполнить априорный выбор конкретного варианта проекта и рекомендовать его в качестве планового, так как выбор вариантов будет реально осуществляться в процессе развертывания научно-технической программы на основе результатов работ этой же программы, а также под воздействием некоторых случайных, неконтролируемых факторов. Именно эти результаты и факторы и диктуют пути развития процесса НИР и ОКР. [c.7]
Если нужно оценить характер изменения статических зависимостей в динамическом моделировании, выход из положения производится путем создания в рабочей модели, прогнозирующей социально-экономическую динамику, вспомогательных дополнительных инструментов моделирования для отслеживания изменений статических алгоритмов. Такие инструменты в рабочих моделях можно назвать виртуальными для самой динамической модели исследуемого оригинала. [c.25]
Написанию этой монографии предшествовало пять лет научных исследований [79] по применению теории нечетких множеств в финансовом и инвестиционном анализе. Вероятности как инструмент моделирования финансовых процессов укоренились в экономическом анализе уже сравнительно давно (более полувека назад). Нечеткие же множества - инструмент для экономических исследований довольно непривычный и новый, причем это замечание справедливо не только для России (где рыночная экономика существует всего 20 лет, если не брать в расчет дореволюционную историю), но и для всего остального мира. Следует отметить, что 80-е - 90-е годы прошлого столетия были для экономической науки, и вообще для российской науки, весьма проблемными. Перед учеными встал вопрос об элементарном выживании, и они часто были вынуждены поставить меркантильные соображения по зарабатыванию денег во главу угла, в ущерб научным исследованиям. Многие специалисты эмигрировали. Наука о нечетких множествах не избежала общей участи. После 1985 года исследования в этой области в России пошли на спад и практически прекратились до середины 90-х годов. [c.5]
В рамках моделирования как есть" регистрируется фактическое состояние процессов. Моделирование как есть" способствует также ознакомлению проектной группы и привлеченных к проекту специалистов функциональных отделов с методами и инструментами моделирования. Анализ фактического состояния позволяет обнаружить слабые места процессов и описать потенциал их оптимизации. [c.24]
Особенно спецификация техник моделирования взаимосвязана с выбором и конфигурацией инструмента моделирования, а также с составлением единых правил моделирования. Цель -разработка стандарта моделирования, который станет основой для создания и актуализации моделей. [c.46]
Одним из центральных понятий информационного моделирования является различие между объектами и их экземплярами. Как показано на рисунке 3.3, каждый объект представляет собой экземпляр определенного типа объекта, независимо от использования данного объекта в модели. Так, объекты Заказ поступил" и Ввод заказа завершен" являются экземплярами типа объекта Событие", а объект Бухгалтер", хотя и не используется в модели Обработка заказа", представляет собой экземпляр типа объекта, Должность". Таким образом, объекты не зависят от конкретной модели, в которой они используются в качестве ресурса. Поэтому любое использование объекта в модели называется его выражением. Например, объект Менеджер по продажам" имеет два выражения в модели Обработка заказа". Такие выражения объектов полностью зависят от объекта и не имеют собственных атрибутов помимо данных об их расположении в модели и непосредственных связях с другими элементами. Если объект модифицируется (например, новое название), все существующие выражения данного объекта изменяются автоматически во всех моделях, находящихся в базе данных инструмента моделирования. [c.59]
Вариант - это модификация основной модели, например, модели для разных филиалов или модели как должно быть , базирующейся на эталонной модели. Чтобы избежать избыточности и противоречивости отдельных вариантов, необходимо предусмотреть ряд процедур, которые во многом определяются функциональностью выбранного инструмента моделирования. [c.77]
Основные требования к инструменту моделирования [c.82]
Выбор инструмента моделирования [c.82]
Инструмент моделирования для крупного проекта моделирования должен удовлетворять множеству требований. Главными параметрами при выборе инструмента моделирования являются 68 [c.82]
Инструмент моделирования должен поддерживать одновременное создание моделей и работу с ними для различных пользователей, находящихся в разных местах. Предпосылкой этого является наличие адекватной системы администрации пользователей и их прав. [c.82]
Главным здесь является адаптируемость к единым правилам моделирования, установленным в ходе проекта. Таким образом, инструмент моделирования должен поддерживать соблюдение этих нормативов. [c.82]
Даже в сравнительно небольшом проекте по моделированию процессов, как правило, возникает большое количество модификаций одной и той же модели. Поэтому инструмент моделирования должен обладать механизмами создания и удобной администрации вариантов основных моделей. [c.83]
Важным, но еще полностью не реализованным аспектом выбора инструмента моделирования является наличие встроенных механизмов конфигурации, дискутировавшихся в главе 3.4.4. [c.84]
Пользовательская настройка выбранного инструмента моделирования должна осуществляться в соответствии с едиными правилами моделирования. При этом возможности настройки обусловлены принадлежностью инструмента моделирования к одному из двух классов [c.85]
Техника и инструмент моделирования [c.88]
Оцените методические знания задействованных сотрудников и уже имеющийся на вашем предприятии опыт работы с инструментами моделирования процессов. [c.88]
Определите решающие критерии для выбора инструмента моделирования с учетом поставленных целей. [c.88]
Выберите доступный инструмент моделирования в соответствии с установленными критериями. [c.88]
Сформулируйте единые правила моделирования и проведите настройку инструмента моделирования. Минимизируйте количество используемых типов объектов. [c.88]
Применяются ASE-системы и отдельные специальные инструменты моделирования [c.166]
Осуществление эффективного анализа ситуации и прогнозирование ее развития. Большинство СППР обладают инструментами моделирования и имитации, которые позволяют системным аналитикам и руководителям анализировать ситуацию, прогнозировать развитие событий и исследовать последствия различных сценариев. [c.60]
В этой главе мы исследовали некоторые сложные, но важные взаимосвязи. Мы нашли, что шум может быть категоризирован по цвету и что цвет шума может быть непосредственно связан с показателем Херста Н и процессом Херста. Антиперсистентные временные ряды, такие как рыночная волатильность, являются розовым шумом и родственны турбулентности. Персистентные ряды являются черным шумом, характеризующимся бесконечной памятью и прерывистыми резкими изменениями. Мы также рассмотрели семейство моделей ARFIMA как потенциальный инструмент моделирования. Мы исследовали характеристики этих шумов, но мы еще не рассмотрели их статистику. Поскольку статистика - первичный инструмент финансовой экономики, было бы полезно изучить фрактальную статистику. Мы переходим к ней в следующей главе. [c.190]
Выполняемые функции Выполнение вручную Расчет сумм выпла-Платеж чая ведомость Стандартные отчеты Автоматическое выполнение Ввод результате в проверок /чистка базы данных Автоматизированная видная нагрузка Автоматизированная работа Автоматическое обновление статуса Разнообразные ОТЧЕТЫ Инструменты моделирования [c.175]
Нечетко-множественные формализмы для нас - это наиболее естественный язык моделирования неопределенности, который мы применяем для решения экономических задач уже пять лет, - и все больше становимся приверженцами этого способа моделирования, ибо не возникает повода для разочарований. Есть определенная конкуренция между нечеткими множествами и вероятностями при моделировании рисков бизнеса. Вероятности - это традиционный инструмент моделирования, который используется с давних времен. Однако есть определенные проблемы в обосновании вероятностных оценок. И здесь есть три пути развития событий. Первый - пытаться переходить от точечных оценок вероятностей к размытым оценкам, к интервальным и нечетким вероятностям. Второй путь - отказываться от использования вероятностных описаний, целиком замещая их нечетко-множественными. Третий путь - комбинировать в разумной пропорции вероятностные и нечетко-множественные описания (по аналогии с тем, как это реализуется в концепции нечетких случайных величин Пьюри-Ралески [37]). Выбор пути напрямую зависит от того, какой материал есть в распоряжении у аналитика и ни один из этих путей не закрыт, что мы и продемонстрируем по ходу изложения. [c.4]
К сожалению, в теоретических дискуссиях о качестве моделей доминируют аспекты, связанные с оптимизацией их графического представления, например, минимизация занимаемой моделью площади или средней длины соединительных линий.31 Были также предприняты попытки автоматизировать генерацию оптимированных таким образом моделей. Однако, не был учтен тот факт, что качество моделей связано не только с эндогенными (внутренними) свойствами моделей, но и с восприятием со стороны пользователя модели. Кроме того следует отметить еще один недостаток многих существующих теоретических изысканий - они недооценивают функциональные возможности доступных на сегодняшний день инструментов моделирования и их влияние на качество моделей. [c.42]
Современные инструменты моделирования сохраняют модели во внутренней базе данных, позволяя при этом размещать созданные модели в иерархической структуре папок.64 Некоторые инструменты моделирования, например, ARIS Toolset IDS S heer AG дополнительно располагает [c.78]
Рекомендации по оптимизации сохранения моделей с помощью инструментов моделирования см. S hwegmann (2000), стр. 83 и далее. См. Be ker et al. (2002), стр. 7 и далее. [c.78]
Для эффективной манипуляции данными модели инструмент моделирования должен поддерживать распостраненныи язык для написания скриптов. Также должна существовать возможность автоматизированного создания простых скриптов. [c.83]
Инструмент моделирования должен поддерживать автоматический экспорт моделей в виде HTML-страниц, легко поддающиеся настройке предмет вывода (например, графические модели, атрибуты объектов/моделей), способ вывода (например, формат HTML-страниц) и возможность использования (например, кнопки управления). [c.83]
Доступность эталонных моделей, ориентированных на используемые корпоративные ИТ-системы, а также на специфику конкретной отрасли, может значительно снизить затраты на моделирование. Наличие таких моделей тесно связано со степенью распространености соответствующего инструмента моделирования. [c.83]
Помимо непосредственной адаптации моделей и их объектов, а также создания и администрации пользователей, в рамках пользовательской настройки должны найти свое отражение нормативы организационного характера. Необходимость таких нормативов обусловлена тем, что полная реализация единых правил моделирования только за счет настройки инструмента моделирования, как правило, невозможна. Для обеспечения единообразия создаваемых моделей необходимо придерживаться организационных правил, описанных в главе 3.4.3. Соблюдение этих правил можно частично контролировать с помощью встроенных функций инструмента моделирования. Например, ARlS-Toolset позволяет автоматически проверить введение обязательных атрибутов для всех объектов. [c.86]
Недостатком формирования вариантов на верхних уровнях абстракции является повышение сложности при манипуляции моделей (в результате большого количества похожих структур и функций в различных вариантах). В отношении администрации вариантов следует также отметить недостаточную функциональность имеющихся на рынке инструментов моделирования. Кроме того, преимущество независимого рассмотрения отдельных вариантов может оказаться и недостаком, так как потенциальные синергии могут остаться не замеченными, что в свою очередь может привести к локальной оптимизации использования ресурсов. [c.158]