Параметры, описывающие поведение [c.480]
Оба примера очень просты, потому что предполагается линейный спрос. Линейные кривые спроса удобны для использования в теоретических иллюстрациях, но в эмпирических приложениях приходится отказываться от принципа линейности. Если кривая спроса не линейна, то данные, приведенные в табл. 9.2, не соответствуют действительности. Например, возможна ситуация, когда в условиях монополии производная цены по предельным издержкам равна 1, а линейный спрос указывает на наличие совершенной конкуренции. Несмотря на все свои недостатки, предыдущий анализ передает суть дела показывает, что есть параметры, описывающие поведение фирм, которые можно получить на основе ограниченного круга сведений (цена, объем производства и переменные, воздействующие на спрос и функции издержек)110. [c.166]
Основными чертами системного подхода являются а) рассмотрение системы в неразрывной связи с условиями ее осуществления б) рассмотрение объекта не как независимой ячейки, а с учетом его места в более высокой системе в) стремление к установлению строгих логических и по возможности математических соотношений между переменными, описывающими поведение системы г) признание, что один и тот же материал выступает в системном исследовании как обладающий разными характеристиками, параметрами, функциями и даже принципами строения. [c.9]
Параметры экономико-математических моделей подразделяются на два вида а) описывающие поведение системы и б) управляющие, среди которых особенно важны инструментальные а также на три группы а) параметры среды, б) параметры управляющих воздействий, в) параметры внутреннего состояния системы. [c.258]
Существует целый ряд описывающих поведение рынка индикаторов (параметров, осцилляторов, показателей), которые можно увидеть в действии только с помощью компьютера. Трейдеры, которые специализируются на этом, применяют какие-то свои наборы, называемые также "корзинами [c.150]
По назначению параметры подразделяют на два вида параметры, управляющие поведением системы, и параметры, описывающие систему, ее свойства, поведение и состояния. [c.424]
В табл. 1 сведены результаты относительно интеграции каждого отдельного региона с национальным рынком в целом, полученные с помощью моделей (4 ), (4), (6 ) и (6). Для каждого отдельного региона в таблице даны результаты оценки одной из этих моделей, в зависимости от того, какая из них сочтена описывающей поведение цен в данном регионе. Если приведены все параметры — Я, j, ув и , это означает, что принята модель (4 ), если приведены Я, у и 8 — что принята модель (4) таким образом, регион считается движущимся к интеграции. Если присутствуют только Я и уь, принята модель (6 ), и для (6) приводится единственный параметр Я. В двух последних случаях регион считается интегрированным, если еди- [c.25]
В этом разделе рассматривается маркетинговая структура страхового рынка, который можно делить по множеству разных признаков (критериев). Для нас наибольший интерес представляют параметры, наиболее точно описывающие потребительское поведение и приведенные выше, в разделе по сегментации страхового рынка. Его деление согласно критериям, имеющим значение для определения платежеспособного спроса на страхование, называется маркетинговой структурой. [c.72]
Общим для этих аспектов исследования поведения является формирование набора параметров (категорий), описывающих особенности ЛПР и окружающей среды, изучение их изменений и взаимосвязи в конкретных условиях, а также представление результатов — поведенческих реакций. В качестве реакций, как отмечено выше, могут использоваться словесные ответы (имеющие четкий или нечеткий характер), а также однократные действия или набор последовательных действий, которые могут быть представлены в виде текстов на естественном языке или с помощью траектории. [c.32]
В работе построена и исследована модель поведения инвестора, учитывающая все упомянутые выше факторы. Модель формулируется в непрерывном времени. При этом предполагается, что процессы, описывающие динамику стоимости инвестиционных ресурсов и потоки добавленной стоимости, являются геометрическими броуновскими движениями. Такого рода предположения позволили использовать для исследования модели хорошо разработанные аналитические методы теории диффузионных процессов. С помощью этих методов получено оптимальное правило инвестирования и построена в явной форме зависимость этого правила от параметров налоговой системы. [c.6]
Как известно, социально-экономические объекты образованы двумя сопряженными между собой макроблоками сферой производства (экономический блок) и сферой потребления (социальный блок). Очевидно, что от динамических и статических характеристик каждого макроблока во многом зависит динамика всего объекта. Следует заметить, что для описания сферы производства существуют различные алгоритмы ее формального отображения в виде моделей (с большей или меньшей степенью корректности). Однако для сферы потребления еще не опубликовано стандартных алгоритмов, достаточно адекватно отражающих динамику ее параметров, поэтому количество возможных вариантов моделей социальной динамики необозримо (поскольку каждый вариант выражает точку зрения автора той или иной модели). Люди различаются между собой значительно сильнее, чем предприятия в сфере производства (даже если ограничиться только экономическими показателями). Причина заключается в том, что предприятия, независимо от структуры и назначения, в основном стремятся к единой цели - получению прибыли. У людей же разные цели и ценности, которые зачастую выходят за пределы экономики. Человек может трудиться не только для удовлетворения своих материальных потребностей, но и для обретения власти, известности, любви и просто ради удовольствия или из любопытства (например, занятие наукой). Такое разнообразие субъективных целей не позволяет разработать единую каноническую модель прогнозирования динамики поведения конкретного человека. Задача значительно упрощается, если ограничиться формализацией динамики поведения отдельной социальной группы, ориентируясь только на экономические цели. Однако даже в этом случае модель будет сложна для понимания результатов исследования. Тем не менее, можно выделить комплекс базовых алгоритмов в качестве основы для большинства моделей, описывающих поведение социальных групп. [c.211]
Параметры эффективности, о которых говорилось выше, можно получить и для сложных инвестиционных схем. В этих случаях уместно прибегнуть к разработке специальных экономико-математических моделей, состоящих из математических выражений, описывающих как процесс формирования потоков платежей, так и соотношений, позволяющих рассчитать искомые характеристики эффективности. Основные преимущества использования модели, как известно, заключаются в одновременном учете в ней всех необходимых требований, условий и предположений. Важным фактором является известная свобода в пересмотре этих установок в ходе работы с моделью, непротиворечивость всех рассчитанных показателей, наконец, возможность получения вариантов поведения исследуемого явле- [c.281]
Эконометрическис модели характеризуются тем. что на их основе с использование статистических данных за ряд лет можно исследовать влияние экономических по казателей иа поведение кривых добычи, бурения, прироста запасов. Учитывая сход ство в подходах к экономической оценке ресурсов нефти н газа, ниже рассмат риваются модели предложения, применимые как для нефти, так и для газа [4, 14, 16 24]. Наиболее известные зарубежные модели рассмотрены в [33. 35. 36, 42]. Из ни наиболее разработанной представляется модель [42]. Она состоит из системы урав нений, описывающих зависимости между параметрами, участвующими в форми ровании функции предложения. Каждое уравнение оценивается на базе временны рядов и перекрестных данных, где каждый регион в перекрестной статистик идентифицирован с помощью поправочных параметров (свободных членов в уравнени регрессии). Первоначальное уравнение связывает интенсивность поискового бурения ожидаемым доходом на скважину (рассчитанным как произведение цены на газ н [c.207]
Для проверки гипотез "Что, если" в системе реализован механизм сценариев. Сценарии позволяют исследовать зависимость поведения одной и той же модели от поведения внешнего мира (например, частоты поступления заявок, сложности этих заявок и т.д.) и каких-либо параметров этой модели (например, количества транспортных средств или численности служащих, занятых оформлением заказов). Варьируемые параметры и измеряемые показатели выносятся на отдельное окно сценария, после чего в результате прогона модели автоматически формируется отчет. Кроме этого ReThink позволяет использовать сценарии для объективного сравнения альтернативных проектов один и тот же сценарий, описывающий некоторое заранее заданное поведение внешнего мира, может использоваться для прогона различных моделей. Результаты прогона, вынесенные в отчет, являются основой для сопоставления и оценки этих моделей. [c.259]