Требованиям, предъявляемым к динамическим моделям прогнозирования, полностью отвечает уравнение (26). Однако уравнения (23), (24), (25) также можно рассматривать как частные случаи модели типа (26). Модели (23), (24) могут дать вполне точные результаты прогноза при относительном постоянстве коэффициентов, характеризующих степень влияния отдельных факторов, при стабильности структуры исследуемого явления. [c.58]
Рассмотрим один частный случай проблемы свертывания показателей, встречающийся при исследовании динамических моделей типа (3.11), (3.12), (3.16). В этих моделях показателями часто являются значения некоторой функции f(x(t), u(t), t) в каждый из моментов времени из промежутка от t = 0 до t = Т. При этом каждому варианту решения (управлению u(t), 0 t =S Т) соответствует бесконечное число показателей. Для того чтобы свести задачу к числовому критерию, используют свертку показателей с помощью специальной весовой функции 6(i), соизмеряющей значения функции f(x(t), u(t), t) в различные моменты времени. Числовой критерий строится в виде [c.42]
На пункто-цифровом графике также выявляются классические модели движения цен. Однако, несмотря на то что структура динамических моделей на таких графиках, в основном, мало отличается от структуры моделей столбиковых графиков, существует целый ряд различий. Например, некоторые модели, присущие последним - пробелы, флаги, вымпелы -на пункто-цифровых графиках не увидишь. На внутридневном пункто-цифровом графике модели выглядят иначе в связи с протяженностью областей застоя. На рис. 11.9 представлены самые распространенные на пункто-цифровых графиках типы моделей перелома тенденции. [c.301]
Различается подобие между моделируемым объектом и моделью физическое— когда объект и модель имеют одинаковую или сходную физическую природу структурное — при сходстве между структурой объекта и структурой модели функциональное—с точки зрения выполнения объектом и моделью сходных функций при соответствующих воздействиях динамическое — между последовательно изменяющимися состояниями объекта и модели вероятностное — между процессами вероятностного характера в объекте и модели геометрическое — между пространственными характеристиками объекта и модели. Соответственно различаются типы моделей. [c.204]
Совершенно иным подходом к пониманию распределения фирм по размеру является модель динамического стохастического роста, в которой различные темпы роста приводят к распределению фирм по размеру. К примеру, допустим, что существует ряд производителей лазерной аппаратуры и что в каждый период времени на рынке появляется спрос на новый аппарат. Допустим также, что вероятность получить очередной заказ у всех фирм одинакова. Можно показать, что процесс такого рода предполагает распределение фирм по размеру и, в сущности, более-менее точно воспроизводит то распределение фирм по размеру, которое наблюдается в действительности. Мы вернемся к этому типу модели в главе 14. [c.98]
Другая альтернатива заключена в том, что заказчик желает построить реальную модель своего объекта или проблемы. Он хочет получить реальные данные о функционировании объекта или его части, оценить поведение объекта и выбрать оптимальную траекторию его развития. Всегда, когда заказчик имеет желание получить какое-то новое эффективное решение, разработчик должен выбрать тот тип модели, который сможет дать нужное решение. В большинстве случаев, если речь не идет о решении простых рутинных проблем, а в постановке задачи стоит вопрос об исследовании сложной, противоречивой динамической системы, то целесообразно выбрать имитационную модель. [c.17]
Погрешность уравнений классического приближения есть h/l + h/R no сравнению с единицей. В динамике дальнейшее уточнение без существенного изменения модели невозможно в связи с отмеченным выше влиянием инерционных членов на вычисление z. Уточненную динамическую теорию типа теории, с учетом сдвига удается построить для однородных по толщине оболочек. [c.312]
Конечно, на практике это различие не стоит абсолютизировать. Так, даже для срочной сделки со сроком Тс кредитор (например, вкладчик) может досрочно расторгнуть сделку, так что реальная длительность сделки может быть меньше, чем 7 Возникает вопрос о величине возвращаемой суммы долга для этих условий. И в этом случае часто используется динамическая модель типа той, что была рассмотрена выше. [c.137]
Следует отметить наряду с общеметодологическими трудностями и специфические особенности в вопросе выбора крите рия оптимальности для отдельных типов моделей. Так, в статической модели можно сравнительно просто описать структуру конечного продукта в части предметов потребления, но гораздо сложнее учесть средства производства, идущие на капиталовложения, поскольку они предназначены для будущих периодов и их состав определяется в зависимости от планов будущих лет. Решение последней проблемы в известной мере облегчается при переходе к динамической модели. Однако в ней выбор критерия оптимальности является сложной задачей. Здесь он должен включать оптимальные пропорции разделения национального дохода на потребление и накопление, оптимальные темпы роста производственного и личного потребления и др. Критерий оптимальности должен учитывать также состояние и потенциальные возможности экономической системы на конец планового периода. [c.178]
Новый взлет теории общего равновесия пришелся на 50-е годы и был связан прежде всего с работами К.Эрроу и Ж.Дебре, в которых были обобщены и дополнены полученные ранее результаты, касающиеся существования равновесия в модели типа Вальраса, были доказаны теоремы, устанавливающие эквивалентность конкурентного равновесия и оптимума по Парето, заложены основы многих последующих разработок. Оригинальные подходы к динамическому анализу, предполагавшие введение понятия межвременного равновесия, рассмотрение фактора неопределенности, включая неопределенность, порожденную психологическими особенностями взаимодействующих субъектов, а также фактора информации, включая объем и качество сведений, способность людей их воспринимать и использовать введение понятия временного равновесия, когда в центре внимания оказывается взаимодействие между ожидаемыми и фактическими значениями переменных и т.д. переход — на основе взаимодействия с теорией игр — к исследованию систем с небольшим числом участников, т.е. выход за пределы, обозначенные предпосылкой о совершенной конкуренции обращение к анализу неравновесных процессов (что предполагало отказ от основополагающей предпосылки Вальраса о расчистке , т.е. возможность сделок по неравновесным ценам ( например, модели с рационированием) — вот далеко неполный перечень современных направлений развития теории равновесия, истоки которых были заложены Элементами Вальраса. [c.431]
Методы и механизмы согласования взаимодействий. Охарактеризуем методы, которые могут быть использованы при формировании механизмов управления в организационно-экономических системах рассматриваемого типа. Проблема управления корпоративными структурами рассматривалась в разрезе соответствия между типом иерархической игры и корпоративной организационной структурой [16]. Разработан и практически реализован комплекс научно-методических и организационных средств, который обеспечивает решение задачи оптимального по финансовым результатам распределения корпоративных ресурсов (агрегированная линейная динамическая модель и модель системной оптимизации) за счет повышения эффективности управления. Сформулирована теоретике-игровая задача структурного синтеза для случая веерных и линейных организационных систем и систем с побочными платежами. Исследования моделей [15] показали необходимость изменения некоторых широко принятых на практике правил принятия корпоративных решений неоптимальность типичного назначения одинакового процента отчислений в центр для всех бизнес-единиц взаимовыгодность для верхнего и нижнего уровней снижения (а не сохранения или повышения, как обычно) доли отчислений при росте эффективности элемента нижнего уровня выгодность вложения корпоративных средств в инновации (повышение рентабельности и сокращение продолжительности освоения ресурсов), а не в оборотные средства. [c.63]
Проверка показателя и факторов на автокорреляцию установила, что все включенные в анализ переменные имели высокий (надежный) коэффициент автокорреляции ( + г > г табл = 0,299, — г > г табл = 0,399 при а = 5 % и /V= 20) [41]. Однако известно, что фактор времени, введенный в модель, снимает автокорреляцию (основанием к такому утверждению являются теоремы Фриша и Роу [41]), поэтому для получения динамических моделей нами использовались и простейшие формы связи типа (23), (24). [c.59]
В табл. 21 приведены значения отклонений расчетного уровня себестоимости добычи нефти от фактического при применении различных типов динамических моделей для различной длительности периода анализа и упреждения. [c.64]
Такие ограничения на управление иногда называют ограничениями типа узких мест. Помимо ограничений на управление в динамических моделях часто встречаются ограничения на возможные состояния системы. Эти ограничения в общем виде можно представить так [c.37]
Только здесь переменные модели являются функциями времени. Если модель является многошаговой (например, типа (3.18), (3.21) — (3.23)), то в случае конечного числа шагов каждая функция времени описывается конечным числом скалярных величин, так что задачу оптимального управления удается свести к некоторой задаче оптимизации для специально сконструированной статической модели. Для ее решения можно применить упоминавшиеся ранее методы оптимизации. В частности, если динамическая модель является линейной, т. е. удовлетворяет соотношениям (3.18), (3.19), (3.23), (3.24), то можно применить методы линейного программирования. При этом задача линейного программирования благодаря своему происхождению имеет специальную форму, которой можно воспользоваться для упрощения расчетов. [c.58]
Постановки задач планирования экономики рассмотренного здесь типа получили широкое распространение в шестидесятых годах (конечно, модели, предназначенные для планирования народного хозяйства, были значительно более сложными", чем модель (2.15)). Однако попытки практического внедрения моделей такого типа показали, что построить единственный критерий удовлетворительным образом не удается, т. е. не удается подобрать вектор с так, чтобы его составляющие действительно отражали роль различных компонент конечного продукта в развитии страны. Эти трудности связаны не только с принципиальными проблемами формулировки целевой функции потребления (ЦФП), о которых уже говорилось в гл. 2, но п с недостатками статических моделей. В самом деле, в конечный продукт народного хозяйства у входят капиталовложения в новые производственные фонды, личное потребление населения, расходы на содержание государственного аппарата ц обороту, сальдо экспорта и импорта и т. д. Если даже пренебречь влиянием внешней торговли, считать расходы па оборону и управление фиксированными, то все равно останутся капиталовложения, которые в рассмотренной нами модели, вообще говоря, являются бессмысленными, поскольку никак не отражаются па мощностях отраслей. Поэтому вводить оценку капитальных вложений приходится волевым , экспертным образом. Хотелось бы оценить роль вложений в основные фонды внутри самой модели. Для этого модель должна быть построена так, чтобы в ней учитывалось влияние капиталовложений на возможности производства. Такими моделями являются динамические многоотраслевые модели. [c.269]
Создание АИС способствует повышению эффективности производства экономического объекта и обеспечивает качество управления. Наибольшая эффективность АИС достигается при оптимизации планов работы предприятий, фирм и отраслей, быстрой выработке оперативных решений, четком маневрировании материальными и финансовыми ресурсами и т.д. Поэтому процесс управления в условиях функционирования автоматизированных информационных систем основывается на экономико-организационных моделях, более или менее адекватно отражающих характерные структурно-динамические свойства объекта. Адекватность модели означает прежде всего ее соответствие объекту в смысле идентичности поведения в условиях, имитирующих реальную ситуацию, поведение моделируемого объекта в части существенных для поставленной задачи характеристик и свойств. Безусловно, полного повторения объекта в модели быть не может, однако несущественными для анализа и принятия управленческих решений деталями можно пренебречь. Модели имеют собственную классификацию, подразделяясь на вероятностные и детерминированные, функциональные и структурные. Эти особенности модели порождают разнообразие типов информационных систем. [c.18]
Следующим уровнем управленческих информационных систем является экспертная система. В дополнение к базам данных системы DSS экспертные системы включают базу знаний по определенным типам задач и специальные программы, которые позволяют диагностировать задачу и дать рекомендации по возможным решениям. Поэтому экспертные системы часто называют компьютерными консультантами . В последние годы экспертные системы развивались очень быстрыми темпами. В заключение следует подчеркнуть, что, несмотря на огромный потенциал динамических моделей, с точки зрения принятия управленческих решений их реальное применение в компании в большой мере зависит от эффективности управляющих информационных систем и стремления руководства к их внедрению. [c.259]
Повышение адекватности моделей связывают с разработкой взаимосвязанных моделей, хорошо адаптирующихся к изменяющимся условиям [69—72]. Однако существующие разработки в этой области не в полной мере отражают особенности входящих в этот комплекс моделей задач. Так, например, предложенный в [1] комплекс взаимосвязанных моделей, включающий в себя статическую модель текущего планирования и динамическую модель календарного планирования производственной программы НПП,не предполагает градации входящих переменных несмотря на то, что информационная обеспеченность моделей различна, тип используемых для оптимизационных расчетов моделей, технология вычисления определяющих параметров и процесс построения моделей, в целом, идентичны. [c.111]
К разновидности экстраполяционных методов методов можно отнести метод прогнозирования на основе адаптивных моделей, и, как утверждают его сторонники, модели такого типа способны учитывать эволюцию динамических характеристик. Наибольшее распространение получили модели с использованием процедуры экспоненциального сглаживания, в основе которых лежит предположение о наличии медленного дрейфа параметров прогнозируемой модели. [c.126]
Достигнутый в настоящее время уровень технического прогресса позволяет выполнять работы одного и того же характера различными типами машин. Поэтому в динамической модели нельзя обойти вопрос оптимального распределения в динамике объема работ между различными типами машин. [c.69]
Динамическая модель принципиально включает в себя два типа уравнений уравнения балансов продукции и уравнения балансов капитальных вложений. Последние могут строиться на основе либо коэффициентов фондоемкости, либо коэффициентов капиталоемкости продукции. Система уравнений динамической модели межотраслевого баланса имеет вид [c.98]
Следующий класс нейронных сетей, который мы рассмотрим, — динамические, или рекуррентные, сети. Они построены из динамических нейронов, чье поведение описывается дифференциальными или разностными уравнениями, как правило, — первого порядка. Сеть организована так, что каждый нейрон получает входную информацию от других нейронов (возможно, и от себя самого) и из окружающей среды. Этот тип сетей имеет важное значение, так как с их помощью можно моделировать нелинейные динамические системы. Это — весьма общая модель, которую потенциально можно использовать в самых разных приложениях, например ассоциативная память, нелинейная обработка сигналов, моделирование конечных автоматов, идентификация систем, задачи управления. [c.39]
В качестве критерия оптимальности в большинстве отраслевых задач выступает минимум затрат на заданный объем конечного продукта рассматриваемой производственной системы. Применяются экономико-математические модели разных типов динамические и статические, детерминированные и вероятностные, однопродуктовые и многопродуктовые, с дискретными и непрерывными переменными, производственные функции, производственно-транспортные задачи и, наконец, по характеру отображения хозяйственных связей —матричные и сетевые модели. [c.253]
Экстраполирование - продолжение в будущее тенденций процессов, отражаемых в виде динамических рядов их показателей, на основе разработанных моделей регрессивного типа. Методы экстраполяции применяются обычно в случаях, когда информация о прошлом имеется в достаточном [c.78]
Динамическая модель леонтьевского типа [c.28]
В книге изложены методы, модели и технология экономического управления деятельностью предприятия и других сфер бизнеса, включающие следующие направления принципы, функции и требования к управлению в условиях рынка аналитические и графические методы, модели и технология подготовки и экономического обоснования основных управ-ленических решений при устойчивом функционировании предприятия разработка и применение для управления ряда динамических моделей типа Объем продукции — затраты — цена — прибыль — время с обратными связями продукция — выручка — производственные ресурсы , учитывающих задержки времени реализации продукции, рекомендуемых для условий неравномерного производства и сбыта, и другие методы экономического управления. [c.511]
Можно выделить два основных типа динамических экономе-трических моделей. К моделям первого типа относятся модели авторегрессии и модели с распределенным лагом, в которых значения переменной за прошлые периоды времени (лаговые переменные) непосредственно включены в модель. Модели второго типа учитывают динамическую информацию в неявном виде. В эти модели включены переменные, характеризующие ожидаемый или желаемый уровень результата, или одного из факторов в момент времени t. Этот уровень считается неизвестным и определяется экономическими единицами с учетом информации, которой они располагают в момент (/ — 1). [c.290]
Для описания процессов регионального развития (третий уровень в системе моделей, изложенной в 3.5) могут быть предложены и другие подходы. В данном параграфе для этих целей используется объединение возможностей моделей динамического межотраслевого баланса, моделей эконометри-ческого типа и моделей системной динамики. Это позволило снять многие ограничения традиционного моделирования (учет внутренних межотраслевых связей в экономике региона, учет нелинейности связей, использование трендов и экономет-рических зависимостей) в рамках одной объединенной модели, или, иначе говоря, единой многомодельной технологии. [c.264]
Для имитации формы объекта хорошо подходят механические образы (копии, макеты и т. п.), графические ("видеомодели"), вербальные и звуковые образы ("аудиомодели"). А чтобы адекватно воспроизвести содержание объекта, помимо уже перечисленных средств ЛПР может прибегнуть или к специально построенным "мыслительным технологиям" (например, прибегнуть к фантазиям и эвристикам в ходе "мозгового штурма"), или использовать математические символы и операции над ними, т. е. построить математическую модель. Если же существо управляемого или изучаемого процесса, явления определяется тем, какие конкретно действия предпримут какие-то определенные субъекты операции, то ЛПР целесообразно назначить специальных людей выполнять в упрощенном виде главные из реальных функций тех субъектов, существенно упростить исследуемую ситуацию с сохранением ее главных черт и воспроизвести моделирование в специальной динамической форме, так называемой игровой модели. Понятно, что динамические модели предмета более информативны, даже если это касается воспроизведения его формы. Например, анимация местности с изменяющимся масштабом изображения от "птичьего полета" до "взгляда с высоты муравья" дает более выразительный образ местности, чем ее статический макет. Способы моделирования, рекомендуемые для того или иного типа модели, представлены в последней колонке табл. 1.3.2. [c.134]
Выработка принципов композиции решений в цепочки. Создание правил имитации ситуационных описаний при изменениях на объекте и при реализации решений. Создание динамической модели типа ДСС и Экстраполятора. [c.252]
Кейнсианские модели динамического равновесия. Наиболее известными являются неокейнсианские модели экономического роста Р. Харрода (Англия) и Е. Домара (США), которые часто рассматривают вместе как одну модель, именуемую моделью Харрода-Домара. Эти модели основаны на двух предпосылках 1) рост национального дохода является только функцией накопления капитала, а все остальные факторы (увеличение занятости, степень использования достижений НТП, улучшения организации производства), влияющие на рост капиталоодачи, исключаются. Таким образом, модели Харрода и Домара - это одно-факторные модели. Предполагается, что спрос на капитал при данной капиталоемкости зависит только от типов роста национального дохода 2) капиталоемкость не зависит от соотношения цен производственных факторов, а определяется лишь техническими условиями производства. [c.76]
При анализе экономических систем используются все указанные типы моделей. Если рассматривается динамическая модель, то основную роль играет понятие траектории, т.е. кривой в пространстве параметров, которую описывает точка при своем движении во времени. Важнейшим понятием здесь является фазовое пространство, которое в геометрии появляется как кокасательное расслоение Т т к пространству параметров М, причем предполагается, что М — гладкое многообразие. [c.3]
Невысокая готовность вузов к решению задач нового типа оказывается не столько следствием консервативности высшей школы в целом, сколько результатом запрограммированности на консерватизме, заложенном в используемой дидактической модели. Новые дидактические модели предполагают и новую модель вуза в целом, способную обеспечить их культуросообразность. Иными словами, в условиях динамических процессов, протекающих в социокультурном пространстве, само учебное заведение должно стать динамично развивающейся структурой, включиться в процесс собственного "самообразования", цель которого - обретение свойств, характеризующих его собственную "культурную компетентность". [c.61]
В третьей главе описываются различные типы существующих и разработанных авторами данной книги вероятностных моделей текущего и оперативно-календарного планирования, в которых отражены наиболее характерные особенности формирования и принятия решений на различных временных интервалах. Особое внимание уделено динамическим стохастическим моделям с построчными вероятностными ограничениями. Описываемые модели внедрены на предприятиях МНХП Азербайджанской ССР. Опыт эксплуатации подтверждает их высокую надежность и эффективность. [c.4]