Автор работы: Пользователь скрыл имя, 05 Ноября 2009 в 19:12, Не определен
Контрольная работа
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Филиал
в г. Самаре
Кафедра гуманитарных и
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
Вариант-21
по дисциплине: Финансово – коммерческие расчёты
на тему: Основные имитационные модели инвестиций
Самара – 2009
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………… |
3 |
1. Понятие
имитационной модели и имитационного
моделирования…………………………………………… |
4 |
2. Особенности и возможности имитационного подхода………… | 5 |
3. Система массового обслуживания……………………………... | 6 |
4.
Вопросы формирования |
14 |
5. Моделирующие алгоритмы……………………………………… | 19 |
6. Моделирование одноканальной СМО…………………………... | 20 |
7. Моделирование многоканальной СМО…………………………. | 22 |
ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………………………………………… |
24 |
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ…………………………………………... | 25 |
ВВЕДЕНИЕ
В
настоящее время российская экономика
испытывает существенный дефицит инвестиций.
Именно увеличение инвестиционной активности
может стать стимулирующим
Важнейшим
условием стабилизации экономики России
и вывода ее на новые рубежи развития
является нормализация инвестиционной
программы. В этой связи особую актуальность
приобретает теоретическое
Актуальность темы в новых условиях экономической реформы определяется, прежде всего, продолжающимся становлением рыночной экономики, что в свою очередь требует перестройки не только форм и методов хозяйствования, но и мышления всех категорий руководителей, маркетологов, экономистов, участвующих в процессе финансово – хозяйственной деятельности.
Объектом исследования выступают инвестиционные проекты, которые разрабатываются на предынвестиционной стадии. Предметом исследования является изучение влияния методов управления рисками на изменение рискованности и эффективности инвестиционных проектов.
Целью работы является разработка основных имитационных моделей инвестиций.
В соответствии с этой целью в работе поставлены и решены следующие задачи:
1. Понятие имитационной модели и имитационного моделирования
Слово имитация (от лат. imitatio — подражание) означает подражание, воспроизведение явлений, событий, действий, объектов и т.п. определенным образом. В известном смысле имитация является синонимом термина «модель» (от лат. modulus — мера, образец), которая определяется как любой образ — материальный или нематериальный (изображение, описание, схема, воспроизведение, материальное воплощение, представитель и т.п.) — изучаемого объекта.
По
сути имеющихся определений
Имитационные модели строят тогда, когда объект моделирования настолько сложен, что описать его поведение, например, математическими уравнениями невозможно или очень трудно. В некоторых случаях такой объект моделирования называют «черным ящиком», т.е. объектом с неизвестной внутренней структурой и, следовательно, с неизвестным механизмом поведения как при воздействии на него извне, так и при внутренних изменениях. В этих случаях имитационная модель позволяет отображать входные воздействия, сходные по параметрам с реальными или желаемыми воздействиями, и, измеряя соответствующую реакцию модели объекта, изучать структуру объекта и его поведение.
Весьма распространены также ситуации, когда с точки зрения математической теории нарушается необходимая строгость описания объекта в целом, так как части последнего могут быть описаны только различными математическими схемами (методами) с различными не стыкующимися критериями или направлениями оптимизации. В этом случае имитационные модели позволяют использовать многокритериальные подходы и условия допустимого компромисса, что способствует в определенной степени разрешению проблем состыковки различных математических методов без нарушения строгости математического описания объекта в целом.
2. Особенности и возможности имитационного подхода
Сопряжение различных математических методов в рамках имитационной модели упрощается также в связи с тем, что стыковка частей имитационной модели осуществляется не в терминах того или иного математического аппарата, а на языке цифр. Даже если моделирование частей объекта ведется на языках различных математических методов в имитационных моделях соединения частей объекта, оценка целей, критериев их достижения, результатов моделирования осуществляется через матрицы, потоки и иные общематематические понятия, задаваемые или получаемые исключительно в виде числовых, а не аналитических значений. Это, конечно, не означает полной количественной сопоставимости результатов, так как масштабы каждого числового значения могут быть различны, но упрощает процедуры сведения их к сопоставимости.
Построение имитационных моделей не намного сложнее, чем применение стандартных математических схем. Конечно, решить типовую задачу линейного программирования, например на нахождение оптимального плана производства каких-либо изделий на предприятии, максимизирующего прибыль, с применением типового пакета программ на компьютере проще, чем построить имитационную модель этого предприятия с тем же критерием оптимальности. Однако информационность имитационной модели несравненно выше. Она позволяет найти такие характеристики, которые при решении задачи линейного программирования просто отсутствуют.
Таким образом, в большинстве случаев — когда речь не идет о решении простых рутинных проблем, но в постановке задачи стоит вопрос об исследовании сложной, противоречивой динамической системы — весьма целесообразно выбрать имитационную модель.
При имитационном моделировании применяются самые разнообразные математические схемы: конечные и вероятностные автоматы, системы массового обслуживания, агрегативные системы, системы, описываемые дифференциальными уравнениями и марковскими процессами, методы общей теории систем, а также специально сконструированные эвристические подходы.
Применительно
к экономическим объектам и процессам
наиболее часто используются, на наш взгляд,
математические схемы систем массового
обслуживания, агрегативных систем, а
также эвристические подходы. Кроме того,
отдельные элементы метода статистических
испытаний или метода Монте-Карло, которые
лежат в основе имитационного моделирования,
достаточно часто применяются при расчете
различных параметров для других типов
моделей — эконометрических, моделей
кривых роста b т.п. Поэтому и в данной главе
будут рассмотрены имитационные модели
систем массового обслуживания и агрегативные
имитационные модели, а также способы
вычисления параметров методом статистических
испытаний.
3. Системы массового обслуживания
Рассмотрим основные понятия теории массового обслуживания, занимающейся построением моделей реальных систем обслуживания, производства, банковской деятельности и т.п. Эти математические схемы характеризуются тем, что в некоторые моменты времени (случайные или детерминированные) возникают заявки на обслуживание и имеются специальные устройства (приборы, инструменты) для обслуживания этих заявок, работающие по определенному закону.
Основными понятиями теории массового обслуживания являются: входной поток заявок, обслуживающая система, выходной поток заявок.
Входной
поток заявок (требований на обслуживание)
характеризуется определенной организацией
и рядом параметров (рис. 1): интенсивностью
поступления заявок, т.е. числом заявок,
в среднем поступивших в единицу времени,
и законом распределения вероятностей
моментов прихода заявок в систему.
Моменты появления заявок
Синхронизирующие моменты
Рис.1. Входной поток заявок
Обслуживающая система (ОС) представляет собой совокупность устройств (канал, прибор), которые обеспечивают обслуживание заявки, пришедшей в систему. Обслуживающая система характеризуется пропускной способностью (скоростью обслуживания), т.е. числом обслуженных заявок в единицу времени, и законом распределения времени обслуживания заявок. Примерами таких систем могут служить коммутатор телефонной станции, станок, на котором обрабатываются детали, машины химчистки одежды, оператор сберегательного банка, дежурная справочного бюро и пр.
Поток обслуживающих заявок, выходящих из обслуживающей системы, называется выходным потоком заявок. Параметром выходного потока является интенсивность.
Всякая система массового обслуживания имеет определенную дисциплину очереди, т.е. порядок обслуживания пришедших заявок. Дело в том, что бывают случаи, когда система обслуживания не в состоянии немедленно обслужить все заявки. В результате образуется очередь из заявок, пришедших на обслуживание. То, в каком порядке заявки из очереди будут поступать в обслуживающую систему, определяется дисциплиной очереди. Например, первой заявка поступила и первой обслуживалась; последней заявка поступила и первой обслуживалась; случайный порядок обслуживания заявок; обслуживание определенных заявок в первую очередь (заявки с приоритетом) и т.п.
Рассмотрим более детально характеристики входного потока заявок (ВПЗ) и простейшие системы массового обслуживания (СМО).
Потоком однородных событий называют временную последовательность появления заявок на обслуживание при условии, что все заявки являются равноправными. Существуют также потоки неоднородных событий, когда та или иная заявка обладает каким-то приоритетом.
Если поток однородный, то каждое событие характеризуется только моментом времени его наступления tj. Существуют два способа задания однородных событий. Первый заключается в перечислении всех известных моментов tj, второй — в указании зависимости, позволяющей рассчитать tj по предыдущим значениям.