Прогнозирование на основе экономико- математических моделей

Национальный  Институт Бизнеса

Факультет заочного обучения

РЕФЕРАТ

 
 
 
 
 

   Студента 2 курса,  специальность: Бухгалтерский учет и аудит

Маниной  Лидии Игоревны

 

   Дисциплина:  Прогнозирование и планирование

                               в условиях рынка 

   Тема: “Прогнозирование на основе экономико-

                  математических моделей”       
 

                                             Руководитель-консультант:   

                                                                                  

                                       Кандидат экономических наук 

                                       доцент – Есаков М.М. 
 
 

   Защищена:                                                      Оценка: 

   “____”______________199   г. 
 

   Москва  1998 г.

 

план

 

Введение

 
 

   Экономико-математическое моделирование является неотъемлемой частью любого исследования в области  экономики. Бурное развитие математического  анализа, исследования операций, теории вероятностей и математической статистики способствовало формированию различного рода моделей экономики.

   Почему  можно говорить об эффективности  применения методов моделирования  в этой области? Во-первых, экономические  объекты различного уровня (начиная  с уровня простого предприятия и  кончая макроуровнем - экономикой страны или даже мировой экономикой) можно рассматривать с позиций системного подхода. Во-вторых, такие характеристики поведения экономических систем:

    - изменчивость (динамичность)

    - противоречивость поведения

    - тенденция к ухудшению характеристик

    - подверженность воздействию окружающей среды

     предопределяют выбор метода  их исследования.

   За  последние 30-40 лет методы моделирования  экономики разрабатывались очень  интенсивно. Они строились для  теоретических целей экономического анализа и для практических целей планирования, управления и прогноза. Содержательно модели экономики объединяют такие основные процессы: производство, планирование, управление, финансы и т.д. Однако в соответствующих моделях всегда упор делается на какой-нибудь один процесс (например, процесс планирования), тогда как все остальные  представляются в упрощенном виде.

   В литературе, посвященной вопросам экономико-математического  моделирования, в зависимости от учета различных факторов (времени, способов его представления в  моделях; случайных факторов и т.п.) выделяют, например, такие классы моделей:

     1.статистические и динамические

     2. дискретные и непрерывные

     3. детерминированные и стохастические.

   Если  же рассматривать характер метода, на основе которого строится экономико-математическая модель, то можно выделить два основных типа моделей:

    - математические

    - имитационные.

     Развитие первого направления  в мировой и отечественной  науке связано с такими именами,  как Л.Н. Канторович, Дж.Ф. Нейман, В.С. Немчинов, Н.А. Новожилов, Л.Н. Леонтьев и многие другие. Большой интерес в этом направлении представляют модели агрегированной экономики, где рассматривается отраслевой, народнохозяйственный уровень. Динамические народнохозяйственные модели используются в роли верхних координирующих звеньев систем экономико-математических моделей.

   С ростом временного горизонта увеличивается  разнообразие вариантов перспективного развития экономики и возрастает число степеней свободы для выбора оптимальных решений, поскольку  уменьшается влияние ограниченности ресурсов, неизбежно предопределяемой предшествующим развитием. Однако с ростом временного горизонта фактор неопределенности также начинает играть все возрастающую роль. По мнению Ю.Н. Черемных, "укрупненная номенклатура динамических моделей регламентируется в первую очередь качеством информационного обеспечения. Переход к такой номенклатуре для сокращения размерности может быть продиктован недостаточно мощным алгоритмическим и машинным обеспечением". Для отыскания оптимальных траекторий динамических народнохозяйственных моделей используются как конечные, так и бесконечные методы, предложенные для решения задач математического программирования. Большое теоретическое и прикладное значение динамических моделей стимулировало многих авторов на разработку специальных методов поиска оптимальных траекторий. Предложенные методы учитывают явно или не явно блочную структуру ограничений динамических моделей и строятся обычно без учета конкретных особенностей оптимальных траекторий. 

1. Моделирование  как метод научного познания

 
 

     Моделирование в научных исследованиях   стало  применяться еще в   глубокой  древности  и постепенно  захватывало все новые области  научных знаний:  техническое   конструирование,  строительство  и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки.  Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ в.  Однако, методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками.  Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться  роль  моделирования как универсального метода научного познания.

   Термин "модель"  широко  используется  в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество  смысловых  значений. Рассмотрим  только такие "модели",  которые являются инструментами получения знаний.

   Модель - это такой материальный или мысленно представляемый объект,  который  в  процессе  исследования  замещает  объект - оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте – оригинале.

   Под моделирование понимается процесс  построения, изучения и применения моделей.  Оно тесно связано  с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс  моделирования обязательно включает и построение абстракций,  и умозаключения по аналогии,  и  конструирование научных гипотез.

   Главная особенность моделирования в  том,  что  это  метод опосредованного  познания с помощью объектов-заместителей.  Модель выступает как своеобразный инструмент  познания,  который исследователь ставит  между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект.  Именно эта  особенность метода моделирования  определяет специфические формы использования абстракций,  аналогий, гипотез, других категорий и методов познания.

   Необходимость использования метода моделирования  определяется тем,  что  многие объекты (или проблемы,  относящиеся к  этим объектам) непосредственно исследовать  или вовсе невозможно, или же это  исследование требует много времени  и средств.

   Процесс моделирования включает три элемента: 

1. субъект (исследователь),
2. объект исследования, 
3. модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

   Пусть имеется  или необходимо создать  некоторый объект А. Мы конструируем (материально или мысленно) или находим  в  реальном мире другой объект В - модель объекта А.  Этап построения модели предполагает наличие  некоторых  знаний  об  объекте - оригинале. Познавательные возможности модели обуславливаются тем, что модель отражает какие-либо существенные черты объекта - оригинала. Вопрос  о  необходимости  и  достаточной  мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа.  Очевидно, модель  утрачивает  свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть оригиналом), так и в случае чрезмерного во  всех  существенных  отношениях отличия от оригинала.

   Таким образом, изучение одних сторон моделируемого  объекта осуществляется ценой отказа от отражения других сторон. Поэтому  любая  модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле.  Из этого следует,  что для одного  объекта  может быть построено  несколько  "специализированных" моделей,  концентрирующих внимание на  определенных  сторонах  исследуемого объекта или  же характеризующих объект с разной степенью детализации.    

   На  втором  этапе  процесса моделирования  модель выступает как самостоятельный  объект исследования.  Одной из форм такого исследования является  проведение  "модельных"  экспериментов, при  которых сознательно  изменяются  условия  функционирования модели и систематизируются данные о ее "поведении".  Конечным результатом этого этапа является множество знаний о модели R.    

   На  третьем  этапе  осуществляется перенос  знаний с модели на оригинал - формирование множества знаний S об объекте. Этот процесс переноса  знаний  проводится по определенным правилам. Знания о модели  должны  быть  скорректированы  с  учетом  тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели. Мы можем с достаточным основанием переносить какой-либо результат с модели на оригинал, если этот результат необходимо связан с признаками сходства оригинала и модели.  Если  же  определенный результат модельного исследования связан с отличием модели от  оригинала,  то  этот результат переносить неправомерно.    

   Четвертый этап - практическая проверка получаемых  с  помощью моделей знаний и  их использование для построения обобщающей теории объекта,  его  преобразования или управления им.    

   Для понимания сущности моделирования важно не упускать из виду, что моделирование - не единственный источник  знаний  об объекте. Процесс  моделирования  "погружен" в более общий процесс познания.  Это обстоятельство учитывается  не  только  на этапе построения  модели,  но  и на завершающей стадии,  когда происходит объединение и обобщение  результатов  исследования, получаемых на основе многообразных средств познания.    

   Моделирование - циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй,  третий и т.д.  При этом знания об исследуемом объекте  расширяются  и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные  после  первого  цикла   моделирования, обусловленные малым  знанием  объекта  и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих  циклах.  В  методологии моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.                

2. Особенности применения  метода математического  моделирования в  экономике

 

   Проникновение математики  в экономическую науку связано с преодолением значительных трудностей. В этом отчасти была "повинна" математика,  развивающаяся на протяжении нескольких веков в основном в связи с потребностями физики  и  техники.  Но главные причины  лежат  все же в природе экономических процессов, в специфике экономической науки.

   Большинство объектов, изучаемых экономической  наукой, может быть  охарактеризовано  кибернетическим  понятием  сложная  система.

   Наиболее  распространено понимание системы  как совокупности элементов, находящихся во взаимодействии и образующих некоторую целостность,  единство.  Важным  качеством любой системы является эмерджентность - наличие таких  свойств,  которые  не присущи ни  одному из элементов,  входящих в систему.  Поэтому при изучении систем недостаточно пользоваться методом их расчленения на  элементы  с последующим изучением этих элементов в отдельности. Одна из трудностей экономических исследований – в том, что  почти  не существует экономических объектов, которые можно  было  бы  рассматривать  как  отдельные  (внесистемные) элементы.

   Сложность системы определяется количеством  входящих в нее элементов, связями  между этими элементами, а также  взаимоотношениями между  системой  и  средой.  Экономика страны обладает всеми признаками очень сложной системы.  Она объединяет огромное число элементов,  отличается многообразием внутренних связей и связей с другими системами (природная  среда,  экономика других стран  и  т.д.).  В  народном хозяйстве взаимодействуют природные, технологические, социальные процессы, объективные и субъективные факторы.

   Сложность экономики иногда рассматривалась  как  обоснование невозможности  ее моделирования,  изучения средствами математики. Но такая точка зрения в принципе неверна. Моделировать можно  объект любой природы и любой сложности.  И как раз сложные объекты представляют наибольший интерес для моделирования; именно здесь моделирование может дать  результаты,  которые нельзя получить другими способами исследования.