Этапы экономико-математического моделирования

align="justify">   Теория  игр как раздел исследования операций представляет собой теорию математических моделей принятия оптимальных решений  в условиях неопределенности или конфликта нескольких сторон, имеющих различные интересы.

   Теория  массового обслуживания на основе теории вероятности исследует математические методы количественной оценки процессов  массового обслуживания. Особенность всех задач, связанных с массовым обслуживанием, — случайный характер исследуемых явлений. Количество требований на обслуживание и временные интервалы между их поступлениями имеют случайный характер, однако в совокупности подчиняются статистическим закономерностям, количественное изучение которых и есть предмет теории массового обслуживания.

   Экономическая кибернетика анализирует экономические  явления и процессы как сложные системы с точки зрения законов управления и движения в них информации. Методы моделирования и системного анализа наиболее разработаны именно в этой области.

     Применение математических методов  в экономическом анализе базируется на методологии экономико-математического моделирования хозяйственных процессов и научно обоснованной классификации методов и задач анализа. Все экономико-математические методы (задачи) подразделяются на две группы: оптимизационные решения по заданному критерию и неоптимизационные (решения без критерия оптимальности).

     По признаку получения точного  решения все математические методы  делятся на точные (по критерию или без него получают единственное решение) и приближенные (на основе стохастической информации) [4, c. 158]

     К оптимальным точным можно  отнести методы теории оптимальных  процессов, некоторые методы математического  программирования и методы исследования  операций, к оптимизационным приближенным - часть методов математического программирования, исследования операций, экономической кибернетики, эвристические.

     К неоптимизационным точным принадлежат  методы элементарной математики и классические методы математического анализа, экономические методы, к неоптимизационным приближенным — метод статистических испытаний и другие методы математической статистики.

     Особенно часто применяются математические  модели очередей и управления запасами. Например, теория очередей опирается на разработанную учеными А.Н. Колмогоровым и А.Л. Ханчиным теорию массового обслуживания. 

   3.1 Теория массового  обслуживания.

   Данная  теория позволяет изучать системы, предназначенные для обслуживания массового потока требований случайного характера. Случайными могут быть как моменты появления требований, так и затраты времени на их обслуживание. Целью методов теории является отыскание разумной организации обслуживания, обеспечивающей заданное его качество, определение оптимальных (с точки зрения принятого критерия) норм дежурного обслуживания, надобность в котором возникает непланомерно, нерегулярно.

     С использованием метода математического  моделирования можно определить, например, оптимальное количество автоматически действующих машин, которое может обслуживаться одним рабочим или бригадой рабочих и т.п.

     Типичным примером объектов теории  массового обслуживания могут  служить автоматические телефонные  станции - АТС. На АТС случайным  образом поступают “требования” - вызовы абонентов, а “обслуживание” состоит в соединении абонентов с другими абонентами, поддержание связи во время разговора и т.д. Задачи теории, сформулированные математически, обычно сводятся к изучению специального типа случайных процессов.

     Исходя их данных вероятностных  характеристик поступающего потока  вызовов и продолжительности  обслуживания и учитывая схему  системы обслуживания, теория определяет соответствующие характеристики качества обслуживания (вероятность отказа, среднее время ожидания начала обслуживания т.п.).

     Математическими моделями многочисленных  задач технико-экономического содержания  являются также задачи линейного  программирования. Линейное программирование - это дисциплина, посвященная теории и методам решения задач об экстремумах линейных функций на множествах, задаваемых системами линейных равенств и неравенств. 

   3.2 Задача планирования работы предприятия.

   Для производства однородных изделий необходимо затратить различные производственные факторы - сырье, рабочую силу, станочный  парк, топливо, транспорт и т.д. Обычно имеется несколько отработанных технологических способов производства, причем в этих способах затраты производственных факторов в единицу времени для  выпуска изделий различны.

     Количество израсходованных производственных  факторов и количество изготовляемых  изделий зависит от того, сколько  времени предприятие будет работать  по тому или иному технологическому  способу. 

     Ставится задача рационального  распределения времени работы  предприятия по различным технологическим способам, т.е. такого, при котором будет произведено максимальное количество изделий при заданных ограниченных затратах каждого производственного фактора.

        На основе метода математического моделирования в операционных исследованиях решаются также многие важные задачи, требующие специфических методов решения. К их числу относятся: задача надежности изделий; задача замены оборудования; теория расписаний (так называемая теория календарного планирования); задача распределения ресурсов; задача ценообразования; теория сетевого планирования; задача надежности изделий.

   Надежность  изделий определяется совокупностью  показателей. Для каждого из типов изделий существуют рекомендации по выбору показателей надежности [10, c. 157]

     Для оценки изделий, которые  могут находиться в двух возможных  состояниях - работоспособном и отказном, применяются следующие показатели: среднее время работы до возникновения отказа (наработка до первого отказа), наработка на отказ, интенсивность отказов, параметр потока отказов, среднее время восстановления работоспособного состояния, вероятность безотказной работы за время t, коэффициент готовности. 

   3.3 Задача распределения ресурсов, ценообразования и сетевого планирования.

   Вопрос  распределения ресурсов является одним  из основных в процессе управления производством. Для решения этого  вопроса в операционных исследованиях пользуются построением линейной статистической модели.

   Для предприятия вопрос образования цены на продукцию играет немаловажную роль. От того, как проводится ценообразование на предприятии, зависит его прибыль. Кроме того, в существующих сейчас условиях рыночной экономики цена стала существенным фактором в конкурентной борьбе.

   Сетевое планирование и управление, является системой планирования управления разработкой  крупных хозяйственных комплексов, конструкторской и технологической подготовкой производства новых видов товаров, строительством и реконструкцией, капитальным ремонтом основных фондов путем применения сетевых графиков [5, c. 65]

     Сущность сетевого планирования  и управления состоит в составлении  математической модели управляемого  объекта в виде сетевого графика  или модели находящейся в памяти  компьютера, в которых отражается  взаимосвязь и длительность определенного комплекса работ. Сетевой график после его оптимизации средствами прикладной математики и вычислительной техники используется для оперативного управления работами.

     Решение экономических задач  с помощью метода математического  моделирования позволяет осуществлять эффективное управление как отдельными производственными процессами на уровне прогнозирования и планирования экономических ситуаций и принятия на основе этого управленческих решений, так и всей экономикой в целом. Следовательно, математическое моделирование как метод тесно соприкасается с теорией принятия решений в менеджменте [11, c. 58] 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

   4 Этапы экономико-математического моделирования.

   Основные  этапы процесса моделирования уже  рассматривались выше. В различных  отраслях знаний, в том числе и  в экономике, они приобретают  свои специфические черты. Проанализируем последовательность и содержание этапов одного цикла экономико-математического моделирования.

1. Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ. Главное здесь - четко сформулировать сущность проблемы, принимаемые допущения и те вопросы, на которые требуется получить ответы. Этот этап включает выделение важнейших черт и свойств моделируемого объекта и абстрагирование от второстепенных; изучение структуры объекта и основных зависимостей, связывающих его элементы; формулирование гипотез, объясняющих поведение и развитие объекта.
2. Построение математической модели. Это - этап формализации экономической проблемы, выражения ее в виде конкретных математических зависимостей и отношений (функций, уравнений, неравенств и т.д.). Обычно сначала определяется основная конструкция (тип) математической модели, а затем уточняются детали этой конструкции (конкретный перечень переменных и параметров, форма связей). Таким образом, построение модели подразделяется в свою очередь на несколько стадий [12, c. 133]

   Неправильно полагать, что чем больше фактов учитывает модель, тем она лучше "работает" и дает лучшие результаты. То же можно сказать о таких  характеристиках сложности модели, как используемые формы математических зависимостей (линейные и нелинейные), учет факторов случайности и неопределенности и т.д. Излишняя сложность и громоздкость модели затрудняют процесс исследования. Нужно учитывать не только реальные возможности информационного и математического обеспечения, но и сопоставлять затраты на моделирование с получаемым эффектом (при возрастании сложности модели прирост затрат может превысить прирост эффекта).

     Одна из важных особенностей  математических моделей - потенциальная  возможность их использования  для решения разнокачественных  проблем. Поэтому, даже сталкиваясь  с новой экономической задачей,  не нужно стремиться "изобретать" модель; вначале необходимо попытаться применить для решения этой задачи уже известные модели.

     В процессе построения модели  осуществляется взаимосопоставление  двух систем научных знаний - экономических  и математических. Естественно стремиться к тому, чтобы получить модель, принадлежащую хорошо изученному классу математических задач. Часто это удается сделать путем некоторого упрощения исходных предпосылок модели, не искажающих существенных черт моделируемого объекта. Однако возможна и такая ситуация, когда формализация экономической проблемы приводит к неизвестной ранее математической структуре. Потребности экономической науки и практики в середине ХХ в. способствовали развитию математического программирования, теории игр, функционального анализа, вычислительной математики. Вполне вероятно, что в будущем развитие экономической науки станет важным стимулом для создания новых разделов математики [9, c. 126]

3. Математический анализ модели. Целью этого этапа является выяснение общих свойств модели. Здесь применяются чисто математические приемы исследования. Наиболее важный момент - доказательство существования решений в сформулированной модели (теорема существования). Если удастся доказать, что математическая задача не имеет решения, то необходимость в последующей работе по первоначальному варианту модели отпадает; следует скорректировать либо постановку экономической задачи, либо способы ее математической формализации. При аналитическом исследовании модели выясняются такие вопросы, как, например, единственно ли решение, какие переменные (неизвестные) могут входить в решение, каковы будут соотношения между ними, в каких пределах и в зависимости от каких исходных условий они изменяются, каковы тенденции их изменения и т.д. Аналитической исследование модели по сравнению с эмпирическим (численным) имеет то преимущество, что получаемые выводы сохраняют свою силу при различных конкретных значениях внешних и внутренних параметров модели.

   Знание  общих свойств модели имеет столь  важное значение, часто ради доказательства подобных свойств исследователи  сознательно идут на идеализацию первоначальной модели. И все же модели сложных экономических объектов с большим трудом поддаются аналитическому исследованию. В тех случаях, когда аналитическими методами не удается выяснить общих свойств модели, а упрощения модели приводят к недопустимым результатам, переходят к численным методам исследования.