Компьютерное моделирование в решении экономических задач, виды и назначение моделей

Содержание:

Введение_________________________________________________________3

1.Теоретическая  часть_____________________________________________4

1.1.Понятия, используемые для описания компьютерного моделирования в решении экономических задач_____________________4

1.2.Особенности  применения моделирования в экономике_____________5

1.3.Классификация  экономико-математических моделей______________6

1.4.Этапы компьютерного  моделирования в решении экономических  задач___________________________________________________________10

1.5.Программные  средства, используемые для проведения  компьютерного моделирования___________________________________16

2.Практическая  часть____________________________________________21

2.1.Постановка  задачи____________________________________________21

2.1.1.Цель решения  задачи________________________________________21

2.1.2.Условие задачи______________________________________________21

2.2.Компьютерная  модель решения задачи__________________________22

2.2.1.Информационная  модель решения задачи______________________22

2.2.2.Аналитическая  модель решения задачи________________________22

2.2.3.Технология  решения задачи средствами MS Exsel_______________23

2.3.Результаты  компьютерного эксперимента и их анализа___________30

2.3.1.Результаты  компьютерного эксперимента_____________________30

2.3.2.Анализ полученных результатов______________________________31

Заключение_____________________________________________________32

Список литературы______________________________________________33

Введение

В последние годы мы особенно отчетливо  ощутили, что нет ничего важнее для  общества, чем здоровая экономика. Научное  исследование основ функционирования экономики – сложная и интересная деятельность. Математические методы в ней играют возрастающую с каждым десятилетием роль, а реализация возникающих  при этом математических моделей  и получение практически важных результатов невозможны без ЭВМ.

Общеизвестно, сколь важно для  решения экономических задач  планирование - как при рыночной, так и при плановой экономике. Обычно для решения экономической проблемы существует много способов (стратегий), отнюдь не равноценных по затратам финансов, людских ресурсов, времени исполнения, а также по достигаемым результатам. Наилучший из способов (по отношению к выбранному критерию - одному или нескольким) называют оптимальным. Приведем простейший пример такого рода задач.

Актуальность данной работы заключается  в том, что важной проблемой управления предприятиями в сложных условиях рынка являются своевременное принятие правильных решений в связи с изменениями в экономической ситуации. Одним из путей решения этой проблемы является применение методов экономико-математического моделирования в управлении предприятиями.

В первой теоретической части рассматриваются  основные  принципы  математического  моделирования в экономике. В  практической части рассматривается  пример решения экономической задачи с помощью компьютерного моделирования.

1. Теоретическая часть.
1. Понятия, используемые для описания компьютерного моделирования в решении экономических задач.

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, экономику.

Термин "модель" широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет  множество смысловых значений. 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 [3, с.125].

Под моделирование понимается процесс построения, изучения и применения моделей. 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 [5, с.83].

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: субъект (исследователь), объект исследования, модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта [7, с. 321].

Компьютерное моделирование  – это процесс исследования моделей  с помощью современных компьютерных технологий.

Компьютерное моделирование  экономических моделей  - это  построение и исследование экономических  моделей с помощью возможностей компьютерных систем.

1.2. Особенности  применения моделирования в экономике. 

Проникновение моделирования в экономическую науку связано с преодолением значительных трудностей.

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 [9, с. 247].

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 [7, с. 322].

Сложность экономики иногда рассматривалась как обоснование  невозможности ее моделирования. 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.

1.3. Классификация  экономико-математических моделей. 

Математические модели экономических процессов и явлений более кратко можно назвать экономико-математическими моделями. Для классификации этих моделей используются разные основания.

По целевому назначению экономико-математические модели делятся на теоретико-аналитические, используемые в исследованиях общих  свойств и закономерностей экономических процессов, и прикладные, применяемые в решении конкретных экономических задач (модели экономического анализа, прогнозирования, управления) [2, с. 124].

Экономико-математические модели могут предназначаться для исследования разных сторон народного хозяйства (в частности, его производственно-технологической, социальной, территориальной структур) и его отдельных частей. При классификации моделей по исследуемым экономическим процессам и содержательной проблематике можно выделить модели народного хозяйства в целом и его подсистем - отраслей, регионов и т.д., комплексы моделей производства, потребления, формирования и распределения доходов, трудовых ресурсов, ценообразования, финансовых связей и т.д.

Остановимся более подробно на характеристике таких классов  экономико-математических моделей, с  которыми связаны наибольшие особенности  методологии и техники моделирования.

В соответствии с общей  классификацией математических моделей  они подразделяются на функциональные и структурные, а также включают промежуточные формы (структурно-функциональные). В исследованиях на народнохозяйственном уровне чаще применяются структурные модели, поскольку для планирования и управления большое значение имеют взаимосвязи подсистем. Типичными структурными моделями являются модели межотраслевых связей. Функциональные модели широко применяются в экономическом регулировании, когда на поведение объекта ("выход") воздействуют путем изменения "входа". Примером может служить модель поведения потребителей в условиях товарно-денежных отношений. Один и тот же объект может описываться одновременно и структурой, и функциональной моделью. Так, например, для планирования отдельной отраслевой системы используется структурная модель, а на народнохозяйственном уровне каждая отрасль может быть представлена функциональной моделью [10, с. 462].

Выше уже показывались различия между моделями дескриптивными и нормативными. Дискриптивные модели отвечают на вопрос: как это происходит? или как это вероятнее всего  может дальше развиваться?, т.е. они  только объясняют наблюдаемые факты или дают вероятный прогноз. Нормативные модели отвечают на вопрос: как это должно быть?, т.е. предполагают целенаправленную деятельность. Типичным примером нормативных моделей являются модели оптимального планирования, формализующие тем или иным способом цели экономического развития, возможности и средства их достижения.

Применение дескриптивного подхода в моделировании экономики  объясняется необходимостью эмпирического  выявления различных зависимостей в экономике, установления статистических закономерностей экономического поведения  социальных групп, изучения вероятных  путей развития каких-либо процессов  при неизменяющихся условиях или  протекающих без внешних воздействий. Примерами дескриптивных моделей  являются производственные функции  и функции покупательского спроса, построенные на основе обработки  статистических данных [6, с. 323].

Является ли экономико-математическая модель дескриптивной или нормативной, зависит не только от ее математической структуры, но от характера использования  этой модели. Например, модель межотраслевого баланса дескриптивна, если она используется для анализа пропорций прошлого периода. Но эта же математическая модель становится нормативной, когда она применяется для расчетов сбалансированных вариантов развития народного хозяйства, удовлетворяющих конечные потребности общества при плановых нормативах производственных затрат [8, с. 78].

Многие экономико-математические модели сочетают признаки дескриптивных  и нормативных моделей. Типична  ситуация, когда нормативная модель сложной структуры объединяет отдельные  блоки, которые являются частными дескриптивными моделями. Например, межотраслевая  модель может включать функции покупательского  спроса, описывающие поведение потребителей при изменении доходов. Подобные примеры характеризуют тенденцию  эффективного сочетания дескриптивного и нормативного подходов к моделированию  экономических процессов. Дескриптивный  подход широко применяется в имитационном моделировании.

По характеру отражения  причинно-следственных связей различают  модели жестко детерминистские и  модели, учитывающие случайность  и неопределенность. Необходимо различать  неопределенность, описываемую вероятностными законами, и неопределенность, для  описания которой законы теории вероятностей неприменимы. Второй тип неопределенности гораздо более сложен для моделирования [4, с. 221].

По способам отражения  фактора времени экономико-математические модели делятся на статические и динамические. В статических моделях все зависимости относятся к одному моменту или периоду времени. Динамические модели характеризуют изменения экономических процессов во времени. По длительности рассматриваемого периода времени различаются модели краткосрочного (до года), среднесрочного (до 5 лет), долгосрочного (10-15 и более лет) прогнозирования и планирования. Само время в экономико-математических моделях может изменяться либо непрерывно, либо дискретно [7, с. 323].

Модели экономических процессов чрезвычайно разнообразны по форме математических зависимостей. Особенно важно выделить класс линейных моделей, наиболее удобных для анализа и вычислений и получивших вследствие этого большое распространение. Различия между линейными и нелинейными моделями существенны не только с математической точки зрения, но и в теоретико-экономическом отношении, поскольку многие зависимости в экономике носят принципиально нелинейный характер: эффективность использования ресурсов при увеличении производства, изменение спроса и потребления населения при увеличении производства, изменение спроса и потребления населения при росте доходов и т.п. Теория "линейной экономики" существенно отличается от теории "нелинейной экономики". От того, предполагаются ли множества производственных возможностей подсистем (отраслей, предприятий) выпуклыми или же невыпуклыми, существенно зависят выводы о возможности сочетания централизованного планирования и хозяйственной самостоятельности экономических подсистем [9, с. 371].

По соотношению экзогенных и эндогенных переменных, включаемых в модель, они могут разделяться  на открытые и закрытые. Полностью открытых моделей не существует; модель должна содержать хотя бы одну эндогенную переменную. Полностью закрытые экономико-математические модели, т.е. не включающие экзогенных переменных, исключительно редки; их построение требует полного абстрагирования от "среды", т.е. серьезного огрубления реальных экономических систем, всегда имеющих внешние связи. Подавляющее большинство экономико-математических моделей занимает промежуточное положение и различаются по степени открытости (закрытости).

Для моделей народнохозяйственного  уровня важно деление на агрегированные и детализированные.

В зависимости от того, включают ли народнохозяйственные модели пространственные факторы и условия или не включают, различают модели пространственные и точечные [6, с. 374].

Таким образом, общая классификация  экономико-математических моделей  включает более десяти основных признаков. С развитием экономико-математических исследований проблема классификации  применяемых моделей усложняется. Наряду с появлением новых типов  моделей (особенно смешанных типов) и новых признаков их классификации  осуществляется процесс интеграции моделей разных типов в более  сложные модельные конструкции.

1.4. Этапы компьютерного моделирования в решении экономических задач.

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 [9, с. 372].

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 (хотя бы предварительных), объясняющих поведение и развитие объекта [9, с. 373].

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.

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) [9, с. 373].

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 [12, с. 342].

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 [12, с. 343].

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.

4. Подготовка исходной  информации. Моделирование предъявляет  жесткие требования к системе  информации. В то же время реальные  возможности получения информации  ограничивают выбор моделей, предназначаемых для практического использования. При этом принимается во внимание не только принципиальная возможность подготовки информации (за определенные сроки), но и затраты на подготовку соответствующих информационных массивов. Эти затраты не должны превышать эффект от использования дополнительной информации [9, с. 372].

В процессе подготовки информации широко используются методы теории вероятностей, теоретической и математической статистики. При системном экономико-математическом моделировании исходная информация, используемая в одних моделях, является результатом функционирования других моделей.

5. Численное решение. Этот  этап включает разработку алгоритмов  для численного решения задачи, составления программ на ЭВМ  и непосредственное проведение  расчетов. Трудности этого этапа  обусловлены прежде всего большой размерностью экономических задач, необходимостью обработки значительных массивов информации [10, с. 235].

Обычно расчеты по экономико-математической модели носят многовариантный характер. Благодаря высокому быстродействию современных ЭВМ удается проводить  многочисленные "модельные" эксперименты, изучая "поведение" модели при  различных изменениях некоторых  условий. Исследование, проводимое численными методами, может существенно дополнить  результаты аналитического исследования, а для многих моделей оно является единственно осуществимым. Класс  экономических задач, которые можно  решать численными методами, значительно  шире, чем класс задач, доступных  аналитическому исследованию.

6. Анализ численных результатов  и их применение. На этом заключительном  этапе цикла встает вопрос  о правильности и полноте результатов  моделирования, о степени практической  применимости последних [9, с. 373].

Математические методы проверки могут выявлять некорректные построения модели и тем самым сужать класс  потенциально правильных моделей. Неформальный анализ теоретических выводов и  численных результатов, получаемых посредством модели, сопоставление  их с имеющимися знаниями и фактами  действительности также позволяют  обнаруживать недостатки постановки экономической  задачи, сконструированной математической модели, ее информационного и математического  обеспечения.

Уже на этапе построения модели может выясниться, что постановка задачи противоречива или приводит к слишком сложной математической модели. В соответствии с этим исходная постановка задачи корректируется. Далее  математический анализ модели (этап 3) может показать, что небольшая  модификация постановки задачи или  ее формализации дает интересный аналитический  результат [9, с. 373].

Наиболее часто необходимость  возврата к предшествующим этапам моделирования  возникает при подготовке исходной информации (этап 4). Может обнаружиться, что необходимая информация отсутствует или же затраты на ее подготовку слишком велики. Тогда приходится возвращаться к постановке задачи и ее формализации, изменяя их так, чтобы приспособиться к имеющейся информации.

Поскольку экономико-математические задачи могут быть сложны по своей  структуре, иметь большую размерность, то часто случается, что известные  алгоритмы и программы для  ЭВМ не позволяют решить задачу в  первоначальном виде. Если невозможно в короткий срок разработать новые  алгоритмы и программы, исходную постановку задачи и модель упрощают: снимают и объединяют условия, уменьшают  число факторов, нелинейные соотношения  заменяют линейными, усиливают детерминизм  модели и т.д.

Недостатки, которые не удается  исправить на промежуточных этапах моделирования, устраняются в последующих  циклах. Но результаты каждого цикла  имеют и вполне самостоятельное  значение. Начав исследование с построения простой модели, можно быстро получить полезные результаты, а затем перейти к созданию более совершенной модели, дополняемой новыми условиями, включающей уточненные математические зависимости [10, с. 376].

По мере развития и усложнения экономико-математического моделирования  его отдельные этапы обособляются в специализированные области исследований, усиливаются различия между теоретико-аналитическими и прикладными моделями, происходит дефференциация моделей по уровням  абстракции и идеализации [10, с. 432].

Теория математического  анализа моделей экономики развилась  в особую ветвь современной математики - математическую экономику. Модели, изучаемые  в рамках математической экономики, теряют непосредственную связь с  экономической реальностью; они  имеют дело с исключительно идеализированными  экономическими объектами и ситуациями. При построении таких моделей  главным принципом является не столько  приближение к реальности, сколько  получение возможно большего числа  аналитических результатов посредством  математических доказательств. Ценность этих моделей для экономической  теории и практики состоит в том, что они служат теоретической  базой для моделей прикладного  типа [10, с. 432].

Довольно самостоятельными областями исследований становятся подготовка и обработка экономической  информации и разработка математического обеспечения экономических задач (создание баз данных и банков информации, программ автоматизированного построения моделей и программного сервиса для экономистов-пользователей). На этапе практического использования моделей ведущую роль должны играть специалисты в соответствующей области экономического анализа, планирования, управления. Главным участком работы экономистов-математиков остается постановка и формализация экономических задач и синтез процесса экономико-математического моделирования.

1.5. Программные средства, используемые для проведения компьютерного моделирования.

В качестве программного обеспечения  компьютерного моделирования экономических  задач могут применяться программы  MS Access и MS Excel, входящие в состав пакета MS Office. MS Access представляет собой приложение Microsoft Office, которое позволяет создавать программные средства для получения определенных результатов.  Главное отличие MS Access от других СУБД заключается в том, что под базой данных MS Access понимается совокупность структурированных и взаимосвязанных данных и методов, обеспечивающих добавление, изменение, выборку и отображение данных.

Основу построения MS Access составляют реляционные БД. В силу этого необходимы определенные сведения по структуре, организации, функциям БД, а также процессу проектирования. В конечном итоге именно процесс  проектирования и приводит к созданию оптимальной в некотором смысле БД, являющейся основой для создания программного средства (приложения), которое  позволяет получать необходимые  результаты из совокупности хранимых данных.

Одно из главнейших требований при  работе с БД - разработка ее проекта. В настоящее время методология  концептуального проектирования является ведущей при создании логических проектов БД и предполагает наличие  определенной квалификации и опыта  для анализа предметной области  и построения соответствующего проекта  будущей системы со всеми необходимыми требованиями.

Работа с  MS Access предполагает создание определенных объектов БД- таблиц, запросов, форм, отчетов, макросов, модулей. Однако в зависимости от требований предметной области не все объекты системы управления реляционными базами данных MS Access могут быть использованы при создании конкретного приложения.

Microsoft Excel - это программа управления  электронными таблицами общего  назначения, которая используется  для вычисления, организации и  анализа деловых данных. С Excel можно решать множество задач  - от подготовки простейших счетов  или планирования семейного бюджета  до создания сложных трехмерных  диаграмм или ведения бухгалтерского  учета в фирмах средней величины.