Роль і місце імітаційних моделей у дослідженні економічних об’єктів і процесів

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ ТА НАУКИ УКРАЇНИ

 

ДЕРЖАВНИЙ ВИЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД

КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

імені Вадима ГЕТЬМАНА

 

 

ЗВІТ ПРО ВИКОНАННЯ  РОЗРАХУНКОВОГО ЗАВДАННЯ

(РЕФЕРАТ)

 

з дисципліни «Моделювання економіки»

 

 

на тему  : Роль і місце імітаційних моделей у дослідженні економічних об’єктів і процесів

 

 

 

 

 

План:

Вступ

1. Сутність імітаційного моделювання
2. Основні етапи побудови імітаційної моделі
3. Роль імітаційних моделей у дослідженні економічних об’єктів

Висновок

Список використаної літератури

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вступ

Одним із найрезультативніших  способів підготовки управлінських  рішень в умовах невизначеності і  високої динамічності параметрів зовнішнього  середовища є розробка і використання імітаційного моделювання станів ринку, підприємства та його виробничих процесів. Такий підхід дозволить встановити кількісні взаємозв’язки між найбільш значущими чинниками комерційної та господарської діяльності підприємства, розрахувати наслідки рішень, що приймаються, з погляду оперативних і стратегічних цілей підприємства.

У деяких випадках залежність між чинниками та параметрами  не чітко виявляється або піддається кількісному опису за допомогою  математичних формул і залежностей. Тоді побудова математичних, оптимізаційних моделей дуже ускладнена або просто не можлива. У таких випадках, як правило, застосовують імітаційне моделювання. На відміну від аналітичного дослідження математичні моделі економічної ситуації з застосуванням числових методів, імітаційне моделювання не вимагає побудови математичних рівнянь чи нерівностей щодо шуканих величин.

Імітаційне  моделювання, як інструмент експериментального дослідження складних систем, охоплює методологію створення моделей систем, методи алгоритмізації та засоби програмних реалізацій імітаторів, планування, організацію і виконання на ЕОМ експериментів з імітаційними моделями, машинну обробку даних та аналіз результатів. При цьому динамічні й стохастичні характеристики реальних процесів відображаються в моделі за допомогою спеціально сконструйованих процедур.

Імітаційна модель — комплексна математична й алгоритмічна модель досліджуваної системи. Метод, що базується на розробці та дослідженні імітаційних моделей, називається машинною імітацією, або імітаційним моделюванням.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Сутність імітаційного моделювання

У широкому розумінні імітаційне моделювання — це процес конструювання моделі реальної системи та експериментування на цій моделі з метою визначення поводження системи або оцінити (в рамках обмежень, зумовлених деяким критерієм чи сукупністю критеріїв) різні стратегії, що забезпечують функціонування цієї системи. А у вузькому розумінні імітаційне моделювання — це відтворення на ЕОМ реальної виробничої чи організаційної системи. За такого тлумачення термін «імітаційне моделювання» має той самий сенс, що й «машинна імітація» або «машинне моделювання» (останні терміни відповідають експериментальному методу вивчення економіки за допомогою ЕОМ).

Слід підкреслити, що стандартного терміну цього напряму  моделювання не існує. В англомовній літературі здебільшого використовуються такі терміни: computer simulation (комп’ютерне моделювання), systems simulation (системне моделювання), digital simulation (цифрове моделювання). У вітчизняній літературі розповсюджені терміни «машинна імітація», «машинне моделювання», «імітаційне моделювання», причому найбільшого поширення набув останній, найбільш невдалий термін («імітаційне моделювання» — тавтологія). Слід також звернути увагу на особливість застосування методу імітаційного моделювання. Щоб застосувати такий метод для досліджень, створюють імітаційну систему, яка містить у собі імітаційну модель, а також внутрішнє і зовнішнє математичне забезпечення. До ЕОМ вводять потрібні вхідні дані і спостерігають зміни показників, які у процесі моделювання можуть аналізуватися й піддаватися статистичній обробці

Машинна імітація в усьому світі набула значного поширення  при дослідженні складних систем завдяки важливим перевагам, що їх дістають користувачі цього методу. При розгляді наступних переваг наведіть конкретні приклади.

1. Вдається відповісти на багато запитань, що постають на ранніх стадіях задуму і попереднього проектування систем, уникнувши застосування методу спроб і помилок, пов’язаного із значними витратами.

2. Метод дає змогу досліджувати особливості функціонування системи за будь-яких умов, зокрема й тих, які не реалізовані в натурних експериментах. При цьому параметри системи і навколишнього середовища можна варіювати у надзвичайно широких межах, відтворюючи довільну обстановку.

3. Стає можливим прогнозувати поводження системи в близькому та віддаленому майбутньому, екстраполюючи на моделі результати промислових випробувань. У такому разі дані, здобуті раніше, поповнюються завдяки застосуванню статистичного підходу.

4. Імітаційні моделі технічних і технологічних систем та пристроїв дають змогу в багато разів скоротити час їх випробування.

5. За допомогою методу машинної імітації можна штучним шляхом швидко й у великому обсязі дістати потрібну інформацію, що відбиває хід реальних процесів, уникнувши дорогих, а часто й неможливих натурних випробувань цих процесів.

6. Імітаційна модель є надзвичайно гнучким пізнавальним інструментом, здатним відтворювати довільні як реальні, так і гіпотетичні ситуації.

7. Імітаційне моделювання  на ЕОМ часто буває єдиним  реальним способом розв’язання таких задач.

Проте слід зазначити, що метод машинної імітації, попри  всі його переваги та універсальність, аж ніяк не завжди прийнятний, оскільки виконання розрахунків на імітаційних  моделях потребує значних грошових витрат та витрат часу дослідників та програмістів.

Машинну імітацію як числовий машинний метод розв’язання складних задач доцільно застосовувати за таких умов:

• непридатність або відсутність аналітичних методів розв’язання задач;
• цілковита впевненість в успішному створенні імітаційної моделі, яка адекватно описує досліджувану систему (процес), зокрема в тому, що вдасться зібрати всю необхідну інформацію про модельовану систему (процес), забезпечивши вірогідну імітацію на ЕОМ реальних ситуацій (будувати імітаційну модель стохастичних процесів, коли не можна дістати опис потрібних характеристик випадкових величин і подій, — марний замір);
• можливість використати сам процес побудови імітаційної моделі для попереднього дослідження системи, що моделюється, з метою напрацювання рекомендацій щодо поліпшення умов її функціонування.

Можливі цілі створення  імітаційної моделі, призначеної  для вивчення проблем організаційного управління, включають: вивчення діючої функціональної системи, аналіз гіпотетичної функціональної системи, проектування досконалішої системи.

Проте успішне вирішення названих проблем на імітаційних моделях можливе лише на адекватних моделях. Тому під час дослідження складних економічних систем на імітаційних моделях насамперед слід встановити адекватність моделі реальним об’єктам. У разі неадекватності моделі дослідник ризикує дістати недостовірні результати, а на їх підставі прийти до помилкових висновків. Тому оцінювання адекватності моделі — обов’язковий етап моделювання, який сам по собі може бути великою і складною задачою. Перевірку достовірності моделі називають її верифікацією (від лат. verus — істинний і ficatio (facio) — роблю).

Адекватна (від лат. adaquatus — прирівнюваний) імітаційна модель математично і логічно з певною мірою наближення відображає досліджувану систему. Логічні елементи моделі відповідають операціям, що виконуються у реальній дійсності, а математичний опис визначає функції, що реалізуються в реальній системі. Ймовірнісні оператори адекватної імітаційної моделі відображають випадковий характер подій реальної системи. Ендогенні параметри моделі при відповідних вхідних чинниках мають бути інформативними, тобто давати вірогідні повідомлення про систему.

Оцінювання адекватності моделі передбачає оцінювання адекватності принципової структури моделі та оцінювання достовірності її реалізації. Верифікувати імітаційну модель реальної системи дуже складно. Зробити це можна з допомогою або спеціально відібраних конкретних прикладів, які не обов’язково мають містити реальну інформацію, або реальних задач, для яких відомі розв’язки, здобуті іншими способами.

Під час вивчення цієї теми слід звернути увагу на те, що засобами імітаційного моделювання можна досліджувати лише еволюційні (лат. evoluto — еволюція і evolvo — розгортаю) процеси, стосовно яких можна зібрати необхідну інформацію з минулого досвіду.

Відомі два способи побудови динамічних імітаційних моделей  на ЕОМ:

• однорідне градуювання системного (модельного) часу;
• неоднорідне градуювання системного часу.

Програму для ЕОМ  можна розробити двома способами:

1) звичайними засобами програмування  із застосуванням проблемно-орієнтованих або машинно-орієнтованих мов;

2) з допомогою спеціалізованих  мов моделювання.

Перший спосіб використовується, коли імітаційна модель не дуже складна, застосовується не часто і програмується спеціалістами, які не мають значного досвіду роботи з імітаційними моделями. Проте при цьому програмістові доводиться заново складати підпрограми стандартних процедур, що використовуються в усіх імітаційних моделях (генерування випадкових змінних, статистична обробка даних, розміщення інформації всередині машинної пам’яті, складання основної програми, яка забезпечує правильну черговість подій та просування імітаційного процесу по осі часу).

Отже, застосування універсальних  мов програмування має і переваги (мінімум обмежень на вхідний формат, значна поширеність), і недоліки (чималі витрати часу на програмування та налагодження програм). Створювати програмне забезпечення імітаційного моделювання допомагають спеціалізовані машинні мови. При їх використанні достатньо лише задати функцію розподілу ймовірностей. Тоді автоматично генеруються випадкові події за цим законом розподілу. Деякі із спеціалізованих програм забезпечують збір статистичних даних за тими чи іншими досліджуваними характеристиками імітаційної системи і видачу результатів машинного моделювання в наперед заданій формі. За допомогою таких програм упорядковують події та реєструють у часі кожний перехід системи з одного стану до іншого.

Види імітаційного моделювання:

Агентне-моделювання - відносно нове (1990-і-2000-і рр..) напрям в імітаційному моделюванні, яке використовується для дослідження децентралізованих систем, динаміка функціонування яких визначається не глобальними правилами і законами (як в інших парадигмах моделювання), а навпаки, коли ці глобальні правила і закони є результатом індивідуальної активності членів групи. Мета агентних моделей - отримати уявлення про цих глобальних правилах, загальному поведінці системи, виходячи з припущень про індивідуальне, приватному поведінці її окремих активних об'єктів і взаємодії цих об'єктів в системі. Агент - якась сутність, що володіє активністю, автономним поведінкою, може приймати рішення відповідно з деяким набором правил, взаємодіяти з оточенням, а також самостійно змінюватися.

Дискретно-подієве моделювання - підхід до моделювання, що пропонує абстрагуватися від безперервної природи подій і розглядати тільки основні події модельованої системи, такі як: «очікування», «обробка замовлення», «рух з вантажем», «розвантаження» та інші. Дискретно-подієве моделювання найбільш розвинене і має величезну сферу додатків - від логістики та систем масового обслуговування до транспортних і виробничих систем. Цей вид моделювання найбільш підходить для моделювання виробничих процесів. Заснований Джеффрі Гордоном в 1960-х роках.

Системна динаміка - парадигма моделювання, де для досліджуваної системи будуються графічні діаграми причинних зв'язків і глобальних впливів одних параметрів на інші в часі, а потім створена на основі цих діаграм модель імітується на комп'ютері. По суті, такий вид моделювання більш всіх інших парадигм допомагає зрозуміти суть того, що відбувається виявлення причинно-наслідкових зв'язків між об'єктами і явищами. За допомогою системної динаміки будують моделі бізнес-процесів, розвитку міста, моделі виробництва, динаміки популяції, екології та розвитку епідемії. Метод заснований Джеєм Форрестером в 1950 роках.

Основні етапи  побудови імітаційної моделі

У найбільш узагальненому  вигляді перелік видів робіт  включає:

1. Побудову імітаційної моделі, яка має бути представлена  у вигляді логічної структурної схеми.

2. Розробку методики імітаційного  моделювання, включаючи методику  планування експериментів та  методику статистичної обробки інформації.

3. Створення програмного забезпечення  імітаційного моделювання за допомогою загальноприйнятих засобів програмування чи спеціалізованих мов імітаційного моделювання.

4. Проведення машинної імітації  на ЕОМ, аналіз та узагальнення результатів, прийняття рішення щодо можливого уточнення імітаційної моделі.

Розглянемо детальний аналіз дій, що виконуються на етапі побудови імітаційної моделі.

Послідовність складання імітаційної  моделі передбачає такі кроки:

-визначення задачі та її аналіз;

-визначення вимог до інформації;

-збирання інформації;

-висування гіпотез і прийняття  припущень;

-встановлення основного змісту моделі;

-визначення параметрів, змінних  і критеріїв ефективності;

-опис концептуальної моделі  й перевірка її вірогідності;

-побудова логічної структурної  схеми (блок-схеми).

На першому етапі  моделювання конкретного об’єкта (системи) на ЕОМ необхідно побудувати концептуальну модель процесу функціонування цієї системи, а потім провести її формалізацію. Іншими словами, основним змістом цього етапу моделювання є перехід від загального опису системи за допомогою висловів до її математичного опису. Найбільш відповідальними моментами у цій роботі є спрощений опис системи, тобто відокремлення самої системи від зовнішнього середовища та вибору основного змісту моделі. Під час вибору основного змісту моделі відкидається все другорядне з точки зору мети, яка ставиться при моделюванні.

На етапі постановки задачі імітаційного моделювання необхідно:

-звернути увагу на  існування задачі та необхідність  машинного моделювання;

-дослідити задачу  за матеріалами літературних  джерел;

-дати чітке формулювання  задачі;

-вибрати методику  розв’язування;

-з’ясувати наявність  ресурсів, необхідних для моделювання  задачі на комп’ютері;

-визначити масштабність  задачі та можливість її поділу  на окремі підзадачі;

-визначити послідовності  розв’язання підзадач.

Моделювання треба проводити  на ПК. На етапі роботи, пов’язаної з аналізом задачі моделювання виконуються такі функції:

-обираються критерії  оцінки процесу функціонування  системи, що досліджується;

-виділяються системи  ендогенних та екзогенних змінних моделі;

-обираються можливі  методи ідентифікації;

-виконується попередній  аналіз наступних двох етапів  моделювання.

При визначенні вимог  до шуканої інформації необхідно:

-сформулювати вимоги  до початкової інформації про  об’єкт моделювання;

-організувати отримання інформації, якої недостатньо;

-підготувати апріорні  відомості про систему;

-провести аналіз експериментальних  даних про системи аналогічних класів.

Наступний крок — це збирання інформації. Проте в разі неможливості дістати її, потрібно знайти шляхи заміни інформації, якої бракує, чи розробити інші варіанти розв’язання задачі. При цьому не виключено, що постане потреба виконати додаткові економетричні дослідження або застосувати математичну модель (виробничі функції, моделі прогнозування) для знаходження потрібної інформації.

Встановлення способів здобування інформації, необхідної для  розв’язання задачі, — важливий етап усіх операційних досліджень. Адже існують численні методи розв’язання  виробничих задач, які, проте, безперспективні  через відсутність можливостей забезпечити розрахунки потрібною інформацією.

Здобута інформація має  бути оцінена з боку її відповідності  розв’язуваній задачі та зручності  використання. На етапі збирання інформації не завжди буває відомо, що саме знадобиться в подальшому для досліджень. Крім того, часто буває так, що повернутися до збирання інформації після деякого моменту часу або неможливо, або занадто дорого. Тому слід намагатися зібрати якомога більше даних, щоб не допустити втрат інформації, яка колись може знадобитися. У результаті нагромаджується значний обсяг інформації, причому лише незначна її частина відповідає поставленій задачі. Корисну інформацію потрібно відфільтрувати, відокремити її від непотрібних і випадкових даних.

Зібрана первинна інформація не завжди зручна для безпосереднього використання при розв’язанні задачі. Часто ця інформація підлягає попередній обробці, аналізу та групуванню з допомогою ЕОМ або інших засобів переробки інформації.

У деяких випадках розв’язання  задач методом машинної імітації немає змоги здобути всю необхідну інформацію. Для багатьох практично важливих проблем дістати повну інформацію взагалі неможливо. На стадії складання імітаційної моделі іноді відсутні конкретні знання про деякі елементи задачі та умови функціонування системи. Щоб відшукати інформацію, якої бракує, проводять експерименти, висувають гіпотези і приймають (роблять) припущення, що мають бути чітко й точно сформульовані.

Припущення дають змогу  перетворити ускладнені, а також  такі, що не піддаються врахуванню, характеристики на величини, якими зручно оперувати.

Наприклад, під час  моделювання на ЕОМ виробничого  процесу в механічному цеху роблять  припущення щодо незалежності цього  процесу від кліматичних чинників (насправді, безперечно, існує певна залежність виробничого процесу від кліматичних умов — хвороби працівників при різких перепадах температури, перебої в роботі громадського транспорту, хоч такі обставини не можна врахувати в імітаційних моделях).

При висуванні гіпотез  та прийнятті припущень слід брати до уваги таке:

1) обсяг наявної інформації, якою можна оперувати для розв’язання задачі;

2) релевантність інформації поставленій задачі;

3) підзадачі, для яких інформації недостатньо;

4) ресурси часу та інші ресурси, необхідні для розв’язання задачі;

5) очікувані результати моделювання.

На етапі визначення параметрів та змінних необхідно:

-визначити параметри  системи;

-визначити вхідні  та вихідні змінні;

-визначити вплив зовнішнього  середовища;

-описати й дати  стислу характеристику параметрам  та змінним у такій формі:  символ; одиниця виміру; діапазон  змін; місце у моделі.

Основний зміст моделі розробляється з урахуванням  висунутих гіпотез і зроблених  припущень. При цьому необхідно  зважати також на специфічні особливості реальної обстановки, самої задачі та засобів її розв’язання. Таким чином, на цьому етапі створення імітаційної моделі визначається зміст концептуальної моделі та обира- 
ється шлях (метод) побудови математичної моделі на підставі прийнятих гіпотез та припущень.

Розглядаючи реальну  обстановку як елемент при створенні  моделі, необхідно визначити:

-функції системи і  способи їх реалізації;

-детерміновані й недетерміновані  функції;

-апроксимацію цих  функцій у моделі;

-вплив факторів середовища на роботу системи;

-способи взаємодії  людини та системи, людини та  середовища, системи та середовища;

-апроксимацію цих  взаємодій у моделі.

Важливо також враховувати  обмеження задачі й наявність  ресурсів (грошові засоби, чисельність обслуговуючого персоналу) для проведення імітаційних експериментів, а також фактор часу.

На етапі опису концептуальної моделі та перевірки її вірогідності проводять такі операції: опис моделі за допомогою абстрактних термінів та понять з використанням типових математичних схем; обгрунтовують вибір процедур апроксимації реальних процесів при побудові моделі; перевіряють вірогідність моделі.

Вірогідність концептуальної моделі перевіряють у такому порядку.

1. З’ясування задуму  моделі та доцільності її створення.

2. Виявлення зв’язку задуму моделі та доцільності її побудови з детермінованими, рандомізованими (імовірними) і середніми значеннями характеристик моделі.

3. Дослідження прийнятих  апроксимацій (від лат. approximato — зближення) реальних процесів.

4. Розгляд критеріїв ефективності.

5. Дослідження прийнятих  припущень і гіпотез.

6. Встановлення зв’язку  п. 4 і 5 з реальними процесами;  вивчення системи та збурюючих факторів зовнішнього середовища.

7. Встановлення достовірності  інформації та її джерел, що  використовуються при побудові моделі.

8. Розгляд процедури  в цілому у зв’язку з визначенням  задачі.

9. Розгляд постановки  задачі.

Іншим методом перевірки  достовірності концептуальної моделі є розгляд моделі спеціалістами, які не брали участі в її створенні.

Заключним етапом побудови імітаційної моделі є створення її логічної структурної схеми. Далі розробляється машинна схема і відбувається програмування задачі. Логічна структурна схема імітаційної моделі являє собою упорядковане й наочне зображення процесу, в якому визначені не лише дії, а й порядок їх виконання. У створеній на базі згаданої схеми машинній схемі довільна процедура подається у вигляді сукупності елементарних операцій, що реалізують цю процедуру.

Логічну схему імітаційної  моделі рекомендується створювати за модульним (блоковим) принципом, тобто у вигляді сукупності стандартних блоків-модулів. Якщо реалізація імітаційної моделі відбуватиметься з використанням пакету GPSS/PC, то при розробці схеми імітаційної моделі доцільно використовувати спеціальні графічні блоки, розроблені для цієї мови моделювання.

Побудувавши схему імітаційної  моделі, перевіряють її логічну достовірність  такими діями:

1) порівнюють кожну функцію концептуальної моделі з її реалізацією в блок-схемі;

2) перевіряють повноту опису блок-схеми;

3) з’ясовують, чи немає на схемі непередбачених циклів і нелогічних віток;

4) пересвідчуються в тому, що всі блоки та підблоки описано зрозуміло, точно й повно;

5) перевіряють наявність «входу» і «виходу» на схемі;

6) переглядають усі цикли, переконуючись, що кожний з них має «вхід» і «вихід»;

7) перевіряють правильність застосовуваного способу нумерації блоків;

8) порівнюють справжні вихідні величини моделі з бажаним виходом;

9) перевіряють правильність написання і використання всіх математичних виразів;

10) перевіряють фізичні розмірності всіх величин у рівняннях;

11) контролюють правильність здобуття всіх констант, параметрів і змінних;

12) перевіряють, чи немає помилок у застосуванні індексів;

13) встановлюють, чи правильно відображають датчики всі функції;

14) перевіряють правильність роботи датчиків випадкових величин;

15) перевіряють правильність реалізації у блоках усіх математичних виразів.

 

Роль імітаційних  моделей у дослідженні економічних  об’єктів та процесів

Сьогодні на базі критичного раціоналізму економічні науки зближуються з двох сторін економічної дійсності. З одного боку, теоретичні наукові програми намагаються розпізнати внутрішню структуру, закладену в численних формах прояви реальності, сформулювати по можливості прості і узагальнені гіпотези про причинно-наслідкові зв'язки і закономірності, перевірити їх емпірично і втілити в роз'яснювальних та прогнозних моделях.  З іншого боку, завданням науки про економіку підприємства є сприяння прийняттю рішень. Це означає, що моделі прийняття рішення по цілям і засобам повинні розроблятися як основа рекомендацій для дій з вирішення практичних проблем. Тут як базису незамінні роз'яснювальні моделі. Якщо ми хочемо знати, як можна формувати дійсність, то повинно бути відомо, якими властивостями вона володіє. 

Класичні моделі прийняття  рішень завжди є оптимізаційними, так  як націлені на максимізацію вигоди або  прибутку. Вони побудовані таким чином, щоб можна було використовувати оптимізаційний алгоритм і отримати оптимальну практичну рекомендацію. Їх недолік полягає у вимушеній спрощення дійсності, оскільки визначення параметрів моделі має бути орієнтоване на забезпечення можливості вироблення рішень. Тому отримані рекомендації часто втрачають практичну цінність. Цим пояснюється, чому економічна практика ставиться до них скептично. Проте оптимізаційні моделі в порівнянні з інтуїтивними умоглядними моделями менеджерів мають значні переваги:

Математичні моделі забезпечують систематичне осмислення проблем і  дозволяють одночасно враховувати  всі впливають на них чинники. Разом з тим, розкриваючи всі передумови, вони стають більш вразливими для критики в порівнянні з умоглядними моделями, де вихідні пункти міркувань формулюються їх творцями.

Все ж близькі до практики рекомендації можуть бути отримані, якщо при побудові моделі прийняття рішень спочатку відмовитися від застосування оптимізаційних алгоритмів і додати більше значення обліку істотних структурних елементів спостережуваного фрагмента реальності. В результаті формується імітаційна модель прийняття рішень. Вона вирішується не аналітично, а експериментально або евристично, що внаслідок різкого збільшення розрахунків вимагає використання електронно-обчислювальної техніки. Завдяки комп'ютерним технологіям несподівано для багатьох відроджується і математичне модельне мислення. За допомогою імітації можуть бути знайдені задовільні вирішення складних проблем, тоді як оптимізаційні моделі дозволяють отримати оптимальні рішення тільки для проблем з простою структурою.

Спільне використання різних математичних методів можливо. Більше того, існують способи, що дозволяють сполучати можливості зазначених математичних методів з практичним і теоретичним досвідом фахівців-економістів по конкретному об'єкту моделювання. Одним з них є імітаційне моделювання.

Імітаційне моделювання не слід плутати з дисциплінами, де використовується той чи інший математичний апарат для формалізації різних економічних понять, наприклад, з фінансової математикою, управлінням ризиками, курсами мікро-та макроекономіки і т.п. Всі ці розділи сучасної економічної теорії, не здатні описати імітаційні моделі фінансів, ризиків, проблеми мікро-та макроекономіки і т.п. Тим більше вони не є загальним апаратом імітаційного моделювання.

 

 

 

 

 

 

 

Висновок:

У широкому розумінні  імітаційне моделювання — це процес конструювання моделі реальної системи та експериментування на цій моделі з метою визначення поводження системи або оцінити (в рамках обмежень, зумовлених деяким критерієм чи сукупністю критеріїв) різні стратегії, що забезпечують функціонування цієї системи. А у вузькому розумінні імітаційне моделювання — це відтворення на ЕОМ реальної виробничої чи організаційної системи. За такого тлумачення термін «імітаційне моделювання» має той самий сенс, що й «машинна імітація» або «машинне моделювання» (останні терміни відповідають експериментальному методу вивчення економіки за допомогою ЕОМ).

Таким чином, в умовах постійного економічного дисбалансу на макро- та мікроекономічному рівнях розвитку, використання імітаційного моделювання дозволяє більш точно  сформувати тактичні та стратегічні плани розвитку підприємства, виявити слабкі місця в функціонування самого підприємства,  виявити існуючі диспропорції,  які заважають його розвитку, а також з’ясувати резерви зростання самого підприємства.