Популяция ее структура. Структура популяций и внутрипопуляционные отношения
Все модели, которые человек использует в различных сферах своей деятельности, условно можно поделить на две группы: материальные и абстрактные. Первые являются объективными, их можно реально потрогать руками. Вторые же существуют только в человеческом сознании. В рамках данной статьи будут рассмотрены лишь математические методы и модели в экономике. Они применяются для анализа процессов и явлений, происходящих в этой сфере. Их использование позволяет ставить новые экономические задачи. Благодаря ним руководство принимает решения, касающиеся управления организацией, фирмой, предприятием.
Математические операций в экономике являются самым эффективным инструментом изучения проблем в данной области. В современной научной и технической деятельности они становятся немаловажной формой моделирования. А в практике планирования и управления этот способ - основной.
Экономико-математические методы и модели являются той базой, на основе которой реализуются различные программы, изначально предназначенные для решения задач планирования, анализа и управления. Вместе с техническими средствами, с базами данных они входят в состав человеко-машинной системы. Она позволяет использовать модели и знания для решения разного рода проблем (как неконструктурированных, так и слабоконструктурированных).
В зависимости от критериев, которые лежат в основе деления, экономико-математические методы и модели классифицируются следующим образом.
1. По цели они бывают:
Прикладные, то есть с их помощью решаются конкретные задачи;
Теоретико-аналитические (они применяются, когда нужно исследовать общие закономерности и признаки развития процессов, происходящих в экономике).
2. По тому, какие причинно-следственные связи они отражают:
Детерминированные;
Вероятностные (учитывают фактор возникающей неопределенности).
3.По уровню тех процессов в экономике, которые они исследуют:
Производственные и технологические;
Социально-экономические.
4. По тому способу, которым отражается фактор времени:
Динамические, по ним видны происходящие изменения;
Статические, все зависимости здесь отражают лишь один период времени или момент.
5. По уровню детализации:
Макромодели (агрегированные);
Микромодели (детализированные).
6. По форме, в которой выражаются математические зависимости:
Нелинейные;
Линейные - их очень удобно использовать для вычисления и анализа, что привело к их более широкому распространению.
Экономико-математические методы и модели имеют и свои принципы построения. К ним относятся:
1. Принцип однозначности данных. Согласно ему информация, которая используется в начале моделирования, не должна зависеть от тех параметров будущей системы, которые на данном этапе исследования еще даже неизвестны.
2. Принцип полноты первоначальных сведений. Он означает, что используемая исходная информация должна быть очень точной, так как от нее зависят полученные результаты.
3. Принцип преемственности. Он говорит о том, что те признаки объекта, которые были отражены или установлены в первых моделях, должны сохраняться и в каждой последующей.
4. Принцип эффективной реализации. Каждая модель должна использоваться на практике. В ее реализации должны помогать новейшие вычислительные средства.
Экономико-математические методы и модели всегда строятся в несколько этапов:
1) Определение проблемы, ее анализ.
2) Конструирование Это ее выражение в виде функций, схем, уравнений.
3) Анализ полученной модели с помощью математических приемов.
4) Подготовка первоначальной информации.
5) Это уже собственно разработка программ, составление алгоритмов и проведение расчетов.
6) Анализ полученных результатов, их практическое применение.
Каждый из этих этапов может иметь свою специфику в зависимости от рассматриваемой области знаний.
Экономико-математические методы основаны на использовании корреляционного и регрессионного анализа, позволяющего устанавливать тесноту связи и вид зависимости среднего значения какой-либо величины от некоторой другой или от нескольких величин. В нашем случае - это установление зависимости развития спроса от влияния наиболее главных факторов. в практике прогнозирования товарно-групповой структуры спроса чаще всего применяются трендовые и регрессионные модели:
Трендовые модели прогнозирования спроса представляют собой уравнения, формализующие устойчивые процессы его развития. Они применяются для прогнозирования наиболее стабильных закономерностей по крупным товарным подотраслям (например, соотношение спроса на продовольственные и непродовольственные товары). Основной параметр трендовых моделей -время, то есть по существу речь также идет об экстраполяции на прогнозируемый период тенденций и закономерностей базисного периода.
Регрессионные (факторные) модели отражают количественную связь одного показателя с другим или с группой других (множественная регрессия). В качестве переменных выступают факторы, определяющие динамику спроса. Математическую основу построения моделей составляют важнейшие положения теории вероятности, математической статистики и высшей математики. Процесс построения подобных моделей состоит из нескольких последовательных этапов.
Первым и важнейшим этапом моделирования развития товарно-групповой структуры спроса населения является отбор факторов. Они должны отражать объективные процессы изучаемого явления, быть количественно измеримыми и независимыми друг от друга.
На втором этапе рассчитывается сила влияния или теснота связи между факторами и спросом в базисном периоде. Она определяется с помощью коэффициентов корреляции и критериев согласия.
На третьем этапе выявляется математическая форма связи или вид зависимости спроса от факторов, подбираются функции, наиболее точно описывается процесс развития спроса.
Четвертый этап: расчет параметров уравнения. Параметры уравнений выражают степень и направление воздействия каждого фактора на спрос и рассчитываются методом наименьших квадратов.
Пятый этап: оценка прогностической ценности модели на основе ретроспективных расчетов.
Экономико-математические методы эффективно используется при краткосрочном прогнозировании. Так как объективная реальность нашей экономики состоит в том, что довольно трудно выявить и определить количественно более менее стабильные факторы, влияющие на прогнозируемый процесс. Поэтому составление среднесрочных и, тем более, долгосрочных прогнозов представляется довольно затруднительным в современных условиях. И как правило, преобладает прогнозирование на краткосрочные периоды. Экономико-математическое моделирование является основой экономической прогностики. Оно позволяет на строго количественной основе выявить характер связей между отдельными элементами рынка и теми факторами, которые влияют на его развитие. Что особенно важно - математические модели дают возможность наблюдать, как станут развиваться события при тех или иных начальных допущениях
При экономико-математическом моделировании спроса может также использоваться группа методов - экспоненциальное сглаживание и прогнозирование, основанные на использовании уже сделанных прогнозов тенденций развития спроса и самых последних данных о продаже товаров.
Математические методы помогают вскрыть количественные явления и взаимосвязи. Но они лишь продолжение экономического анализа, конечный результат в первую очередь зависит от выбора базисного периода, отбора факторов, от того, правильно ли определена степень устойчивости явления.
Графические методы связаны геометрическим изображением функциональной зависимости при помощи линий на плоскости. С помощью координатной сетки строятся графики зависимости, например, уровня издержек от объема произведенной и реализованной продукции, а также графики, на которых можно изображать корреляционные связи между показателями (диаграммы сравнения, кривые распределения, диаграммы временных рядов, статистические картограммы).
Пример: построение сетевого графика при строительстве и монтаже предприятий. Составляется таблица работ и ресурсов, где в технологической последовательности указываются их характеристика, объем, исполнитель, сменность, потребность в материалах. Продолжительность выполнения задания и другая информация. Исходя из данных показателей, подготавливают сетевой график. Оптимизация графика осуществляется посредством сокращения критического пути, т.е. минимизации сроков выполнения работ при заданных уровнях ресурсов, минимизации уровня потребления ресурсов при фиксированных сроках выполнения работ.
Метод корреляционно-регрессивного анализа используют для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной зависимости. Теснота связи измеряется корреляционным отношением (для криволинейной зависимости). Для прямолинейной зависимости исчисляется коэффициент корреляции. Метод применяют при решении задач на «запуск-выпуск».
Пример: определить зависимость выпуска изделий в среднем от их запуска, составив соответствующее управление регрессии.
Метод линейного программирования сводится к нахождению крайних значений (максимума и минимума) некоторых функций переменных величин. Основано на решение системы линейных уравнений, когда зависимость между явлениями строго функциональна.
Пример: задачи рациональности использования времени работы производственного оборудования.
Методы динамического программирования применяют при решении оптимизационных задач, в которых целевая функция и ограничения характеризуют нелинейными зависимостями.
Пример: заполнить транспортное средство грузоподъемностью Х грузом, состоящим из определенных предметов так, чтобы стоимость всего груза оказалась максимальной.
Математическая теория игр исследует оптимальные стратегии в ситуациях игрового характера. Решение требует определенности в формулировке условий: установления количества игроков, возможных выигрышей, определения стратегии.
Пример: максимизировать среднюю величину дохода от реализации выпущенной продукции, учитывая капризы погоды.
Математическая теория массового обслуживания.
Пример: обеспечение рабочих необходимым инструментом.
Матричный метод основан на линейной и векторно-матричной алгебре, применяется для изучения сложных и высокоразмерных структур на отраслевом уровне, ан уровне предприятий.
Пример: выявить распределение между цехами продукции, идущей на внутреннее потребление, и общие объемы выпускаемой продукции, если заданы параметры прямых затрат и конечного продукта.
Рассмотрим особенности методики экономического анализа применительно к изучению спроса на товар.
Прогнозирование спроса может осуществляться различными методами, в частности можно выделить три основные группы: методы экономико-математического моделирования (экстрополяционные методы), нормативные методы, методы экспертных оценок.
Методы простой (формальной) экстраполяции заключаются в перенесении на будущий период прошлых и настоящих тенденций в развитии товарно-групповой структуры спроса на базе анализа динамического ряда.
Для экстраполяции информацию о динамике рынка представляют в той или иной форме - графической, статистической, математической, логической. В любом случае считают, что экономическим процессам присуща «инерция» или обязательное продолжение направления их течения в ближайшем будущем. Экстраполяции требуют от исследователя рынка крайней осмотрительности. Мало изучить прошлые тенденции рынка - необходимо принять в расчет новые условия и факторы, которые не были характерны для прошлого, но возможно появятся в будущем. Одновременно необходимо избавляться от учета факторов и обстоятельств, которые потеряли свою актуальность и уже не оказывают влияния на ход развития событий на данном рынке.
Данный метод достаточно прост и доступен, однако использование его целесообразно только на такой период, в котором маловероятно изменение тенденций, то есть на краткосрочный, и для укрупненных товарных групп.
К методам простой экстраполяции относятся и расчеты эластичности спроса в зависимости от изменения какого-либо фактора.
Экономико-математические методы в настоящее время широко используются и являются важным направлением в совершенствовании анализа деятельности хозяйствующих субъектов, а также их подразделений. Этого можно достигнуть за счет уменьшения сроков выполнения исследования, глубокой характеристики факторов, а также за счет замены сложных вычислений более простыми. Кроме того, в процессе ставятся и решаются многомерные задачи, которые выполнить традиционными методами или вручную просто невозможно.
Математические экономики требуют:
1) системности подходов в изучении экономической деятельности предприятий, а также учета всех взаимосвязанных направлений в различных сферах хозяйствования организации;
2) разработать комплекс которые отражают характеристику поставленных задач и процессов в количественном выражении;
3) усовершенствовать систему подачи информации об экономической деятельности предприятия;
4) наличия автоматизированных систем, которые отвечают за обработку, хранение и передачу данных, необходимых для применения методов;
5) организации специально подготовленного персонала, который будет состоять из , экономистов, операторов и т.д.
Поставленная задача может быть сформулирована соответствующим образом и решена, используя экономико-математические методы. Также широко распространена статистика. Ее методы применяются в случае, когда анализируемые показатели изменяются в случайном порядке. помогают для которых необходим прогноз.
Применение математики в экономике обусловлено повышением эффективности анализа деятельности предприятия за счет того, что используется расширение изучаемых факторов и обоснование принимаемых решений. Также происходит выбор наилучших вариантов использования ресурсов и выявление резервов для повышения результативности производства и выработки труда.
Экономико-математические методы можно условно разделить на 4 группы:
1) точные оптимизационные;
2) приближенные;
3) точные не оптимизационные;
4) приближенные.
Применение этих способов для анализа деятельности предприятия помогает получить ясное представление об исследуемом объекте, количественно описать и охарактеризовать его внешние связи и внутреннюю структуру. Экономико-математические методы используются в первую очередь в моделировании. Образец, который в итоге получается, представляет собой модель Субъект управления создает ее с отображением характеристик: свойств, взаимосвязей, структурных и функциональных параметров объекта и т.д.
К сожалению, в экономико-математическом моделировании может возникнуть ситуация, когда изучаемый объект имеет сложную структуру. Вследствие этого сложно создать образец, который охватит все особенности исследуемой системы. Примером может служить экономика хозяйствующего субъекта в целом.
Рассмотрим ряд основных понятий, связанных с системным анализом и
моделированием социально-экономических систем, чтобы с их помощью более
полно раскрыть суть такого ключевого понятия, как
экономико-математические методы. Термин экономико-математические методы
понимается в свою очередь как обобщающее название комплекса
экономических и математических научных дисциплин, объединенных для
изучения социально-экономических систем и процессов.
Под социально-экономической системой будем понимать сложную
вероятностную динамическую систему, охватывающую процессы производства,
обмена, распределения и потребления материальных и других благ. Она
относится к классу кибернетических систем, т. е. систем управляемых.
Рассмотрим прежде всего понятия, связанные с такими системами и методами
их исследования.
Центральным понятием кибернетики является понятие «система». Единого
определения этого понятия нет; возможна такая формулировка: системой
называется комплекс взаимосвязанных элементов вместе с отношениями между
элементами и между их атрибутами. Исследуемое множество элементов можно
рассматривать как систему, если выявлены следующие четыре признака:
Целостность системы, т. е. принципиальная несводимость свойств системы
к сумме свойств составляющих ее элементов;
Наличие цели и критерия исследования данного множества элементов,
Наличие более крупной, внешней по отношению к данной, системы,
называемой «средой»;
Возможность выделения в данной системе взаимосвязанных частей
(подсистем).
Основным методом исследования систем является метод моделирования, т. е.
способ теоретического анализа и практического действия, направленный на
разработку и использование моделей. При этом под моделью будем понимать
образ реального объекта (процесса) в материальной или идеальной форме
(т. е. описанный знаковыми средствами на каком-либо языке), отражающий
существенные свойства моделируемого объекта (процесса) и замещающий его
в ходе исследования и управления. Метод моделирования основывается на
принципе аналогии, т. е. возможности изучения реального объекта не
непосредственно, а через рассмотрение подобного ему и более доступного
объекта, его модели. В дальнейшем мы будем говорить только об
экономико-математическом моделировании, т. е. об описании знаковыми
математическими средствами социально-экономических систем.
Практическими задачами экономико-математического моделирования являются:
Анализ экономических объектов и процессов;
Экономическое прогнозирование, предвидение развития экономических
процессов;
Выработка управленческих решений на всех уровнях
Хозяйственной иерархии.
Следует, однако, иметь в виду, что далеко не во всех случаях данные,
полученные в результате экономико-математического моделирования, могут
использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Они
скорее могут быть рассмотрены как «консультирующие» средства. Принятие
управленческих решений остается за человеком. Таким образом,
экономико-математическое моделирование является лишь одним из
компонентов (пусть очень важным) в человеко-машинных системах
планирования и управления экономическими системами.
Важнейшим понятием при экономико-математическом моделировании, как и при
всяком моделировании, является понятие адекватности модели, т. е.
соответствия модели моделируемому объекту или процессу. Адекватность
модели - в какой-то мере условное понятие, так как полного соответствия
модели реальному объекту быть не может, что характерно и для
экономико-математического моделирования. При моделировании имеется в
виду не просто адекватность, но соответствие по тем свойствам, которые
считаются существенными для исследования. Проверка адекватности
экономико-математических моделей является весьма серьезной проблемой,
тем более, что ее осложняет трудность измерения экономических величин.
Однако без такой проверки применение результатов моделирования в
управленческих решениях может не только оказаться мало полезным, но и
принести существенный вред.
Социально-экономические системы относятся, как правило, к так называемым
сложным системам. Сложные системы в экономике обладают рядом свойств,
которые необходимо учитывать при их моделировании, иначе невозможно
говорить об адекватности построенной экономической модели. Важнейшие из
этих свойств:
Эмерджентность как проявление в наиболее яркой форме свойства
целостности системы, т.е. наличие у экономической системы таких свойств,
которые не присущи ни одному из составляющих систему элементов, взятому
в отдельности. вне системы. Эмерджентность есть результат возникновения
между элементами системы так называемых синергических связей, которые
обеспечивают увеличение общего эффекта до величины, большей, чем сумма
эффектов элементов системы, действующих независимо. Поэтому
социально-экономические системы необходимо исследовать и моделировать в
целом;
Массовый характер экономических явлений и процессов. Закономерности
экономических процессов не обнаруживаются на основании небольшого числа
наблюдений. Поэтому моделирование в экономике должно опираться на
массовые наблюдения;
Динамичность экономических процессов, заключающаяся в изменении
параметров и структуры экономических систем под влиянием среды (внешних
факторов);
Случайность и неопределенность в развитии экономических явлений.
Поэтому экономические явления и процессы носят в основном вероятностный
характер, и для их изучения необходимо применение
экономико-математических моделей на базе теории вероятностей и
математической статистики;
Невозможность изолировать протекающие в экономических системах явления
и процессы от окружающей среды, чтобы наблюдать и исследовать их в
чистом виде;
Активная реакция на появляющиеся новые факторы, способность
социально-экономических систем к активным, не всегда предсказуемым
действиям в зависимости от отношения системы к этим факторам, способам и
методам их воздействия.
Выделенные свойства социально-экономических систем. естественно,
осложняют процесс их моделирования, однако эти свойства следует
постоянно иметь в виду при рассмотрении различных аспектов
экономико-математического моделирования, начиная с выбора типа модели и
кончая вопросами практического использования результатов моделирования.
1.2. Этапы экономико-математического моделирования
Процесс моделирования, в том числе и экономико-математического, включает
в себя три структурных элемента: объект исследования; субъект
(исследователь); модель, опосредующую отношения между познающим
субъектом и познаваемым объектом. Рассмотрим общую схему процесса
моделирования, состоящую из четырех этапов.
Пусть имеется некоторый объект, который мы хотим исследовать методом
моделирования. На первом э т а п е мы конструируем (или находим в
реальном мире) другой объект - модель исходного объекта-оригинала. Этап
построения модели предполагает наличие определенных сведений об
объекте-оригинале. Познавательные возможности модели определяются тем,
что модель отображает лишь некоторые существенные черты исходного
объекта, поэтому любая модель замещает оригинал в строго ограниченном
смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено
несколько моделей, отражающих определенные стороны исследуемого объекта
или характеризующих его с разной степенью детализации.
На втором этапе процесса моделирования модель выступает как
самостоятельный объект исследования. Например, одну из форм такого
исследования составляет проведение модельных экспериментов, при которых
целенаправленно изменяются условия функционирования модели и
систематизируются данные о ее "поведении". Конечным результатом этого
этапа является совокупность знаний о модели в отношении существенных
сторон объекта-оригинала, которые отражены в данной модели.
Третий этап заключается в переносе знаний с модели на оригинал, в
результате чего мы формируем множество знаний об исходном объекте и при
этом переходим с языка модели на язык оригинала. С достаточным
основанием переносить какой-либо результат с модели на оригинал можно
лишь в том случае, если этот результат соответствует признакам сходства
оригинала и модели (другими словами, признакам адекватности).
На четвертом этапе осуществляются практическая проверка полученных с
помощью модели знаний и их использование как для построения обобщающей
теории реального объекта, так и для его целенаправленного преобразования
или управления им. В итоге мы снова возвращаемся к проблематике
объекта-оригинала.
Моделирование представляет собой циклический процесс, т. е. за первым
четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т. д. При этом
знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а первоначально
построенная модель постепенно совершенствуется. Таким образом, в
методологии моделирования заложены большие возможности
самосовершенствования.
Перейдем теперь непосредственно к процессу экономико-математического
моделирования, т. е. описания экономических и социальных систем и
процессов в виде экономико-математических моделей. Эта разновидность
моделирования обладает рядом существенных особенностей, связанных как с
объектом моделирования, так и с применяемыми аппаратом и средствами
моделирования. Поэтому целесообразно более детально проанализировать
последовательность и содержание этапов экономико-математического
моделирования, выделив следующие шесть этапов: постановка экономической
проблемы, ее качественный анализ; построение математической модели;
математический анализ модели; подготовка исходной информации; численное
решение; анализ численных результатов и их применение. Рассмотрим каждый
из этапов более подробно.
1. Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ. На этом
этапе требуется сформулировать сущность проблемы, принимаемые
предпосылки и допущения. Необходимо выделить важнейшие черты и свойства
моделируемого объекта, изучить его структуру и
Взаимосвязь его элементов, хотя бы предварительно сформулировать
гипотезы, объясняющие поведение и развитие объекта.
2. Построение математической модели. Это этап формализации экономической
проблемы, т. е. выражения ее в виде конкретных математических
зависимостей (функций, уравнений, неравенств и др.). Построение модели
подразделяется в свою очередь на несколько стадий. Сначала определяется
тип экономико-математической модели, изучаются возможности ее применения
в данной задаче, уточняются конкретный перечень переменных и параметров
и форма связей. Для некоторых сложных объектов целесообразно строить
несколько разноаспект-ных моделей; при этом каждая модель выделяет лишь
некоторые стороны объекта, а другие стороны учитываются агрегированно и
приближенно. Оправдано стремление построить модель, относящуюся к хорошо
изученному классу математических задач, что может потребовать некоторого
упрощения исходных предпосылок модели, не искажающего основных черт
моделируемого объекта. Однако возможна и такая ситуация, когда
формализация проблемы приводит к неизвестной ранее математической
структуре.
3. Математический анализ модели. На этом этапе чисто математическими
приемами исследования выявляются общие свойства модели и ее решений. В
частности, важным моментом является доказательство существования решения
сформулированной задачи. При аналитическом исследовании выясняется,
единственно ли решение, какие переменные могут входить в решение, в
каких пределах они изменяются, каковы тенденции их изменения и т. д.
Однако модели сложных экономических объектов с большим трудом поддаются
аналитическому исследованию; в таких случаях переходят к численным
методам исследования.
4. Подготовка исходной информации. В экономических задачах это, как
правило, наиболее трудоемкий этап моделирования, так как дело не
сводится к пассивному сбору данных. Математическое моделирование
предъявляет жесткие требования к системе информации; при этом надо
принимать во внимание не только принципиальную возможность подготовки
информации требуемого качества, но и затраты на подготовку
информационных массивов. В процессе подготовки информации используются
методы теории вероятностей, теоретической и математической статистики
для организации выборочных обследований, оценки достоверности данных и
т.д. При системном экономико-математическом моделировании результаты
функционирования одних моделей служат исходной информацией для других.
5. Численное решение. Этот этап включает разработку алгоритмов
численного решения задачи, подготовку программ на ЭВМ и непосредственное
проведение расчетов;
При этом значительные трудности вызываются большой размерностью
экономических задач. Обычно расчеты на основе экономико-математической
модели носят многовариантный характер. Многочисленные модельные
эксперименты, изучение поведения модели при различных условиях возможно
проводить благодаря высокому быстродействию современных ЭВМ. Численное
решение существенно дополняет результаты аналитического исследования, а
для многих моделей является единственно возможным.
6. Анализ численных результатов и их применение. На этом этапе прежде
всего решается важнейший вопрос о правильности и полноте результатов
моделирования и применимости их как в практической деятельности, так и в
целях усовершенствования модели. Поэтому в первую очередь должна быть
проведена проверка адекватности модели по тем свойствам, которые выбраны
в качестве существенных (другими словами, должны быть произведены
верификация и валидация модели). Применение численных результатов
моделирования в экономике направлено на решение практических задач
(анализ экономических объектов, экономическое прогнозирование развития
хозяйственных и социальных процессов, выработка управленческих решений
на всех уровнях хозяйственной иерархии).
Перечисленные этапы экономико-математического моделирования находятся в
тесной взаимосвязи, в частности, могут иметь место возвратные связи
этапов. Так, на этапе построения модели может выясниться, что постановка
задачи или противоречива, или приводит к слишком сложной математической
модели; в этом случае исходная постановка задачи должна быть
скорректирована. Наиболее часто необходимость возврата к предшествующим
этапам моделирования возникает на этапе подготовки исходной информации.
Если необходимая информация отсутствует или затраты на ее подготовку
слишком велики, приходится возвращаться к этапам постановки задачи и ее
формализации, чтобы приспособиться к доступной исследователю информации.
Выше уже сказано о циклическом характере процесса моделирования.
Недостатки, которые не удается исправить на тех или иных этапах
моделирования, устраняются в последующих циклах. Однако результаты
каждого цикла имеют и вполне самостоятельное значение. Начав
исследование с построения простой модели, можно получить полезные
результаты, а затем перейти к созданию более сложной и более совершенной
модели, включающей в себя новые условия и более точные математические
зависимости.
1.3. Классификация экономико-математических методов и моделей
Суть экономико-математического моделирования заключается в описании
социально-экономических систем и процессов в виде
экономико-математических моделей. В § 1.1 кратко рассмотрен смысл
понятий «метод моделирования» и «модель». Исходя из этого
экономико-математические методы следует понимать как инструмент, а
экономико-математические модели - как продукт процесса
экономико-математического моделирования.
Рассмотрим вопросы классификации экономико-математических методов. Эти
методы, как отмечено выше, представляют собой комплекс
экономико-математических дисциплин, являющихся сплавом экономики,
математики и кибернетики. Поэтому классификация экономико-математических
методов сводится к классификации научных дисциплин, входящих в их
состав. Хотя общепринятая классификация этих дисциплин пока не
выработана, с известной степенью приближения в составе
экономико-математических методов можно выделить следующие разделы:
Экономическая кибернетика: системный анализ экономики, теория
экономической информации и теория управляющих систем;
Математическая статистика: экономические приложения данной дисциплины
- выборочный метод, дисперсионный анализ, корреляционный анализ,
регрессионный анализ, многомерный статистический анализ, факторный
анализ, теория индексов и др.;
Математическая экономия и изучающая те же вопросы с количественной
стороны эконометрия: теория экономического роста, теория
производственных функций, межотраслевые балансы, национальные счета,
анализ спроса и потребления, региональный и пространственный анализ,
глобальное моделирование и др.;
Методы принятия оптимальных решений, в том числе исследование операций
в экономике. Это наиболее объемный раздел, включающий в себя следующие
дисциплины и методы: оптимальное (математическое) программирование, в
том числе методы ветвей и границ, сетевые методы планирования и
управления, программно-целевые методы планирования и управления, теорию
и методы управления запасами, теорию массового обслуживания, теорию игр.
теорию и методы принятия решений. теорию расписаний. В оптимальное
(математическое) программирование входят в свою очередь линейное
программирование, нелинейное программирование, динамическое
программирование, дискретное (целочисленное) программирование,
дробно-линейное программирование, параметрическое программирование,
сепарабельное программирование, стохастическое программирование,
геометрическое программирование;
Методы и дисциплины, специфичные отдельно как для централизованно
планируемой экономики, так и для. рыночной (конкурентной) экономики. К
первым можно отнести теорию оптимального функционирования экономики,
оптимальное планирование, теорию оптимального ценообразования, модели
материально-технического снабжения и др. Ко вторым - методы, позволяющие
разработать модели свободной конкуренции, модели капиталистического
цикла, модели монополии, модели индикативного планирования, модели
теории фирмы и т. д. Многие из методов, разработанных для
централизованно планируемой экономики, могут оказаться полезными и при
экономико-математическом моделировании в условиях рыночной экономики;
Методы экспериментального изучения экономических явлений. К ним
относят, как правило, математические методы анализа и планирования
экономических экспериментов, методы машинной имитации (имитационное
моделирование), деловые игры. Сюда можно отвести также и методы
экспертных оценок, разработанные для оценки явлений, не поддающихся
непосредственному измерению. Перейдем теперь к вопросам классификации
экономико-математических моделей, другими словами, математических
моделей социально-экономических систем и процессов. Единой системы
классификации таких моделей в настоящее время также не существует,
однако обычно выделяют более десяти основных признаков их классификации,
или классификационных рубрик. Рассмотрим некоторые из этих рубрик.
По общему целевому назначению экономико-математические модели делятся на
теоретико-аналитические, используемые при изучении общих свойств и
закономерностей экономических процессов, и прикладные, применяемые в
решении конкретных экономических задач анализа, прогнозирования и
управления. Различные типы прикладных экономико-математических моделей
как раз и рассматриваются в данном учебном пособии.
По степени агрегирования объектов моделирования модели разделяются на
макроэкономические и микроэкономические. Хотя между ними и нет четкого
разграничения, к первым из них относят модели, отражающие
функционирование экономики как единого целого, в то время как
микроэкономические модели связаны, как правило, с такими звеньями
экономики, как предприятия и фирмы.
По конкретному предназначению, т. е. по цели создания и применения,
выделяют балансовые модели, выражающие требование соответствия наличия
ресурсов и их использования; трендовые модели, в которых развитие
моделируемой экономической системы отражается через тренд (длительную
тенденцию) ее основных показателей; оптимизационные модели,
предназначенные для выбора наилучшего варианта из определенного числа
вариантов производства, распределения или потребления; имитационные
модели, предназначенные для использования в процессе машинной имитации
изучаемых систем или процессов и др.
По типу информации, используемой в модели экономико-математические
модели делятся на аналитические, построенные на априорной информации, и
идентифицируемые, построенные на апостериорной информации.
По учету фактора времени модели подразделяются на статические, в которых
все зависимости отнесены к одному моменту времени, и динамические,
описывающие экономические системы в развитии.
По учету фактора неопределенности модели распадаются на
детерминированные, если в них результаты на выходе однозначно
определяются управляющими воздействиями, и стохастические
(вероятностные), если при задании на входе модели определенной
совокупности значений на ее выходе могут получаться различные результаты
в зависимости от действия случайного фактора.
Экономико-математические модели могут классифицироваться также по
характеристике математических объектов, включенных в модель, другими
словами. по типу математического аппарата, используемого в модели. По
этому признаку могут быть выделены матричные модели, модели линейного и
нелинейного программирования, корреляционно-регрессионные модели, модели
теории массового обслуживания, модели сетевого планирования и
управления, модели теории игр и т.д.
Наконец, по типу подхода к изучаемым социально-экономическим системам
выделяют дескриптивные и нормативные модели. При дескриптивном
(описательном) подходе получаются модели, предназначенные для описания и
объяснения фактически наблюдаемых явлений или для прогноза этих явлений;
в качестве примера дескриптивных моделей можно привести названные ранее
балансовые и трендовые модели. При нормативном подходе интересуются не
тем, каким образом устроена и развивается экономическая система, а как
она должна быть устроена и как должна действовать в смысле определенных
критериев. В частности, все оптимизационные модели относятся к типу
нормативных; другим примером могут служить нормативные модели уровня
жизни.
Рассмотрим в качестве примера экономико-математическую модель
межотраслевого баланса (ЭММ МОБ). С учетом приведенных выше
классификационных рубрик это прикладная, макроэкономическая,
аналитическая, дескриптивная, детерминированная, балансовая, матричная
модель; при этом существуют как статические, так и динамические ЭММ МОБ.
Группа экономико-математических методов делится на две подгруппы:
· Методы математической экстраполяции;
· Методы математического моделирования.
Математическая экстраполяция представляет собой распространение закона изменения функции из области ее наблюдения на область, лежащую вне отрезка наблюдения.
Методы экстраполяции основываются на предположении о неизменности факторов, определяющих развитие изучаемого объекта, и заключается в распространении закономерностей развития объекта в прошлом на его будущее.
Суть состоит в том, что траектория развития объекта до момента, с которого начинается прогнозирование ею будущего развития, может быть выражена после соответствующей обработки фактических данных какой либо математической функцией, адекватно описывающей закономерности предшествующего развития объекта
В зависимости от особенностей изменения уровней в ряду динамики приемы экстраполяции могут быть простыми и сложными.
Первую группу составляют методы прогнозирования, основанные на предположении относительного постоянства в будущем абсолютных значений уровней, среднего уровня ряда, среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста.
Вторая группа методов основана на выявлении основной тенденции, то есть применении статистических формул, описывающих тренд. Их можно разделить на два основных типа: на адаптивные и аналитические (кривые роста). Адаптивные методы прогнозирования основаны на том, что процесс реализации их заключается в вычислении последовательных во времени значений прогнозируемого показателя с учетом степени влияния предыдущих уровней. К ним относятся методы скользящей и экспоненциальной средних, метод гармонических весов, метод авторегрессионых преобразований.
В основе аналитических методов (кривых роста) прогнозирования положен принцип получения с помощью метода наименьших квадратов оценки детерминированной компоненты Ft, характеризующей основную тенденцию.
Суть метода состоит в том, что траектория развития объекта до момента, с которого начинается прогнозирование, может быть выражена после соответствующей обработки фактических данных какой-либо математической функцией адекватно описывающей закономерности предшествующего развития. Она осуществляется следующим образом:
1. необходимо получить достаточно продолжительный во времени ряд показателей;
2. необходимо построить эмпирическую кривую, графически отображающую динамику этого показателя во времени;
3. необходимо выровнять ряд с помощью граф анализа или статистического подбора функций, который максимизирует приближение к фактическим значениям динамического ряда;
4. исчисляем коэффициент или параметр этой функции (a,b,c…), в результате получится простейшая математическая модель, пригодная для прогноза во времени, при этом предполагают, что совокупный фактор, определяющий тенденции динамического ряда в прошлом в среднем сохранит свою силу.
В экономических исследованиях наиболее распространенным методом прогнозной экстраполяции является метод, основанный на сглаживании временных рядов.
Последовательность расположенных в хронологическом порядке статистических показателей, которые характеризуют изменение экономического явления во времени, представляет собой временной (динамический) ряд. Отдельные значения показателей (наблюдения) временного ряда называются уровнями этого ряда.
Временные ряды подразделяются на моментные и интервальные.
Целью анализа временных рядов экономических явлений за определенный интервал времени является установление тенденции их изменения за рассматриваемый период, которая покажет направление развития изучаемого явления.
Для того чтобы выявить общую тенденцию изменения экономических явлений в течение изучаемого периода времени, следует провести сглаживание временного ряда. Необходимость сглаживания временных рядов обусловлена тем, что помимо влияния на уровни ряда главных факторов, которые в конечном итоге формируют конкретное значение неслучайной компоненты (тренда), на них действуют случайные факторы, которые вызывают отклонения фактических (наблюдаемых) значений уровней ряда от тренда.
Под трендом понимается характеристика основной тенденции временного ряда значений определенного показателя, т.е. основная закономерность движения его во времени, свободная от случайных воздействий.
Таким образом, отдельные уровни временного ряда (y t ) представляют собой результат воздействия главных факторов, которые формируют конкретное значение неслучайной (детерминированной) компоненты (), а также случайной компоненты (е t), обусловленной воздействием случайных факторов, значение которой составляет отклонение фактических (наблюдаемых) значений уровней ряда от тренда. Для устранения случайных отклонений осуществляется сглаживание временного ряда.
Неслучайные компоненты уровней временного ряда могут быть выражены некоторой аппроксимирующей функцией, отражающей закономерности развития исследуемого явления.
Рассмотрим прогнозную экстраполяцию, основанную на сглаживании временных рядов по методу наименьших квадратов.
Суть метода наименьших квадратов состоит в определении параметров модели тренда, минимизирующих ее отклонение от точек исходного временного ряда, т.е. в минимизации суммы квадратических отклонений между наблюдаемыми и расчетными величинами.
Таким образом, суть сглаживания временного ряда наблюдаемых значений показателя состоит в том, что фактические (наблюдаемые) уровни ряда заменяются уровнями, рассчитанными на основе определенной функции, которая в наибольшей степени соответствует наблюдаемым значениям показателей динамического ряда.
Графиком линейной функции является прямая.
Для того чтобы определить параметры а и А уравнения прямой, следует решить систему уравнений:
Часто данные временного ряда имеют нелинейную зависимость, которая выражается в виде квадратичной функции: у = ах 2 + bх + с. Графиком квадратичной функции является парабола. Для того чтобы определить параметры а,b, с уравнения параболы, следует решить систему уравнений:
Экономико-математическое моделирование предполагает конструирование модели на основе предварительного изучения объекта или процесса, выделения его существенных характеристик или признаков.
Экономико-математическая модель - это система формализованных соотношений, которые описывают основные взаимосвязи элементов, образующих определенную экономическую систему.
В зависимости от уровня управления экономическими и социальными процессами различают макроэкономические, межотраслевые, отраслевые, региональные модели и модели макроуровня (отдельных предприятий, фирм).
Примером экономико-математической модели на макроуровне может служить модель производственной функции при прогнозировании объема валового внутреннего продукта (ВВП) страны, которая имеет следующий вид:
Следует отметить, что расчет экономико-математических моделей проводится по соответствующим компьютерным программам.
Экономико-математические модели используются для разработки межотраслевого баланса, моделирование капитальных вложений, трудовых ресурсов и т. д.
Методы планирования как составная часть методологии планирования представляют собой совокупность расчетов, которые необходимы для разработки отдельных разделов и показателей плана и их обоснования. При этом широко используются достижения отраслевых экономических наук: экономической статистики; экономики промышленности; экономики сельского хозяйства; экономики строительства и других. При планировании показателей важно не только рассчитать их значение в плановом периоде, но и выявить возможные резервы его улучшения и вовлечь их в хозяйственный оборот.
К основным методам планирования, которые широко используются в экономической практике относятся следующие: балансовый метод; нормативный метод; программно-целевой метод; экономико-статистические методы; экономико-математические методы.
Балансовый метод - обеспечивает увязку потребностей и ресурсов как в масштабе всего общественного производства, так и на уровне отрасли и отдельного предприятия. В практике планирования применяются следующие виды балансов: 1) материальные балансы; 2) стоимостные балансы; 3) балансы трудовых ресурсов.
Принципиальная схема материального баланса в натуральных единицах измерения следующая:
К стоимостным балансам относятся: межотраслевой баланс производства и распределения продукции, работ и услуг; государственный бюджет и др. В качестве баланса трудовых ресурсов в одной из тем курса будет рассмотрен сводный баланс трудовых ресурсов.
Нормативный, метод планирования основан на разработке и использовании в планировании норм и нормативов. В качестве примера можно привести норму расхода различных материалов в натуральном измерении на единицу выпускаемой продукции. В качестве нормативов можно привести, как пример, норматив отчисления денежных средств из прибыли предприятия в виде налогов.
Программно-целевой метод планирования основан на разработке социально-экономических программ для решения отдельных социально-экономических проблем. Этот метод предусматривает определение комплекса взаимосвязанных организационно-правовых и финансово-экономических мероприятий, направленных на реализацию разработанных программ. Использование этого метода предусматривает концентрацию ресурсов на решение важнейших проблем.
Экономико-статистические методы планирования представляют собой совокупность отдельных методов, с помощью которых рассчитываются отдельные социально-экономические показатели на плановый период и их динамика. Определяется абсолютная и относительная динамика показателей, т.е. изменение их во времени.