Моделирование экономических и организационных систем на региональном уровне

ВВЕДЕНИЕ
Модель — это представление объекта, системы или идеи в форме, отличной от оригинала. С помощью модели воспроизводятся существенные характеристики явления или системы и не учитываются второстепенные, несущественные. В деятельности человека построение моделей играет важную роль. Любое познание уже является моделированием, так как в коре головного мозга с помощью комплекса клеток изучаемый объект представляется в идеальной форме. Модели могут быть физическими, аналоговыми и математическими. Они могут быть представлены в виде графиков, чертежей, математических отчетов, схем, различных типов механических, электрических и других устройств.На сегодняшний день метод математического моделирования является одним из приоритетных методов не только в экономике, но и в других науках. Математическое моделирование и построение на их основе экономико-математических моделей - современное научное направление, позволяющее раскрыть сущность происходящих экономических процессов, эффективно управлять их поведением и анализировать функционирование экономических объектов и систем. Этим обусловлена актуальность работы.Целью работы является изучение классификация математических моделей социально-экономических процессов.Для достижения цели были поставлены следующие задачи:1. Освоить понятие математического моделирования и модели;2. Рассмотреть классификация математических моделей социально-экономических процессов;3. Изучить основные этапы экономико-математического моделирования систем.Предметом работы является классификация математических моделей социально-экономических процессов.Объектом работы служит математическое моделирование.В ходе написания курсовой работы были использованы следующие методы исследования: анализ литературы, сравнение и сопоставление, логическое рассуждение.Работа состоит из введения, основной части, заключения и списка использованных источников.ОСНОВНАЯ ЧАСТЬМодель – это мысленно или материально реализованная система, которая, отображая или воссоздавая предмет исследования, способна его заменить, так что ее исследование дает новую информацию об этом предмете.Математическая модель — это приближенное описание определенного класса явлений или объектов реального мира на языке математики. Основной целью моделирования является изучение этих объектов и прогнозирование результатов будущих наблюдений. Моделирование, однако, является еще и методом познания окружающего мира, позволяющим управлять им.Математическое моделирование и предметный компьютерный эксперимент необходимы в тех случаях, когда полноценный эксперимент по тем или иным причинам невозможен или затруднен [4].В процессе изучения объекта часто нецелесообразно или даже невозможно иметь дело непосредственно с этим объектом. Его удобнее заменить другим объектом, аналогичным приведенному в тех аспектах, которые важны в данном исследовании. В общем виде модель можно определить, как условное изображение (упрощенное изображение) реального объекта (процесса), которое создается для более глубокого изучения действительности. Метод исследования, основанный на разработке и использовании моделей, называется моделированием. Например, невозможно поставить масштабный исторический эксперимент для проверки того, «что было бы, если...». Невозможно проверить правильность той или иной космологической теории. В принципе можно, но неразумно экспериментировать с распространением какой-нибудь болезни, например, чумы, или проводить ядерный взрыв для изучения его последствий. Точно так же, как модель самолета продувают в аэродинамической трубе вместо того, чтобы испытывать настоящий самолет - это дешевле.Необходимость моделирования обусловлена ​​сложностью, а иногда и невозможностью непосредственного изучения реального объекта (процесса). Однако все это можно сделать на компьютере, предварительно создав математические модели изучаемых явлений. Гораздо доступнее создавать и изучать прототипы реальных объектов, т.е. модели. Можно сказать, что теоретические знания о чем-либо обычно представляют собой комбинацию различных моделей. Эти модели отражают существенные свойства реального объекта (процесса), хотя на самом деле реальность гораздо содержательнее и богаче [6].Когнитивные способности модели обусловлены тем, что модель отражает все существенные признаки исходного объекта. Вопрос о необходимости и достаточной степени подобия оригинала и модели требует специального анализа. Очевидно, что модель теряет смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть оригиналом), так и в случае чрезмерного отклонения от оригинала во всех существенных отношениях.Таким образом, изучение одних аспектов моделируемого объекта осуществляется за счет отказа от отражения других аспектов. Поэтому любая модель заменяет оригинал только в строго ограниченном смысле. Отсюда следует, что для одного и того же объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, акцентирующих внимание на отдельных сторонах изучаемого объекта или более, или менее подробно характеризующих объект.Подобие между моделируемым объектом и моделью может быть физическим, структурным, функциональным, динамическим, вероятностным и геометрическим. При физическом подобии объект и модель имеют одинаковую или сходную физическую природу. Структурное сходство подразумевает сходство между структурой объекта и структурой модели. Когда объект и модель выполняют сходные функции под определенным воздействием, наблюдается функциональное сходство. При наблюдении за последовательно меняющимися состояниями объекта и модели отмечается динамическое сходство. Вероятностное подобие отмечается при наличии сходства между вероятностными процессами в объекте и модели.Геометрическое подобие возникает, когда пространственные характеристики объекта и модели подобны.На сегодняшний день не существует общепринятой единой классификации моделей. Однако из множества моделей можно выделить вербальные, графические, физические, экономико-математические и некоторые другие виды [4].Вербальная или монографическая модель представляет собой словесное описание предмета, явления или процесса. Чаще всего он выражается в виде определения, правила, теоремы, закона или их комбинации.Моделирование в экономике — это объяснение социально-экономических систем математическими символьными средствами. Практическими задачами экономико-математического моделирования являются: анализ экономических объектов и процессов, экономическое прогнозирование, прогнозирование развития экономических процессов, подготовка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной деятельности [2].Особенностями экономики как объекта моделирования являются:- экономика как сложная система является подсистемой общества, но в свою очередь состоит из производственных и непроизводственных сфер, взаимодействующих друг с другом;- эмерджентность, означающая, что предметы, процессы и экономические явления обладают свойствами, которых нет ни у одного из составляющих их элементов;- вероятностный, неопределенный, случайный характер протекания экономических процессов и явлений;- инерционный характер экономического развития, согласно которому законы, закономерности, тенденции, связи и зависимости, имевшие место в прошедшем периоде, будут продолжать функционировать некоторое время в будущем.Все вышеперечисленные и другие свойства экономической науки усложняют ее изучение, выявление закономерностей, динамических тенденций, связей и зависимостей. Математическое моделирование является тем инструментом, умелое использование которого позволяет успешно решать задачи изучения сложных систем, в том числе таких сложных систем, как объекты, процессы и экономические явления.Существует два основных подхода к экономическому моделированию: микроэкономический и макроэкономический. Микроэкономический подход отражает функционирование и структуру отдельных элементов изучаемой системы (например, при изучении банковской сферы таким элементом является коммерческий банк) или состояние и развитие протекающих в ней социально-экономических процессов - отдельной экономики. , и реализуется в первую очередь за счет разработки прикладных методов анализа результатов деятельности. Так, например, применительно к банку это анализ ликвидности банка, оценка банковских рисков и т.д. Задачи в рамках микроэкономического подхода также реализуются за счет разработки конкретных экономико-математических моделей [3].Макроэкономический подход предполагает анализ особенностей функционирования изучаемой системы совместно с основными макроэкономическими показателями развития национальной экономики. Применительно к анализу банковского сектора этот подход заключается в рассмотрении его во взаимодействии с различными сегментами финансового рынка и, следовательно, во взаимосвязи между показателями банковского сектора и макроэкономическими показателями экономики в целом. В этом случае макроэкономический подход может быть практически реализован путем построения моделей факторного анализа, таких как факторная модель рынка краткосрочных государственных облигаций, модель рынка ссудного капитала, а также построения и оценки прогностических значений динамика отдельных показателей банковского сектора.Математические модели и методы стали необходимым элементом современной экономической теории. Использование математического моделирования в экономике позволяет:1) Формально описать важнейшие отношения экономических переменных и объектов;2) использовать методы дедукции для получения адекватных выводов из четко сформулированных исходных данных;3) использовать математические и статистические методы для получения новых знаний о предмете;4) точно и лаконично определить положения экономической теории на языке математики [1].Математические модели, используемые в экономике, можно разделить на классы по ряду признаков, связанных с особенностями моделируемого объекта, целью моделирования и используемыми инструментами: макро- и микроэкономические, теоретические и прикладные модели, оптимизационно-равновесные, статические и динамический, детерминированный и стохастический.При системном изучении экономики с использованием математических моделей различают макро- и микромодели. Макроэкономические модели — модели, обычно связанные с такими звеньями экономики, как предприятия и компании.При построении макромоделей экономические ячейки считаются неделимыми; если изучаются микромодели, то экономическую единицу в свою очередь можно рассматривать как сложную систему.Примерами микроэкономических моделей являются модели потребительского выбора, бизнес-модели, модели экономического роста, модели равновесия на товарных и финансовых рынках и многие другие. Особое распространение в практике экономического регулирования и управления получили балансовые и оптимизационные модели.Равновесные модели — это модели, выражающие требование адекватности между наличием ресурсов и их использованием. Равновесные модели широко используются на уровне макроэкономики: например, такие как:- межотраслевой баланс,- баланс спроса и предложения.Равновесные модели строятся и на уровне микроэкономики: баланс доходов и расходов потребителей, баланс предприятия и др.Макроэкономические модели, как уже было сказано, описывают экономику в целом, сочетая в себе твердые материальные и финансовые показатели: ВНП, потребление, инвестиции, занятость, процентную ставку, количество денег. Микроэкономические модели описывают взаимодействие структурных и функциональных компонентов экономики или поведение одного из этих компонентов в рыночных условиях. В силу многообразия видов экономических элементов и способов их взаимодействия на рынке микроэкономическое моделирование занимает основную часть экономико-математической теории. Наиболее серьезные теоретические результаты в области микроэкономического моделирования в последние годы были получены при изучении стратегического поведения компаний олигополии с использованием аппарата теории игр [2].Теоретические модели позволяют изучать общие свойства экономики и ее характерные элементы, методы вывода выводов из формальных посылок. Прикладные модели позволяют оценить параметры работы того или иного хозяйственного объекта и сформулировать рекомендации для принятия практических решений. К прикладным относятся, прежде всего, эконометрические модели, оперирующие числовыми значениями экономических переменных и позволяющие статистически значимо оценить их на основе имеющихся наблюдений.Особое место в моделировании рыночной экономики занимают равновесные модели. Они описывают такие состояния экономики, когда равнодействующая всех сил, стремящихся вывести ее из этого состояния, равна нулю. В условиях рыночной экономики дисбаланс по одному параметру компенсируется другими факторами. Равновесные модели бывают описательными и описательными. Равновесные модели помогают изучать состояния экономических систем, в которых равнодействующая всех внешних сил равна нулю [5].Долгое время в нашей стране господствовал нормативный подход к моделированию, основанный на оптимизации. Оптимизация в теории рыночной экономики происходит в основном на микроуровне; на макроуровне результатом рационального выбора поведения экономических агентов является определенное состояние равновесия.Модели оптимизации — это модели, предназначенные для выбора наилучшего варианта из ряда вариантов производства, распределения и потребления. Моделирование экономической оптимизации включает в себя:- построить целевую функцию, характеризующую взаимосвязь между целями экономической системы и средствами ее достижения;- найти экстремальное значение целевой функции и соответствующий этому значению план оптимального распределения ресурсов.Статистические модели описывают состояние экономического объекта в конкретный момент или период времени; динамические модели включают отношения переменных во времени. В статистических моделях обычно фиксируются значения ряда переменных в динамике величин, например, капитальные ресурсы, цены и т. д. Динамическая модель не сводится к простой сумме ряда статики, а описывает силы и взаимодействия в экономике, определяющие ход содержащихся в ней процессов. В динамических моделях обычно используется аппарат дифференциальных и дифференциальных уравнений, вариационное исчисление [2].Детерминированные модели предполагают жесткие функциональные отношения между переменными. Стохастические модели допускают наличие случайных воздействий на изучаемые показатели и используют для их описания инструменты теории вероятностей и математической статистики.Ключевым моментом в изучении моделей роста является анализ и поиск стационарных траекторий роста, которых обычно достигает описываемая моделью экономическая система. Изучение стационарных траекторий роста является как основой для анализа более сложных типов роста, так и связующим звеном с моделями экономического равновесия.Построение экономико-математической модели происходит в несколько этапов:Формулировка предмета и цели исследования;Выявление структурных функциональных элементов, их качественных характеристик;Словесное описание взаимосвязей между элементами модели;формализация описательной модели; расчеты по математической модели и анализ полученного решения [2].Экономические модели позволяют выявить особенности функционирования экономического объекта и на основе этого прогнозировать дальнейшее поведение объекта при изменении каких-либо параметров. Прогнозирование будущих изменений, таких как повышение обменного курса, ухудшение экономических условий, падение прибыли, может основываться только на интуиции. Однако при этом могут быть упущены, неправильно определены или неправильно оценены важные взаимосвязи экономических показателей, влияющие на рассматриваемую ситуацию. В модели все взаимосвязи переменных могут быть определены количественно, что позволяет получить более качественный и надежный прогноз.Построение и анализ моделей являются предметом исследования экономики. Усложнение производства, рост ответственности за последствия принятых решений и требования принять более точные решения приводят к необходимости использовать управление и методы, которые подобны экспериментированию в технике или естественных науках. Моделирование при этом нельзя заменить экспериментом в экономике. Моделирование представляет собой одно из основных направлений роста управленческой эффективности.Опыт работы ведущих предприятий в данной сфере отразил эффективность от использования моделирования, которая обычно составляет до 15% уменьшения себестоимости, роста производительности или совершенствования других технических и экономических показателей. С помощью модели можно решить многие задачи и автоматизировать экономические расчеты. Внедрения моделирование в управленческий процесс имеет отношение к применению вычислительной техники в экономических расчетах и созданию автоматизированных систем управления. Автоматизированная система управления производством является совокупностью самых совершенных методов управления, которые, в первую очередь, основаны на экономическом и математическом моделировании. Модель, используемая при определенной квалификации работников в сфере управления, способна обеспечить с необходимой оперативностью при требуемой информации и минимальных трудовых затратах получение практической реализации управленческих решений. Моделирование можно разделить на два основных вида: материальное и идеальное. В экономических исследованиях наибольшая роль принадлежит идеальному моделированию, так как возможность проведения натурального и материального эксперимента с моделями ограничена [4].Математические модели, которые постепенно проникли в экономические исследования, создают основу для точного и строгого описания моделей и дают возможность объяснить выводы, которые получаются на их основе. При этом использование знаковых или математических моделей не снижает роль интуитивного моделирования.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Математическая модель — это приближенное описание определенного класса явлений или объектов реального мира на языке математики. Основной целью моделирования является изучение этих объектов и прогнозирование результатов будущих наблюдений. Моделирование, однако, является еще и методом познания окружающего мира, позволяющим управлять им.Конкретно в экономике, моделирование — это объяснение социально-экономических систем математическими символьными средствамиВ основу экономико-математического моделирования положен принцип аналогии, т.е. возможность изучения объекта путем построения и рассмотрения другого, подобного ему, но более простого и доступного объекта, его модели. Практическими задачами экономико-математического моделирования являются:анализ экономических объектов; экономическое прогнозирование, предвидение развития хозяйственных процессов и поведения отдельных показателей; выработка управленческих решений на всех уровнях управления. В работе были рассмотрены основные этапы процесса моделирования, а именно: Формулировка предмета и цели исследования;Выявление структурных функциональных элементов, их качественных характеристик;Словесное описание взаимосвязей между элементами модели;формализация описательной модели; расчеты по математической модели и анализ полученного решения.Потенциальная возможность математического моделирования любых экономических объектов и процессов, конечно, не означает их успешную реализуемость при заданном уровне экономико-математических знаний, имеющихся конкретных информационно-вычислительных технологий. И хотя невозможно указать абсолютные пределы математической формализации экономических задач, всегда будут проблемы, еще не формализованные, а также ситуации, когда математическое моделирование недостаточно эффективно.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ:
Акинин, П.В. Математические и инструментальные методы экономики (для бакалавров) / П.В. Акинин и др. - М.: КноРус, 2016. - 151 c.Волгина, О.А. Математическое моделирование экономических процессов и систем: Учебное пособие / О.А. Волгина, Н.Ю. Голодная, Н.Н. Одияко. - М.: КноРус, 2017. - 395 c.Гетманчук, А.В. Экономико-математические методы и модели: Учебное пособие для бакалавров / А.В. Гетманчук, М.М. Ермилов. - М.: Дашков и К, 2016. - 188 c.Даньков, В.В. Моделирование процессов и систем: Учебное пособие / В.В. Даньков, М.М. Скрипниченко, С.Ф. Логинова и др. - СПб.: Лань, 2017. - 288 c.Экономико-математические методы и модели: Учебное пособие / Под ред. Ю.В. Криволуцкого, Л.А. Фунберг. - М.: Юнити, 2017. - 319 c.Математическое моделирование. Математические модели в экономике. Численные методы. Оценка эффективности инвестиционных проектов. / Под ред. С.В. Емельянова. - М.: Красанд, 2016. - 112 c.