- •Учебно-методический комплекс
- •Содержание
- •Рабочая программа по дисциплине «Экономико-математические методы и модели в логистике»
- •1.1. Цель. Задачи дисциплины, ее место в подготовке специалиста (с учетом квалификационных требований гос)
- •2.4. Инновационные способы и методы, используемые в образовательном процессе
- •3. Средства обучения
- •3.1.Информационно-методические
- •4.Текущий, промежуточный контроль знаний студентов
- •5. Дополнения и изменения в рабочей программе на учебный год _____/______
- •6. Краткий курс лекций по дисциплине «Экономико-математические методы и модели в логистике»
- •Особенности применения метода математического моделирования в экономике
- •Сущность экономико-математических методов
- •Постановка задачи линейного программирования
- •Симплексный метод на основе полных таблиц (*)
- •Геометрическое решение задачи
- •Отыскание максимума линейной функции
- •Транспортная задача
- •Метод северо-западного угла
- •Особый случай
- •Распределительный метод решения транспортной задачи
- •Градиентный метод решения задач выпуклого программирования.
- •Динамическое программирование
- •Задача об оптимальном распределении инвестиций
- •Модели сетевого планирования и управления Области применения сетевого планирования и управления
- •Сетевой график.
- •Правила построения сетевых графиков
- •Временные параметры сетей. Резервы времени.
- •Сетевое планирование в условиях неопределенности
- •Теория игр
- •Матричные игры
- •Равновесная ситуация
- •Смешанные стратегии
- •Методы прогнозирования Временные ряды
- •Анализ аддитивной модели.
- •7. Инновационные способы и методы, используемые в образовательном процессе
- •8. Глоссарий по дисциплине «Экономико-математические методы и модели в логистике» Глоссарий
Особенности применения метода математического моделирования в экономике
Большинство объектов, изучаемых экономической наукой, может быть охарактеризовано понятием сложная система.
Сложность системы определяется количеством входящих в нее элементов, связями между этими элементами, а также взаимоотношениями между системой и средой. Экономика страны обладает всеми признаками очень сложных систем. Она объединяет огромное число элементов, отличается многообразием внутренних связей и связей с другими системами (природная среда, экономика других стран и т. д.).
Сложность экономики иногда рассматривается как обоснование невозможности ее моделирования, изучения средствами математики. Но такая точка зрения в принципе неверна. Моделировать можно объект любой формы и любой сложности. И как раз сложные объекты представляют наибольший интерес для моделирования. Именно здесь моделирование может дать результаты, которые нельзя получить другими способами исследования.
Основополагающим для практического применения математического моделирования в экономике является наполнение разработанных моделей конкретной и качественной информацией. Точность и полнота первичной информации, реальные возможности ее сбора и обработки во многом определяют выбор типов прикладных моделей.
Исходная информация имеет существенно различный характер и происхождение и может быть разделена на две категории: о прошлом развитии и современном состоянии объектов (экономические наблюдения и их обработка) и о будущем развитии объектов, включающую данные об ожидаемых изменениях их внутренних параметров и внешних условий (прогнозы).
Методы экономических наблюдений и использование результатов этих наблюдений разрабатываются экономической статистикой. Так как в экономике многие процессы являются массовыми, то моделирование должно опираться на массовые наблюдения. Экономические процессы являются динамическими вследствие изменчивости их параметров и структурных отношений. Поэтому такие экономические процессы следует постоянно держать под наблюдением, необходимо иметь устойчивый поток новых данных.
Познание количественных отношений экономических процессов и явлений опирается на экономические измерения. Точность измерений в значительной степени предопределяет и точность конечных результатов количественного анализа посредством моделирования.
Экономические процессы, сохраняя характер массовых процессов, обязательно включат случайные (стохастические) компоненты. Непредвидимые случайности могут быть вызваны природными явлениями, изменениями в международной обстановке, научно-техническими открытиями, различными субъективными факторами. Таким образом, экономические закономерности имеют стохастический характер.
Для методологии планирования важное значение имеет понятие неопределенности экономического развития. В исследованиях по экономическому прогнозированию и планированию различают два типа неопределенности: «истинную», обусловленную свойствами экономических процессов, и «информационную», связанную с неполнотой и неточностью имеющейся информации об этих процессах.
Сложность экономических процессов и явлений и другие отмеченные выше особенности экономических систем затрудняют не только построение математических моделей, но и проверку их адекватности, истинности получаемых результатов.