1.2.5. Самостоятельная работа студентов Рекомендуемые темы рефератов

1. Модель межотраслевого баланса Леонтьева: основные положения, балансовые соотношения, матрица прямых и полных затрат, продуктивность.

2. Методика решения прямой и обратной задачи в модели Леонтьева.

3. Статистическая и динамическая модели межотраслевого баланса.

4. Модели равновесных цен.

5. Модели международной торговли.

Литература для самостоятельной работы

1. Тарасевич Л.С., Гребенников П.И., Леусский А.И. Макроэкономика. 6-е изд., испр. и доп. –М.: Высшее образование, 2006. –654 с

2. Колемаев В.А. Математическая экономика: Учебник для вузов. – 2-е изд. –М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. –399с.

3. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учебное пособие для студентов вузов / А. М. Дубров, Б. А. Лагоша, Е. Ю. Хрусталев, Т. П. Барановская; Под ред. Б. А. Лагоши. – 2-е изд. М.: Финансы и статистика, 2003. –222 с.

4. Моделирование экономических процессов: Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальностям экономики и управления (060000) / Под ред. М.В. Грачёвой, Л.Н. Фадеевой, Ю.И. Черемных. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. –351 с.

Раздел 2. Экономико-математические методы

Тема 2.1. Моделирование задач принятия решений

2.1.1. ЭТАПЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 64

2.1.2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 65

2.1.3. ОСНОВНЫЕ ТИПЫ ЭКОНОМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ 68

2.1.4. ПРАКТИЧЕСКИЙ БЛОК 69

2.1.5. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ 76

2.1.1. Этапы математического моделирования.

В настоящее время в различных областях знаний завоевал большое признание метод математического моделирования. В его основе лежит приближенное описание какого-либо класса про­цессов и явлений символами математики и логики. Процесс ма­тематического моделирования можно разделить на четыре этапа.

Первый этап – определение класса изучаемых объектов и за­конов, связывающих рассматриваемые объекты. Этот этап требует знания множества фактов, относящихся к изучаемым явлениям, и глубокого проникновения в их взаимосвязи. Результатом этого этапа является запись в математических терминах сформулиро­ванных качественных представлений о связях между объектами моделирования, т.е. построение математической модели.

Второй этап – это получение результатов с помощью матема­тической модели для дальнейшего их сопоставления с результата­ми наблюдений изучаемых явлений. Здесь важную роль играет ма­тематический аппарат, необходимый для анализа математической модели, и вычислительная техника, позволяющая количественно решить сложные математические задачи.

Третий этап – выяснение того, удовлетворяет ли принятая гипотетическая модель критерию практики, т.е. согласуются ли результаты наблюдений с теоретическими следствиями модели и если да, то с какой точностью. Применение критерия практики к оценке математической модели позволяет делать вывод о правиль­ности положений, лежащих в основе изучаемой модели. Метод моделирования является единственным методом изучения непо­средственно недоступных явлений макро- и микромира.

Четвертый этап состоит в анализе модели в соответствии с накопленными данными об изучаемых явлениях и процессах и в усовершенствовании модели.

Экономическое прогнозирование, которое наиболее сис­темно реализуется с помощью математических моделей, является ключевым мо­ментом в процессе принятия управленческих решений. Прогнозирование позволяет не только получить значения экономических показателей в буду­щем, оценить эффективность управленческой деятельности, но и выявить возможные ее направления в зависимости от изменения того или иного фактора, вли­яющего на принятие управленческих решений.

Несомненным преимуществом математических моделей явля­ется то, что оценка вариантов управленческих решений может осуществляться, с одной стороны, с учетом прогнозных значений экономических показателей, а не только фактических данных, с другой стороны, с учетом ресурсных затрат, необходимых для реализации конкретных меро­приятий и программ.

Еще одним несомненным достоинством математического мо­делирования, облегчающим процесс анализа информации и при­нятия решения, является возможность использования при изуче­нии исследуемых моделей ЭВМ.