1. Понятие мод и модел-ия. Этапы проц мод-я.

Модель - упрощенное представление объекта системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности, создаваемое исследователем с целью получения знаний об объекте-оригинале и отражающее его наиболее существенные свойства с точки зрения поставленной задачи. Выделяются следующие причины использования моделей:

• сложность реального мира (организация - сложная система, в которой происходят различные перемены, которые часто не могут быть постижимы с помощью возможностей любого человека. Для этого создаются упрощенные модели реального мира);

• экспериментирование (большинство вариантов решения перед воплощением в жизнь необходимо экспериментально проверить. Но не все решения могут быть экспериментально проверены в условиях реального мира);

• ориентация управления на будущее (наблюдение несуществующих явлений и проведение экспериментов над ними. Моделирование - единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать).

• информационной достаточности: если мы ничего не знаем о функционировании системы, модель которой хотим создать, то мы не сможем ее создать. Модель может быть построена, если мы хоть что-то знаем об объекте, но не все и хотим узнать больше;

• многомодельности (неисчерпаемость объекта моделирования): если мы создаем модель сложной системы, то не следует ограничиваться одной моделью (иерархия моделей различной степени подробности). Пределом составления моделей является решение поставленной задачи;

• многовариантности: модель та же самая, но значения параметров, входящих в эту модель, разные;

• параметризуемости: описание результата функционирования подсистемы некоторым параметром для дальнейшего уточнения и детализации модели, если это будет необходимо.

Модель — упрощенное представление объекта системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности, создаваемое исследователем с целью получения знаний об объекте-оригинале и отражающее его наиболее существенные свойства с точки зрения поставленной задачи. Выделяются следующие причины использования моделей:

• сложность реального мира (организация — сложная система, в которой происходят различные перемены, которые часто не могут быть постижимы с помощью возможностей любого человека. Для этого создаются упрощенные модели реального мира);

• экспериментирование (большинство вариантов решения перед воплощением в жизнь необходимо экспериментально проверить. Но не все решения могут быть экспериментально проверены в условиях реального мира);

• ориентация управления на будущее (наблюдение несуществующих явлений и проведение экспериментов над ними. Моделирование — единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать).

Выделяют следующие признаки классификации моделей:

• с точки зрения этапов моделирования:

• когнитивная — мысленный образ объекта;

• содержательная — получение информации об объекте и выявление взаимосвязей и закономерностей (описательные, объяснительные и прогностические модели);

• концептуальная — сформулированная на вербальном или на вербально-визуальном уровне модель, базирующаяся на определенной концепции или аспекте (логикосемантические, структурно-функциональные и причинно-следственные модели);

• формальная — представленная в виде алгоритмов и математических зависимостей, описывающих или имитирующих реальные объекты и процессы (математические и компьютерные модели);

• в зависимости от средств, с помощью которых реализованы модели:

• материальные — воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта; частным случаем являются физические модели, имеющие ту же физическую природу, что и объект моделирования;

• идеальные — основаны на символических схемах (графические, логические, математические и др.); математические модели в свою очередь могут разделяться на аналитические (когда свойства и взаимосвязи описываются отношениями-функциями в явной и неявной форме) и имитационные (основанные на многократных экспериментах, главным образом машинных, по реализации алгоритмов и процедур, описывающих процесс функционирования исследуемой системы). Моделирование - осуществление абстрактных экспериментов при помощи построения некоторой системы-модели, которая является подобием системы-оригинала для изучения сложных объектов. Необходимость моделирования обусловлена сложным характером рассматриваемых систем.

Сущность моделирования заключается в замене реальных экспериментов, которые будут слишком сложны или потребуют весьма продолжительного времени, абстрактными экспериментами, осуществляемыми после разработки как можно более полной модели изучаемого явления. Моделирование позволяет определить степень влияния различных норм принятия решений на многочисленные элементы поставленной проблемы и выбирать из всех заранее намеченных вариантов принятия решений то, который позволит добиться в отношении поставленной цели наилучших результатов.

Наиболее часто метод моделирования ставит перед собой следующие цели:

• изучить какой-то элемент реальной действительности - дидактические и исследовательские модели;

• отработать какой-то элемент практических действий - тренировочные и игровые модели;

• оптимизировать какой-либо процесс, форму или содержание чего-либо - оптимизационные модели;

• делегировать полномочия на совершение определенных действий другими лицами - модели предпочтений.

Принцип - основное исходное положение теории, науки, системы знаний. Выделяют следующие принципы моделирования:

• абстрагирования: модель - отражение свойств в объекте исследования, для одной модели свойства существуют, для другой - нет (например, цвет автобуса);

• информационной достаточности: если мы ничего не знаем о функционировании системы, модель которой хотим создать, то мы не сможем ее создать. Модель может быть построена, если мы хоть что-то знаем об объекте, но не все и хотим узнать больше;

• многомодельности (неисчерпаемость объекта моделирования): если мы создаем модель сложной системы, то не следует ограничиваться одной моделью (иерархия моделей различной степени подробности). Пределом составления моделей является решение поставленной задачи;

• многовариантности: модель та же самая, но значения параметров, входящих в эту модель, разные;

• параметризуемости: описание результата функционирования подсистемы некоторым параметром для дальнейшего уточнения и детализации модели, если это будет необходимо.

Модель строится из следующих этапов:

• постановка задачи. Является самым важным этапом, от которого зависит правильное решение управленческой проблемы. Для правильной постановки задачи необходимо знать не только о наличии проблемы, но и о причинах, вызвавших ее;

• построение модели. На данном этапе определяется: главная цель модели, информация для построения модели, наличие и отсутствие данной информации, выходные нормативы предполагаемые получить на выходе;

• проверка модели на достоверность. Для этого определяется степень соответствия модели реальному миру при помощи установления специалистом по науке управления - все ли существенные компоненты реальной ситуации встроены в модель. Чем больше модель будет отражать реальный мир,. тем выше будет ее потенциал как средство оказания помощи руководителю в принятии хорошего решения. Модель можно проверить на достоверность установлением степени, с которой получаемая информация, помогает руководству совладать с проблемой;

• применение модели. Модель не может считаться успешно построенной без ее применения на практике;

• обновление модели требуется в случаях: не ясной формы выходных данных; изменения целей организации, которые влияют на принятие решений; изменения в окружающем окружении (поставщиков, конкурентов, потребителей, технологий, законодательств и др.).

2. Мод-е элементов экономических систем.

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, 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. Несколько позже я буду говорить об экономико-математическом моделировании, т. е. об описании математическими средствами социально-экономических систем.1

В экономическом и социальном прогнозировании широко используются различные модели. Слово «модель» произошло от латинского «modulus», означающего меру, образец. В науке термин «модель» означает какой-либо условный образ объекта исследования, а в экономическом и социальном прогнозировании - образ экономических или социальных процессов.

Модель является одним из важнейших инструментов экономического прогнозирования, научного познания исследуемого процесса. Содержанием процесса моделирования является конструирование модели на основе предварительного изучения объекта или процесса, выделения его существенных характеристик или признаков, теоретический и экспериментальный анализ модели, сопоставление результатов моделирования с фактическими данными об объекте или процессе, корректировка и уточнение модели.

Комплекс межотраслевых моделей включает укрупненную динамическую и развернутую натурально-стоимостную модель. Единство системы обеспечивается использованием для построения натурально-стоимостного межотраслевого баланса основных показателей укрупненной динамической модели, таких, как национальный доход, структура его распределения, а также показателей, характеризующих потребность отраслей материального производства в капитальных вложениях и др.

Современные динамические межотраслевые модели позволяют предвидеть перспективы развития экономики с учетом трех групп основных факторов, определяющих темпы и пропорции экономического развития, а именно: исходного уровня экономического потенциала, характеризующегося масштабом и структурой накопленных к началу планового периода основных производственных фондов; перспективных тенденций изменения показателей эффективности использования трудовых ресурсов; перспективной структуры конечных потребностей общества.

Один и тот же тип моделей может быть применим к различным экономическим объектам. В зависимости от уровня агрегирования показателей развития народного хозяйства различают макроэкономические, межотраслевые, межрайонные, отраслевые, региональные модели. По степени влияния транспортного фактора модели оптимального отраслевого планирования имеют две разновидности: производственную, в которой транспортный фактор не учитывается, и производственно-транспортную, в которой он находит отражение. По аспектам развития национального хозяйства различают модели воспроизводства основных фондов, трудовых ресурсов, системы финансов и ценообразования и др.

Принято различать следующие эконометрические модели: факторные, структурные и комбинированные. А в зависимости от номенклатуры продукции, сырья и других факторов различают однопрод-е и многоп-е модели.

3. Классификация экономико-математических моделей по области использования решаемой задачи.

Существует значительное разнообразие видов, типов экономико-математических моделей, необходимых для использования в управлении экономическими объектами и процессами. Экономико-математические модели подразделяются на макроэкономические и микроэкономические в зависимости от уровня моделируемого объекта управления, динамические, которые характеризуют изменения объекта управления во времени, и статические, которые описывают взаимосвязи между разными параметрами, показателями объекта именно в то время. Дискретные модели отображают состояние объекта управления в отдельные, фиксированные моменты времени. Имитационными называют экономико-математические модели, используемые с целью имитации управляемых экономических объектов и процессов с применением средств информационной и вычислительной техники. По типу математического аппарата, применяемого в моделях, выделяются экономико-статистические, модели линейного и нелинейного программирования, матричные модели, сетевые модели.

Факторные модели. В группу экономико-математических факторных моделей входят модели, которые с одной стороны включают экономические факторы, от которых зависит состояние управляемого экономического объекта, а с другой – зависимые от этих факторов параметры состояния объекта. Если факторы известны, то модель позволяет определить искомые параметры. Факторные модели чаще всего предоставлены простыми в математическом отношении линейными или статическими функциями, которые характеризуют связь между факторами и зависимыми от них параметрами экономического объекта.

Балансовые модели. Балансовые модели как статистические, так и динамические широко применяются в экономико-математическом моделировании. В основе создания этих моделей лежит балансовый метод – метод взаимного сопоставления материальных, трудовых и финансовых ресурсов и потребностей в них. Описывая экономическую систему в целом, под её балансовой моделью понимают систему уравнений, каждое из которых выражает потребность баланса между изготовленными отдельными экономическими объектами количества продукции и совокупной потребностью в этой продукции. При таком подходе экономическая система состоит из экономических объектов, каждый из которых выпускает некоторый продукт. Если вместо понятия «продукт» ввести понятие «ресурс», то под балансовой моделью необходимо понимать систему уравнений, которые удовлетворяют требования между определенным ресурсом и его использованием.

Наиболее важные виды балансовых моделей:

· Материальные, трудовые и финансовые балансы для экономики в целом и отдельных ее отраслей;

· Межотраслевые балансы;

· Матричные балансы предприятий и фирм.

Оптимизационные модели. Большой класс экономико-математических моделей образуют оптимизационные модели, которые позволяют выбрать из всех решений наилучший оптимальный вариант. В математическом содержании оптимальность понимается как достижение экстремума критерия оптимальности, называемой также целевой функцией. Оптимизационные модели чаще всего используются в задачах нахождения лучшего способа использования экономических ресурсов, что позволяет достичь максимального целевого эффекта. Математическое программирование образовалось на основе решения задачи про оптимальный раскрой листов фанеры, что обеспечивает наиболее полное использование материала. Поставив такую задачу, известный российский математик и экономист академик Л.В.Канторович был признан достойным Нобелевской премии в экономике