МИНОБРНАУКИ РОССИи

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«БРЯНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ АКАДЕМИКА И.Г. ПЕТРОВСКОГО»

(БГУ)

Социально-экономический институт

Финансово-экономический факультет

Кафедра «Автоматизированные информационные системы и технологии»

Курсовая работа

по курсу: «Имитационное моделирование экономических процессов»

на тему: «Имитационное моделирование продвижения инвестиционных инструментов (на примере ООО «Брянск-Капитал»)

Подготовил:

студент 4 курса 12 группы

Витковский Ю.В..

Проверила:

Погонышева Д.А.

Брянск 2013

Содержание

Введение 3

1.Теоретические основы математического моделирования продвижения инвестиционных инструментов 4

1.1.Понятие системы имитационного моделирования 4

1.2 Классификация моделируемых систем 7

1.3. Этапы имитационного моделирования экономических процессов 9

1.4. Сущность современных инвестиционных инструментов 10

2. Разработка имитационной модели продвижения инвестиционных инструментов (на примере ООО «Брянск-Капитал») 16

2.1. Краткая характеристика объекта исследования 16

2.2 Разработка имитационной модели продвижения инвестиционных инструментов 18

3.Анализ результатов решения задачи. Оценка адекватности модели 28

Заключение 32

Литература 33

Введение

Увеличивающаяся сложность экономической системы, непредсказуемость и высокая скорость развития процессов, неполнота информации принуждают разнообразить механизмы управления в реальной экономической деятельности. Актуальность определяется необходимостью сравнения различных вариантов функционирования недетерминированных экономических процессов с помощью экспериментальных методов исследования. Такое сравнение проводится с целью минимизирования финансовых рисков в работе предприятия и выбора оптимальных стратегий его развития. Для исследования каких-либо экономических процессов, актуальным в наше время является моделирования этих процессов. В данном случае работа будет происходить в AnyLogic. Так как программа позволяет наглядно видеть протекающий процесс и построения действий не вызывает большой сложности.

Цель исследования – имитационное моделирование продвижения инвестиционных инструментов на примере ООО «Брянск-Капитал»

Задачи исследования:

Изучение теоретических основ имитационного моделирования продвижения инвестиционных инструментов ;

исследование функционирования ООО «Брянск-Капитал»;

разработка имитационной модели продвижения инвестиционных инструментов в среде AnyLogic;

анализ результатов решения задачи, оценка адекватности имитационной модели деятельности данной организации.

Методами исследования являются монографический, аналитический, имитационное моделирование.

Объект исследования – ООО «Брянск-Капитал»

Предмет исследования -имитационное моделирование продвижения инвестиционных инструментов

1.Теоретические основы математического моделирования продвижения инвестиционных инструментов

1.1.Понятие системы имитационного моделирования

Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.

Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.

Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.

К имитационному моделированию прибегают, когда:

• дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

• невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

• необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.

Можно выделить две разновидности имитации:

• Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);

• Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).

Рассмотрим в рамках данной работы более подробно статистический эксперимент − метод Монте-Карло. Суть данного метода (группы численных методов) заключается в получении большого числа реализаций стохастического (случайного) процесса, который формируется таким образом, чтобы его вероятностные характеристики совпадали с аналогичными величинами решаемой задачи.Реализация метода Монте-Карло практически невозможна без применения средств вычислительной техники.

Поэтому любая имитационная модель представляет собой, в конечном счете, более или менее сложный программный продукт.

Построение имитационной модели необходимо, если:

• идет процесс познания объекта моделирования, если имеется аналитические методы исследования, но их математические процедуры очень громоздки;

• необходимо осуществить наблюдение за поведением компонентов системы в течение определенного времени;

• необходимо контролировать протекание процессов в системе путем ускорения или замедления имитации;

• особое значение имеет последовательность событий в проектируемой системе;

• при подготовке специалистов при приобретении новых навыков при овладении новой техники;

• имитационное моделирование является единственным методом в связи с невозможностью проведения реальных экспериментов.

• Достоинства имитационного моделирования:

• Имитационная модель позволяет описать моделируемый процесс с большей адекватностью, чем другие;

• Модель обладает гибкостью, варьирование структуры, алгоритмов и параметров системы.

• Недостатки имитационного моделирования:

• Решение, полученное на имитационной модели, всегда носит частный характер;

• Большие затраты времени на создание модели, проведение эксперимента и обработку языка;

• На результат имитационного поведения при участии человека могут повлиять субъективные факторы.

• Основные компоненты имитационной модели:

• Компоненты − основные части модели;

• Переменные − принимающие значения, определяемые видом используемой функции;

• Параметры − величины, которые исследуемая модель может выбирать произвольно и управлять ими;

• Функциональные зависимости − описывают поведение параметров и переменных;

• Ограничения − устанавливаемые пределы изменения занчений переменных или ограничивающие их условия изменения;

• Целевая функция − предназначена для изменения степени достижения желаемой цели.

В настоящее время существует довольно много программных продуктов, позволяющих моделировать процессы. К таким пакетам относятся: Pilgrim, GPSS, Simplex и ряд других. Вместе с тем в настоящее время на рынке компьютерных технологий есть продукт, позволяющий эффективно решать указанные проблемы, − программное обеспечение AnyLogic — инструмент, служащий для имитационного моделирования бизнес-процессов, разработанное российской компанией «Экс ДжейТекнолоджис» (англ. XJ Technologies). Инструмент обладает современным графическим интерфейсом и позволяет использовать язык Java для разработки моделей. Программное обеспечение AnyLogic, обеспечивает поддержку всех трёх известных методов моделирования:

• системная динамика;

• дискретно-событийное (процессное) моделирование;

• агентное моделирование.

А также любую комбинацию этих подходов в пределах одной модели.

AnyLogic включает в себя графический язык моделирования, а также позволяет пользователю расширять созданные модели с помощью языка Java. Интеграция компилятора Java в AnyLogic предоставляет более широкие возможности при создании моделей, а также создание Java апплетов, которые могут быть открыты любым браузером. Эти апплеты позволяют легко размещать модели AnyLogic на веб-сайтах. В дополнение к Java-апплетам, AnyLogicProfessional поддерживает создание Java-приложений, в этом случае пользователь может запустить модель без инсталляции AnyLogic