Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Математическое и имитационное моделирование экономических процессов..pdf
X
- •1.1 Краткий исторический обзор
- •1.2 Математические методы и моделирование экономических процессов
- •1.3 Этапы математического моделирования
- •1.4 Классификация математических моделей
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 2. Модели производства
- •2.1 Производственные функции
- •2.1.1 Понятие производственной функции одной переменной
- •2.1.3 Формальные свойства производственных функций
- •2.1.4 Характеристики производственной функции
- •2.2 Задача производителя
- •2.3 Учет налогов
- •2.4 Функции спроса на ресурсы
- •2.5 Модели ценообразования
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 3. Функция полезности
- •3.1. Множество благ
- •3.2. Функция полезности и ее свойства
- •3.3. Предельная полезность и предельная норма замещения благ
- •3.4. Оптимальный выбор благ потребителем
- •3.4.1. Модель задачи оптимального выбора
- •3.5. Взаимная задача к задаче оптимального выбора благ потребителем
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 4. Балансовые модели
- •4.2 Экономико-математическая модель межотраслевого баланса
- •4.3 Коэффициенты прямых и полных материальных затрат
- •4.4 Агрегирование показателей межотраслевого баланса
- •4.5 Анализ экономических показателей
- •4.5.1 Модель затрат труда
- •4.5.2 Модель фондоемкости продукции
- •4.6. Динамическая модель межотраслевого баланса
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 5. Моделирование финансовых операций
- •5.1. Наращение и дисконтирование
- •5.1.1 Проценты и процентные ставки
- •5.1.2 Наращение по простым процентам
- •5.1.3. Сложные проценты
- •5.1.4. Номинальная и эффективная ставки процентов
- •5.1.6. Учет инфляции при наращении процентов
- •5.1.7. Эквивалентность простых и сложных процентных ставок
- •5.1.8. Дисконтирование и наращение по учетной ставке
- •5.1.9. Наращение по учетной ставке
- •5.1.10. Сравнение методов наращения
- •5.1.11. Сравнение методов дисконтирования
- •5.2. Потоки платежей, ренты
- •5.2.1. Основные определения
- •Ренты бывают постоянные и переменные.
- •5.3. Наращенная сумма потока платежей
- •5.3.1. Наращенная сумма годовой ренты
- •5.3.2.Наращенная сумма годовой ренты с начислением процентов m раз в год
- •5.4. Современная величина потока платежей
- •5.4.1. Современная величина годовой ренты
- •5.4.2. Современная величина годовой ренты с начислением процентов m раз в год
- •5.4.3. Современная величина p – срочной ренты ( m = 1)
- •5.4.4. Современная величина p – срочной ренты при начислении процентов m раз в год
- •5.5 Доходность финансовой операции
- •5.5.1. Различные виды доходности операций
- •5.5.2. Учет налогов и инфляции
- •5.5.3. Поток платежей и его доходность
- •5.5.4. Мгновенная доходность
- •5.6. Кредитные расчеты
- •5.6.1. Показатель полной доходности финансово-кредитной операции
- •5.6.2. Баланс финансово-кредитной операции
- •5.6.3. Определение полной доходности ссудных операций с удержанием комиссионных
- •5.6.4. Методы сравнения и анализа коммерческих контрактов
- •5.6.5. Планирование погашения долгосрочной задолженности
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 6. Математическое и компьютерное моделирование
- •6.1. Классификация видов моделирования
- •6.2. Достоинства и недостатки имитационного моделирования
- •6.3. Типовые задачи имитационного моделирования
- •6.4. Социально-экономические процессы как объекты моделирования
- •6.5. Примеры задач имитационного моделирования
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 7. Сущность метода имитационного моделирования
- •7.1. Метод имитационного моделирования и его особенности
- •7.2. Процесс имитации
- •7.3. Формулирование модели
- •7.4. Оценка адекватности модели
- •7.5. Экспериментирование с использованием имитационной модели
- •7.6. Понятие о модельном времени. Механизм продвижения модельного времени
- •7.7. Интерпретация и реализация результатов моделирования
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 8. Имитационная модель глобальной системы
- •8.1. Основные компоненты динамической мировой модели
- •8.2. Концепция «петля обратной связи»
- •8.3. Основные петли «обратных связей» в мировой модели
- •8.4. Основные переменные в мировой модели
- •8.5. Структура модели мировой системы
- •8.6. Основные результаты экспериментов на модели мировой системы
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 9. Метод Монте-Карло и проверка статистических гипотез
- •Тема 10. Моделирование случайных событий
- •10.1. Моделирование простого события
- •10.2 Моделирование полной группы несовместных событий
- •10.3 Моделирование дискретной случайной величины
- •10.4 Моделирование непрерывных случайных величин
- •10.4.1. Метод обратной функции
- •10.4.2. Моделирование случайных величин с показательным распределением
- •10.4.3. Моделирование случайных величин с равномерным распределением на произвольном интервале (a, b)
- •10.4.4 Моделирование случайных величин с нормальным распределением
- •10.4.5. Моделирование случайных величин с усеченным нормальным распределением
- •10.4.6 Моделирование случайных величин с произвольным распределением
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 11. Системы массового обслуживания
- •11.1. Основные понятия. Классификация СМО
- •11.2 Понятие марковского случайного процесса
- •11.3 Потоки событий
- •11.4. Уравнения Колмогорова. Предельные вероятности состояний
- •11.5. Процесс гибели и размножения
- •11.6. CMО с отказами
- •11.7. СМО с ожиданием (очередью)
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 12. Модели управления запасами
- •12.1. Основные понятия
- •12.2. Статическая детерминированная модель без дефицита
- •12.3. Статическая детерминированная модель с дефицитом
- •12.4. Стохастические модели управления запасами
- •12.5. Стохастические модели управления запасами с фиксированным временем задержки поставок
- •Вопросы для самопроверки
- •ЛИТЕРАТУРА
144
Рис. 10.5
Оператор 1 обращается к процедуре моделирования возможных значений нормированной и центрированной случайной величины с нормальным распределением.
Оператор 2
M ( y) и (
вычисляет значение случайной величины
y) .
y
с заданными параметрами
Условный оператор 3 проверяет условие попадания случайной величины у неусеченную область. При выполнении этого условия значение случайной величины
в
y
с усеченным нормальным распределением считается найденным. В противном случае управление в алгоритме передается вновь на вход оператора 1 и генерируется другая случайная величина.
10.4.6 Моделирование случайных величин с произвольным распределением
Пусть |
случайная величина |
функцией |
f (x) . Это значит, |
x |
задана в интервале (a0 , bn ) кусочно-постоянной |
что |
интервал разбит на n частичных интервалов и |
плотность распределения
f |
k |
( x) |
|
|
на каждом из них постоянна (рис. 2.6).
Целесообразно выбрать величины
Рис. 10.6
ak |
так, чтобы вероятности попадания в любой |
частичный интервал Pk были одинаковы, т. е.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]