
- •Экономико-математические методы и модели (курс лекций)
- •Isbn 5-7369-0373-3 © Векленко в.И., 2006 введение
- •Часть I. Экономико-математические
- •Классификация экономико-математических методов
- •1. Методы классической математики
- •Леция 2. Основы линейного программирования
- •1. Общие сведения о линейном программировании
- •2. Задача линейного программирования
- •3. Постановка задачи линейного программирования
- •Лекция 3. Решение и анализ задачи линейного программирования
- •Графический способ решения задачи
- •Симплексный метод и его алгоритм
- •Решение задачи симплексным методом
- •4. Симплекс-метод с искусственным базисом или м-метод
- •Оптимальных решений задач линейного программирования
- •Двойственная задача линейного программирования
- •2. Экономические свойства двойственных оценок
- •3. Анализ оптимального решения по последней симплексной таблице
- •Лекция 5. Распределительный метод решения задачи линейного программирования
- •Постановка и экономико-математическая модель распределительной (транспортной) задачи
- •2. Общая характеристика метода потенциалов
- •3. Решение транспортной задачи
- •Особые случаи решения транспортной задачи
- •Дополнительные ограничения в транспортной задаче
- •Лекция 6. Методы теории игр
- •Основные понятия теории игр
- •Матричные игры
- •Критерии оптимизации в играх с природой. Принятие решений в условиях неопределенности
- •Лекция 7. Методы управления запасами
- •Системы регулирования товарных запасов
- •Модель Уилсона
- •Задача 1
- •Решение
- •Модель планирования экономичного размера партии
- •Формулы модели экономичного размера партии:
- •Задача 2
- •Решение
- •Лекция 8. Балансовые методы и модели
- •Балансовый метод. Принципиальная схема межотраслевого баланса
- •2. Экономико-математическая модель межотраслевого баланса
- •3. Расчеты по модели межотраслевого баланса
- •Определение обратной матрицы Еn-а методом Жордана-Гаусса:
- •Задача 1.
- •Задача 2
- •Лекция 9. Сетевое планирование
- •Основные понятия сетевых методов
- •Методы построения сетевых моделей
- •Основные понятия сетевых методов
- •Методы построения сетевых моделей
- •Задача 1
- •Решение
- •Анализ сетевых моделей
- •Задача 2
- •Решение
- •4. График взаимосвязи работ во времени
- •Задача 3
- •Лекция 10. Методы и модели теории массового обслуживания
- •1. Общие понятия, определения и классификация методов и моделей в системах массового обслуживания
- •2. Модели разомкнутых систем
- •Часть II. Экономико-математические
- •2. Экономическая система
- •Моделирование экономических процессов
- •4. Экономико-математические модели
- •1. Законы спроса и предложения
- •2. Рыночная цена
- •3. Эластичность
- •Закон убывающей предельной полезности. Потребительское поведение
- •2. Эффект дохода и эффект замещения
- •3. Кривые безразличия
- •4. Бюджетные линии
- •Лекция 14. Модели издержек фирмы
- •2. Предельные издержки фирмы
- •Модели поведения фирмы в условиях совершенной конкуренции
- •2 Способ:
- •1 Подход:
- •2 Подход:
- •2. Модели поведения монополии
- •Лекция 16. Оптимальное распределение ресурсов фирмой
- •1. Предельная доходность ресурса
- •2. Предельные издержки ресурса
- •3. Выбор варианта сочетания ресурсов
- •Проектирования
- •1. Принципы анализа инвестиционного проекта
- •2. Стоимость денег во времени. Сложный процент и дисконтирование
- •3. Показатели эффективности в проектном анализе
- •1. Способы представления производственных функций
- •2. Экономико-статистическое моделирование
- •3. Экономические характеристики производственных функций
- •Лекция 19. Модель общего рыночного равновесия эрроу-гурвица
- •1. Алгоритм построения модели
- •2. Проведение модельных расчетов
- •Р. Солоу
- •1. Накопление капитала
- •2. Рост народонаселения
- •3. Научно-технический прогресс
- •Содержание
Часть II. Экономико-математические
МОДЕЛИ
Лекция 11. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И КЛАССИФИКАЦИЯ
ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
Принципы аналогии и понятие системы
Экономическая система
Моделирование экономических процессов
Экономико-математические модели
Принципы аналогии и понятие системы
Понятие модели основано на принципе аналогии. Во многих случаях свойства различных явлений и процессов имеют определенное сходство, подобие. Необходимо различать сходство и тождество. Для изучения моделей используется сходство важнейших свойств и характеристик.
Сходство может проявляться:
во внешних формах;
в структуре;
в изменениях характера поведения при одинаковых воздействиях.
Таким образом, понятие модели вытекает из наличия сходства между двумя системами. Одна из них – реальная система – представляет собой оригинал, вторая – модель.
Важным понятием при изучении курса является понятие системы. Любая система и состоит из совокупности или множества элементов. Понятие «системы» и «элемент системы» относительны. Рассматриваемая система может представлять собой элемент системы более высокого порядка. С другой стороны, каждый элемент системы может быть представлен как система более низкого уровня.
Пределом укрупнения или деления системы является тот момент, за которым теряются основные свойства (качества) системы.
Вместе с тем система представляет собой не механический набор элементов, а совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.
Под системой, таким образом, понимается совокупность элементов и отношений, закономерно связанных друг с другом в единое целое, которое обладает свойствами, отсутствующими у отдельных элементов и отношений. Система, другими словами, – это упорядоченная совокупность элементов, рассматриваемых во взаимодействии.
Различаются следующие виды систем:
системы бывают естественными и искусственными;
выделяют детерминированные и вероятностные системы;
системы при их изучении и понимании могут быть охарак- теризованы как простые и сложные;
с точки зрения временного фактора системы являются статическими и динамическими.
Элементы системы взаимодействуют не только между собой, но и с внешней средой. Элементы внутри системы имеют более тесную взаимосвязь по сравнению со связью с внешней средой. Теснота связей определяет границы системы. Вместе с тем понятие границы является относительным.
Элементы, через которые внешняя среда оказывает воздействие на систему, называется входами системы. Факторы внешней среды, оказывающие влияние на систему, называются входными величинами (Х).
Элементы же системы, через которые системы оказывают влияние на внешнюю среду, называются входами системы, а соответствующие факторы – входными величинами (У).
При изучении сложных систем с целью их упрощения часто отвлекаются от внутренней структуры системы, а рассматривают только входные и выходные величины. Такой способ изучения поведения систем получил название «черного ящика».
Этот подход позволяет реальной системе поставить в соответствие аналог системы. Аналоги имеют, как правило, другую более простую внутреннюю структуру. Вместе с тем при различных структурах эти две системы должны характеризоваться сходным поведением У=F(Х).
Существование таких систем позволяет изучить поведение недоступных сложных систем на более простых по структуре моделях.
Этот подход положен в основу метода моделирования.