
- •Часть I теоретические аспекты экономико-математического моделирования
- •Оглавление
- •Тема 1. Концептуальные аспекты математического моделирования экономики. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования.
- •1.1 Сущность моделирования как метода научного познания
- •1.2 Особенности и принципы математического моделирования
- •1.3 Основные дефиниции экономико-математического моделирования
- •1.4 Особенности экономических наблюдений и измерений
- •1.5 Этапы экономико-математического моделирования
- •1.6. Общая экономико-математическая модель задачи линейного программирования
- •7. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования
- •Лабораторная работа №1.
- •Тема 2. Симплексный метод решения задач линейного программирования
- •2.1 Начальный опорный план
- •2.2. Оптимальное решение. Критерий оптимальности плана
- •2.3. Решение задачи линейного программирования симплексным методом
- •Лабораторная работа 2.
- •Тема 3: теория двойственности
- •3.1. Экономическая интерпретация прямой и двойственной задач линейного программирования
- •3.2 Правила построения двойственных задач
- •3.3 Основные теоремы двойственности и их экономическое содержание
- •Лабораторная работа 3
- •Тема 4: транспортная задача. Методы ее решения
- •4.1. Транспортная задача и алгоритм ее решения
- •4.2. Алгоритм решения транспортной задачи
- •4.3. Поиск начального распределения ресурсов
- •4.4. Проверка на оптимальность
- •4.5. Поиск оптимального решения
- •4.6. Анализ чувствительности
- •4.7. Модификации транспортной задачи
- •Тема 5. Задача о назначениях
- •5.1. Алгоритм решения задачи о назначениях
- •Лабораторная работа № 5 Постановка и решения задачи о назначении.
- •2.Математическая модель задачи.
- •3.Решение задачи средствами ms Excel.
- •4.Выводы по задаче.
- •Тема 6. Теория игр
- •6.1. Матричные игры.
- •6.2. Смешанное расширение матричной игры.
- •6.3. Сведение матричной игры к задаче линейного программирования
- •Лабораторная работа 6. Решение матричных игр в чистых стратегиях
- •Лабораторная работа 7. Корреляционно-регрессионный анализ в Excel с использованием настройки Пакет анализа
- •7.1.Теоретические аспекты корреляционного анализа.
- •7.2 Математическая постановка задачи.
- •7.3. Проведение корреляционного анализа средствами ms Excel .
- •Лабораторная работа 8 (продолжение). Регрессионные модели и способы их расчета
- •7.4.Регрессионные модели и способы их расчета.
- •7.4.1. Линейная функция (линейная регрессия).
- •7.4.2. Квадратная регрессия (параболическая функция).
- •7.4.3. Степенная функция (геометрическая регрессия).
- •7.4.4. Показательная функция.
- •7.4.5. Дробно – линейная функция.
- •Приложения.
- •Лабораторна робота №9, 10. Алгоритм прогнозирования объёма продаж в ms Excel
- •4.Строится модель прогнозирования:
Тема 1. Концептуальные аспекты математического моделирования экономики. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования.
Аннотация
Сущность моделирования как метода научного познания. Особенности и принципы математического моделирования. Основные дефиниции экономико-математического моделирования. Особенности экономических наблюдений и измерений. Этапы экономико-математического моделирования.
Общая экономико-математическая модель задачи линейного программирования. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования. Графический метод решения задач линейного программирования.
1.1 Сущность моделирования как метода научного познания
Модель от лат. («modulus» — образец, норма, мера.) — это объект, который заменяет оригинал и отображает его важнейшие черты и свойства для данного исследования, данной цели исследования по избранной системе гипотез.
Математическая модель — это абстракция реальной действительности (мира), в которой отношение между реальными элементами, а именно теми, которые интересуют исследователя, заменены отношениями между математическими категориями. Эти отношения по обыкновению подаются в форме уравнений и/или неравенств, отношениями формальной логики между показателями (переменными), которые характеризуют функционирование реальной системы, которая моделируется.
1.2 Особенности и принципы математического моделирования
Главная особенность моделирования состоит в том, что это метод опосредствованного познания с помощью объектов-заменителей. Именно эта особенность моделирования определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания.
Сформулируем принципы, которые определяют те общие требования, которым должна удовлетворять правильно построенная математическая модель некоторого объекта (системы).
Принцип 1. Полярность диалектической пары «модель - объект». Эта диалектическая пара всегда полярная, имеет два полюса - «модель» и «объект».
Принцип 2. Первичность объекта. С двух взаимно связанных полюсов диалектической пары «модель - объект» один из них (объект) есть первичным, другой (модель) - производным от него.
Принцип 3. Обусловленность модели объектом. Наличие полюса «модель» предопределяет необходимость наличия полюса «объект».
Принцип 4. Множественность моделей относительно объекта исследования. Как «модель» для объекта, так и «объект» для данной «модели» семантически и интерпретационно многозначные: «объект» описывается не одной, а многими «моделями», «модель» отражает свойства не одного, а многих «объектов».
Принцип 5. Адекватность. Этот принцип предусматривает соответствие модели цели исследования, принятой системе гипотез за уровнем сложности и организации, а также соответствие реальной системе (объекту). Пока не решены вопросы, правильно ли отображает модель исследуемую систему (объект), ценность модели незначительна.
Принцип 6. Простота при условии сохранения существенных (ключевых) свойств объекта (системы). Модель должна быть в некоторых аспектах существенно более простой от прототипа - в этом собственно и заключается смысл моделирования, т.е. модель игнорирует несущественные свойства объекта. Этот принцип может быть назван принципом абстрагирования от второстепенных деталей.
Принцип 7. Блочное построение. При выполнении принципа блочного построения облегчается разработка сложных моделей и появляется возможность использования накопленного опыта и адаптации готовых блоков с минимально необходимыми связями между ними. Выделение блоков происходит с учетом распределения модели по этапам и режимам функционирования объекта (системы).