- •Введение в математическую экономику
- •1. Предмет и задачи математической экономики
- •2. Математическое моделирование экономических систем
- •3. Примеры экономических задач оптимизации и управления
- •4. Общая схема принятия решений. Виды и параметры экономических задач оптимизации и управления
- •5. Оптимальное поведение и его формализация в экономико-математических моделях
- •Тема 1. Элементы финансовой математики
- •1.1. Сущность финансовой математики
- •1.2. Основные категории, используемые в финансово–экономических расчетах
- •1.3. Фактор времени в финансово–экономических расчетах
- •1.4. Наращение
- •1.5. Дисконтирование
- •1.6. Номинальная и эффективная ставка
- •1.7. Эквивалентность процентных ставок
- •1.8. Сущность инфляции
- •1.9. Учет инфляции при расчете наращивания
- •1.10. Кредитные расчеты. Равные процентные выплаты
- •1.11. Погашение долга равными суммами
- •1.12. Равные срочные выплаты
- •1.13. Потребительский кредит
- •Тема 2. Оценка инвестиционных процессов
- •2.1. Особенности инвестиционных процессов
- •2.2. Чистый приведенный доход
- •2.3. Срок окупаемости
- •2.4. Внутренняя норма доходности
- •2.5. Построение оптимального портфеля
- •2.6. Моделирование финансовых рисков
- •2.7. Принципы определения цены
- •2.8. Простейший и классический процессы риска
- •Тема 3. Основы актуарной математики
- •3.1. Предмет актуарной математики
- •3.2. Использование решающего правила Байеса
- •3.3. Задача о разорении. Вероятность разорения
- •3.4. Сложные пуассоновские процессы
- •3.5. Неравенство Лундберга
- •3.6. Определение вероятности окончательного разорения в экспоненциальном случае
- •3.7. Влияние перестрахования на вероятность разорения. Задача о разорении и перестрахование
- •Тема 4. Задачи оптимизации и управления в экономике
- •4.1. Основные понятия исследования операций
- •4.2. Классификация задач исследования операций
- •4.3. Построение экономико-математической модели
- •4.4. Линейное программирование
- •4.5. Геометрический метод решения задачи линейного программирования
- •4.6. Симплекс-метод решения задачи линейного программирования
- •4.7. Транспортная задача линейного программирования
- •4.8. Задача коммивояжера и метод ветвей и границ
- •2) Построение нижних и верхних оценок минимального значения целевой функции.
- •3) Отсеивание вариантов.
- •4.9. Нелинейное программирование. Метод множителей Лагранжа
- •4.10. Задача выпуклого программирования
- •4.11. Понятие о параметрическом и стохастическом программировании
- •4.12. Общая постановка задачи динамического программирования
- •4.13. Принцип оптимальности и уравнения Беллмана
- •4.14. Задача о распределении средств между предприятиями
- •4.15. Общая схема применения метода дп. Задача об оптимальном распределении ресурсов между отраслями на n лет
- •Тема 5. Математические модели экономических процессов
- •5.1. Линейные модели экономики
- •5.2. Модель Леонтьева «Затраты-выпуск»
- •5.3. Планирование производства в динамике (модель Неймана «расширяющейся» экономики)
- •5.4. Математическая теория потребления. Формализация предпочтения потребителя при выборе товаров
- •5.5. Функция полезности как критерий оценки товаров
- •5.6. Предельный анализ и понятие эластичности в теории потребления
- •5.7. Оптимизационная модель задачи потребительского выбора. Уравнение Слуцкого
- •5.8. Математическая теория конкурентного равновесия
- •5.9. Рыночный спрос и рыночное предложение. Условия совершенной конкуренции. Модель Вальраса
2. Математическое моделирование экономических систем
Для моделирования экономических систем необходимо: описать наиболее существенные черты и свойства изучаемого объекта на языке математических символов и соотношений. Такое описание называется математическим моделированием.
Математическая модель реального объекта или явления – ее упрощенная идеализированная схема, составленная с помощью математических символов и операций.
Математическая модель составляется с целью проведения определенного эксперимента с конкретными условиям и ожидаемыми результатами. Происходит процесс формализации задачи как математической. В данном случае математика способствует проведению количественного анализа модели, помогает предсказать ее поведение в определенных условиях и дает рекомендации по выбору наилучшего варианта решения.
Универсальных методов построения математической модели в экономике не существует. Необходимо учитывать требования, предъявляемые к моделям:
1. адекватность – соответствие оригиналу;
2. объективность – соответствие научных выводов реальным условиям;
3. простота – незасоренность второстепенными факторами;
4. чувствительность – способность реагировать на изменения начальных условий;
5. устойчивость – когда небольшому изменению исходных данных соответствует небольшое изменение решения;
6. универсальность.
Разработка любой модели – это сложный процесс, который требует больших затрат. Поэтому часто обращаются к банку моделей для проверки пригодности модели.
Экономика опирается на понятия экономического товара и участников экономического процесса, на основе которых строятся модели экономических систем.
Экономический товар – это предмет сделок (труд, капитал, продукты, ресурсы, услуги).
Участники экономики – это физические и юридические лица, участвующие в экономическом процессе.
Если экономический товар определяется способностью к обмену, эквивалентом которого является деньги, а денежным эквивалентом единицы товара является его цена, то к участникам экономики относятся: домашние хозяйства, фирмы, государство.
Домашние хозяйства – потребители конечного продукта, с другой стороны – владельцы ресурсов (они получают доход при продаже ресурсов и участвуют в распределении прибыли).
Фирмы – с одной стороны – производители, с другой стороны – потребители (получают доход при продаже и являются владельцами основных фондов).
Государство – выполняет законодательные, управленческие и регулирующие функции. С одной стороны – продавец, с другой стороны – покупатель.
В экономической системе должно существовать равновесие между фактором спроса и предложения, то есть не должно быть дефицита и избытка. Но данная ситуация наблюдается очень редко. В математических моделях экономической системы необходимо выполнить следующие этапы:
1. Доматематическая фаза:
изучение предметной области и определение цели;
формулировка проблемы;
сбор данных (статистических, экспертных);
2. Математическая фаза:
построение математической модели;
выбор или разработка вычисляющего метода и построение алгоритма решения задачи;
программирование алгоритма и отладка программы;
проверка качества модели на контрольном примере;
3. Фаза, проводимая совместно с разработчиком и заказчиком:
внедрение результатов на практике.
Однако, разработанная математическая модель – это только рекомендация к применению на практике, так как окончательное решение вопроса зависит от заказчика.
Для построения математической модели конкретной задачи рекомендуется выполнить следующие виды работ:
1. определение известных и неизвестных величин, а также существующих условий и предпосылок (что дано и что требуется найти);
2. выявление важнейших факторов проблемы;
3. выявление управляемых и неуправляемых параметров;
4. математическое описание посредством уравнений, неравенств, функций и других соотношений между элементами модели.
Известные данные - внешние и экзогенные переменные; неизвестные – внутренние или эндогенные.
С точки зрения назначения можно выделить описательные модели и модели принятия решений.
Описательные – отражают описание и содержание проблем. С их помощью вычисляются значения экономических факторов и показателей.
Модели принятия решений помогают найти наилучшие варианты плановых показателей и управленческих решений.
Наиболее сложными являются модели оптимизации, с помощью которых моделируются задачи типа планирования.
Достаточно сложными являются игровые модели, описывающие задачи конфликтного характера с учетом пересечения различных интересов. Они отличаются от простых моделей тем, что имеется возможность выбора управленческих параметров.