- •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
5. Оптимальное поведение и его формализация в экономико-математических моделях
В задачах принятия решений под принципом оптимальности понимается совокупность правил, при помощи которых лицо, принимающее решение, определяет свои действия, причем таким образом, чтобы максимально обеспечить достижение определенной цели. Такое решение называется оптимальным.
Конечная цель исследования любой задачи – это нахождение оптимального решения для всех лиц, их принимающих.
Принцип оптимальности выбирается без учета конкретных условий принятия решений (количество участников, целей, возможностей, характер столкновения интересов).
Формализация оптимального поведения – это один из сложных этапов математического моделирования.
Разработка любого принципа оптимальности оправдана, если отвечает следующим требованиям:
1. Адекватное отражение понятия оптимальности на интуитивном уровне.
2. Существование оптимального решения при различных дополнительных предположениях.
3. Возможность выявления отличительных признаков оптимальных решений для их обнаружения (необходимость и достаточность оптимальности).
4. Наличие методов вычисления оптимального решения (точного или приблизительного).
В теории принятия решений разработано большое количество формальных принципов оптимального поведения:
1. Принцип максимизации (минимизации) применяется в основном в задачах математического программирования, рассчитанных на нахождение оптимальных минимума или максимума.
2. Принцип свертки критериев применяется в основном в задачах при оптимизации многих критериев одним координирующим центром (задача многокритериальной оптимизации).
Для каждого из критериев или целевых функций экспертным путем назначаются веса или числа , причем каждое из них положительное и их сумма равна 1. Каждое показывает важность или значимость своего критерия . Принимаемое решение должно максимизировать или минимизировать свертку критериев, причем решение х выбирается из множества Х.
3. Принцип лексикографического предпочтения. Сначала критерий оптимальности ранжируется по важности и составляется в виде набора целевых функций . Некоторое решение х предпочтительнее решения , если выполняется одно из условий:
;
;
;
…
;
Содержится n+1 уравнений. n+1 – когда все совпадают: .
4. Принцип минимакса применяется при столкновении интересов противоборствующих сторон, т. е. в условиях конфликта. Каждое лицо, принимающее решение, для каждой своей стратегии рассчитывает гарантированный результат. Затем окончательно выбирает ту стратегию, для которой этот результат будет наибольшим. Такое действие не дает максимального выигрыша, однако является единственно разумным принципом в условиях конфликта. В частности исключается всякий риск.
5. Принцип равновесия по Нэшу является обобщением принципа минимакса, когда во взаимодействии участвует много сторон, каждая из которых преследует свою цель, но прямого противостояния нет. Если количество лиц, принимающих решение, равно n, то набор выбранных ситуаций х1, х2,…,хn называется равновесным, если одностороннее отклонение любого лица от этой ситуации, то может привести лишь к уменьшению его выигрыша. В ситуации равновесия участники не получают максимального выигрыша, но они даются придерживаться данной ситуации.
6. Принцип оптимальности по Парето предполагает в качестве оптимальных те ситуации, в которых улучшение выигрыша отдельного участника невозможно без ухудшения выигрышей других участников. Данный принцип предъявляет более слабые требования к понятию оптимальности, чем принцип равновесия по Нэшу, поэтому парето-оптимальные ситуации существуют почти всегда.
7. Принцип недоминирующих исходов является представителем многих принципов оптимальности в задачах коллективного принятия решений. Это приводит к понятию ядра решений. В данном случае все участники объединяются и совместными согласованными действиями максимизируют общий выигрыш. Принцип недоминируемости – один из принципов справедливого дележа между участниками общего выигрыша. Возникает ситуация, когда один из участников не может аргументировано возразить против предлагаемого способа дележа.
8. Принцип устойчивости (угрозы и контругрозы). Каждая команда участников выдвигает свое предложение с определенными условиями. Если это условия не будут выполнены, то последуют определенные санкции. Оптимальным является решение, когда против всякой угрозы находится контругроза со стороны другой команды.
9. Арбитражные схемы, основанные на положении конфликта и на решении его с помощью арбитражного судьи. Оптимальное решение строится при помощи системы аксиом, включающих в себя несколько принципов оптимальности.
10. Принцип крайнего пессимизма или критерий Вальда. По этому принципу игра с природой или принятие решения в условиях неопределенности ведется как с разумным агрессивным противником, делающим все для того, чтобы помещать достигнуть определенного успеха.
11. Принцип минимаксимального риска является пессимистическим по своей природе, но при выборе оптимальной стратегии ориентируется не на выигрыш, а на риск, т. е. риск определяется как разность между максимальным выигрышем и реальным выигрышем. Оптимальной считается величина минимального выигрыша.
12. Принцип пессимизма-оптимизма или критерий Гурвица. Принцип использует максимальное взвешенное среднее между крайним оптимизмом и крайним пессимизмом. Варианты выбираются из субъективных соображений, исходя из опасности ситуации.
Концепция динамической устойчивости заключается в следующем. Так как все изложенные принципы сформулированы относительно статистических задач, поэтому применение их в динамических задачах сопровождается осложнениями, т. к. любой принцип оптимальности, выбранный в начальном состоянии, оставался оптимальным до конца динамического процесса. Такое свойство называется динамической устойчивостью и может рассматриваться как принцип реализуемости статистических принципов оптимального поведения в динамических моделях принятия решений.