Под определяющими параметрами
понимают критерии, содержащие те параметры
процессов и системы, которые в данной
задаче можно считать независимыми (время,
капитал, ресурсы и т.д.); под условиями
однозначности понимается группа параметров,
значения которых, заданные в виде функциональных
зависимостей или чисел, выделяют из возможного
разнообразия явлений конкретное явление.
Подобие сложных систем,
состоящих из несколько подсистем,
подобны в отдельности, обеспечивается
подобием всех сходственных элементов
являющихся общими для подсистем.
Подобие нелинейных систем
сохраняется, если выполняются условия
совпадения относительных характеристик
сходственных параметров, являющихся
нелинейными или переменными.
Существует два способа
определения критериев подобия[7,с.91]:
- приведение уравнений процесса
к безразмерному виду;
- использование параметров,
описывающих процесс, при том что уравнение
процесса неизвестно.
На практике
пользуются также еще одним способом
относительных единиц, являющимся модификацией
первых двух. При этом все параметры
выражаются в долях от определенным образом выбранных базисных
величин. Наиболее существенные параметры,
выраженные в долях базисных можно рассматривать
как критерии подобия, действующие в конкретных
условиях.
Таким образом,
экономико-математические модели и
методы - это не только аппарат для получения экономических
закономерностей, но и широко используемый
инструментарий практического решения
проблем в управлении, прогнозировании,
бизнесе, банковском деле и других разделах
экономики.
2 Моделирование как метод научного познания
Научное исследование
представляет собой процесс выработки
новых знаний, один из видов познавательной
деятельности. Для проведения научных
исследований используются различные
методы, одним из которых является
моделирование, т.е. исследование какого-либо явления, процесса или системы
объектов путем построения и изучения
его моделей. Моделирование означает также
использование моделей для определения
или уточнения характеристик и рационализации
способов построения вновь конструируемых
объектов.
«Моделирование - одна из основных категорий
теории познания; на идее моделирования,
по существу, базируется любой метод научного
познания как теоретический, так и экспериментальный».
Моделирование стало применяться в научных
исследованиях еще в глубокой древности
и постепенно охватывало все новые и новые
области научных знаний: техническое конструирование,
строительство, архитектуру, астрономию,
физику, химию, биологию и, наконец, общественные
науки. Следует отметить, что методологии
моделирования долгое время развивались
применительно к конкретным наукам, независимо
одна от другой. В этих условиях не было
единой системы познаний, терминологии.
Затем стала выявляться роль моделирования
как универсального метода научного познания,
как важной гносеологической категории.
Однако необходимо четко уяснить, что
моделирование - это метод опосредованного
познания с помощью некоторого инструмента
- модели, которая ставится между исследователем
и объектом исследования. Моделирование
используется либо тогда, когда объект
невозможно исследовать непосредственно
(ядро Земли, Солнечная система и пр.), либо
тогда, когда объекта еще не существует
(будущее состояние экономики, будущий
спрос, ожидаемое предложение и т.п.), либо,
когда исследование требует много времени
и средств, либо, наконец, для проверки
различного рода гипотез. Моделирование
чаще всего является частью общего процесса
познания. В настоящее время существует
много различных определений и классификаций
моделей применительно к задачам разных
наук. Примем определение, данное экономистом
В.С. Немчиновым, известным, в частности,
трудами по разработке моделей планового
хозяйства: «Модель есть средство выделения
какой-либо объективно действующей системы
закономерных связей и отношений, имеющих
место в изучаемой реальной действительности»[4,с.63].
Главным требованием,
предъявляемым к моделям, является
адекватность реальной действительности,
хотя модель и воспроизводит изучаемый
объект или процесс в упрощенном
виде. При построении любой модели
перед исследователем стоит сложная
задача: с одной стороны, упростить
действительность, отбросив все второстепенное,
чтобы сосредоточится на существенных
особенностях объекта, с другой стороны,
не упрощать до такого уровня, чтобы ослабить
связь модели с реальной действительностью.
Американский математик Р. Беллман образно
охарактеризовал такую задачу, как «западню
переупрощения и болото переусложнения».
В процессе научного
исследования модель может работать
в двух направлениях[4,с.67]: от наблюдений реального
мира к теории и обратно; т.е., с одной стороны,
построение модели является важной ступенью
к созданию теории, с другой - одно из средств
экспериментального исследования. В зависимости
от выбора средств моделирования выделяют
модели материальные и абстрактные (знаковые).
Материальные (физические) модели широко
используются в технике, архитектуре и
других областях. Они основаны на получении
физического образа исследуемого объекта
или процесса. Абстрактные модели не связаны
с построением физических образов. Они
являются некоторым промежуточным звеном
между абстрактным теоретическим мышлением
и реальной действительностью. К абстрактным
моделям (их называют знаковыми) можно
отнести числовые (математические выражения
с конкретными числовыми характеристиками),
логические (блок-схемы алгоритмов расчетов
на ЭВМ, графики, диаграммы, рисунки). Модели,
при построений которых преследуется
цель определения такого: состояния объекта,
которое является наилучшим с точки зрения
определенного критерия, называются нормативными.
Модели, предназначенные для объяснения
наблюдаемых фактов или прогноза поведения
объекта, называются дескриптивными.
Эффективность
применения моделей определяется научной
обоснованностью их предпосылок, умением
исследователя выделить существенные
характеристики объекта моделирования,
отобрать исходную информацию, интерпретировать
применительно к системе полученные результаты
численных расчетов.
3 Экономико-математические методы и модели
Как и всякое
моделирование, экономико-математическое
моделирование основывается на принципе аналогии, т.е. возможности
изучения объекта посредством построения
и рассмотрения другого, подобного ему,
но более простого и доступного объекта,
его модели.
Практическими
задачами экономико-математического
моделирования являются, во-первых,
анализ экономических объектов; во-вторых,
экономическое прогнозирование, предвидение
развития хозяйственных процессов и поведения
отдельных показателей; в-третьих, выработка
управленческих решений на всех уровнях
управления.
Описание
экономических процессов и явлений в виде экономико-математических
моделей базируется на использовании
одного из экономико-математических методов.
Обобщающее название комплекса экономических
и математических дисциплин - экономико-математические
методы - ввел в начале 60-х годов академик
В.С. Немчинов. С известной долей условности
классификацию этих методов можно представить
следующим образом[1, с.71].
1. Экономико-статистические
методы:
- экономическая статистика;
- математическая статистика;
- многофакторный анализ.
2. Эконометрия:
- макроэкономические модели;
- теория производственных
функций
- межотраслевые балансы;
- национальные счёта;
- анализ спроса и потребления;
- глобальное моделирование.
3. Исследование
операций (методы принятия оптимальных
решений):
- математическое программирование;
- сетевое и планирование управления;
- теория массового обслуживания;
- теория игр;
- теория решений;
- методы моделирования экономических
процессов в отраслях и на предприятиях.
4. Экономическая
кибернетика:
- системный анализ экономики;
- теория экономической информации.
5. Методы экспериментального
изучения экономических явлений:
- методы машинной имитации;
- деловые игры;
- методы реального экономического
эксперимента.
В экономико-математических
методах применяются различные
разделы математики, математической
статистики, математической логики. Большую
роль в решении экономико-математических задач
играют вычислительная математика, теория
алгоритмов и другие дисциплины. Использование
математического аппарата принесло ощутимые
результаты при решении задач анализа
процессов расширенного производства,
матричного моделирования, определения
оптимальных темпов роста капиталовложений,
оптимального размещения, специализации
и концентрации производства, задач выбора
оптимальных способов производства, определения
оптимальной последовательности запуска
в производство, оптимальных вариантов
раскроя промышленных материалов и составления
смесей, задачи подготовки производства
методами сетевого планирования и многих
других.
Для решения
стандартных проблем характерны
четкость цели, возможность заранее
выработать процедуры и правила
ведения расчетов[8,с.34].
Существуют различные предпосылки использования
методов экономико-математического моделирования.
Важнейшими
из них являются, во-первых, высокий
уровень знания экономической теории,
экономических процессов и явлений,
методологии их качественного анализа; во-вторых, высокий
уровень математической подготовки, владение
экономико-математическими методами[5,с.19].
Прежде чем
приступить к разработке моделей, необходимо
тщательно проанализировать ситуацию,
выявить цели и взаимосвязи, проблемы,
требующие решения, и исходные данные
для их решения, ввести систему обозначений,
и только тогда описать ситуацию в виде
математических соотношений.
Заключение
Экономико-математические
модели и методы - это не только аппарат
для получения экономических закономерностей,
но и широко используемый инструментарий
практического решения проблем в управлении,
прогнозировании, бизнесе, банковском
деле и других разделах экономики.
Эффективность
применения математических методов и
моделей в микроэкономике определяется
научной обоснованностью их предпосылок,
умением исследователя выделить существенные
характеристики объекта моделирования,
отобрать исходную информацию, интерпретировать
применительно к системе полученные результаты
численных расчетов.
Как и всякое моделирование, экономико-математическое
моделирование основывается на принципе
аналогии, т.е. возможности изучения объекта
посредством построения и рассмотрения
другого, подобного ему, но более простого
и доступного объекта, его модели.
Практическими задачами экономико-математического
моделирования являются, во-первых, анализ
экономических объектов; во-вторых, экономическое
прогнозирование, предвидение развития
хозяйственных процессов и поведения
отдельных показателей; в-третьих, выработка
управленческих решений на всех уровнях
управления.
В экономико-математических
методах применяются различные
разделы математики, математической
статистики, математической логики. Большую
роль в решении экономико-математических
задач играют вычислительная математика,
теория алгоритмов и другие
дисциплины.
Существуют различные предпосылки использования
методов экономико-математического моделирования.
Важнейшими
из них являются, во-первых, высокий
уровень знания экономической теории,
экономических процессов и явлений,
методологии их качественного
анализа; во-вторых, высокий уровень математической
подготовки, владение экономико-математическими
методами.
Список литературы
1 Васильев С.Н, Матросов В.М., Москаленко
А.И.. Математические методы и модели. М.:ФМЛ,
2009. - 320 с.
2 Веников В. А., Веников Г.В. Теория подобия
и моделирования. - М.: Высшая школа, 2010.
– 217с.
3 Вентцель Е. С. Математические модели
Задачи, принципы, методология – М.: Высшая
школа, 2009. – 611с.
4 Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б.
Математические методы и модели для менеджмента.
Учебник. – СПб.: Лань, 2007.
5 Краснощеков П.С., Петров А.А. Принципы
построения моделей. – М.: Фазис, 2009. –
316с.
6 Пелих А.С., Терехов Л.Л.,. Терехова Л.А
Экономико-математические методы и модели
управления производством. – Ростов –на
–Дону. Феникс, 2009. – 412с.
7 Первозванский А.А. Математические модели
в управлении производством. М.: Прогресс,
2011. – 473с.
8 Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое
моделирование: Идеи, методы, примеры.
– М.: Физматлит, 2009. – 591с.
9 Трояновский В.М. Математическое моделирование
в менеджменте. Учебное пособие. – М.: Русская
Деловая Литература, 2009. – 319с.
10 Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические
методы и модели в управлении – М.: Дело
2009. – 277с.