Изменение спроса на с/ход продукцию, состояние производства с/ход продукции, меры поддержки с/хоз.
При прогнозировании производства с/хоз. продукции в регионах учитываются объемы определенные в отраслевых программах развития, предусматривающих снабжение населения продовольствием, экспортные поставки и необходимость поставок федеральных и региональных нужд.
Для прогнозирования производства потребительских6 в том числе продовольственных товаров, учитываются показатели: денежные доходы населения, прожиточный мин, структура расходов покупателей.
Имитационные модели прогнозирования развития в социально-экономических системах
Основой решения многокомпанентов задач, являются ориентированные графы. Начало теории графов было положено Эллером в 1736 году в его знаменитом рассуждении «О Кёнигсбергских мостах», но как самостоятельная дисциплина она сформировалась в 2-е годы 20-го века. Основой теории графов достаточно изложено в специальной литературе, при решении многокомпонентных задач рассматривается лишь определенный вариант теории графов – ориентированные графы. При этом большое внимание уделяется отображению в формируемых моделях в эколого-экономических систем обратных связей, которые присутствуют в любой сложной системе. Благодаря наличию обратных связей, в моделях результаты моделирования (анализа и прогноза) оказываются гораздо более достоверными, чем при использовании математического аппарата, который эти обратные связи отобразить не способен. Наглядность и простота реализации аппарата решения многокомпонентных задач делают их доступными для широкой для группы специалистов, не обладающими глубокими познаниями в области математики. Геометрически-ориентированный граф можно представить набором вершин, обозначаемых кружками и дуг, соединяющих эти вершины. Дуга задает направление от одной вершины другой.
Пример ориентированного графа:
2
1
4
3
Путем в орг графе называется такая конечная последовательность дуг, в которой начало последующей дуги совпадает с концом предыдущей. Дуги можно обозначать парой вершин, которые она соединяет. Например от вершины 1 к вершине 2 ведут 2 пути ({1,2} и {1,3} и {3,2}). Путь можно записать в виде последовательности вершин, через которые он проходит, например 2 путь можно записать следующим образом: (1,3,2). Контуром называется путь, начальная вершина которого совпадает с конечной. В орг графе представленном на рис. 1 нет контура, на рис. 2 представлен орг граф с контуром, проходящем через вершины 2,4,3
2
1
4
3
Вершиной, в которой не заходят дуги, называется начальной, вершина, из которой не выходит не одной дуги называется конечной.
Ориентированные графы являются основой представления многокомпонентных систем, в качестве вершин используются показатели, а дуги указывают влияние. Изменения одного показателя на изменения другого показателя.
Состояние окружающей среды
Население
«-»
Число предприятий
«
Число рабочих мест
«+»
Модель можно сделать более информативной если дугам графа приписать знак + и -. Плюс ставится, если при увеличении значения показателя от которого идет дуга, показатель к которому приходит дуга увеличивается, при уменьшении показателя от которого идет дуга, показатель к которому приходит дуга, показатель уменьшается. Минус ставится, если между показателями имеется обратно-пропорциональная зависимость
Орг граф называется знаковым, если над дугами графа стоит знак +1 или-.
В рассматриваемых моделях есть особенность – контур в формируемом орг графе обеспечивает моделирование обратной связи.
Рис. Простых контуров обратной связи:
1
1
1
2
2
2
Для того, чтобы продемонстрировать взаимодействие показателей в контуре целесообразно привести простейший пример системы, состоящей из 2-х вершин, соединенных дугами:
Шаг 1: пусть показатели увеличатся, тогда (поскольку е1=+1) показатель 2 тоже возрастет
Шаг 2: изменение показателя 2 вызывает рост показателя 1 в соответствии с действием обратной связи (е21=+1)
Шаг 3: рост показателя 1 в свою очередь вызывает рост показателя 2
Шаг 4: рост показателя 2 вызывает рост показателя 1
Каждая стрелка имеет индекс, соответствующая шагу рассуждения. Контуры а и б усиливают отклонение, а контуры в противодействуют отклонению. Контур усиливает отклонение тогда и только тогда, когда он содержит четное кол-во отрицательных дуг. Контур противодействует отклонение, когда в нем содержится четное кол-во отр дуг. Основой многокомпонентных задач является импульсность задач, сущность которой состоит в том, что какой–нибудь вершине задается определенное изменение. Эта вершина актуализирует всю систему показателей, поэтому ее называют активной. Таких вершин может быть несколько. Моделирование осуществляется по шагам: S1, S2. Начальное значение показателей в вершинах орг графа принимаются равными Vi от 0. Необходимо определить последовательность значений показателя i. В имеющемся в знаковом или взвешанном орг графе каждая дуга (ij) имеет коэффициент аij, если эта знаковый орг граф, то этот коэффициент равен , если взвешенный, то данный коэффициент принимает определенное числовое значение со своим знаком.
Смысл весового коэффициента – изменение показателя i, при изменении показателя j на 1. Изменения показателя накапливаются, для любого шагомоделирования, значения показателя в вершине I можно определить по формуле:
Vi(S)=Vi(S-1)+eijPJ(S)
Семинар
Расчет эффективности проекта с учетом рисков метода Монте-Карло
NVP=(Pt-Xt)(1+r)
Пусть известно, что Pt принадлежит (Pt min Ptmax)
NPV max =
NPV min =
Случайные числа часто используются в вероятностно-экономических расчетах, они получаются с помощью генераторов, которые встроены в языки программирования (Basic). Первый генератор случайных чисел был создан Фонейнером.
Если получаются семи или шестизначный квадрат, то дополним слева знаком нуля.
А=5651
А2=31933801
Эти генераторы позволяют получить случайное число от 0 до1, они могут быть равномерно распределены, либо по различным функциям.
Как преобразуются случайные числа в нужный диапазон. (1)
Метод Монте-Карло: если мы случайным образом будем получать притоки и оттоки и рассчитаем NPV как пройдут графики (2).
Первый этап – разобьём NPV max до NPV min на 4 интервала и посчитаем сколько раз попадает значение NPV в любой из интервалов, n1 – первый интервал, n2 – второй, n3- третий, n4 - четвертый. Пусть n1=200, n2=400, n3=300, n4 =100 (часло испытаний 1000) (3)
На третем этапе стороим график вероятностей (4)
В лабораторной работе провести расчет NPV методом Монте-карло, провести расчет NPV по средним, расчитать среднее NPV с учетом одидаемого значения , построить график вероятности с расчетом NPV, нанести на этот график NPV значения NPV среднее и ожидаемое, оценить вероятность достиженияNPV среднее и сделать вывод о том, какой метод лучше использовать