2 Моделирование как способ изучения хозяйственной деятельности
Модель –
Причины:
1) сложность. В экономическом анализе часто возникают ситуации, когда изучаемая экономическая система имеет довольно сложную структуру. Например, экономика предприятия в целом. Не существует такого математического метода, который охватывал бы все основные особенности и связи этой системы, поэтому возникает необходимость упрощения изучаемого объекта, исключения из анализа некоторых второстепенных особенностей с тем, чтобы эту упрощенную систему стало возможно анализировать с помощью известных математических методов. Но упрощение должно быть таким, чтобы все существенные черты объекта сохранились и были включены в модель;
2) необходимость экспериментирования. Экспериментирование, в свою очередь, вызывает необходимость моделирования, т.к. существует всегда ряд альтернативных решений, среди которых необходимо выбрать наиболее верное, эффективное. Прямое экспериментирование в реальных условиях приводит к большим затратам и даже к банкротству предприятия. А в некоторых случаях прямое экспериментирование в реальных условиях даже невозможно;
3) ориентация управления на будущее. Моделирование – единственный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия каждого из альтернативных решений и объективно их оценить.
В практике различают модели:
Математические модели используют символы для описания свойств и характеристик объекта исследования. Математическое моделирование экономических явлений и процессов наиболее широко применяется в экономическом анализе. Используются, главным образом, математические модели, описывающие изучаемые явления и процессы с помощью уравнений, неравенств и функций. При этом математические модели делят на:
1) с количественными характеристиками;
2) с числовыми характеристиками;
3) логические;
4) графические.
Процесс моделирования можно разделить на этапы:
1) постановка задачи. На этом этапе проводят анализ теоретических закономерностей, свойственных изучаемому объекту или процессу. Важным моментом этого этапа является четкая формулировка конечной цели построения модели, а также определение критерия, по которому будут сравниваться различные варианты решения. В экономическом анализе такими критериями могут быть: поддержание ликвидности и платежеспособности. В задачах математического программирования критерий отражается целевой функцией. Если оптимизируют ассортимент, то целевая функция будет выглядеть:
,
где
Пi – прибыль, полученная от производства единицы i-ой продукции;
Xi – количество произведенной продукции i-ого вида.
При этом при постановке задач математического программирования предполагается ограниченность ресурсов, которые необходимо распределить на производство продукции. Все ограничения, отражающие экономический процесс, должны быть непротиворечивыми, т.е. должно иметь место хотя бы одно решение, удовлетворяющее всем ограничениям.
,
где
Нр – норма расходов i-ого производственного ресурса на производство единицы i-ой продукции;
З – запасы i-ого вида производственного ресурса на рассматриваемый период времени.
Объединение уравнения целевой функции и системы ограничений представляет собой экономико-математическую модель.
2) определение методов, с помощью которых можно решить поставленную задачу. На этом этапе осуществляется выбор наиболее рационального математического метода для решения поставленной задачи. Например, для решения задач линейного программирования известны симплексный метод, метод потенциалов и т.д. При построении модели следует учитывать, что лучшей моделью является не более сложная, а та, которая оптимальным образом отражает свойства, взаимосвязи объекта исследования и позволяет получить рациональное решение и наиболее точное в экономических оценках;
3) анализ полученных результатов. Цель этого этапа – всесторонний анализ результата, полученного при изучении экономического явления или процесса. Критерием достоверности и качества является практика и получение результатов и выводов в соответствии реальным условиям производства, а также экономическая содержательность полученных оценок. Если полученные результаты не соответствуют реальным условиям, то либо недостоверна исходная информация, либо выбранные математические средства не соответствуют сущности изучаемого объекта. В этом случае необходимо внести коррективы в модель изучаемого объекта и повторить процесс моделирования.