- •Лабораторная работа 1. Основы работы с MathCad Общие сведения
- •Константы и переменные
- •Определение переменных
- •Предопределенные переменные
- •Операторы
- •Ранжированные (дискретные) переменные
- •Определение функций
- •Форматирование результатов
- •Построение графиков
- •Задания к лабораторной работе 1 Задание № 1
- •Задание № 2
- •Задание № 3
- •Задание № 4
- •Задание № 5
- •Задание № 6
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа 2. Построение графиков Общие сведения
- •Форматирование графиков
- •Построение кривой, заданной параметрически
- •Графики в полярной системе координат
- •Графики поверхностей
- •Построение пересекающихся фигур
- •Задания к лабораторной работе 2 Задание № 1
- •Создание матриц
- •Операторы для работы с матрицами и векторами
- •Некоторые операции с матрицами вынесены на панель инструментов Матрицы. Например:
- •Mathcad также содержит функции для обычных в линейной алгебре действий с массивами данных (матрицами и функциями). Некоторые функции для работы с векторами и матрицами.
- •Символьные вычисления
- •Задания к лабораторной работе 3
- •Нахождение корней полинома
- •Решение систем уравнений с помощью функций Find или Minner
- •Символьное решение уравнений
- •Нахождение экстремумов функций
- •Задания к лабораторной работе 4 Задание № 1
- •Задание № 2
- •Задание № 3
- •Задание № 4
- •Задание № 5
- •Задание № 6
- •Символьные операции Операции с выделенными выражениями
- •Операции с выделенными переменными
- •Операции с выделенными матрицами
- •Операции преобразования
- •Стиль представления результатов вычислений
- •Задания к лабораторной работе 5
- •Варианты заданий № 6 и № 7
- •Лабораторная работа 6. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений в MathCad Общие сведения
- •Задания к лабораторной работе 6
- •Лабораторная работа 7. Исследование модеЛи лотки-вольтерра Общие сведения
- •Задания к лабораторной работе 7
- •Лабораторная работа 8. Исследование модеЛи солоу Общие сведения
- •Список литературы
Лабораторная работа 8. Исследование модеЛи солоу Общие сведения
Вычислительный эксперимент является важнейшим этапом современного математического моделирования. Во многих случаях описание модели или ее части сводится к обыкновенным дифференциальным уравнениям, найти точное аналитическое решение которых не представляется возможным. В этом случае исследование модели представляет собой применение качественных и численных методов анализа. При этом в сочетании с теоретическими исследованиями численные методы позволяют приближенно находить не только конкретные (частные) решения, но и глобальные характеристики системы. Предварительный качественный анализ модели позволяет получить предварительную информацию о характере поведения решений системы и возможных вариантах этого поведения, о наличии особых траекторий и (или) особых значений параметров систем, что, в свою очередь, помогает правильно выбрать способ и параметры численного решения дифференциальных уравнений модели. Чем сложнее система, тем более важную роль для успеха вычислительного эксперимента играет предварительное аналитическое исследование модели.
Рассмотрим однопродуктовую (односекторную) модель, характеризующуюся в каждый момент времени набором переменных: Y – валовой выпуск, С – непроизводственное потребление, I – инвестиции, L – трудовые ресурсы (число занятых), К – производственные фонды (капитал), λ – темп роста трудовых ресурсов, μ – коэффициент выбытия ПФ. В такой модели продукция экономики считается однородной, т.е. состоящей из одного продукта. Все предприятия рассматриваются нераздельно, объединены в одну производственную единицу (отсюда и второе название модели – односекторная). Предполагается, что выпуск в каждый момент времени определяется производственной функцией Y = F(K,L).
Выпишем основные балансовые соотношения модели в удельных (душевых) переменных:
-
фондовооруженность,
- удельный выпуск (производительность
труда),
,
,
. (1.10)
В силу свойств производственной функции
,
. (1.11)
Балансовое
условие агрегированной экономики:
.
Основные предположения модели:
1.
модель динамики трудовых ресурсов
описывается уравнением
(мальтузианский рост);
2.
модель воспроизводства основных
производственных фондов описывается
уравнением
,
где
– норма выбытия ОПФ,
– инвестиции.
3.
население сберегает (и инвестирует)
постоянную долю своего дохода
.
С
учетом основного макроэкономического
тождества
получаем
в абсолютных показателях
,
откуда с учетом введенных обозначений
выводим основное
уравнение модели:
.
Анализ экономики на основе модели Солоу.
Прежде
всего, исследуем вопрос о свойствах
траекторий модели в стационарном режиме,
когда относительные показатели не
изменяются во времени. На стационарной
траектории
.
Из дифференциального уравнения следует,
что существует два стационарных режима:
нулевой и
.
Благодаря
условиям, наложенным на производственную
функцию,
конечно и положительно, а стационарное
состояние устойчиво, так как
при
,
при
.
Таким образом, если в начальный момент
времени
,
то k(t)
возрастает, иначе – убывает. При этом
в первом случае график функции k(t)
имеет точку перегиба
,
в которой обращается в ноль вторая
производная функции k(t)
(а значит, производная по k
от правой части уравнения). При
график функции является выпуклым вниз,
при
- выпуклым вверх.
Если k(t)
= k*,
то
.
С тем же темпом растут Y(t),
C(t)
и I(t).
Такую ситуацию называют режимом
сбалансированного роста. Режим
сбалансированного роста обладает тем
свойством, что к нему сходятся все
траектории модели при постоянной доле
капиталовложений. Режим сбалансированного
роста сам зависит от нормы капиталовложений
s,
так как от s
зависит значение k*:
при росте s
величина k*
возрастает. Поскольку все траектории
сходятся к сбалансированному росту,
который зависит от величины постоянной
доли капиталовложений s,
то возникает вопрос о том, какой режим
сбалансированного роста предпочтительнее.
Для этого прежде всего необходимо ввести
критерий, по которому мы будем сравнивать
различные режимы. В модели сбалансированного
роста в качестве критерия можно взять
уровень потребления в расчете на одного
трудящегося, т. е. величину c
= (1−s)f(k*),
причем k*
также зависит от величины s,
и в итоге c(s)
= f(k*)
− (λ + μ)k*,
где k*=k*(s).
Условие экстремума этой функции во
внутренней точке отрезка [0,1], к которому
принадлежат допустимые значения s,
выписывается в виде dc(s)/ds=0
или (f
'(k*)
− (λ+μ))dk*/ds
= 0, и т.к. dk*/ds>0,
то f
'(k*)=
(λ + μ).
Заметим, что в случае рассматриваемых
производственных функций всегда
существует единственное решение k*,
удовлетворяющее этому уравнению.
Наилучшее значение доли капиталовложений
в конечном продукте s
можно определить из соотношения s*
= (λ +μ)k*/f(k*).
Легко проверить, что полученное значение
s
приведет к максимальному, а не минимальному
потреблению, а также то, что максимальное
потребление не достигается при крайних
значениях величины s,
т. е. при s=0
или s=1.
Для расчета оптимальной нормы накопления
нужно задать конкретную производственную
функцию. Например, для функции Кобба-Дугласа
получаем s*=α,
то есть оптимальная норма накопления
совпадает с ее эластичностью («Золотое
правило накопления»).
Задания к лабораторной работе 8
Пусть в модели Солоу темп прироста трудовых ресурсов λ, предельная склонность к сбережению s и коэффициент μ заданы в %.
Найти стационарное значение фондовооруженности.
Вычислить - значение фондовооруженности, при котором скорости роста функций
и
равны.Исследовать переходные режимы в модели. Убедиться, что в зависимости от соотношения значений
,
,
наблюдается: ускоренный вначале рост
фондовооруженности; замедленный рост
фондовооруженности; замедляющееся
падение фондовооруженности.Пусть момент
значения
и
заданы. В каком направлении будет
изменяться темп прироста
в соответствии уравнением модели?
Какой начальный объем капитала при
заданном
обеспечит равновесный рост? Какой
начальный объем капитала при заданном
обеспечит убывание (возрастание)
фондовооруженности?Найти оптимальное значение s*. Построить графики решения уравнения с заданными значениями параметров и заданным начальным условием при s=5;15;20;30;40;50;60;75;80 (величина задана в процентах). Убедиться, что уровень потребления в расчете на одного трудящегося, т. е. величина c = (1−s)f(k*), максимальна при s=s* (то есть золотое правило накопления действительно выполняется).
В качестве производственной функции взять:
Показатель |
Номер варианта |
|||||
1-3 |
4-6 |
7-9 |
10-12 |
13-15 |
16-18 |
|
|
0.2+0.1n, где n – остаток от деления номера варианта на 4 |
|||||
A |
1.1+0.1n, где n – остаток от деления номера варианта на 4 |
|||||
|
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
8 |
7 |
6 |
5 |
4 |
3 |
a |
0.3 |
0.4 |
0.5 |
0.6 |
0.7 |
0.8 |
b |
0.7 |
0.6 |
0.5 |
0.4 |
0.3 |
0.2 |
|
0.1 |
0.2 |
0.3 |
0.4 |
0.5 |
0.6 |
|
2.0 |
2.2 |
2.4 |
2.6 |
2.8 |
3.0 |
s (%) |
40 |
42 |
48 |
54 |
60 |
41 |
(%) |
2 |
4 |
5 |
4 |
6 |
3 |
|
10 |
12 |
11 |
13 |
14 |
9 |
|
640 |
760 |
700 |
830 |
900 |
570 |
