- •Институт экономики, управления и права
- •Экономико-математические методы
- •Тематический план лекций
- •1.4Лекция 1. Error: Reference source not found
- •1.5Лекция 2. Error: Reference source not found
- •1.6Лекция 3. Error: Reference source not found
- •1.7Лекция 4. Error: Reference source not found
- •1.8Лекция 5. Error: Reference source not found
- •1.9Лекция 6. Error: Reference source not found
- •1.10Лекция 7. Error: Reference source not found
- •1.11Лекция 8. Error: Reference source not found
- •1.12Лекция 9. Error: Reference source not found
- •Лекция № 1.Экономика как система общественных отношений
- •1.1Предметная область экономики как общественной сферы деятельности
- •1.2История возникновения, показатели и уровни математического описания экономических отношений
- •1.3 Экономические отношения: структуризация проблемы Модели экономической теории
- •1.3.7Модели коллективного поведения в экономических процессах
- •1.3.8Моделирование экономических укладов
- •1.4Цели и задачи курса «Экономико-математические методы»
- •Лекция № 2. Экономико-математические модели как методологическая основа теории принятия экономических решений
- •2.1Системный подход при решении проблем анализа экономических процессов
- •2.1.1Понятие и примеры системы
- •2.1.2Типология прикладных систем
- •2.1.3Основные понятия целевого подхода в управлении
- •2.1.4Концептуальная постановка проблемы
- •2.1.5Понятие структуризации проблемы
- •2.1.6Фазы процесса принятия решений
- •2.1.6.1Выявление проблемы — анализ ее существования
- •2.1.6.2Постановка проблемы
- •2.1.6.3Поиск решения проблемы
- •2.1.6.4Принятие решения
- •2.1.6.5Исполнение решения
- •2.1.6.6Оценка выполненного решения
- •2.2Метод математического моделирования экономики
- •2.2.1Сущность процесса моделирования
- •2.2.2Классификация математических моделей
- •2.2.3Построение математических моделей
- •2.3Пример использования метода экономико-математического моделирования
- •Лекция № 3.Линейное программирование
- •3.1Основные классы теоретических моделей, приводящих к злп
- •3.1.1Задача о диете (задача о смесях)
- •3.1.2Общая задача планирования выпуска продукции (распределительная задача)
- •3.1.3Выпуск комплектной продукции
- •3.1.4Транспортная задача
- •3.1.4.1Классическая транспортная задача
- •3.1.4.2Транспортная задача с фиксированными доплатами
- •3.1.5Задача о назначениях
- •3.1.6Оптимальный раскрой материалов
- •3.1.6.1Оптимальный раскрой материалов
- •3.1.6.2Определение интенсивности использования варианта раскроя
- •3.1.6.3Максимальное число комплектов заготовок различного типа
- •3.1.7Пример постановки задачи линейного программирования
- •3.2Различные виды злп и их эквивалентность
- •3.2.1Стандартная задача линейного программирования
- •4.1Схема межотраслевого баланса
- •4.2Линейная модель международного обмена
- •4.3Основные понятия и утверждения теории неотрицательных матриц
- •4.4Экономическое содержание продуктивности
- •4.5Коэффициенты трудовых затрат в модели Леонтьева
- •Лекция № 5.Динамические многоотраслевые модели
- •5.1Модель динамического межотраслевого баланса
- •5.2Модель Неймана
- •5.2.1Описание модели Неймана
- •5.2.2Замкнутость модели Неймана
- •5.2.3Правило нулевого дохода и его трактовка
- •5.2.4Стационарные траектории в модели Неймана
- •5.2.5Динамическое равновесие в модели фон Неймана
- •5.3Магистральные свойства модели Неймана Лекция № 6.Моделирование целевых установок в сложных системах
- •6.1Классификация целей экономических систем
- •6.2Графы целей и способы их построения
- •6.3Критерии эффективности экономического управления
- •6.4Методы свертки показателей экономической эффективности
- •6.4.1Экономический способ формирования критериев
- •6.4.2Критические состояния объекта
- •6.4.3Последовательное достижение частных целей
- •6.4.4Логическое объединение критериев
- •6.4.5Обобщенное логическое объединение
- •6.4.6Случайное и неопределенное объединение
- •6.4.7Единицы измерения целей
- •6.4.8Полнота системы элементарных действий над критериями
- •6.5Экспертная оценка экономической эффективности
- •Лекция № 7.Принятие экономических решений в условиях неопределенности и коллективное поведение
- •7.1Неопределенность и информированность
- •7.2Способы формального описания неопределенности
- •7.2.1Вероятностная модель неопределенности
- •7.2.2Игровая модель неопределенности
- •7.2.3Неопределенность при отображении рефлексивных процессов
- •7.2.4Формализм исследования операций
- •7.3Примеры принятия решений в присутствии неконтролируемых факторов
- •7.3.1Модель производства продукции в условиях конкуренции
- •7.3.2Модель производства продукции в условиях конкуренции
- •7.3.3Модель для выбора дальности стрельбы в дуэльной ситуации
- •7.3.4Проектирование процессов логистики
- •7.3.5Международная торговля в условиях неопределенности
- •7.3.6Выполнение проекта в условиях неопределенности
- •7.3.7Эффективная защита склада
- •7.4Принятие решений группой лиц
- •7.4.1Возможные правила принятия решений группой лиц
- •7.4.3Оптимальность по Парето
- •7.4.2Теорема Эрроу
- •7.4.4Коалиции и их роль в принятии решений в группе
- •7.5Кооперативные и некооперативные игры
- •7.5.1Конфликтные ситуации
- •7.5.2Модель конфликта или сотрудничества двух участников
- •7.5.3Кооперативные игры
- •7.5.4Оптимальность по Парето, переговорное множество
- •7.5.5Кооперативные игры со многими участниками, ядро игры
- •7.6Игры с нулевой суммой
- •7.6.1Условия игры двух лиц с нулевой суммой
- •7.6.2Определение оптимальных стратегий и цены игры
- •7.6.3Решение игр 2х2, 2хп, тх2
- •Лекция № 8.Модели денежного обращения
- •8.1Основной кругооборот товаров и денег
- •8.2Сложные проценты, наращенные и дисконтированные суммы
- •8.3Рыночная цена акций и облигаций
- •8.4Оптимальный портфель ценных бумаг
- •8.4.1Формализованная постановка задачи об оптимальном портфеле
6.4.5Обобщенное логическое объединение
является прямым обобщением действий логического свертывания для целевых установок II типа (действие 5), при этом
а) критерий:
W n = — W j,
выражает противоположные интересы в новой ситуации;
б) критерий
= min L j W j ,
L j 0;
1 j S
взвешенно минимизирует невыполнение всей группы целевых установок;
в) критерий
= max L j W j ,
L j 0;
1 j S
моделирует требование выполнения хотя бы одной целевой установки с учетом весовых коэффициентов, определяемых по заранее разработанным правилам.
6.4.6Случайное и неопределенное объединение
Суммарным критерием в этом случае объявляется тот или иной частный критерий в зависимости от того, какое значение примет дискретный неконтролируемый фактор j (действие 6), т.е.
= W (j) = W j , j = 1,..., S.
В общем случае частные критерии могут определяться непрерывной случайной или неопределенной величиной , тогда получим
= W () = W , Z о .
Именно этот случай является одним из путей проникновения случайных и неопределенных факторов в сценарий управления и отражает неуверенность оперирующей стороны при выборе критерия эффективности. В частности, если ЛПР не может определить точно коэффициент веса частных критериев в других способах объединения 1 и 5, то эти Lj и будут такими неопределенными факторами; в этом случае
=<
,
>=W
, Z о .
6.4.7Единицы измерения целей
Количественное измерение целевых установок требует, как правило, точного указания единиц измерения целей. В первую очередь это необходимо для дальнейшего их согласования и определения взаимозависимости на различных ступенях иерархии.
В качестве измерителей применяются следующие:
— количественное измерение (штуки, рулоны, тонны и т.п.);
— стоимостное измерение (например рубли, доллары и т.п.);
— временное измерение (например, часы, минуты и т.п.).
В необходимых случаях при количественном определении целей прибегают к экспертным оценкам, при которых с помощью экспертов вводят безразмерные условные перерасчетные коэффициенты одних единиц измерения в другие.
6.4.8Полнота системы элементарных действий над критериями
Введенные элементарные действия в состоянии отразить всю широту возможных однозначных зависимостей от W j , если использовать всевозможные комбинации этих действий. Это следует из нескольких результатов.
Утверждение 1.
Если однозначная функция = F(W 1,...,W S) и каждое из W j принимают лишь конечное число конечных возможных значений, то зависимость от Wj может быть представлена в виде конечного числа действий типа 1, 2, 4.
Утверждение 1 исчерпывает результаты, декларирующие точное представлении зависимостей F(W j) в виде конечного числа элементарных действий. Следующие утверждения гарантируют возможность их приближенного представления, но с любой заданной точностью.
Утверждение 2.
Пусть функция
=F(W
1,..., W S) принимает конечное
число N значений
,
а каждое из W j произвольные
ограниченные функции. Тогда, каково бы
ни было > 0,
существуют множество М векторов {Wj}
и функция F0 (W 1,...,W S),
составленная из конечного числа действий
1, 2 и 4 такие, что
1. F(W j) = F0(W j), когда {W j} M;
2. F0(W j) пробегает все N значений W c k при {W j}, пробегающем М, не принимая иных значений и при любых {W j};
3. M образует -сеть на ограниченном множестве всех {W j}, т.е. для любого {W j} найдется {W0 j} M, удаленный от {W j} не более, чем на .
Так как любая равномерно непрерывная функция с любой заданной степенью точности может быть представлена кусочно-постоянной функцией, то также имеет место следующая теорема.
Утверждение 3.
Если = F(W j) равномерно непрерывна на некотором параллелепипеде возможных значений {W j}, то она с любой степенью точности может быть представлена в виде конечного числа действий типа 1, 2 и 4.
С точки зрения практики эти три теоремы охватывают основные возможности построения свертки критериев. Однако справедлива более общая теорема.
Утверждение 4.
Если = F(W j) (j = 1,..., S) непрерывна на области
— < W ° j W j W°°j < ,
то каково бы ни было , найдется такое конечное число коэффициентов Ak j, C i k j (i i°; k k° S+2), что в этой области
F(W
j) —
min max (A i k j
W j
+ Ci k)
.
1 i I°; 1 k k°
Замечание 1.
В формулировке теоремы можно с соответствующим изменением коэффициентов линейных форм, брать не минимакс, а максимин.
Замечание 2.
Поскольку функции
max (— A i k j Čj+ Ci k)
выпуклы, то отсюда следует, что любая непрерывная в ограниченной области функция F(Čj) с любой заранее заданной точностью приближенно равна
F(Čj) = ° min F b (Čj),
b
где F b (Čj) — выпуклые функции, т.е. приближенно равна минимуму, взятому по конечному семейству выпуклых функций.
Замечание 3.
Утверждение 4 может быть использовано и для приближенного представления зависимости критерия эффективности от контролируемых и неконтролируемых факторов. Таким образом, любой непрерывный критерий эффективности = F(W j) может быть представлен как минимакс семейства линейных функций или как минимум семейства выпуклых функций.
