- •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
7.2Способы формального описания неопределенности
Известные способы отображения неопределенности группируются в три принципиально различные схемы: вероятностные, игровые и рефлексивные.
7.2.1Вероятностная модель неопределенности
Исходными прообразами, которые описывают искусственной вероятностной моделью, являются «пассивные» в том смысле объекты естественной Природы , что относительно них нет оснований предполагать наличие самостоятельной цели, отличной от уже известных Законов Природы. Это отнюдь не означает, что является пассивным в смысле свободы своего поведения в рамках указанных Законов. Именно свобода этого поведения и является исходной целью формализации.
Аксиоматика и
систематизированный математический
аппарат вероятностной модели
неопределенности в наиболее современном
виде принадлежит академику А.Н. Колмогорову
[Error: Reference source not found]. Основная схема
модели (объект искусственной Природы
)
с точки зрения системной методологии
заключается в следующем:
— вводят понятие
«элементарное событие
»
как элементы множества
A,
которое характеризует свойство системы
находиться в определенном состоянии
;
— на множестве A вводят
функцию
,
называемую мерой (вероятностной)
множества;
— указывают характеристики и свойства функции ;
— на основе множества A и функции вводят «вероятностное пространство», на котором определяют случайные величины и процессы.
Важным методологическим свойством, на основе которого считается возможным продолжать модель с объектов естественной Природы на объекты искусственной Природы, служит центральная предельная теорема. Она указывает на эргодическое свойство совместного взаимодействия ряда объектов, заключающееся в отмеченной регулярности их поведения в некотором смысле независимо от полноты знания исследователем информационной совокупности.
Ограничения применимости вероятностной модели при отображении свойств естественных объектов Природы заключаются в следующем.
Свойство аддитивности вероятностной меры является ключевым ограничением с точки зрения математики.
Формализация основной цели вероятностной модели выбора заключается в построении адекватной вероятностной модели реального процесса или явления в терминах происходящих событий с тем, чтобы осуществить выбор события в соответствии с принципом «наибольшего правдоподобия», т.е. указать наиболее вероятное событие.
7.2.2Игровая модель неопределенности
Принципиальная позиция игрового подхода — необходимость моделирования и учета волевых поступков субъектов действия (игроков) как активных элементов системы .
Основной предмет исследования в игровой модели неопределенности — способы поведения субъектов в условиях заданной информированности по отношению к компонентам игры. При этом считается, что при полной информированности каждый игрок способен однозначно осуществить оптимальный с точки зрения своих воззрений выбор действий.
Основная цель построения игровой модели выбора заключается адекватном отображении конфликтной ситуации в терминах контролируемых и неконтролируемых факторов с тем, чтобы дать возможность анализа и формального осуществления выбора его исхода.
Основная схема модели с точки зрения системной методологии (выделение системных элементов) заключается в формировании информационной совокупности отображения объекта Природы «Игра», состоящей из [Error: Reference source not found, Error: Reference source not found, Error: Reference source not found]:
универсального
множества игроков
,
структур на множестве игроков :
набора коалиций
действия
,
характеризуемого
набором
возможных действий
(стратегии игрока
),
ситуацией
={
,
}
(исход игры для коалиции
),
множеством возможных
ситуаций
;
набора коалиций
интересов
,
которые характеризуются системой
предпочтений
коалиции
на множестве
;
структуры неопределенности
на
,
характеризуемой
моделями
,
неопределенности
и
,
гипотезами поведения коалиций , т.е. правилами выбора .
Выбор игроком стратегии соответствует понятию « элементарного события» вероятностной модели. Составным понятием является понятие «ситуация», которое заключается в осуществлении всех событий ( ).
