Курсова робота на тему: «ІМІТАЦІЙНІ МОДЕЛІ В ЕКОНОМІЦІ»

Зміст

Вступ    3

1. Основні аспекти імітаційного моделювання    4

2. Теоретичні основи методу статистичного моделювання    6

2.1. Моделювання випадкових величин    7

2.2. Моделювання випадкових подій    8

3. Послідовність створення математичних імітаційних моделей    10

3.1. Побудова концептуальної моделі    10

3.2. Побудова алгоритму згідно з концептуальною моделлю системи    11

3.3. Створення комп’ютерної програми    11

3.4. Проведення машинних експериментів з моделлю системи    11

4. Технологія імітаційного моделювання в середовищі Microsoft Excel    13

4.1. Імітаційне моделювання із застосуванням функцій Excel    14

4.2. Імітація з інструментом “Генератор випадкових чисел”    19

Література    24

Вступ

Математичні моделі економічних процесів і явищ коротко можна назвати економіко-математичними моделями. Дані моделі поділяються на аналітичні та комп’ютерні.

Для аналітичного моделювання характерним є те, що процеси функціонування елементів системи записують у вигляді деяких математичних співвідношень (алгебраїчних, інтегро-диференціальних, кінцево-різницевих тощо) чи логічних умов.

Комп’ютерне моделювання характеризується тим, що математична модель системи (використовуючи основні співвідношення аналітичного моделювання, – на цьому необхідно зробити наголос) подається у вигляді деякого алгоритму та програми, придатної для її реалізації на комп’ютері, що дозволяє проводити з нею обчислювальні експерименти.

Імітаційне моделювання – це вид комп’ютерного моделювання, для якого характерним є відтворення на комп’ютері (імітація) процесу функціонування досліджуваної складної системи. З розвитком обчислювальної техніки і дискретного аналізу алгоритмічні (імітаційні) моделі набувають дедалі ширшого розвитку та використання.

Темою даної курсової роботи є дослідження імітаційних моделей в сфері економіки.

Метою роботи є з’ясування основних принципів і методів імітаційного моделювання, зокрема таких, як метод Монте-Карло, або метод статистичного моделювання, а також аналіз послідовності створення математичних імітаційних моделей. Крім того, у роботі розглядаються основні алгоритми моделювання випадкових величин, що є основним у побудові імітаційних моделей, зокрема моделювання простої випадкової події, моделювання повної групи несумісних подій, моделювання дискретної випадкової величини, моделювання випадкових величин з рівномірним та нормальним законами розподілу. Також розглянуто технологію імітаційного моделювання в середовищі Microsoft Excel на прикладі моделювання ризиків інвестиційних проектів.

1. Основні аспекти імітаційного моделювання

Моделювання є процесом побудови, вивчення та застосування моделей. Уже сама постановка питання щодо математичного моделювання будь-якого об’єкта породжує чіткий план дій, який в загальному умовно можна поділити на три етапи: модель – алгоритм – програма. Тому одним з основних аспектів саме імітаційного моделювання є його поділ на такі основні етапи:

  • аналіз характеристик і закономірностей функціонування керованого (досліджуваного) об’єкта: виокремлення на змістовному (вербальному, концептуальному) рівні системи обмежень (ресурсних, фізичних, правових, соціальних тощо), визначення показників вимірювання та оцінки результатів, формулювання цілей, гіпотез та проблем розвитку;
  • конструювання імітаційної моделі: перехід від реального об’єкта до логічних схем, які імітують його поведінку, та алгоритмів (моделей), формальна постановка задач, що розв’язуються за допомогою імітаційного моделювання;
  • підготовка системи даних для моделі: формування інформаційного забезпечення, необхідного для функціонування імітаційної моделі, зокрема, визначення структури та способів подання даних, джерел їх отримання, форм і режимів зберігання, встановлення взаємозв’язків і взаємозалежності між різними масивами та базами даних;
  • програмна реалізація імітаційної моделі: створення чи адекватне використання існуючих програмних продуктів, що забезпечують можливість безпосередньої практичної реалізації моделі на персональних комп’ютерах;
  • оцінка адекватності моделі: порівняння результатів, накопичених у процесі дослідної експлуатації моделі, на підставі інформації, отриманої про реальний об’єкт, який імітується, виявлення та аналіз розбіжностей і в разі необхідності внесення корекцій до моделі;
  • проведення імітаційних експериментів. Очевидно, що даний етап є цільовим (власне кажучи, заради нього й будується імітаційна модель). Він включає в себе стратегічне та тактичне планування експериментів, власне експериментування («імітаційні експерименти»), котре завершується інтерпретацією отриманих результатів і прийняттям на підставі зроблених висновків рішень щодо оцінювання та управління об’єктом (підприємством, банком, фінансовою фірмою, торговельною організацією, холдингом тощо).

    Стратегічне планування імітаційного експерименту спрямоване на розв’язання низки питань якісного характеру. До таких, наприклад, можна віднести формулювання гіпотез щодо характеру залежностей між параметрами моделі чи вибір конкретних методів дослідження з урахуванням їх взаємовпливу.

    Тактичне планування експерименту повинно прояснити питання стосовно визначення способів та умов його проведення. Типовими задачами тактичного планування є вибір початкових значень для параметрів моделі чи визначення послідовності варіації цих значень.

    Одним із важливих аспектів у процесі роботи (дослідження) з імітаційною моделлю є аналіз її чутливості. Під ним розуміють визначення ступеня мінливості значень цільових показників моделі, зумовлених мінливістю (невизначеністю, варіабельністю) вихідних параметрів. Так, якщо за відносно невеликих змін вихідних даних відбувається суттєва зміна в результатах моделювання, то це є достатньою підставою для додаткових, більш детальних досліджень, зокрема, щодо взаємозв’язків між відповідними змінними.

    Варто також звернути увагу на пізнавальний зворотний вплив, що його дають результати, одержані в межах імітаційних експериментів, на отримання інформації, яку використовують теоретичні (аналітичні) економіко-математичні моделі. Справді, аналіз та узагальнення накопичених у процесі імітаційних експериментів даних досить часто дозволяє краще зрозуміти якісні та кількісні закономірності, притаманні поводженню керованих об’єктів, і відобразити їх в аналітичному вигляді.

    Імітаційні (алгоритмічні) моделі можуть бути детермінованими і стохастичними. Детерміновані моделі використовувались в основному на перших етапах досліджень з моделювання економіки. У цих моделях усі параметри вважалися точно відомими. Унаслідок накопичення досвіду використання детермінованих моделей були створені реальні можливості успішного застосування більш досконалої методології моделювання економічних процесів, які враховують стохастику і невизначеність. У таких моделях за допомогою датчиків (генераторів) випадкових чисел імітується вплив (дія) невизначених і випадкових чинників. Такий метод імітаційного моделювання дістав назву методу статистичного моделювання (статистичних прогонів, чи методу Монте-Карло). На даний час цей метод вважають одним із найефективніших методів дослідження складних систем, а часто і єдиним практично доступним методом отримання нової інформації щодо поведінки гіпотетичної системи (на етапі її проектування).

    ЗАВАНТАЖИТИ

    Для скачування файлів необхідно або Зареєструватись

    Imitacijne Model V Ekonom (476.4 KiB, Завантажень: 26)

Сторінка: 1 2 3 4 5 6
завантаження...
WordPress: 23.31MB | MySQL:26 | 0,322sec