Экономико-математические модели

     По  учету фактора  неопределенности модели подразделяются на:

• Детерминированные (с однозначно определенными результатами);
• Стохастические (вероятностные; с различными, вероятностными результатами).

     По  типу математического  аппарата различают модели:

• Линейного программирования (оптимальный план достигается в крайней точке области изменения переменных величин системы ограничений);
• Нелинейного программирования ( оптимальных значений целевой функции может быть несколько);
• Корреляционно-регрессионные;
• Матричные;
• Сетевые;
• Теории игр;
• Теории массового обслуживания и т.д.

     С развитием экономико-математических исследований проблема классификации  применяемых моделей усложняется. Наряду с появлением новых типов  моделей и новых признаков их классификации, осуществляется процесс интеграции моделей разных типов в более сложные модельные конструкции.

2.   Экономико-математические методы.

     Как и всякое моделирование, экономико-математическое моделирование основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения объекта посредством построения и рассмотрения другого, подобного  ему, но более простого и доступного объекта, его модели.

     Практическими задачами экономико-математического  моделирования являются, во-первых, анализ экономических объектов, во-вторых, экономическое прогнозирование, предвидение  развития хозяйственных процессов  и поведения отдельных показателей, в-третьих, выработка управленческих решений на всех уровнях управления.

     Суть  экономико-математического моделирования  заключается в описании социально-экономических  систем и процессов в виде экономико-математических моделей, которые следует понимать как продукт процесса экономико-математического  моделирования, а экономико-математические методы – как инструмент.

     Рассмотрим  вопросы классификации экономико-математических методов. Эти методы представляют собой  комплекс экономико-математических дисциплин, являющихся сплавом экономики, математики и кибернетики. Поэтому классификация  экономико-математических методов  сводится к классификации научных  дисциплин, входящих в их состав.

     С известной долей условности классификацию  этих методов можно представить  следующим образом.

• Экономическая кибернетика: системный анализ экономики, теория экономической информации и теория управляющих систем.
• Математическая статистика: экономические приложения данной дисциплины – выборочный метод, дисперсионный анализ, корреляционный анализ, регрессионный анализ, многомерный статистический анализ, теория индексов и др.
• Математическая экономия и изучающая те же вопросы с количественной стороны эконометрия: теория экономического роста, теория производственных функций, межотраслевые балансы, национальные счета, анализ спроса и потребления, региональный и пространственный анализ, глобальное моделирование.
• Методы принятия оптимальных решений, в том числе исследование операций в экономике. Это наиболее объемный раздел, включающий в себя следующие дисциплины и методы: оптимальное (математическое) программирование, сетевые методы планирования и управления, теорию и методы управления запасами, теорию массового обслуживания, теорию игр, теорию и методы принятия решений.

В оптимальное  программирование в свою очередь  входят линейное и нелинейное программирование, динамическое программирование, дискретное (целочисленное) программирование, стохастическое программирование и др.

• Методы и дисциплины, специфичные отдельно как для централизованно планируемой экономики, так и для рыночной (конкурентной) экономики. К первым можно отнести теорию оптимального ценообразования функционирования экономики, оптимальное планирование, теорию оптимального ценообразования, модели материально-технического снабжения и др. Ко вторым – методы, позволяющие разработать модели свободной конкуренции, модели капиталистического цикла, модели монополии, модели теории фирмы и т.д. Многие из методов, разработанных для централизованно планируемой экономики, могут быть оказаться полезными и при экономико-математическом моделировании в условиях рыночной экономики.
• Методы экспериментального изучения экономических явлений. К ним относят, как правило, математические методы анализа и планирования экономических экспериментов, методы машинной имитации (имитационное моделирование), деловые игры. Сюда можно отнести также и методы экспертных оценок, разработанные для оценки явлений, не поддающихся непосредственному измерению.

     В экономико-математических методах  применяются различные разделы  математики, математической статистики, математической логики. Большую роль в решении экономико-математических задач играют вычислительная математика, теория алгоритмов и другие дисциплины. Использование математического  аппарата принесло ощутимые результаты при решении задач анализа  процессов расширенного производства, определения оптимальных темпов роста капиталовложений, оптимального размещения, специализации и концентрации производства, задач выбора оптимальных  способов производства, определения  оптимальной последовательности запуска  в производство, задачи подготовки производства методами сетевого планирования и многих других.

     Для решения стандартных проблем  характерны четкость цели, возможность  заранее выработать процедуры и  правила ведения расчетов.

     Существуют  следующие предпосылки использования  методов экономико-математического  моделирования, важнейшими из которых  являются высокий уровень знания экономической теории, экономических  процессов и явлений, методологии  их качественного анализа, а также  высокий уровень математической подготовки, владение экономико-математическими  методами.

     Прежде  чем приступить к разработке моделей, необходимо тщательно проанализировать ситуацию, выявить цели и взаимосвязи, проблемы, требующие решения, и исходные данные для их решения, вести систему  обозначений и только тогда описать  ситуацию в виде математических соотношений.

2. Разработка  и применение экономико-математических моделей

1. Этапы экономико-математического моделирования

     Процесс экономико-математического моделирования  – это описание экономических  и социальных систем и процессов в виде экономико-математических моделей. Эта разновидность моделирования обладает рядом существенных особенностей, связанных как с объектом моделирования, так и с применяемыми аппаратом и средствами моделирования. Поэтому целесообразно более детально проанализировать последовательность и содержание этапов экономико-математического моделирования, выделив следующие шесть этапов:

1. Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ;
2. Построение математической модели;
3. Математический анализ модели;
4. Подготовка исходной информации;
5. Численное решение;
6. Анализ численных результатов и их применение.

     Рассмотрим  каждый из этапов более подробно.

1. Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ. Главное здесь – четко сформулировать сущность проблемы, принимаемые допущения и те вопросы, на которые требуется получить ответы. Этот этап включает выделение важнейших черт и свойств моделируемого объекта и абстрагирование от второстепенных; изучение структуры объекта и основных зависимостей, связывающих его элементы; формулирование гипотез (хотя бы предварительных), объясняющих поведение и развитие объекта.
2. Построение математической модели. Это – этап формализации экономической проблемы, выражения ее в виде конкретных математических зависимостей и отношений (функций, уравнений, неравенств и т.д.). Обычно сначала определяется основная конструкция (тип) математической модели, а затем уточняются детали этой конструкции (конкретный перечень переменных и параметров, форма связей). Таком образом, построение модели подразделяется в свою очередь на несколько стадий.

     Неправильно полагать, что чем больше фактов учитывает модель, тем она лучше  «работает» и дает лучшие результаты. То же можно сказать о таких  характеристиках сложности модели, как используемые формы математических зависимостей (линейные и нелинейные), учет факторов случайности т неопределенности и т.д.

     Излишняя  сложность и громоздкость модели затрудняют процесс исследования. Нужно учитывать не только реальные возможности информационного и математического обеспечения, но и сопоставлять затраты на моделирование с получаемым эффектом.

     Одна  из важный особенностей математических моделей – потенциальная возможность их использования для решения разнокачественных проблем. Поэтому, даже сталкиваясь с новой экономической задачей, не нужно стремиться «изобретать» модель; сначала необходимо попытаться применить для решения этой задачи уже известные модели.

3. Математический анализ модели. Целью этого этапа является выяснение общих свойств модели. Здесь применяются чисто математические приемы исследования. Наиболее важный момент – доказательство существования решений в сформулированной модели. Если удается доказать, что математическая задача не имеет решения, то необходимость в последующей работе по первоначальному варианту модели отпадает и следует скорректировать либо постановку экономической задачи, либо способы ее математической формализации. При аналитическом исследовании модели выясняются такие вопросы, как, например, единственно ли решение, какие переменные (неищвестные) могут входить в решение, каковы будут соотношения между ними, в каких пределах и в зависимости исходных условий они изменяются, каковы тенденции их изменения и т.д. Аналитической исследование модели по сравнению с эмпирическим (численным) имеет то преимущество, что получаемые выводы сохраняют свою силу при различных конкретных значениях внешних и внутренних параметров модели.
4. Подготовка исходной информации. Моделирование предъявляет жесткие требования к системе информации. В то же время реальные возможности получения информации ограничивают выбор моделей, предназначаемых для практического использования. При этом принимается во внимание не только принципиальная возможность подготовки информации (за определенные сроки), но и затраты на подготовку соответствующих информационных массивов.

     Эти затраты не должны превышать эффект от использования дополнительной информации.

     В процессе подготовки информации широко используются методы теории вероятностей, теоретической и математической статистики. При системном экономико-математическом моделировании исходная информация, используемая в одних моделях, является результатом функционирования других моделей.

5. Численное решение. Этот этап включает разработку алгоритмов для численного решения задачи, составление программ на ЭВМ и непосредственное проведение расчетов. Трудности этого этапа обусловлены, прежде всего, большой размерностью экономических задач, необходимостью обработки значительных массивов информации.

     Исследование, проводимое численными методами, может  существенно дополнить результаты аналитического исследования, а для многих моделей оно является единственно осуществимым. Класс экономических задач, которые можно решать численными методами, значительно шире, чем класс задач, доступных аналитическому исследованию.

6. Анализ численных результатов и их применение. На этом заключительном этапе цикла встает вопрос о правильности и полноте результатов моделирования, о степени практической применимости последних.

     Математические  методы проверки могут выявить некорректные построения модели и тем самым  сужать класс потенциально правильных моделей. Неформальный анализ теоретических выводов и численных результатов, получаемых посредством модели, сопоставление их с имеющимися знаниями и фактами действительности также позволяют обнаруживать недостатки постановки экономической задачи, сконструированной математической модели, ее информационного и математического обеспечения.

2. Применение  стохастических моделей  в экономике.

     Основу  эффективности банковского менеджмента  составляет планомерный контроль за оптимальностью, сбалансированностью  и устойчивостью функционирования в разрезе всех элементов, формирующих  ресурсный потенциал и определяющих перспективы динамического развития кредитного учреждения. Его методы и инструменты требуют модернизации с учетом изменяющихся экономических условий. В то же время необходимость совершенствования механизма реализации новых банковских технологий обуславливает целесообразность научного поиска.

     Используемые  в существующих методиках интегральные коэффициенты финансовой устойчивости (КФУ) коммерческих банков зачастую характеризуют  сбалансированность их состояния, но не позволяют дать полную характеристику тенденции развития. Следует учитывать, что результат (КФУ) зависит от многих случайных причин (эндогенного и экзогенного характера), которые не могут быть заранее полностью учтены.