WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаБухгалтерський облік, Податки → Удосконалення прогнозування податкових надходжень - Дипломна робота

Удосконалення прогнозування податкових надходжень - Дипломна робота

Багато економіко-математичних моделей поєднують ознаки дескриптивних і нормативних моделей. Типова ситуація, коли нормативна модель складної структури об'єднує окремі блоки, що є окремими дескриптивними моделями. Наприклад, міжгалузева модель може включати функції купівельного попиту, що описують поводження споживачів при зміні доходів. Подібні приклади характеризують тенденцію ефективного сполучення дескриптивного і нормативного підходів до моделювання економічних процесів. Дескриптивний підхід широко застосовується в імітаційному моделюванні.

По характеру відображення причинно-наслідкових зв'язків розрізняють моделі жорстко детерміністські і моделі, що враховують випадковість і непередбачуваність. Необхідно розрізняти випадковість, що описується імовірнісними законами, і випадковість, для опису якої закони теорії імовірності незастосовні. Другий тип випадковості набагато складніший для моделювання.

По способах відображення чинника часу економіко-математичні моделі діляться на статичні і динамічні. У статичних моделях усі залежності ставляться до одного моменту або періоду часу. Динамічні моделі характеризують зміни економічних процесів у часі. По тривалості аналізованого періоду часу розрізняють моделі короткострокового (до року), середньострокового (до 5 років), довгострокового (10-15 і більш років) прогнозування і планування. Самий час в економіко-математичних моделях може змінюватися або неперервно, або дискретно.

Моделі економічних процесів надзвичайно різноманітні за формою математичних залежностей. Особливо важливо виділити клас лінійних моделей, найбільше зручних для аналізу й обчислень і які отримали внаслідок цього значне поширення.

Розходження між лінійними і нелінійними моделями істотні не тільки з математичної точки зору, але й у економічному відношенні, оскільки багато залежностей в економіці носять принципово нелінійний характер: ефективність використання ресурсів при збільшенні виробництва, зміна попиту і споживання населення при збільшенні виробництва, зміна попиту і споживання населення при зростанні доходів і т.п. Теорія "лінійної економіки" істотно відрізняється від теорії "нелінійної економіки". Від того, чи передбачаються множини виробничих можливостей підсистем (галузей, підприємств) опуклими або ж неопуклими, істотно залежать висновки про можливість сполучення централізованого планування і господарської самостійності економічних підсистем.

По співвідношенню екзогенних і ендогенних змінних, що включаються в модель, вони можуть розділятися на відкриті і закриті. Цілком відкритих моделей не існує; модель повинна містити хоча б одну ендогенну перемінну. Цілком закриті економіко-математичні моделі, тобто ті що не включають екзогенні змінні, винятково рідкісні; їхня побудова потребує повного абстрагування від "середовища", тобто серйозного абстрагування реальних економічних систем, що завжди мають зовнішні зв'язки. Переважна більшість економіко-математичних моделей займає проміжне положення і різняться по ступеню відкритості (закритості).

Таким чином, загальна класифікація економіко-математичних моделей включає більше десяти основних ознак. З розвитком економіко-математичних досліджень проблема класифікації застосовуваних моделей ускладнюється. Поряд із появою нових типів моделей (особливо змішаних типів) і нових ознак їхньої класифікації здійснюється процес інтеграції моделей різних типів у більш складні модельні конструкції.

Основні етапи процесу моделювання вже розглядалися вище. У різноманітних галузях знань, у тому числі й в економіці, вони одержують свої специфічні риси. Проаналізуємо послідовність основних етапів циклу економіко-математичного моделювання.

1. Постановка економічної проблеми і її якісний аналіз. Головне тут - чітко сформулювати сутність проблеми, прийняті допущення і ті питання, на які потрібно одержати відповіді. Цей етап включає виділення найважливіших рис і властивостей об'єкта що моделюється й абстрагування від другорядних; вивчення структури об'єкта й основних залежностей, що зв'язують його елементи; формулювання гіпотез (хоча б попередніх), що пояснюють поводження і розвиток об'єкта.

2. Побудова математичної моделі. Це - етап формалізації економічної проблеми, вираження її у виді конкретних математичних залежностей і відношень (функцій, рівнянь, нерівностей і т.д.). Звичайно спочатку визначається основна конструкція (тип) математичної моделі, а потім уточнюються деталі цієї конструкції (конкретний перелік змінних і параметрів, форм зв'язків). Таким чином, побудова моделі підрозділяється у свою чергу на декілька стадій.

Неправильно думати, що чим більше фактів враховує модель, тим вона краще "працює" і дає кращі результати. Те ж можна сказати про такі характеристики складності моделі, як використовувані форми математичних залежностей (лінійні і нелінійні), урахування чинників випадку і випадковості і т.д.

Зайва складність і громіздкість моделі утрудняють процес дослідження. Потрібно враховувати не тільки реальні можливості інформаційного і математичного забезпечення, але і зіставляти витрати на моделювання з одержуваним ефектом (при зростанні складності моделі приріст витрат може перевищити приріст ефекту).

Одна з важливих особливостей математичних моделей - потенційна можливість їхній використання для рішення різноякісних проблем. Тому, навіть зштовхуючись із новою економічною задачею, не потрібно ринутися "винаходити" модель; спочатку необхідно спробувати застосувати для рішення цієї задачі уже відомі моделі.

У процесі побудови моделі здійснюється взаємоспівставлення двох систем наукових знань - економічних і математичних. Природно взятися за те, що дасть можливість одержати модель, що належить добре вивченому класу математичних задач. Часто це вдасться зробити шляхом деякого спрощення вихідних передумов моделі, що не спотворюють істотних рис об'єкта що моделюється. Проте можлива і така ситуація, коли формалізація економічної проблеми призводить до невідомої раніше математичній структури. Потреби економічної науки і практики в середині ХХ ст. сприяли розвитку математичного програмування, теорії ігор, функціонального аналізу, обчислювальної математики. Цілком імовірно, що в майбутньому розвиток економічної науки стане важливим стимулом для створення нових поділів математики.

3. Математичний аналіз моделі. Ціллю цього етапу є з'ясовування загальних властивостей моделі. Тут застосовуються чисто математичні прийоми дослідження. Найбільше важливий момент - доказ існування рішень у сформульованій моделі (теорема існування). Якщо вдасться довести, що математична задача не має розв'язку, то необхідність у наступній роботі з початкового варіанта моделі відпадає і варто скорегувати або постановку економічної задачі, або засоби її математичної формалізації. При аналітичному дослідженні моделі з'ясовуються такі питання, як, наприклад, чи існує єдиний розв'язок, які змінні (невідомі) можуть входити в розв'язок, які будуть співвідношення між ними, у яких межах і в залежності від яких вихідних умов вони змінюються, які тенденції їхньої зміни і т.д. Аналітичні дослідження моделі в порівнянні з емпіричними (чисельним) має ту перевагу, що одержувані висновки зберігають свою силу при різноманітних конкретних значеннях зовнішніх і внутрішніх параметрів моделі.

Знання загальних властивостей моделі має настільки важливе значення, часто заради доказу подібних властивостей дослідники свідомо йдуть на ідеалізацію початкової моделі. І усе ж моделі складних економічних об'єктів на превелику силу піддаються аналітичному дослідженню. У тих випадках, коли аналітичними методами не вдасться з'ясувати загальні властивості моделі, а спрощення моделі призводять до неприпустимих результатів, переходять до емпіричних методів дослідження.

4. Підготовка вихідної інформації. Моделювання пред'являє жорсткі вимоги до системи інформації. У той же час реальні можливості одержання інформації обмежують вибір моделей, які призначенні для практичного використання. При цьому приймається до уваги не тільки принципова можливість підготовки інформації (за визначені терміни), але і витрати на підготовку відповідних інформаційних масивів.

Ці витрати не повинні перевищувати ефект від використання додаткової інформації.

У процесі підготовки інформації широко використовуються методи теорії імовірностей, теорії статистики і математичної статистики. При системному економіко-математичному моделюванні вихідна інформація, використовувана в одних моделях, є результатом функціонування інших моделей.

5. Емпіричне рішення. Цей етап включає розробку алгоритмів для емпіричного рішення задачі, впорядкування програм на ЕОМ і безпосереднє проведення розрахунків. Труднощі цього етапу обумовлені, насамперед, великою розмірністю економічних задач, необхідністю опрацювання значних масивів інформації.

Loading...

 
 

Цікаве