Двойственные оценки как инструмент определения эффективности отдельных вариантов

Подобие между моделируемым объектом и моделью может быть физическое, структурное, функциональное, динамическое, вероятностное и геометрическое. При физическом подобии объект и  модель имеет одинаковую или сходную  физическую природу. Структурное подобие  предполагает наличие сходства между  структурой объекта и структурой модели. При выполнении объектом и  моделью под определенным воздействием сходных функций наблюдается  функциональное подобие. При наблюдении за последовательно изменяющимися  состояниями объекта и модели отмечается динамическое подобие. Вероятностное  подобие отмечается при наличии  сходства между процессами вероятностного характера в объекте и модели. Геометрическое подобие имеет место  при сходстве пространственных характеристик  объекта и модели.

На сегодняшний день общепризнанной единой классификации  моделей не существует. Однако из множества  моделей можно выделить словесные, графические, физические, экономико-математические и некоторые другие типы моделей.

Словесная или монографическая  модель представляет собой словесное  описание объекта, явления или процесса. Очень часто она выражается в  виде определения, правила, теоремы , закона или их совокупности.

Графическая модель создается  в виде рисунка, географической карты  или чертежа. Например, зависимость  между ценой и спросом может  быть выражена в виде графика, на оси  ординат, которого отложен спрос (D), а на оси абсцисс – цена (Р). Кривая нам наглядно иллюстрирует, что с ростом цены спрос падает, и наоборот. Конечно, данную зависимость  можно выразить и словесно, но графически она намного нагляднее (рис. 1.1).

 

Рис. 1.1. Графическая модель, отображающая зависимость между  спросом и ценой

 

Физические или вещественные модели создаются для конструирования  пока еще несуществующих объектов. Создать модель самолета или ракеты для проверки ее аэродинамических свойств  значительно проще и экономически целесообразнее, чем изучать эти  свойства на реальных объектах.

При моделировании используется аналогия между объектом – оригиналом и его моделью. Аналогии бывают следующими:

1) внешняя аналогия (модель самолета, корабля, микрорайона, выкройка);

2) структурная аналогия (водопроводная сеть и электросеть моделируются с помощью графов, отражающих все связи и пересечения, но не длины отдельных трубопроводов);

3) динамическая аналогия (по поведению системы) – маятник моделирует электрический колебательный контур.

Математические модели относятся ко второму и третьему типу. Смысл математического моделирования  заключается в том, что эксперименты проводятся не с реальной физической моделью объекта, а с его описанием. Для них свойственно то, ячто они реализуются с использованием информационных технологий. Содержанием любой экономико-математической модели является выраженная в формально-математических соотношениях экономическая сущность условий задачи и поставленной цели. В модели экономическая величина представляется математическим соотношением, но не всегда математическое соотношение является экономическим. «Экономико-математическая модель представляет собой концентрированное выражение общих взаимосвязей и закономерностей экономического явления в математической форме» (академик В.С. Немчинов).

Экономико-математические модели отражают наиболее существенные свойства реального объекта или  процесса с помощью системы уравнений. Единой классификации экономико-математических моделей также не существует, хотя можно выделить наиболее значимые их группы в зависимости от признака классификации.

По степени агрегирования  объектов моделирования различают модели:

· микроэкономические;

· одно-, двухсекторные (одно-, двухпродуктовые);

· многосекторные (многопродуктовые);

· макроэкономические;

· глобальные.

По учету фактора  времени модели подразделяются на:

· статические;

· динамические.

В статических моделях  экономическая система описана  в статике, применительно к одному определенному моменту времени. Это как бы снимок, срез, фрагмент динамической системы в какой-то момент времени. Динамические модели описывают  экономическую систему в развитии.

По цели создания и  применения различают модели:

· балансовые;

· эконометрические;

· оптимизационные;

· сетевые;

· систем массового обслуживания;

· имитационные (экспертные).

В балансовых моделях отражается требование соответствия наличия ресурсов и их использования.

Параметры эконометрических моделей оцениваются с помощью методов математической статистики. Наиболее распространены эконометрические модели, представляющие собой системы регрессионных уравнений. В данных уравнениях отражается зависимость эндогенных (зависимых) переменных от экзогенных (независимых) переменных. Данная зависимость в основном выражается через тренд (длительную тенденцию) основных показателей моделируемой экономической системы. Эконометрические модели используются для анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов с использованием реальной статистической информации.

Оптимизационные модели позволяют найти из множества возможных (альтернативных) вариантов наилучший вариант производства, распределения или потребления. Ограниченные ресурсы при этом будут использованы наилучшим образом для достижения поставленной цели.

Сетевые модели наиболее широко используются в управлении проектами. Сетевая модель отображает комплекс работ (операций) и событий и их взаимосвязь во времени. Обычно сетевая модель предназначена для выполнения работ в такой последовательности, чтобы сроки выполнения проекта были минимальными. В этом случае ставится задача нахождения критического пути. Однако существуют и такие сетевые модели, которые ориентированы не на критерий времени, а, например, на минимизацию стоимости работ.

Модели систем массового обслуживания создаются для минимизации затрат времени на ожидание в очереди и времени простоев каналов обслуживания.

Имитационная модель наряду с машинными решениями содержит блоки, где решения принимаются человеком (экспертом). Вместо непосредственного участия человека в принятии решений может выступать база знаний. В этом случае персональный компьютер, специализированное программное обеспечение, база данных и база знаний образуют экспертную систему. Экспертная система предназначена для решения одной или ряда задач методом имитации действий человека, эксперта в данной области.

По учету фактора  неопределенности модели подразделяются на:

· детерминированные (с однозначно определенными результатами);

· стохастические (с различными, вероятностными результатами).

По типу математического  аппарата различают модели:

· линейного и нелинейного программирования;

· корреляционно-регрессионные;

· матричные;

· сетевые;

· теории игр;

· теории массового обслуживания и т.д.

Особенности экономических  наблюдений и измерений

Уже длительное время  главным тормозом практического  применения математического моделирования  в экономике является наполнение разработанных моделей конкретной и качественной информацией. Точность и полнота первичной информации, реальные возможности ее сбора и  обработки во многом определяют выбор  типов прикладных моделей. С другой стороны, исследования по моделированию  экономики выдвигают новые требования к системе информации.

В зависимости от моделируемых объектов и назначения моделей используемая в них исходная информация имеет  существенно различный характер и происхождение. Она может быть разделена на две категории: о прошлом развитии и современном состоянии объектов (экономические наблюдения и их обработка) и о будущем развитии объектов, включающую данные об ожидаемых изменениях их внутренних параметров и внешних условий (прогнозы). Вторая категория информации является результатом самостоятельных исследований, которые также могут выполняться посредством моделирования.

Методы экономических  наблюдений и использования результатов  этих наблюдений разрабатываются экономической  статистикой. Поэтому стоит отметить только специфические проблемы экономических  наблюдений, связанные с моделированием экономических процессов.

В экономике многие процессы являются массовыми; они характеризуются  закономерностями, которые не обнаруживаются на основании лишь одного или нескольких наблюдений. Поэтому моделирование  в экономике должно опираться  на массовые наблюдения.

Другая проблема порождается  динамичностью экономических процессов, изменчивостью их параметров и структурных отношений. Вследствие этого, экономические процессы приходится постоянно держать под наблюдением, необходимо иметь устойчивый поток новых данных. Поскольку наблюдения за экономическими процессами и обработка эмпирических данных обычно занимают довольно много времени, то при построении математических моделей экономики требуется корректировать исходную информацию с учетом ее запаздывания.

Познание количественных отношений экономических процессов и явлений опирается на экономические измерения. Точность измерений в значительной степени предопределяет и точность конечных результатов количественного анализа посредством моделирования. Поэтому необходимым условием эффектного использования математического моделирования является совершенствование экономических измерителей. Применение математического моделирования заострило проблему измерений и количественных сопоставлений различных аспектов и явлений социально-экономического развития, достоверности и полноты получаемых данных, их защиты от намеренных и технических искажений.

В процессе моделирования  возникает взаимодействие «первичных»  и «вторичных» экономических  измерителей. Любая модель народного  хозяйства опирается на определенную систему экономических измерителей (продукции, ресурсов, элементов и  т.д.). В то же время одним из важных результатов народнохозяйственного  моделирования является получение  новых (вторичных) экономических измерителей – экономически обоснованных цен на продукцию различных отраслей, оценок эффективности разнокачественных природных ресурсов, измерителей общественной полезности продукции. Однако эти измерители могут испытывать влияние недостаточно обоснованных первичных измерителей, что вынуждает разрабатывать особую методику корректировки первичных измерителей для хозяйственных моделей.

Основные этапы построения математической модели.

Чтобы воспользоваться  математической моделью для конкретной производственно-экономической ситуации, следует применить информационную технологию. Информационная технология позволяет безошибочно выделить из множества реальных производственно-экономических  ситуаций именно ту, которая полностью  соответствует конкретным обстоятельствам. Эта технология состоит из следующих  восьми этапов.

Этап 1. ВЫБОР ОБЪЕКТА МОДЕЛИРОВАНИЯ  (например: склад готовой продукции; организация выпуска новой продукции или системы транспортных перевозок и т.п.).

Этап 2. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМНОЙ СИТУАЦИИ, сложившейся в рассматриваемом объекте моделирования. Например, для нормального функционирования склада готовой продукции необходимо увязать скорость потребления продукции со временем поставки и размерами складских площадей, оборотными средствами, которые всегда оказываются ограниченными.

Этап 3. ТИП И ЧИСЛО НЕНАБЛЮДАЕМЫХ  ПАРАМЕТРОВ (отыскиваемых значений ЦФ и основных переменных X j), определение которых позволит выбрать обоснованное управление конкретного экономического объекта.

Этап 4. ТИП И ЧИСЛО НАБЛЮДАЕМЫХ ПАРАМЕТРОВ (задаваемых значений правых частей ограничений b[i], коэффициентов затрат a[ij] , граничных условий для отыскиваемых переменных.

Этап 5. УСЛОВИЕ АДЕКВАТНОСТИ, то есть уверенность в том, что математическая модель экономического объекта полностью (или в главных чертах) характеризует его действительное оптимальное функционирование. Обычно адекватность ставится в зависимость от численного значения критерия оптимальности (или нескольких таких критериев при многокритериальной оптимизации).

Этап 6. ИСПОЛЬЗУЕМЫЙ МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АППАРАТ, соответствующий конкретному математическому описанию производственно-экономической ситуации. (Например, аналитические связи между основными параметрами движения запасов).

Этап 7. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ экономического объекта: оптимальных значений основных переменных и целевой функции. Эти значения составляют основу экономического анализа конкретного объекта, за которым следуют выводы.

Этап 8. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ. По результатам оптимальных значений и сделанных на этапе 7 выводов принимается решение по управлению экономическим объектом.

Можно сделать вывод, что для понимания сущности моделирования  важно не упускать из виду, что моделирование  – не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования  «погружен» в более общий процесс  познания. Это обстоятельство учитывается  не только на этапе построения модели, но и на завершающей стадии, когда  происходит объединение и обобщение  результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств  познания.

Моделирование – циклический  процесс. Это означает, что за первым восьмиэтапным циклом может последовать  второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются  и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла  моделирования, обусловленные малым  знанием объекта и ошибками в  построении модели, можно исправить  в последующих циклах. В методологии  моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.

По мере развития и  усложнения экономико-математического  моделирования его отдельные  этапы обособляются в специализированные области исследований, усиливаются  различия между теоретико-аналитическими и прикладными моделями, происходит дифференциация моделей по уровням  абстракции и идеализации.

Теория математического  анализа моделей экономики развилась  в особую ветвь современной математики – математическую экономику. Модели, изучаемые в рамках математической экономики, теряют непосредственную связь  с экономической реальностью; они  имеют дело с исключительно идеализированными  экономическими объектами и ситуациями. При построении таких моделей  главным принципом является не столько  приближение к реальности, сколько  получение возможно большего числа  аналитических результатов посредством  математических доказательств. Ценность этих моделей для экономической  теории и практики состоит в том, что они служат теоретической  базой для моделей прикладного  типа.