II. Методы моделирования

Методы моделирования включают в себя:

• экономическое моделирование

• статистические методы

• экономико-математическое моделирование на основе моделей

Использование математических методов прогнозирования в условиях переходной экономики имеет определенные ограничения, связанные со следующими причинами:

1. Математические методы применяются, если величина упреждения укладывается в рамках одного из циклов объекта прогнозирования. Если в рамках времени упреждения есть скачок в развитии объекта прогнозирования, то рекомендуется использовать интуитивные методы, а не математические.

2. Каждый из экономико-математических методов имеет жесткие требования к качеству обрабатываемых данных. На практике же прогнозист имеет дело с данными, качество которых либо вообще неизвестно, либо оставляет желать лучшего.

3. В условиях переходной экономики происходят кардинальные изменения в структурах спроса, цен, технологий, бизнеса. Оценить такие структурные изменения очень сложно. Поэтому трудно доверять результатам математического прогнозирования.

В этой ситуации математические методы могут применяться:

• при краткосрочном прогнозировании, когда структурные изменения маловероятны;

• при условии, что исходные статистические данные соответствуют требованиям, которые предъявляют соответствующие математические методы;

• с дополнительной верификацией результата другими методами.

а) Экономическое моделирование

Основу экономического моделирования составляет математика и такие её разделы, как: - линейное и оптимальное программирование;

• математическая статистика;

• нелинейное программирование;

• теория игр.

Язык прикладной математики и статистики формализует экономические связи и выражает их условиями и уравнениями модели. При этом экономико-математическая модель имеет форму компьютерной программы.

Моделирование помогает учитывать множество факторов, вскрывать взаимосвязи и выбирать наилучшие варианты и решения.

Наибольшее применение на практике получили модели:

1. Экономического роста;

2. Межотраслевого баланса;

3. Размещение производства;

4. Оптимизирования перевозок.

В экономическом моделировании выделяют следующие группы моделей:

• Структурные модели

В этих моделях выделяются качественные однородные группы на основе большого числа признаков.

В структурном прогнозировании обычно используют методы структурного графа, «дерева целей», модели структурно-балансового типа.

• Сетевое моделирование

Основой является построение сетевого графика, на котором каждый вид работы обозначается стрелкой, которая соединяет начальное и конечное событие. Событие изображается кружком.

• Имитационные модели

Наряду со статистическим и словесным описанием объекта включают математические модели, графические зависимости, сетевые модели и т.д.

б) Статистические методы

• Корреляция

Изучает взаимосвязи между разными показателями, тенденциями и их взаимное влияние.

А) Парная корреляция характеризует взаимосвязи между двумя показателями

Б) Множественная - характеризует взаимосвязи между несколькими показателями.

• Регрессия

Предусматривает исследование зависимости определенной величены от другой величины. Используется при прогнозировании сложных, многофакторных объектов (объема продаж, прибыли, инвестиций) в средне- и долгосрочной перспективе при наличии показателей за ряд лет.

Оба метода прогнозирования не вскрывают причины изучаемых явлении, а только дают возможность определить количественную величину связей между ними. Причины могут быть вскрыты только при тщательном анализе всех сторон развития объекта.

Часто статистические модели называют производственными функциями.

в) Экономико-математические модели

• Детерминированные (определенные) модели

Решаются с помощью симплекс-метода.

• Линейно-динамические модели

Строятся на базе линейных моделей, имеют блочно-диагональную структуру.

• Нелинейные модели

В них используются как линейные отношения, так и зависимости и зависимости другого рода.

• Стохастические (вероятностные) модели

Все или часть параметров задаются случайными величинами. При этом существуют приемы сведения экономических задач стохастического программирования к детерминированным задачам линейного программирования

• Модели, разработанные на базе теории катастроф

Связаны с аппаратом дифференциальных уравнений.

В экономическом понимании, катастрофы – это скачкообразные изменения, возникшие в виде внезапного ответа системы на плавное изменение внешних условий.

«-»

1. Необходимость серьёзных затрат на организацию исследовательских работ по разработке всех моделей и оплате труда специалистов.

2. Невозможность охватить в модели все наиболее существенные тенденции развития.

3. Высока вероятность внезапных изменений, разрушительных событий, снижающих полезный эффект моделей.

4. Недостаточность информации о будущем развитии сопряженных отраслей и объектов.

5. Ограниченность динамических рядов в условиях прогнозирования новых и динамично развивающихся отраслей и процессов.

«+»

• Быстрота

• Относительная точность расчетов

• Многовариантность развития