1. Моделирование как метод научного познания




Скачать 117.71 Kb.
Название1. Моделирование как метод научного познания
Дата публикации17.02.2014
Размер117.71 Kb.
ТипРеферат
skachate.ru > Математика > Реферат
Содержание
Введение

1. Моделирование как метод научного познания

2. Экономико-математические методы и модели. Их классификация.

3. Этапы экономико-математического моделирования.

Заключение

Список использованных источников

Введение
Экономико-математические методы и модели, применяющиеся сегодня в экономике, весьма разнообразны. Имеющиеся учебники и монографии разных авторов часто написаны с использованием различного математического аппарата, что затрудняет их изучение студентами нематематических специальностей и использование в практической деятельности. Экономико-математические методы входят в программу курса математики, а курс экономико-математические модели для ускоренной формы обучения специальности “Финансы и кредит” читается параллельно, поэтому в части I этого пособия уделяется много внимания математическим методам. Для дальнейшего усвоения, например, финансовых моделей и экономической интерпретации результатов, детально рассматривается экономическое содержание основных положений двойственности на основе модели распределения ограниченных ресурсов.

Поскольку большая часть задач, связанных с математическим моделированием, оптимальным планированием, анализом может решаться с использованием вычислительной техники, и существует большое количество прикладных программ, предназначенных для этого, при изучении курса используется решения ряда задач на ЭВМ. При решении задач на ЭВМ используются различные программы, в том числе и табличный процессор Excel, включающий в себя подсистему “Поиск решений”. При решении задачи на ПК требуется определенным образом подготовить исходные данные, ввести их и осуществить управление процессом решения задачи, после чего необходима интерпретация полученного результата. Последний этап решения задачи наиболее важен для студентов – экономистов в их дальнейшей практической деятельности и является для них, несомненно, творческим процессом при моделировании. 

^ 1. Моделирование как метод научного познания
Термин "модель" широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет немало смысловых знчений. Соответственно этому, существует значительное число различных определений данного понятия. Мы в рамках нашей дисциплины будем рассматривать лишь те модели, которые являются инструментом получения новых знаний.

Под моделью понимается такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования заменяет собой объект-оригинал таким образом, что его непосредственное изучение дает новые сведения об объекте-оригинале.

Моделирование, в таком случае, представляет собой процесс построения, изучения и применения моделей. Главная особенность моделирования состоит в том, что это метод опосредованного познания при помощи объектов-заменителей. Модель выступает как инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом с целью изучения последнего, т.е. объект рассматривается как бы через "призму" его модельного представления. Процесс моделирования, таким образом, включает в себя три элемента: субъект исследования (исследователь), объект исследования, модель.

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует слишком высоких затрат времени и средств.

Этап построения модели предполагает наличие некоторых первоначальных знаний об объекте-оригинале. Модель отображает какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Важнейшим является вопрос о необходимой и достаточной степени сходства оригинала и модели. Этот вопрос требует детального анализа и решения в зависимости от конкретной ситуации. Очевидно, что модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть моделью), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала.

На втором этапе процесса моделирования модель выступает уже как самостоятельный объект изучения. Конечным результатом этого этапа является совокупность знаний о модели. Однако знания о модели - это еще не есть знания о самом объекте-оригинале.

На третьем этапе происходит интерпретация полученных знаний, т.е. перенос знаний с модели на оригинал. Происходит формирование множества знаний об объекте изучения.

Четвертый этап - практическая проверка полученных знаний, их использование для выработки суждений об объекте, для его преобразования или управления им.

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 должно учитываться 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 четырех шаговым 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 на последующих циклах.

Таким образом, в методологии моделирования заложены большие возможности саморазвития.

^ 2. Экономико-математические методы и модели. Их классификация
Очевидно, что все существующие модели могут быть условно разделены на два класса - модели материальные, т.е. объективно существующие (которые можно "потрогать руками"), и модели абстрактные, существующие в сознании человека. Одним из подклассов абстрактных моделей являются модели математические.

Применение математических методов существенно расширяет возможности экономического анализа, позволяет сформулировать новые постановки экономических задач, повышает качество принимаемых управленческих решений.

Математические модели экономики, отражая с помощью математических соотношений основные свойства экономических процессов и явлений, представляют собой эффективный инструмент исследования сложных экономических проблем.

В современной научно-технической деятельности математические модели являются важнейшей формой моделирования, а в экономических исследованиях и практике планирования и управления – доминирующей формой.

Математические модели экономических процессов и явлений называют экономико-математическими моделями (ЭММ).

На базе использования ЭММ реализуются прикладные программы, предназначенные для решения задач экономического анализа, планирования и управления.

Математические модели являются важнейшим компонентом (наряду с базами данных, техническими средствами, человеко-машинным интерфейсом) так называемых систем поддержки решений.

Система поддержки решений (CПР) - это человеко-машинная система, позволяющая использовать данные, знания, объективные и субъективные модели для анализа и решения слабоструктурированных и неструктурированных проблем.

Классифицировать экономико-математические модели можно по различным основаниям.

1. По целевому назначению модели можно делить на:

  • теоретико-аналитические, применяемые для исследования наиболее общих свойств и закономерностей развития экономических процессов;

  • прикладные, используемые для решения конкретных задач.

2. По уровням исследуемых экономических процессов:

  • производственно-технологические;

  • социально-экономические.

3. По характеру отражения причинно-следственных связей:

  • детерминированные;

  • недетерминированные (вероятностные, стохастические), учитывающие фактор неопределённости.

4. По способу отражения фактора времени:

  • статические. Здесь все зависимости относятся к одному моменту или периоду времени);

  • динамические, характеризующие изменения процессов во времени.

5. По форме математических зависимостей:

  • линейные. Наиболее удобны для анализа и вычислений, вследствие чего получили большое распространение;

  • нелинейные.

6. По степени детализации (степени огрубления структуры):

  • агрегированные ("макромодели");

  • детализированные ("микромодели").

Следует помнить также, что каждый из методов может быть применен для решения различных по специфике задач. И наоборот, одна и та же задача может решаться различными методами.

Важнейшие области применения основных классов ЭММ:

1. Линейное программирование - линейное преобразование переменных в системах линейных уравнений. Сюда можно отнести: симплекс-метод, распределительный метод, статический матричный метод решения материальных баллансов.

2. Дискретное программирование представленно двумя классами методов: локализационные и комбинаторные методы. К локализационным относятся методы линейного целочисленного программирования. К комбинаторным, например, метод ветвей и границ.

3. Математическая статистика используется для корреляционного, регресионного и дисперсионного анализа экономических процессов и явлений. Корреляционный анализ применяется для установления тесноты связи между двумя или более стохастически независимыми процессами или явлениями. Регрессионный анализ устанавливает зависимость случайной величины от неслучайного аргумента. Дисперсионный анализ - установление зависимости результатов наблюдений от одного или нескольких факторов в целях выявления важнейших.

4. Динамическое программирование используется для планирования и анализа экономических процессов во времени. Динамическое программирование представляется в виде многошагового вычислительного процесса с последовательной оптимизацией целевой функции. Некоторые авторы относят сюда же имитационное моделирование.

5. Теория игр представляется совокупностью методов, используемых для определения стратегии поведения конфликтующих сторон.

6. Теория массового обслуживания - большой класс методов, где на основе теории вероятностей оцениваются различные параметры систем, характеризуемых как системы массового обслуживания.

7. Теория управления запасами объединяет в себе методы решения задач, в общей формулировке сводящихся к определению рационального размера запаса какой-либо продукции при неопределенном спросе на нее.

8. Стохастическое программирование. Здесь исследуемые параметры являются случайными величинами.

9. Нелинейное программирование относится к наименее изученному, применительно к экономическим явлениям и процессам, математическому направлению.

10. Теория графов - направление математики, где на основе определенной символики представляется формальное описание взаимосвязанности и взаимообусловленности множества элементов (работ, ресурсов, затрат и т.п.). До настоящего времени наибольшее практическое применение получили так называемые сетевые графики.

^ 3. Этапы экономико-математического моделирования
Основные этапы процесса моделирования были рассмотрены нами выше. В различных отраслях знаний они приобретают свои специфические черты.

Последовательность и содержание этапов одного цикла экономико-математического моделирования:

1. Постановка проблемы и её качественный анализ. Главное на этом этапе - чётко сформулировать сущность проблемы, определить принимаемые допущения, а также определить те вопросы, на которые требуется получить ответ.

Этап включает выделение важнейших черт и свойств моделируемого объекта, основных зависимостей, связывающих его элементы. Здесь же происходит формулирование гипотез, хотя бы предварительно объясняющих поведение объекта.

2. Построение математической модели. Это этап формализации задачи, т.е. выражения ее в виде математических зависимостей и отношений (функций, уравнений, неравенств, схем). Как правило, сначала определяется тип математической модели, а затем уточняются детали.

Неправильно полагать, что, чем больше факторов учитывает модель, тем лучше она работает и дает лучшие результаты. Излишняя сложность модели затрудняет процесс исследования. При этом нужно учитывать не только реальные возможности информационного и математического обеспечения, но и сопоставлять затраты на моделирование с получаемым эффектом (при возрастании сложности модели прирост затрат может превысить прирост эффекта).

3. Математический анализ модели. Цель - выявление общих свойств и характеристик модели. Применяются чисто математические приёмы исследования. Наиболее важный момент - доказательство существования решений в сформулированной модели. Если удастся доказать, что задача не имеет решения, то необходимость в последующей работе по данному варианту модели отпадает; следует скорректировать либо постановку задачи, либо способы ее математической формализации.

Однако модели сложных экономических объектов с большим трудом поддаются аналитическому исследованию. В тех случаях, когда не удается выяснить общих свойств модели аналитическими методами, а упрощение модели приводит к недопустимым результатам, прибегают к численным методам исследования.

4. Подготовка исходной информации. Численное моделирование предъявляет жесткие требования к исходной информации. В то же время реальные возможности получения информации существенно ограничивают выбор используемых моделей. При этом принимается во внимание не только возможность подготовки информации (за определенный срок), но и затраты на подготовку соответствующих информационных массивов. Эти затраты не должны превышать эффекта от использования данной информации.

5. Численное решение. Это cоставление алгоритмов, разработка программ и непосредственное проведение расчётов на ЭВМ.

6. Анализ результатов и их применение. На заключительной стадии проверяются правильность, полнота и степень практической применимости полученных результатов.

Естественно, что после каждой из перечисленных стадий возможен возврат к одной из предыдущих в случае необходимости уточнения информации, пересмотра результатов выполнения отдельных этапов. Например, если на этапе 2 формализовать задачу не удается, то необходимо вернуться к постановке проблемы (этап 1).

Первые пять стадий более дифференцированно характеризуют процесс экономико-математического исследования, чем общая схема: стадии 1 и 2 соответствуют этапу I общей схемы, стадии 3, 4 и 5 - этапу II. Напротив, стадия 6 включает этапы III и IV общей схемы.
Заключение

Разработка моделей всегда играла жизненно важную роль в духовной деятельности человечества с тех пор, как оно стало стремиться к пониманию и изменению окружающей среды. Люди всегда использовали концепцию модели, пытаясь представить и выразить с ее помощью абстрактные идеи и реальные объекты.

Модели, отвечающие основным требованиям целей исследования экономических систем, отличаются друг от друга существенными признаками. Разные причины для нахождения этих отличий позволяют отнести модель к тому или иному подмножеству, определенные характеристики элементов которого соответствуют друг другу. Этот процесс называется классификацией экономико-математических моделей. Она позволяет упорядочить элементы множества моделей.

Процессы и объекты управления в экономике столь многообразны, что не существует классификации, претендующей на полноту охвата всего множества социально-экономических задач, описываемых различными моделями. Однако это многообразие вызвано диалектикой познания, а не скудостью математических методов.

Следует четко выделять классификационные признаки и рассматривать экономико-математические модели с различных точек зрения. Важно понять, что именно таким образом формируется системный взгляд на любой объект.

Экономико-математическое моделирование охватывает весь спектр реальных систем. Для любого экономического события можно подобрать по приведенным классификационным признакам наиболее подходящую модель. Это в свою очередь помогает избежать определенных трудностей, неизбежно возникающих в процессе исследования.

 

Список использованных источников
1. Классификация экономико-математических моделей. [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://elibrary.ru

2. Макаров С. И. Математика для экономистов / С. И. Макаров. - М. : КноРус, 2011. - 265 с. - То же [Электронный ресурс]. - Режим доступа : ibooks.ru в локальной сети УрГЭУ.

3. Математическое моделирование экономических систем. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://pca.narod.ru/.


Похожие:

1. Моделирование как метод научного познания iconКриминалистическое моделирование как метод научного познания
Следователю, как в аналогичных ситуациях и другим субъектам расследования, постоянно приходится сталкиваться с различного рода ситуациями,...
1. Моделирование как метод научного познания icon1. Государственный образовательный стандарт
Моделирование как основной метод научного познания. Различные виды моделей. Дискретный характер ЭВМ. Алгоритмы оптимизации на сетях...
1. Моделирование как метод научного познания iconГенезис научного познания гасан гасанов
Суть проблемы генезиса научного познания предстает как проб­лема предпосылок возникновения собственно научного способа исследования,...
1. Моделирование как метод научного познания icon«Исследование как метод познания…»
Октябрьский Республики Башкортостан сообщает, что 11 января 2013 года в городе Бирске пройдет очередная республиканская научно-практическая...
1. Моделирование как метод научного познания iconГосударственный стандарт по специальности в части содержания дисциплины
Понятие "модель". Моделирование как метод познания. Натурные и абстрактные модели. Виды моделирования в естественных и технических...
1. Моделирование как метод научного познания iconПлан: Специфика научного познания. Уровни научного познания
Познание – это специфический вид деятельности человека, направленный на постижение окружающего мира и самого себя в этом мире
1. Моделирование как метод научного познания icon1. Моделирование как метод познания
В своей деятельности – научной, практической, художественной – человек очень часто использует модели, т е создает образ того объекта...
1. Моделирование как метод научного познания icon«Моделирование территориальных систем»
Методы, используемые для анализа территориальной организации хозяйства: сравнительно-географический метод, статистический метод,...
1. Моделирование как метод научного познания iconПрограмма конференции предусматривает: Работу секций:      Современные...
Философский факультет сгоа(Н) приглашает к участию в научной конференции «Философия и методологии науки: современный взгляд»
1. Моделирование как метод научного познания iconПри изучении стиля уд мы придерживаемся системного подхода как направления...
При изучении стиля уд мы придерживаемся системного подхода как направления методологии научного познания и практики. В основе этого...

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2014
контакты
skachate.ru
Главная страница