X Код для використання на сайті:
Ширина px

Скопіюйте цей код і вставте його на свій сайт

X Для завантаження презентації, скористайтесь соціальною кнопкою для рекомендації сервісу SvitPPT Завантажити собі цю презентацію

Презентація на тему:
Прикладні задачі аналізу та оцінювання параметрів соціально-економічних процесів

Завантажити презентацію

Прикладні задачі аналізу та оцінювання параметрів соціально-економічних процесів

Завантажити презентацію

Презентація по слайдам:

Слайд 1

Презентація на тему: Прикладні задачі аналізу та оцінювання параметрів соціально-економічних процесів

Слайд 2

План 1. Поняття про модель і моделювання 2. Особливості,принципи математичного моделювання 3. Особливості математичного моделювання економіки 4. Історичний розвиток предмета моделювання

Слайд 3

1.Поняття про модель і моделювання Модель - це об’єкт, що заміщує оригіналі відбиває найважливіші риси і властивості оригіналу для даного дослідження, даної мети дослідження за обраної системи гіпотез Математична модель - це абстракція реальної дійсності (світу), в якій відношення між реальними елементами, а саме ті, що цікавлять дослідника, замінені відношеннями між математичними категоріями. Ці відношення зазвичай подаються у формі рівнянь і/чи нерівностей, відношеннями формальної логіки між показниками(змінними), які характеризують функціонування реальної системи, що моделюється

Слайд 4

Три етапи моделювання: модель – алгоритм – програма (рис.1)*1 Модель Об’єкт Програма Алгоритм Рис.1. Узагальнене схема математичного моделювання

Слайд 5

На першому етапі обирається(чи будується) “еквівалент” об’єкта, що відображає в математичній формі найважливіші (ключові) його властивості – закони, ким він підпорядковується, зв’язки, що притаманні складовим його частинам, тощо. Математична модель (чи її фрагменти) досліджуються теоретичними методами, що дозволяє отримати важливі (концептуального характеру) нові знання про об’єкт. Другий етап – вибір (чи розроблення) алгоритму для реалізації моделі на комп’ютері. Модель подається у формі, зручної для застосування числових методів, визначається послідовність обчислювальних і логічних операцій, котрі необхідно здійснити, щоб отримати шукані величини із заданою точністю. Обчислювальні алгоритми не повинні спотворювати основні властивості моделі, а отже, вихідного об’єкта (оригіналу), бути економними та адаптивними щодо особливостей розв’язання задач і використання компю’терів На третьому етапі створюється програми, що “переносять” модель і алгоритм на доступну комп'ютерну мову. До них також висуваються вимоги економності та адаптивності. Їх можна назвати “електронним” еквівалентом досліджуваного об’єкта, що є придатними для безпосереднього експериментування на компютері.

Слайд 6

2. Особливості, принципи математичного моделювання. Головна особливість моделювання полягає у тому, що це метод опосередкованого пізнання за допомогою об’єктів – заміщувачів. Модель постає як своєрідний інструмент пізнання, що його дослідник (системний аналітик) ставить між собою та об’єктом і а допомогою якого вивчає об’єкт, який він цікавить. Саме ця особливість моделювання вивчає специфічні форми використання абстракцій, аналогій, гіпотез, інших категорій і методів пізнання. Необхідність використання моделювання визначається тим, що багато об’єктів (чи аспектів, які стосуються цих об’єктів) безпосередьо досліджувати чи взагалі неможливо, чи це вимагає багато часу і коштів.

Слайд 7

Розрізняють такі чотири основні етапи побудови моделі: Перший етап передбачає наявність деяких знань про об’єкт-оригінал. Пізнавальні можливості моделі зумовлюються тим, що модель відображає, з погляду системного аналітика, суттєві риси об’єкта-оригіналу. Питання про необхідність і достатність подібності оригіналу і моделі потребує аналізу. На другому етапі модель постає як самостійний об’єкт дослідження. На третьому етапі здійснюється перенесення знань з моделі на оригінал — формування множини знань S про об’єкт. Цей процес перенесення знань проводиться за певними правилами Четвертий етап — практична перевірка одержаних за допомогою моделей знань та використання їх для побудови узагальнюючої теорії об’єкта чи управління ним. Моделювання — циклічний процес: за першим чотирьохетапним циклом може настати другий, третій тощо. При цьому знання про досліджуваний об’єкт розширюються та уточнюються, а вихідна модель поступово вдосконалюється. .

Слайд 8

Загальновизнані вважаються три підходи до побудови математичних моделей. Перший — спрощення реальної ситуації. Суттєве спрощення досягається тоді, коли несуттєві властивості початкової емпіричної стадії пізнання досліджуваного об’єкта та його оточення не враховуються. Другий — побудова простої моделі на підставі певних, найхарактерніших особливостей реальної ситуації, з наступним послідовним ускладненням такої моделі шляхом охоплення інших чинників аж до отримання «прийнятного» варіанта моделі. Третій — введення значної кількості чинників у їхніх взаємозв’язках і побудова та вивчення моделі засобами імітаційного моделювання. У кожному випадку модель «розвивається» та уточнюється у міру досягнення глибшого розуміння системним аналітиком сутності поставленої задачі та об’єкта дослідження.

Слайд 9

Принципи концепції «математична модель» деякого об’єкта. Принцип 1. Діалектична пара модель—об’єкт завжди полярна, має два полюси — «модель» і «об’єкт». Принцип 2. З двох взаємопов’язаних полюсів діалектичної пари модель—об’єкт один є первинним, інший — похідний від нього. Принцип 3. Наявності полюса «об’єкт» недостатньо для наявності полюса «модель», наявність полюса «модель» зумовлює необхідність наявності полюса «об’єкт». Принцип 4. Як «модель» для даного «об’єкта», так і «об’єкт» для даної «моделі» семантично та інтерпретаційно багатозначні: «модель» віддзеркалює властивості не одного, а багатьох «об’єктів», «об’єкт» описується не однією, а багатьма «моделями». Принцип 5. «Модель» повинна бути адекватною «об’єктові» й відображати з певною точністю основні його риси та властивості залежно від цілей дослідження, наявної інформації, прийнятної системи гіпотез.

Слайд 10

Варто зазначити, що на практиці реалізуються три основні ступені формалізації (формування математичної моделі): змістовний опис; формалізована схема; математична модель. Існують різні форми зображення математичної моделі. Різновид їх обмежується чотирма найтиповішими групами — інваріантною, алгоритмічною, аналітичною, схемною.

Слайд 11

Інваріантна форма — зображення математичної моделі безвідносно до методів, за допомогою яких може розв’язуватись поставлена задача моделювання. Приклад інваріантної форми: де а, b, c — відомі характеристики об’єкта; f(Z, p) — відома функція; y(Z, p) — невідома функція.

Слайд 12

Алгоритмічна форма — зображення математичної моделі у вигляді послідовності дій, які необхідно виконати, щоб при розв’язанні поставленої задачі моделювання перейти від відомих даних до шуканого результату. Приклад алгоритмічної форми: Визначити значення характеристик об’єкта a, b, c. Обчислити d: Якщо d ? 0, то обчислення значення результату (х, у): .

Слайд 13

Аналітична форма — зображення математичної моделі у вигляді формул та співвідношень між математичними виразами, за допомогою яких шукані в задачі моделювання результати визначаються через відомі дані. Приклад аналітичної форми: де a, b — відомі характеристики об’єкта, х — змінна, у — результат.

Слайд 14

Схемна форма — зображення математичної моделі у вигляді таблиць даних, діаграм, схем, графів, графіків. Приклад схемної форми: Тут F1, F2 — передаточні функції об’єкта.

Слайд 15

Ієрархічний підхід до формування моделей. Лише в небагатьох випадках буває зручною і виправданою побудова математичних моделей навіть щодо простих об’єктів відразу в усій повноті, з урахуванням усіх суттєвих чинників. Тому природним є підхід, що реалізує принцип «від простого — до складного», коли наступний крок робиться після досить детального вивчення не дуже складної моделі. Отже, виникає ланцюжок (ієрархія) усе більш деталізованих моделей, кожна з яких узагальнює попередні, включаючи їх як частковий випадок. Зазначимо, що на практиці використовують банк моделей і здійснюють адаптацію відомої моделі.

Слайд 16

3. Особливості математичного моделювання економіки 3.1. Основні дефініції та підходи Мистецтво побудови економіко-математичної моделі полягає в тому, щоб узгоджувати якомога більшу лаконічність у її математичному описі з достатньою адекватністю та точністю модельного відтворення тих сторін аналізованої економічної реальності, які, власне, і цікавлять дослідника згідно з цілями та взятими гіпотезами. Моделювання економіки як науковий напрям сформувався у 60-ті роки ХХ століття, хоча має давню й багату передісторію. У його основу, окрім економічних, покладено низку фундаментальних дисциплін (математику, теорію ймовірностей, теорію систем, інформатику, статистику, теорію автоматичного управління тощо).

Слайд 17

Під економіко-математичною моделлю розуміють концентроване вираження найсуттєвіших економічних взаємозв’язків досліджуваних об’єктів (процесів) у вигляді математичних функцій, нерівностей і рівнянь. Наголосимо, що математична модель — це об’єкт, котрий створюється системним аналітиком для отримання нових знань про об’єкт-оригінал і відбиває лише суттєві (з погляду системного аналітика) властивості об’єкта-оригіналу.

Слайд 18

Аналізуючи сутність зазначеного вище, можна зробити, зокрема, такі висновки: а) будь-яка модель є суб’єктивною, вона несе в собі характерні риси індивідуальності системного аналітика; б) будь-яка модель є гомоморфною, тобто в ній відбиваються (віддзеркалюються) не всі, а лише суттєві властивості об’єкта-оригіналу виходячи з цілей дослідження, узятої системи гіпотез тощо; в) можливе існування множини моделей одного й того самого об’єкта-оригіналу, які відрізняються цілями дослідження, ступенем адекватності тощо.

Слайд 19

Модель вважається адекватною об’єкту-оригіналу, якщо вона з достатнім ступенем наближення, на рівні розуміння системним аналітиком модельованого процесу відображає закономірності процесу функціонування реальної економічної системи у зовнішньому щодо об’єкта дослідження середовищі. Більшість об’єктів, що їх вивчає економічна наука, можуть бути охарактеризовані поняттям «складна система». Найпоширенішим є розуміння системи як сукупності елементів, що перебувають у взаємодії та утворюють певну цілісність, єдність. Важливою якістю будь-якої системи є емерджентність — наявність таких властивостей, які не притаманні жодному з її елементів, які складають систему. Тому у вивченні економічної системи недостатньо користуватися методом поділу її на елементи з наступним вивченням цих елементів окремо. Одна з труднощів економічних досліджень полягає у тому, що майже не існує економічних об’єктів, які можна було б розглядати як окремі (несистемні) елементи.

Слайд 20

Процес моделювання включає три системотвірних елементи: суб’єкт дослідження (системний аналітик); об’єкт дослідження; модель, яка опосередковує відносини між об’єктом, який вивчається, та суб’єктом, який пізнає (системним аналітиком).

Слайд 21

3.2.. Випадковість і невизначеність економічного розвитку Для методології планування важливе значення має поняття невизначеності економічного розвитку. В дослідженнях з економічного прогнозування і планування розрізняють два типи невизначеності: «істинну», зумовлену властивостями економічних процесів, і інформаційну, пов’язану з неповнотою і неточністю наявної інформації про ці процеси. Істинну невизначеність не можна плутати з об’єктивним існуванням різних варіантів економічного розвитку і можливості свідомого вибору з-поміж них ефективних варіантів. Ідеться про принципову неможливість точного вибору єдиного оптимального варіанта.