Имитационное моделирование экономических процессов (стр. 2 )

Тема 2. ОСНОВЫ ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ХОЗЯЙСТВЕННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОБЪЕКТА ЭКОНОМИКИ

Управление системой как процесс сбора, передачи и переработки информации. Иерархическая структура управления. Действие случайных факторов. Энтропия как мера неопределенности системы. Факторы, действующие на процесс функционирования сложной системы. Показатели, характеризующие свойства сложных систем. Функционалы, характеризующие надежность, помехозащищенность и качество управления. Устойчивость функционирования сложной системы.

Тема 3. СУЩНОСТЬ МЕТОДА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Понятие о физическом и математическом моделировании. Моделирование как метод исследования процессов и систем (устройств). Физическое и математическое моделирование. Математическая модель системы (процесса). Содержательное описание. Формализация. Использование математических моделей: аналитическое исследование процессов; исследование процессов при помощи численных методов; моделирование процессов на вычислительных машинах непрерывного действия; моделирование процессов на цифровых вычислительных машинах с учетом и имитацией случайных факторов. Математическая модель элемента сложной системы. Математическая модель взаимодействия элементов сложной системы. Входные и выходные сигналы. Схемы сопряжения. Оператор сопряжения. Составление математических моделей в экономических задачах.

Метод имитационного моделирования и его особенности. Статическое и динамическое представление моделируемой системы. Понятие о модельном времени. Механизм продвижения модельного времени. Дискретные и непрерывные имитационные модели. Моделирующий алгоритм. Имитационная модель. Проблемы стратегического и тактического планирования имитационного эксперимента. Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели. Общая технологическая схема имитационного моделирования. Возможности, область применения имитационного моделирования.

Тема 4. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ЭТАПЫ СОЗДАНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ

Процедурно-технологическая схема построения и исследования моделей сложных систем. Основные понятия моделирования. Этапы определения, характерные для любого метода моделирования; Предметная (проблемная) область; объект моделирования; целенаправленность и целевая функция; Основные требования к моделям; Форма представления модели; Виды описания и построения модели; Характер реализации; Методы исследования; Выводы. Отличительные особенности моделей различных классов.

Основные этапы имитационного моделирования. Общая технологическая схема. Формулировка проблемы и определение целей имитационного исследования. Разработка концептуальной модели объекта моделирования. Формализация имитационной модели. Программирование имитационной модели. Сбор и анализ исходных данных. Испытание и исследование свойств имитационной модели. Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели. Анализ результатов моделирования и принятие решений.

Тема 5. БАЗОВЫЕ КОНЦЕПЦИИ СТРУКТУРИЗАЦИИ И ФОРМАЛИЗАЦИИ ИМИТАЦИОННЫХ СИСТЕМ. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Методологические подходы к построению дискретных имитационных моделей. Представление моделирующих алгоритмов при имитационном моделировании: операторные схемы моделирующих алгоритмов; языки моделирования; универсальные имитационные модели. Совокупность операторов, составляющих моделирующий алгоритм: основные операторы, вспомогательные операторы, служебные операторы. Блок-схема моделирующего алгоритма. Операторы для изображения операторных схем алгоритмов – арифметические операторы и логические операторы. Важнейшие типы операторов, выделяемых по другим принципам: вычислительные операторы; операторы формирования реализаций случайных процессов; операторы формирования неслучайных величин; счетчики. Принципы построения моделирующих алгоритмов для сложных систем. «Принцип Dt». Принцип особых состояний («принцип последовательной проводки заявок»). Проблемная ориентация языков моделирования. Фиксация и обработка результатов моделирования. Точность. Количество реализаций. Оптимизация систем, заданных моделирующими алгоритмами. Язык моделирования GPSS. Агрегативные модели. Сети Петри и их расширения. Модели системной динамики. Назначение языков и систем моделирования. Классификация языков и систем моделирования, их основные характеристики. Технологические возможности систем моделирования. Развитие технологии системного моделирования. Выбор системы моделирования.

Имитационное моделирование процессов экономической, управленческой, хозяйственной деятельности предприятий.

Тема 6. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ, УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ, ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ

Формализация непрерывных производственных процессов. Особенность моделирования. Моделирование операций и процессов производственной деятельности. Моделирование операций и процессов экономической деятельности. Моделирование операций и процессов хозяйственной экономической деятельности. Моделирование систем поддержки принятия решений. Регрессионные модели в горном и торфяном производстве. Понятие регрессионной модели. Расчет параметров однофакторной регрессионной модели. Оценка степени сопряженности связи, существенности и линейности (нелинейности) связи в регрессионной модели. Многофакторная регрессионная модель.

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

Случайное событие, случайная величина, случайная функция, случайный процесс. Законы распределения случайных величин. Биномиальный закон распределения. Закон редких событий (закон Пуассона). Закон равномерного распределения. Закон нормального распределения. Показательный закон распределения. Закон распределения случайной функции. Стационарные случайные функции и процессы. Эргодичность стационарных случайных функций. Свойства корреляционных функций стационарных случайных процессов. Взаимная корреляционная функция. Сложение случайных функций. Интегрирование и суммирование случайных функций. Моделирование испытаний в схеме случайных событий. Формирование возможных значений случайной величины с заданным законом распределения. Формирование реализаций случайных функций.

Расчет характеристик эргодической стационарной случайной функции по одной реализации. Корреляционная функция и спектральная плотности случайного производства.

Тема 7. ИСПЫТАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ

Комплексный подход к тестированию имитационной модели. Проверка адекватности модели. Верификация имитационной модели. Валидация данных имитационной модели. Оценка точности результатов моделирования. Оценка устойчивости результатов моделирования. Анализ чувствительности имитационной модели. Тактическое планирование имитационного эксперимента.

ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТАНОВКИ И ПРОВЕДЕНИЯ НАПРАВЛЕННОГО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА НА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ

Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели и его содержание. Основные цели и типы вычислительных экспериментов в имитационном моделировании. Основы теории планирования экспериментов. Основные понятия: структурная, функциональная и экспериментальная модели. План однофакторного эксперимента и процедуры обработки результатов эксперимента. Факторный анализ, полный и дробный факторный эксперимент и математическая модель. Основные классы планов, применяемые в вычислительном эксперименте. Методология анализа поверхности отклика. Техника расчета крутого восхождения.

5. Темы практических занятий

Практические занятия являются аудиторными и предназначены для закрепления и более глубокого изучения определенных аспектов лекционного материала на практике. На практических занятиях проводится постановка и решение прикладных задач по моделированию социально-экономической деятельности современного ОЭ с целью их оптимизации, выбора оптимальных вариантов развития на основе изученных методов и построенных моделей. Здесь же проводится текущая аттестация с использованием тестов и контрольных вопросов.

Курсом «ИМЭП» предусмотрено построение ряда моделей имитирующих основные процессы административно-хозяйственной деятельности объекта экономики». По итогам успешного освоения материала студент самостоятельно строит модель процесса который выбирает самостоятельно, или совместно с преподавателем. При этом рекомендуется следующая последовательность практических занятий, отражающая примерную структуру контрольной работы:

Тема 1. Введение в моделирование сложных систем

Математические предпосылки создания имитационных моделей. Понятие статистического эксперимента. Математические предпосылки создания имитационной модели. Границы возможностей классических математических методов в системотехнике и экономике.

Литература: 1-3

Тема 2. Основы теории управления применительно к хозяйственно-экономической деятельности объекта экономики

Организационно-экономическая сущность стратегического менеджмента на предприятии. Функциональные задачи стратегического менеджмента. Их реализация в условиях ИТ. ИТ стратегического менеджмента на предприятии. Информационные техонологии логистических исследований в управлении организацией. Информационные технологии в финансовом менеджменте. Информационные технологии управления персоналом. Информационные технологии производственного менеджмента на предприятии. Информационные технологии управления коммерческим предприятием. Информационные технологии в Государственном и муниципальном управлении.

Литература: 2.

Тема 3. Сущность метода имитационного моделирования

Имитационное моделирование случайных явлений. Программные средства имитационного моделирования: модели дискретных систем, модели непрерывных процессов, комплексные (непрерывно-дискретные) модели. Моделирование случайных факторов. Управление модельным временем. Объекты имитационных моделей: “процесс”, “транзакт”, “событие”, “ресурс” и др. Структурный анализ процессов при использовании объектно-ориентированного подхода. Различные подходы к созданию моделей: транзактно-ориентированный, объектно-ориентированный, событийный.

Литература: 2-6.

Тема 4. Технологические этапы создания и использования имитационных моделей (форма проведения кейс стадии)

Имитационные модели экономических систем. Имитационное моделирование процессов торгово-экономической деятельности ОЭ (по выбору студента см. прил.2).

Тема 5. Базовые концепции структуризации и формализации имитационных систем. Инструментальные средства автоматизации процессов моделирования

Анализ рынка информационных технологий. Основные тенденции в области современных систем моделирования. Доминирующие базовые концепции формализации и структуризации в современных системах моделирования:

·  для дискретного моделирования – системы, основанные на описании процессов (process description) или на сетевых концептах (network paradigms), – (Extend, Arena, ProModel, Witness, Taylor, Gpss/H-Proof и др.);

·  для систем, ориентированных на непрерывное моделирование – модели и методы системной динамики, – (Powersim, Vensim, Dynamo, Stella, Ithink и др.)

Проблемы расширения функциональности, альтернативные концепции формализации. Интерпретируемый графический интерфейс, системные потоковые диаграммы или блок-схемы и их реализация на идеографическом уровне.

Литература: 1-3

Тема 6. Имитационное моделирование процессов экономической, управленческой, хозяйственной деятельности предприятий (форма проведения – метод проектов)

Модели, создаваемые с помощью языков моделирования.

Структурный анализ процессов, протекающих в экономических системах Литература: 7-11

Задание 1. Использование сверхурочных работ. Литер: 7.

Задание 2. Модель производства с запасами. Литер:1,2,3,4,5.

Задание 3. Составление «скользящих» графиков Литер: 9.

Таблица выбора заданий для самостоятельной отработки приведена в прил.1

Тема 7. Испытание и исследование свойств имитационной модели (форма проведения – тренинг)

Защита проектов и коллективное обсуждение. Работа предполагает наличие отчета в текстовом виде и готовой имитационной модели по соответствующим вариантам заданий.

Литература: 7-11

6. Задания для самостоятельной работы студентов

Разделы и темы для самостоятельного изучения	Виды и содержание самостоятельной работы
1	2
Тема 1 Введение в моделирование сложных систем	Анализ понятийного аппарата имитационного моделирования Эволюция методов распространенности типовых форм сетевого взаимодействия в разрезе контрагентов, сфер хозяйственно-экономической деятельности. Государственный и частный бизнес; понятие сферы услуг.
Тема 2. Основы теории управления применительно к хозяйственно-экономической деятельности объекта экономической деятельности	Процессный подход в управлении. Исследование типов организационных и функциональных структур предприятий.
Тема 3. Сущность метода имитационного моделирования	Жизненный цикл модели. Исследование рынка современных программных средств имитационного моделирования
Тема 4. Технологические этапы создания и использования имитационных моделей	Построение деревьев целей, решений и базовой структуры для выбранного объекта моделирования.
Тема 5. Базовые концепции структуризации и формализации имитационных систем. Инструментальные средства автоматизации процессов моделирования	Изучение и перенос алфавита системы на предметную область
Окончание табл.
1	2
Тема 6. Имитационное моделирование процессов экономической, управленческой, хозяйственной деятельности предприятий	Перенос типовых моделей, отработанных на ПЗ на выбранную предметную область
Тема 7. Испытание и исследование свойств имитационной модели	Подготовка итогового отчета к защите

Подготовка рефератов по темам прил. 2.

7. Вопросы для подготовки к экзамену

1.  Место имитационного моделирования в исследованиях экономических систем.

2.  Этапы построения имитационных моделей.

3.  Сбор информации о системе, формулирование проблемы и определение целей исследования.

4.  Структура представления данных в имитационных моделях.

5.  Виды оценок и методы оценивания параметров имитационной модели.

6.  Общие положения проверки гипотез о согласии.

7.  Разработка концептуальной модели: логико-математическое описание моделируемой системы в соответствии с формулировкой проблемы.

8.  Создание имитационной модели средствами системы моделирования.

9.  Испытание и исследование имитационной модели с использованием исходных данных моделирования.

10.  Проведение направленного вычислительного эксперимента на имитационной модели.

11.  Анализ и интерпретация результатов имитационного моделирования.

12.  Аналитический метод имитационного моделирования.

13.  Метод статистических испытаний.

14.  Комбинированный метод построения имитационных моделей.

15.  Параметры и переменные имитационной модели.

16.  Классификация имитационных моделей в зависимости от типа модельного времени.

17.  Принцип D t в имитационном моделировании.

18.  Принцип особых состояний.

19.  Датчики случайных величин.

20.  Метод середины квадрата.

21.  Мультипликативный конгруэнтный метод.

22.  Требования к базовым датчикам и их проверка

23.  Имитация случайного события.

24.  Имитация сложного события.

25.  Имитация сложного события, состоящего из зависимых событий.

26.  Имитация событий, составляющих полную группу.

27.  Моделирование дискретных случайных величин

28.  Моделирование непрерывных случайных величин

29.  Метод обратной функции.

30.  Метод Неймона (режекции).

31.  Алгоритм получения значений нормально распределенной случайной величины.

32.  Алгоритм получения случайной величины, распределенной по Пуассону.

33.  Имитация нестационарных случайных процессов.

34.  Имитация стационарных СП.

35.  Статистические проблемы имитационного моделирования.

36.  Условие системности имитационного моделирования.

37.  Модели общих систем.

38.  Возможности интеграции имитирующих моделей с помощью моделей общих систем.

39.  Дискретные имитационные системы.

40.  Непрерывные имитационные системы.

41.  Принципы и методы построения имитационных моделей.

  i.  Аналитический метод построения имитационной модели.

  ii.  Метод статистического моделирования.

  iii.  Комбинированный подход.

42.  Сетевое имитационное моделирование, входные и выходные спецификации.

43.  Построение моделей в компьютерных средах для производственно-технологических и социально-экономических систем.

44.  Виды применяемых систем и примеры формирования имитирующих моделей.

45.  Возможности использования имитационных языков. Сведения о современных программных продуктах в этой области и обучение их применению.

46.  Моделирование прогнозирования объёма продаж.

47.  Имитационное моделирование операций с ценными бумагами.

48.  Имитационное моделирование инвестиционных рисков.

49.  Имитационные модели для построения системы согласованных тарифов.

50.  Современные программные продукты в области построения системы согласованных тарифов.

51.  Проблема взаимосвязанной имитации процессов в совокупности производственно-технологических и социально-экономических систем.

52.  Планирование имитационного эксперимента. Стратегии запуска и правила остановки.

53.  Трактовка и практическое использование результатов имитационного моделирования торгово-экономической деятельности.

54.  Трактовка и практическое использование результатов имитационного моделирования управленческой деятельности.

55.  Трактовка и практическое использование результатов имитационного моделирования социальной сферы.

56.  Особенности моделирования в логистике решения по транспортировке, хранению, продажам.

57.  Особенности моделирования процессов обслуживания клиентов.

58.  Имитационное моделирование, законы эволюции и анализ жизненных циклов систем различного назначения

59.  Особенности моделирования эффективности инвестиционных проектов.

60.  Практическое применение имитационного и комплексного моделирования и средств автоматизации моделирования.

Литературные источники для подготовки приведены в УМК по курсу.

8. Учебно-методическое обеспечение дисциплины

8.1. Литература

Основная

1.  , , Лоу, серия: "Классика Computer Science", Изд.: Питер, 2004 г.

2.  Лукасевич менеджмент: учебник Серия: Высшее экономическое образование 2007 г. , 768 с.

3.  Павловский моделирование. Издательство: "Академия" 2008, страниц: 235 с.

4.  Сирота моделирование и оценка эффективности сложных систем. Издательство: "Техносфера" 2006, 279 с.

5.  , Яковлев систем: Практикум. Издательство: "Высшая школа (Москва) Переплет: твердый, год издания: 2005, 295 с.

6.  , Нейман моделирование экономики. Издательство: "Диалог-МИФИ", 2008, 382 с.

7.  Искусство моделирования и имитации: Введение в имитационную систему Simplex3. Изд-во "Финансы и статистика" 2003.

Дополнительная

8.  Кобелев имитационного моделирования сложных экономических систем: Учеб. пособие : 2003, ISBN: -5

9.  Коровина математика для экономистов. Учебное пособие. М.: Изд-во МГУК, 2000, 44 с.

10.  Excel: Сборник примеров и задач.- М.: Финансы и статистика, 2000. – 336с.

11.  Курицкий оптимальных решений средствами Excel 7.0. СПб: BHV -Санкт-Петербург,1997.-384с.

12.  Емельянов моделирование экономических процессов. М.: Финансы и статистика. 2002 – 368 с.

13.  , Mathcad 2000. Математический практикум для экономистов и инженеров: Учебное пособие.- М.:Финансы и статистика, с.

8.2. Методическое обеспечение дисциплины

1.  Сайт дистанционного обучения РГТЭУ переход по ссылке с основного сайта РГТЭУ (http://*****/);

2.  Учебное пособие по дисциплине в электронном виде на кафедре ИТ РГТЭУ

3.  Тренинго-тестирующая система по данному курсу в разделе дистанционного обучения РГТЭУ переход по ссылке с основного сайта (http://*****/)

4.  Российский торгово-экономический словарь. М.: Экономист, 2005

5.  Методические рекомендации по выполнению контрольных работ по курсу (в электронном виде на кафедре ИТ)

6.  Курс "Анализ и моделирование бизнес-процессов с CA Process Modeler (BPwin) (стандарт IDEF0, IDEF3, DFD). Реинжиниринг бизнес-процессов." http://www. *****/level4.asp? ItemId=37819

7.  Курс "Анализ и управление рисками при управлении проектами"http://www. *****/level4.asp? ItemId=37819

8.  Методология создания эффективной службы Service Deskhttp://www. *****/level4.asp? ItemId=37819

8.3. Материально-техническое
и информационное обеспечение дисциплины

Перечень технических средств обучения, используемых в учебном процессе:

1.  сетевой класс на базе IBM, совместимых ПЭВМ типа Pentium II и выше;

2.  операционная система не ниже MS Windows 98;

3.  пакет Microsoft Office 97 и выше;

4.  Подключение к глобальной сети Интернет.

5.  Система Statistica в среде Windows.

6.  Программа MathCad Professional.

7.  Программа Project Expert.

8.  Системы программного обеспечения имитационного моделирования на основе языка GPSS.

8.4. Интернет ресурсы

1.  www. *****/soft/others/mvs/ds_sim. asp Arena – система имитационного моделирования

2.  www. *****/sysmod/arena. htm Modeler, Имитационное моделирование коммерческой деятельности

3.  www. /developerworks/ru/edu/wes-cert9902/section2.html Логистика решения по транспортировке, хранению, продажам

4.  www. ***** Всесторонне рассмотрены все важные аспекты, связанные с имитационным моделированием – моделирование, программное обеспечение моделирования. www. bhv. /books/book. php? id=4&book_id=202. Имитационное моделирование процессов обслуживания клиентов.

5.  www. *****/Level4.asp? ItemId=3638 Анализ бизнес-процессов с использованием методов "имитационного моделирования" и "функционально-стоимостного анализа".

Приложение 1

Таблица выбора вариантов заданий

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14
Задача 2
Производительность	1 станок	Изделие 1	5	6	4	2	4	9	4	3	6	5	4	5	4	4
Изделие 2	6	7	6	5	6	4	5	6	3	5	7	7	5	6
2 станок	Изделие 1	4	2	8	3	8	8	6	4	7	6	6	3	6	4
Изделие 2	8	4	2	7	3	5	7	7	4	4	6	6	8	5
Цена изделия	1	6	5	5	8	5	4	3	5	8	7	3	8	5	7
2	4	7	3	5	7	7	4	8	5	6	6	6	6	3
Задача 3
Спрос по месяцам поставки товаров	1	210	280	350	220	250	210	230	310	440	290	270	150	130	120
2	340	210	410	120	220	200	270	200	340	260	520	330	310	250
3	290	310	290	110	240	270	250	250	550	270	460	300	290	240
4	150	200	280	170	290	250	200	270	400	280	310	190	260	190
Выпуск по месяцам производства товаров	1	340	210	420	130	230	190	280	190	620	270	530	320	300	260
2	200	270	150	210	240	200	120	300	130	280	260	140	120	110
3	290	310	290	110	340	210	250	250	550	270	460	300	290	240
4	320	140	190	220	230	190	260	310	290	270	190	210	300	190
Задача 4
Требуемое количество продавцов в зависимости от смены	1	1	0	1	2	0	0	0	2	1	1	1	1	3	3
2	1	1	2	2	1	1	2	2	1	1	3	2	3	4
3	3	3	2	3	3	2	2	3	3	3	3	2	4	4
4	4	3	4	3	3	2	4	5	3	3	3	3	4	4
5	4	5	4	3	4	5	4	6	6	4	5	5	7	7
6	2	5	2	2	3	4	6	4	4	4	3	3	3	7

	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28
Задача 2
Производительность	1 станок	Изделие 1	9	3	6	4	9	5	6	12	5	4	6	4	12	3
Изделие 2	7	6	4	7	7	7	7	10	3	4	5	6	13	5
2 станок	Изделие 1	10	2	3	6	8	7	6	8	4	7	3	8	15	2
Изделие 2	13	8	8	5	6	5	5	14	7	6	7	4	10	8
Цена изделия	1	7	6	7	3	8	6	6	8	8	5	10	3	3	6
2	9	9	5	5	7	4	7	6	5	9	15	8	5	4
Задача 3
Спрос по месяцам поставки товаров	1	340	210	420	130	230	190	280	190	620	270	530	320	300	260
2	200	270	150	210	240	200	120	300	130	280	260	140	120	110
3	290	310	290	110	340	210	250	250	550	270	460	300	290	240
4	320	140	190	220	230	190	260	310	290	270	190	210	300	190
Выпуск по месяцам производства товаров	1	210	280	350	220	250	210	230	310	440	290	270	150	130	120
2	340	210	410	120	220	200	270	200	340	260	520	330	310	250
3	290	310	290	110	240	270	250	250	550	270	460	300	290	240
4	150	200	280	170	290	250	200	270	400	280	310	190	260	190
Задача 4
Требуемое количество продавцов в зависимости от смены	1	2	2	0	0	0	0	1	1	1	1	3	3	2	2
2	2	3	1	1	2	2	2	1	1	2	3	4	2	3
3	3	3	1	2	2	3	2	2	4	4	4	4	3	3
4	3	4	3	2	4	4	4	2	6	6	6	6	4	4
5	4	6	4	3	4	4	4	3	6	6	8	8	4	6
6	4	5	4	2	2	3	3	2	4	4	4	5	3	4

Приложение 2

Темы теоретико-практических работ

1.  Моделирование производственных и технологических процессов.

2.  Моделирование равновесия на конкурентном рынке.

3.  Моделирование ценообразования на продукцию конкретной фирмы.

4.  Моделирование ценообразования на услуги конкретной фирмы.

5.  Моделирование влияния производственного лага на устойчивость экономики.

6.  Моделирование влияния срока службы изделий на динамику производства.

7.  Моделирование эффективности проведения маркетинговой кампании на примере деятельности конкретной фирмы.

8.  Моделирование инвестиций в производственный сектор экономики и анализ их эффективности.

9.  Моделирование инвестиций в сферу услуг и анализ их эффективности.

10.  Имитационная модель максимизации прибыли в краткосрочном периоде для фирм, действующих в среде монополистической конкуренции.

11.  Имитационная модель максимизации прибыли в долгосрочном периоде для фирм, действующих в среде монополистической конкуренции.

12.  Имитационная модель эффективного использования рекламы для увеличения сбыта продукции.

13.  Имитационная модель эффективного использования рекламы в стимулировании сбыта товаров и услуг для завоевания конкурентного преимущества.

14.  Моделирование ценообразования на рынках продукции и ресурсов в условиях совершенной.

15.  Моделирование ценообразования на рынках продукции и ресурсов в условиях несовершенной конкуренции.

16.  Моделирование взаимоотношений между отраслями и рынками, между секторами экономики.

17.  Моделирование равновесия на рынках товаров и денег для закрытой экономики.

18.  Моделирование равновесия на рынках товаров и денег для открытой экономики.

19.  Моделирование функционирования системы массового обслуживания на примере конкретного предприятия.

20.  Моделирование интуитивных (экспертных) методов прогнозирования.

21.  Применение имитационного моделирования в демографических моделях общественного развития.

22.  Моделирование курса ценных бумаг на фондовом рынке.

23.  Имитационные модели в страховании.

24.  Имитационное моделирование и прогнозирование развития страны, региона, производственного комплекса и т. п.

25.  Моделирование инфляционных процессов в экономике.

26.  Моделирование и оптимизация рекламной деятельности на примере конкретной фирмы.

27.  Имитационные модели ценообразования на рынке недвижимости.

28.  Имитационные модели ценообразования на рынке услуг.

29.  Имитационные модели ценообразования в энергетических отраслях экономики.

30.  Имитационное моделирование параметров денежных потоков с учетом инфляции и налогообложения.

31.  Имитационное моделирование в транспорте, связи и телекоммуникациях.

32.  Имитационная модель оптимальной ставки налога на прибыль предприятий.

33.  Моделирование в системах административного управления.

34.  Имитационное моделирование в проектировании.

35.  Имитационное моделирование оценивания параметров регрессионной модели.

36.  Имитационное моделирование и анализ бизнес-процессов на примере конкретного предприятия.

37.  Моделирование и исследование ценообразования на услуги.

38.  Моделирование формирования портфеля ценных бумаг с заданным значением доходности при минимальном риске.

39.  Моделирование максимизации доходности портфеля ценных бумаг при ограниченном риске.

40.  Построение имитационной модели экономической системы на языке имитационного моделирования GPSS.

41.  Построение имитационной модели экономической системы с помощью программы MathCad Professional.

42.  Разработка имитационной модели финансово-экономической деятельности предприятия с помощью программы Project Expert.

Словарь основных терминов
по курсу «Имитационное моделирование»

Валидация модели – процесс логического доказательства соответствия модели объекту путём вывода из её соотношений наперёд известных закономерностей, присущих объекту.

Верификация модели – процесс проверки соответствия результатов моделирования эмпирическим данным об объекте, сопровождающийся анализом и объяснением причин наблюдаемых расхождений.

Входная переменная – переменная, значение которой присваивается перед началом вычислительного эксперимента и остаётся неизменным вплоть до его завершения.

Выходная переменная – переменная, значение которой в момент начала вычислительного эксперимента не определено, а по завершении используется в целях интерпретации либо в качестве исходных данных другой модели.

Вычислительный эксперимент – этап решения практической задачи с помощью имитационной модели, состоящий в её решении (процедурном выполнении) при заданных значениях переменных, имитирующих заданные условия функционирования моделируемого объекта.

Динамическое программирование – раздел математического программирования, изучающий методы поиска оптимального пути на сетях.

Имитационная модель – математическая модель, не содержащая соотношений, выражающих цель её эксплуатации и ориентированная на постановку компьютерных экспериментов, цель которых, как правило, не вполне известна разработчику.

Интерфейс модели – совокупность тех входных и выходных переменных модели, через которые она взаимодействует с другими моделями в процессе её эксплуатации.

Исчисление предикатов – формальная система, широко используемая для представления логических законов, связывающих объекты исследования с отношениями между этими объектами. Применяется в системах искусственного интеллекта.

В исчислении предикатов употребляются следующие символы:

¨  предметные переменные, соответствующие объектам исследования теории;

¨  предикатные переменные, соответствующие произвольным отношениям между объектами;

¨  знаки логических операций: конъюнкции, дизъюнкции, импликации, отрицания;

¨  кванторы всеобщности и существования

¨  скобки (для определения последовательности логических операций и определения области действия кванторов).

Коллекция моделей – множество моделей, соответствующих одному и тому же объекту и имеющих один и тот же интерфейс, но различающихся степенью детальности, требуемыми затратами вычислительных ресурсов, границами выполнения основного предположения имитационного моделирования, потребностью в информации для параметрической идентификации и т. д. В зависимости от цели компьютерного эксперимента перед его началом выбирают подходящие экземпляры из коллекций моделей, используемых в данном эксперименте.

Комплиментарные блага – блага, рост спроса на одно из которых при прочих равных условиях приводит к росту спроса на другое в определённой пропорции.

Макроэкономическая модель – экономико-математическая модель, в которой субъекты принятия экономических решений представлены агрегированно, а различия между ними не отражены.

Математическое программирование – раздел математики, изучающий методы поиска экстремумов на множествах, заданных системами уравнений или неравенств.

Матрица Гессе – квадратная матрица, соответствующая функции вида f(x) = 0 в заданной точке x*, где x = (xj) – вектор переменных, состоящая из компонентов

Матрица Якоби – матрица, соответствующая решению системы уравнений вида f(x)=0, где x = (xj) – вектор переменных, f(x) = (fi(x)) – вектор-функцияˆ, по следующим правилам: строки соответствуют уравнениям, столбцы – переменным, компоненты матрицы равны

Микроэкономическая модель – экономико-математическая модель, явно отражающая субъектов принятия экономических решений.

Невязка – минимальная величина, на которую нужно изменить одну из сторон равенства (или неравенства) при заданных значениях его переменных, чтобы обратить его в истинное утверждение.

Основное предположение имитационного моделирования – непроверяемое предположение, на котором основывается методология имитационного моделирования. В соответствии с ним при выполнении ряда условий:

¨  если некоторая модель достаточно точно описывает некоторое представительное подмножество возможных состояний объекта;

¨  можно указать некоторые границы значений переменных, в которых заключено данное подмножество;

¨  нет оснований считать, что связи между переменными в этих границах могут различаться,

предполагается, что имитационная модель описывает все возможные состояния объекта в этих границах.

Отладка имитационной модели – процесс выявления ошибок, возникших на этапе программирования имитационной модели.

Параметр – числовая величина, остающаяся неизменной в конкретном варианте модели.

Параметрическая идентификация – процесс определения значений параметров математической модели, наилучшим (в том или ином смысле) образом согласующихся с имеющимися эмпирическими данными.

Переменная состояния – переменная имитационной модели, значение которой в начале компьютерного эксперимента не определено и которая не используется по его завершении.

Поток данных – понятие, содержание которого определяется ролью конкретных переменных модели (входные, выходные либо переменные состояния) в конкретном компьютерном эксперименте.

Производственная функция – способ представления технологии производства в форме математической зависимости выпуска одного или более видов продукции от затрат одного или более видов ресурсов.

Символьная переменная – переменная, значение которой является последовательностью символов, не интерпретируемых как число.

Субмодель – понятие, применяемое к модели, используемой в качестве составляющего элемента более сложной модели.

Субституционарные блага – блага, рост спроса на одно из которых при прочих равных условиях приводит к сокращению спроса на другое в определённой пропорции.

Теоретическая модель – математическая модель, представляющая моделируемый объект в общем виде, без конкретизации числовых значений переменных. Используется для теоретического исследования свойств моделирования объекта путём доказательства утверждений о свойствах объекта, вытекающих из соотношений модели и постулируемых требований к ним.

Управляемая переменная – переменная управляемой подсистемы кибернетической системы, находящаяся в зависимости от некоторых переменных управляющей подсистемы, реализующей заданную цель управления.

Факторная модель – математическая модель, ставящая исследуемую переменную или множество переменных в зависимость от переменных, отражающих, как предполагается, факторы исследуемого явления.

Формализм – формальная система, используемая в качестве средства представления знаний. Формализм предоставляет лингвистические (языковые) и процедурные средства для представления знаний.

Формальная система (символьная система, знаковая система) – система, определяемая алфавитом, синтаксисом (правилами построения формул из символов алфавита), аксиоматикой (множеством формул, считающихся теоремами a priori) и правилами вывода новых теорем.

Формально-логическая модель – математическая модель, описывающая связи между символьными переменными с помощью изобразительных средств исчисления предикатов.

Числовая модель – математическая модель, всем параметрам и переменным которой присвоены числовые значения. Используется для исследования количественных связей между явлениями, отображаемыми моделью.

Числовая переменная – переменная, принимающая значения из множества действительных чисел или некоторого его подмножества.

Экзогенная переменная – а) переменная имитационной модели, значение которой задаётся исследователем; б) независимая переменная эконометрической модели.

Эксплуатация модели – процесс использования математической модели в практической деятельности (например, в процессе изучения объекта моделирования или в обосновании управленческих решений).

Эмпирическая модель – числовая модель, при разработке которой использованы данные, собранные в результате наблюдения исследуемого объекта (в экономике – данные бухгалтерского учёта, статистической отчётности, выборочных или сплошных обследований).

Эндогенная переменная – а) переменная имитационной модели, значение которой определяется в процессе вычислительного эксперимента; б) зависимая переменная эконометрической модели.

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Учебно-методический комплекс

В авторской редакции

Подписано в печать 5.06.2008 г. Формат 60х84/8. Бумага офсетная.

Гарнитура Times New Roman. Объем 3,75 п. л. Тираж 100 экз.

Цена договорная. Изд. зак. № 000 Тип. зак. №

Издательство Российского государственного торгово-экономического университета
А-445, ГСП-3, 125993 6