2. Основные типы математических моделей, применяемых в экономических науках

Функциями экономических наук являются:

1. Описание явлений и процессов предметных областей.

2. Объяснение явлений и процессов предметных областей.

3. Прогнозирование явлений и процессов предметных областей.

4. Управление процессами предметных областей.

В соответствии с этими функциями математические модели, применяемые в этих науках можно условно разделить на:

описательные (дескриптивные);

объяснительные;

прогнозные;

управленческие (прескриптивные).

Главной задачей описательного моделирования при построении моделей является сжатие имеющейся эмпирической информации, компактное представление на языке математики моделируемого объекта. Такое описание является необходимой предпосылкой для последующего развития математических структур в интересах объяснения, прогнозирования и управления.

Модели объяснительного типа представляют формально-логическую систему объяснения закономерностей моделируемого процесса. Главное для осуществления объяснительной функции - это установление внутренних причин явлений, выявление тенденций их развития. С этой целью в моделируемой системе выделяются соответствующие подсистемы, в которых, в свою очередь, могут выделяться собственные подсистемы. В принципе деление может производиться до тех последних элементов системы, которые являются носителями ее элементарных свойств и, взаимодействуя, определяют в ней особенные, общие и всеобщие свойства.

В общем случае объяснительные модели не претендуют на точную количественную оценку и поэтому могут учитывать только основные, принципиальные свойства и связи. Однако при использовании таких моделей для определения параметров прескриптивной модели, оценочная (прогнозирующая) функция становится весьма важной. Поэтому модели такого типа, используемые в составе подсистемы поддержки принятия решений должны быть объяснительно-оценочными. Следует отметить, что объяснительно-оценочные модели способны обеспечить наиболее надежный прогноз, особенно в условиях, когда значения прогнозируемого параметра не являются статистически устойчивыми. А именно такая ситуация и характерна для формирования решений в области экономики.

Чисто оценочные модели, в первую очередь, должны обеспечивать достаточно точный прогноз (предсказание) значений соответствующих параметров прескриптивной модели для принятия решений. Основной акцент делается не на вопрос “почему?”, а на вопрос: “какой результат мы получим?”. Главным является не объяснение механизмов, которые определяют тот или иной результат, а достаточно точное предсказание самого результата в конкретной ситуации. Объяснительная функция в такой модели не обязательна и может полностью отсутствовать. Качество модели определяется не способностью объяснять эмпирические данные, а предсказательной силой, то есть способностью по известным характеристикам объекта определять значение искомых параметров. Реальный механизм, лежащий в основе взаимосвязей этих характеристик с искомыми параметрами, может при этом оставаться нераскрытым. Чисто оценочные модели более феноменологичны, чем объяснительно-оценочные и допускают нерасчлененное представление моделируемого объекта в соответствии с концепцией “вход-выход”. Типичным примером таких моделей являются статистические. Чисто оценочные модели, как правило, проще объяснительно-оценочных, однако условия, в которых допустимо их применение более жесткие.

У правленческие модели предназначены для формирования управленческих воздействий, обеспечивающих достижение поставленных целей. Из предназначения следует, что управленческие модели должны сочетать свойства описательных и объяснительно-предсказательных моделей. Следовательно, взаимосвязь основных типов моделей в подсистеме поддержки принятия решений по управлению экономическими объектами можно представить в виде рис. 1.3.