- •1. Економіка - як об’єкт моделювання. Предмет, метод, завдання моделювання економіки.
- •Еволюційна економіка. Синергетична економіка.
- •5.Моделювання як метод наукового пізнання. Особливості, принципи математичного моделювання економіки.
- •6.Особливості економічних спостережень і вимірів. Елементи класифікації економіко-математичних моделей.
- •7. Етапи економіко-математичного моделювання.
- •8.Роль прикладних економіко-математичних досліджень.
- •9. Основні аспекти імітаційного моделювання.
- •10. Послідовність створення математичних імітаційних моделей.
- •11. Побудова алгоритму і створення комп’ютерної програми.
- •12.Моделювання випадкових величин.
- •13.Модель організація рекламної кампанії.
- •14Модель взаємозаліку боргів підприємства.
- •15.Модель оцінювання ринкової вартості підприємства.
- •16.Модель вибору інвестиційного проекту з множини альтернативних варіантів.
- •17.Модель прогнозування обсягів податкових надходжень з урахуванням ризику.
- •18.Модель політичного ризику, валовий внутрішній продукт та зовнішній борг.
- •19.Загальне поняття та економічний зміст виробничої функції.
- •21.Виробничі функції з взаємозамінними ресурсами.
- •31.Моделі і методи процесу обчислення економічних систем.
- •32.Рейтинг – як засіб класифікації економічних об’єктів.
- •40.Постановка завдання моделювання процесу поведінки споживачів.
- •44.Модель Еванса.
- •45. Модель Вальраса.
- •46.Постановка завдання процесу моделювання банків.
- •47.Побудова моделей банківської діяльності.
- •48.Банки і стохастичне моделювання фінансових потоків.
- •49.Найпростіша мультиплікативна модель динаміки фінансового ресурсу.
- •50.Моніторинг стохастичної динаміки фінансового ресурсу комерційного банку.
- •51.Рекурентні моделі динаміки фінансового ресурсу комерційного банку.
- •52.Постановка завдання побудови ммб.
- •Принципова схема міжгалузевого балансу (мгб)
- •53.Побудова економіко-математичної моделі міжгалузевого балансу.
- •54.Міжгалузеві балансові моделі в аналізі економічних показників.
- •55.Застосування балансових моделей у задачах маркетингу.
- •57.Класична модель ринкової економіки: Ринок робочої сили. Ринок грошей. Ринок товарів.
- •58.Модель Кейнса.
- •59.Модель Солоу.
- •60.Перехіднй режим у моделі Солоу.
- •61.«Золоте правило накопичення».
- •62.Аналіз моделі макроекономічної політики.
- •63.Стабілізація системи макроекономічної політики.
- •64.Узгодженість цілей і засобів моделі макроекономічної політики.
- •65.Податки, бюджетний дефіцит і виробництво у моделі макроекономічної політики.
10. Послідовність створення математичних імітаційних моделей.
У процесі створення та машинної реалізації математичних імітаційних моделей здійснюють такі етапи:
побудова концептуальної моделі;
побудова алгоритму згідно з концептуальною моделлю системи;
створення комп’ютерної програми;
машинні експерименти з моделлю системи.
Побудова концептуальної моделі складається з таких кроків:
постановка задачі моделювання;
визначення вимог щодо первісної інформації та способів її отримання;
формування гіпотез і припущень;
визначення параметрів та змінних моделі;
обґрунтування вибору показників і критеріїв ефективності системи;
складання змістовного опису моделі.
Побудова алгоритму містить такі складові:
побудова логічної схеми алгоритму;
формування математичних співвідношень (аналітичних моделей);
перевірка достовірності алгоритму.
Розроблення програми для ПК включає такі кроки:
вибір обчислювальних засобів;
програмування (чи налаштування відповідних параметрів існуючих програмно-методичних комплексів);
тестування програмних засобів.
На етапі проведення машинних експериментів з моделлю системи провадяться серійні обчислення за допомогою програми. Етап складається з таких кроків:
планування машинного експерименту;
проведення робочих обчислень;
відповідне подання результатів моделювання (у табличній та графічній формах);
подання рекомендацій щодо оптимізації режиму функціонування реальної системи.
11. Побудова алгоритму і створення комп’ютерної програми.
Побудова алгоритму містить такі складові: 1побудова логічної схеми алгоритму; 2формування математичних співвідношень (аналітичних моделей); 3перевірка достовірності алгоритму. Спочаткустворюють узагальнену схему моделюючого алгоритму, яка задає загальний порядок дій в імітаційному моделюванні досліджуваного процесу. Після цього розробляється детальна схема, кожний елемент якої перетворюється в оператор (групу операторів) програми.Перевірка достовірності алгоритму повинна дати відповідь на запитання, наскільки адекватно і точно він відображає сутність модельованого процесу та побудованої концептуальної моделі.
Розроблення програми для ПК включає такі кроки: 1вибір обчислювальних засобів; 2програмування (чи налаштування відповідних параметрів існуючих програмно-методичних комплексів); 3тестування програмних засобів.На останньому кроці необхідно, зокрема, оцінити тривалість виконання програми на комп’ютері (витрати часу) для здійснення однієї реалізації модельованого процесу, що дасть змогу системному аналітикові правильно сформулювати вимоги щодо точності й достовірності результатів моделювання.
12.Моделювання випадкових величин.
Для моделювання випадкової величини потрібно знати закон її розподілу. Найзагальнішим способом отримання послідовності випадкових чисел є спосіб, в основі якого — процес формування їх з вихідної послідовності випадкових чисел. Ця послідовність є послідовністю реалізацій випадкової величини, що розподілена в інтервалі (0; 1) згідно з рівномірним законом розподілу. Послідовність випадкових чисел з рівномірним законом розподілу можна отримати трьома способами: використанням таблиць випадкових чисел; застосуванням генераторів випадкових чисел; методом псевдовипадкових чисел. Для перетворення послідовності випадкових чисел, що є реалізаціями випадкової величини з рівномірним законом розподілу в інтервалі (0; 1), у послідовність випадкових чисел, що є реалізаціями випадкової величини із заданою інтегральною функцією розподілу F(x), треба із сукупності випадкових чисел з рівномірним законом розподілу в інтервалі (0; 1) вибрати випадкове число ξ і розв’язати рівняння: F(x) = відносно . Задана функція щільності ймовірності f(x), співвідношення (3.5) набирає вигляду: то для кожного закону розподілу будуть такі щільність розподілу і формула для моделювання випадкових величин. Експоненційний: і Вейбула: і Гама-розподіл (η — цілі числа) : Нормальний: