justify"> з отриманих модельних співвідношень шляхом обробки бази даних вихідної інформації отримувати дедуктивним методом висновки, адекватні досліджуваному об'єкту в межах функціональної надійності моделі;
отримати нові знання про об'єкт і залежностях входять до нього формалізованих параметрів;
компактно формулювати основні положення та висновки економічної теорії;
розробляти стратегії управління економічними об'єктами і поведінки фірми в умовах ринку.
Вкажемо логічний ланцюжок достатньо загальних принципів побудови математичних моделей.
1. Формулювання предмета і мети дослідження реального об'єкта. Таким об'єктом виступає деяка сукупність яких-небудь якостей досліджуваного явища або процесу.
2. Виділення в економічному об'єкті найбільш важливих структурних та функціональних елементів і їх характеристик.
. Формалізація визначальних елементів економічного об'єкта і їх взаємозв'язків.
. Визначення виду вихідної інформації (вхідні параметри моделі) і вихідний інформації (розрахункові параметри моделі).
5. Постановка завдання - створення основи математичної моделі - отримання замкнутої і внутрішньо несуперечливої ??сукупності математичних співвідношень, призначених для опису досліджуваного економічного об'єкта через розрахункові змінні. В інформаційному аспекті модель є оператором відображення інформаційного поля реального об'єкта в кінцеву сукупність розрахункових інформаційних ознак. Вибір цього оператора залежить від автора моделі.
. Визначення функціональної надійності моделі - встановлення області її адекватності досліджуваного об'єкта.
Слід особливо відзначити відміну математичної моделі від математичної задачі. Пояснимо це на прикладі. Нехай Х - область вихідної інформації моделі, Y - область прогнозної інформації моделі, а F - оператор перерахунку безлічі Х в безліч Y. Тоді формула 2.1 визначає модель переробки (відображення) безлічі Х в безліч Y:
Y=F (X) (2.1)
Якщо говорити про математичної задачі, то допустима область Х визначається тільки законністю виконання математичних операцій, що входять в оператор F. Для математичної моделі ще потрібні і обмеження природного характеру як на безліч Х, так і на безліч Y; останнє обмеження позначає встановлення області адекватності.
Оскільки модель створюється для отримання певної прогнозної інформації, то в зазначену вище логічний ланцюжок 1-6 слід додати ще кілька етапів, що мають відношення до процесу моделювання.
7. Підбір оптимального методу рішення математичної задачі, що становить основу моделі (в тому числі і вибір обчислювальної схеми виконання завдання).
8. Виконання прогнозного етапу моделювання - «програвання» на моделі різних сценаріїв (поєднань вихідних параметрів моделі) як проведення багатоваріантних розрахунків з метою створення бази розрахункової інформації як кількісного способу досліджуваного об'єкта.
Найчастіше в силу об'єктивних причин визначення вхідних параметрів моделі має похибку в десятки відсотків і більше, а іноді частина параметрів невідома взагалі. У такому випадку модель є некоректно сформульованої, з інформаційними «дірками». Як правило, при вдало підібраною математичної моделі і хорошою схемою її чисельної реалізації основний внесок у похибка моделювання вносить неточність вхідної інформації. Це об'єктивна реальність, і ігнорування цього факту неможливо.
Для усунення інформаційних «дірок» у моделях часто виникає необхідність підбору відсутньої вихідної інформації. У цілому це завдання є некоректною з точки зору математичної класифікації і вимагає застосування складного апарату розв'язання обернених задач. У практиці моделювання звичайно застосовується більш проста схема, коли шляхом багатоваріантних розрахунків підбирається недостатня вхідна інформація так, щоб вона найкращим чином відповідала деякого відомому обсягом вихідної інформації, а також деякими експертними оцінками. Процес заповнення інформаційних «дірок» є частиною загального процесу моделювання (етап 8). У світлі цього подання стає недоцільним вибір надмірно ускладненою математичної моделі і чисельної схеми її реалізації підвищеної точності: все одно помилка моделювання визначатиметься похибкою вихідної інформації. Більше того, вимога оперативності моделювання при багатоваріантності розрахунків робить кращим вибір більш простих модельних і обчислювальних схем, тим більше, що навіть незначне підвищення точності розрахунків призводить до значного збільшення складності і громіздкість моделі.
У світлі сказаного можна сформулювати основні вимоги, як...
