Рассмотрение понятия экономико-математической модели и моделирования. Классификация моделей и этапы моделирования. Определение методов и моделей изучения и прогнозирования спроса. Изучение модели управления товарными запасами и обслуживания в торговле.
Аннотация к работе
Использование современных методов математической статистики началось в биологии. В последней четверти ХІХ века английский биолог К.Пирсон положил начало современной математической статистике изучением кривых распределения числовых характеристик человеческого организма. Затем он и его школа перешли к изучению корреляций в биологии и построению линейных функций регрессии. В 1897 году появилась работа одного из основателей математической школы в экономической теории В.Свои восприятия он отражает в виде описания, рисунка, результатов исследования, функции и связи явления - в виде уравнений, формул. Например, система двух линейных уравнений с двумя неизвестными может одновременно описывать и процессы загрузки станков, и условия рационального питания, и условия реализации товаров. Математический аппарат позволяет имитировать поведение объекта в сложных, недоступных для эксперимента условиях, создавать и перебирать варианты дорогостоящих процессов без затрат материальных и трудовых ресурсов, выбирать наилучшие результаты, «проигрывая» ситуации. Как правило для успешного управления процессом или объектом надо изучить их: установить структуру, определить характеристику функций, описать внешние и внутренние связи, исследовать закономерности поведения. Условный образ, характеризующийся комплексом элементов, определенным образом взаимосвязанных и отражающих функционирование и развитие данного объекта называется его моделью.В особую группу выделяют модели, основанные на графоаналитических и статистических методах. Математические модели имеют большую аналитическую способность описания, анализа и прогнозирования наблюдаемого процесса или объекта, но не всегда наглядны. Стремление преодолеть это свойство модели привело к использованию различного рода графических изображений (например, графики Ганта). Д.Кениг впервые объединил схематическое изображение из совокупности точек и линий с термином «граф» и стал рассматривать граф как самостоятельный математический объект.Для обеспечения нормального процесса обращения товаров на рынке должно существовать определенное динамичное соответствие спроса и предложения, так как они отражают взаимосвязь между производством, обменом и потреблением. Для принятия управленческих решений менеджеру нужна различная информация о спросе по всем товарам и формирующим его факторам. Следует иметь в виду, что решение задач спроса проводится в пространстве и во времени. Поэтому для объективной оценки спроса населения на товары необходимо знать значения соответствующих показателей за ряд предыдущих лет, после чего можно дать правильную оценку явления и определить направление его развития. Под действительным спросом населения Sд понимается весь фактически предъявляемый спрос на товары, размер которого определяется суммой денежных средств, которые население может предъявить для покупки товаров и оплаты услуг, при условии, что их ассортимент и качество полностью соответствуют предъявляемым требованиям.В модель эндогенный фактор вводится в виде специального фактора-тренда t. Поскольку на спрос влияет большое количество факторов, задачу моделирования приходится упрощать путем выделения несущественных и существенных факторов, последние из которых и включаются в модель. Для моделирования спроса населения применяются методы и модели корреляционно-регрессионного анализа. При этом экономико-математические модели спроса строят в виде уравнений регрессии - одно-или много факторных, в которых в качестве независимых переменных выступают формирующие спрос факторы, а в качестве зависимой переменной - спрос населения. В общем виде такая модель может быть представлена в виде S = f(x1,x2,x3,...xi,.... xm,t)Товары, которые находятся в сфере обращения с момента их производства до момента реализации, представляют собой товарные запасы. В целом управление товарными запасами включает задачи анализа, прогноза, планирования и нормирования. Целью теории является разработка методов и моделей выбора таких параметров управления, при которых достигается оптимум какого-либо критерия оптимальности, например минимум издержек обращения, максимум прибыли, минимум времени и т.д. Состояние систем и объектов управления запасами должно быть при этом описано в любой момент времени с помощью различных методов и моделей, например теории массового обслуживания, теории игр, сетевого планирования и управления, математического программирования, теории корреляции и др. Товарные запасы связаны с целым рядом статей издержек обращения: расходами по транспортировке и хранению товаров, заработной плате, аренде и содержанию помещений, амортизации основных средств, их текущему ремонту и т.д.Для анализа сформулированной выше модели выполним некоторые выкладки для вычисления вспомогательных параметров входящих в задачу. Время подачи заказа на пополнение запаса в этом случае составит тз =( zo - zз)/ l а за время выполнения заказа тз будет продано товаров ltз= zз - zc Задача управления товарными запасами состоит, таким образом, в выборе оптимальной величины зак
План
Содержание
Введение
1. Экономико-математическое моделирование
1.1 Понятие экономико-математической модели и моделирования
1.2 Классификация моделей и этапы моделирования
2. Методы и модели изучения и прогнозирования спроса
2.1 Виды спроса, методы его изучения и прогнозирования
2.2 Основы экономико-математического моделирования спроса
2.3 Построение и оценка моделей спроса
3. Модели управления товарными запасами
3.1 Экономико-математическая постановка задачи
3.2 Модели анализа и прогноза товарных запасов
4. Системы и модели массового обслуживания в торговле
4.1 Классификация систем массового обслуживания
4.2 Постановка задачи и модели ее решения
Введение
экономический моделирование спрос торговля
Использование современных методов математической статистики началось в биологии. В последней четверти ХІХ века английский биолог К.Пирсон положил начало современной математической статистике изучением кривых распределения числовых характеристик человеческого организма. Затем он и его школа перешли к изучению корреляций в биологии и построению линейных функций регрессии.
Первые работы по эконометрике появились в конце XIX - начале XX века. В 1897 году появилась работа одного из основателей математической школы в экономической теории В. Парето, посвященная статистическому изучению доходов населения в разных странах. Была предложена кривая Парето у=А(х-а)-а, где х - величина дохода; у - численность лиц, имеющих доход больший х; а - минимальный доход; А и a -параметры зависимости получаемые статистическими методами.
В самом начале ХХ века вышло несколько работ английского статистика Гукера, в которых он применил корреляционно-регрессионные методы, разработанные Пирсоном и его школой, для изучения взаимосвязей экономических показателей, в частности - влияния числа банкротств на товарной бирже на цену зерна. В работах Гукера содержалась идея временного лага между экономическими переменными, а также идея корреляционного анализа не самих величин, а их приращений. В дальнейшем появилось огромное число работ как по развитию теории математической статистики и ее прикладных элементов, так и по практическому приложению этих методов в экономическом анализе. К первой группе могут быть отнесены работы Р.Фишера по дисперсионному анализу, ко второй - работы по оценке и исследованию производственных функций, в частности - классическая работа Кобба-Дугласа 1928 г.
Эконометрические модели и методы это не только мощный инструментарий для получения новых знаний в экономике, но и широко применяемый аппарат для принятия практических решений и прогнозирования в хозяйственной деятельности.