Освітній портал MyReferatik

Формування ринкових відносин спонукає підприємства здійснювати свою діяльність в умовах невизначеності і ризику. Це породжує нові можливості і обмеження. Для забезпечення виживання в конкурентній боротьбі і досягнення основної мети виробництва – отримання прийнятного рівня прибутку – підприємствам потрібно використовувати нововведення, вміти провести прогнозний розрахунок показників попиту, виробництва і реалізації.
Одним із важливих інструментів економічного аналізу є моделювання, під яким розуміють метод дослідження економічних явищ і процесів шляхом створення їх абстрактного образу – моделі. Модель дає можливість отримати чітке уявлення про аналізований об’єкт, дати йому характеристику та кількісно описати внутрішню структуру та зовнішні зв’язки.

Дитячі коляски. Дитячі візочки для Вашої сім'ї по низьким цінам. Купити дитячий візочок в інтернет-складі БебиМакс.

Модель може бути представлена у вигляді опису об’єктів звичайною мовою, у вигляді малюнків, графіків, формул, макетів та інших засобів. У практиці дослідження виробничо-економічних об’єктів моделі можуть використовуватися з різною метою, що викликає необхідність використання моделей різних класів.
Форма моделі визначає і методи роботи з нею. При дослідженні різних об’єктів використовуються три види моделювання:
• фізичне, коли модель відтворює аналізований об’єкт зі збереженням його фізичної природи;
• аналогове, що ґрунтується на відомих аналогіях між перебігом механічних, теплових, електричних, ядерних і інших динамічних процесів;
• математичне, в основі якого лежить дослідження математичного опису (математичної моделі) аналізованого об’єкта.
Процес математичного моделювання можна умовно поділити на декілька етапів.
Під час першого етапу на основі аналізу теоретичних закономірностей, властивих об’єкту, і емпіричних даних про його особливості будують концептуальну модель об’єкта. Така модель включає спрощений, але адекватний ситуації сценарій функціонування об’єкта; якісну оцінку і вибір факторів, що описують об’єкт і його оточення; формулювання мети, яка стоїть перед об’єктом при його функціонуванні, формалізація її в критерій оптимальності; вибір системи обмежень.
Заключним кроком 1-го етапу є оцінка адекватності концептуальної моделі аналізованої ситуації.
Другий етап полягає у формуванні на основі концептуальної моделі математичної моделі об’єкта. Головна проблема цього етапу – визначення кількісних, математичних співвідношень, які формалізують якісні залежності концептуальної моделі. Будуючи модель, необхідно пам’ятати, що кращою є не найскладніша модель, яка найбільш реально відображає об’єкт, а та, що дозволяє отримати раціональний розв’язок. Зрештою, математична модель повинна бути такою, щоб відображати всі суттєві риси об’єкта. Зайва деталізація чи укрупнення лише заважає побудові моделі.
Третій етап – етап дослідження математичної моделі – починається з вибору відповідного методу її розв’язання.
І, нарешті, заключним кроком моделювання є оцінка отриманого на моделі результату. Критерієм достовірності і якості моделі є економічна змістовність отриманих оцінок, їх відповідність реальним умовам виробництва.
Залежно від того, чи враховує економіко-математична модель елемент випадковості, вона може бути віднесена до класу стохастичних чи детермінованих. У детермінованих моделях ні цільова функція, ні рівняння зв’язку не містять випадкових факторів. Значить, для даної множини вхідних значень на виході може бути отриманий лише один-єдиний результат. Для стохастичних економіко-математичних моделей характерна наявність факторів, що мають вірогідний характер, і вони представлені певними законами розподілу. Значення вихідних параметрів таких моделей можуть бути передбачені лише з певною ймовірністю.
Теорія моделювання факторних систем передбачає розгляд розрахункової формули результативного показника у вигляді моделі його факторної системи, елементами якої є факторні показники. Така модель дозволяє кількісно виміряти, яка частина зміни результативного показника обумовлена зміною факторних, від яких він залежить.
Представлення детермінованого зв’язку результативного показника з певною сукупністю факторних у вигляді однієї математичної формули складає суть процесу моделювання факторних систем. Слід зауважити, що така формула, з одного боку, є розрахунковою формулою аналітичного показника, з іншого – моделлю факторної системи, бо її елементи відображають причинно-наслідкові зв’язки.
Треба відмітити деяку обмеженість можливостей детермінованого факторного моделювання і факторного аналізу. Це зумовлено рядом причин. Зокрема, повнота вивчення економічних явищ і процесів та показників, що їх відображають, залежить від правильного і всестороннього відображення зв’язку між показниками-факторами. Однак, якщо фактори не можна представити кількісно, то такий взаємозв’язок не можна подати у вигляді аналітичної формули, а значить, процес детермінованого математичного моделювання такої факторної системи є неможливим. Крім того, вплив окремих факторів на зміну результативного показника вивчається ізольовано, прямим рахунком, сукупний вплив факторів отримують простим сумуванням, яке відображає цей ізольований вплив. При цьому не враховуються можливості існування між результативним показником і факторами, а також між самими факторами складних стохастичних залежностей, через які вплив одних факторів може спотворюватися впливом інших. У детермінованому моделюванні не враховується те, що дія багатьох факторів на результат відбувається одночасно, а характер їх зв’язку у багатьох випадках нелінійний.
В економічній літературі представлено різні методи моделювання, що використовуються в детермінованому економічному аналізі. Їх використання залежить від напрямків аналізу, економічної суті взаємозв’язаних факторних показників. У цьому випадку взаємозв’язок між факторними показниками може бути різний і відображатися за допомогою арифметичних дій – додавання, віднімання, ділення та множення.
До детермінованих методів факторного моделювання відносять: метод подовження, розширення, скорочення та формального розкладу факторної системи.
Метод подовження факторної системи передбачає подовження чисельника вихідної факторної системи шляхом заміни одного чи кількох факторів на суму однорідних факторів. Таке перетворення дозволяє отримати кінцеву факторну модель у вигляді суми (адитивна модель) нового набору факторних показників. Якщо а = l + m + n + p, то z = .
Метод розширення факторної системи передбачає розширення моделі вихідної факторної системи шляхом множення чисельника і знаменника дробу на один і той самий факторний показник. Таке перетворення дозволяє отримати кінцеву факторну модель у вигляді добутку (мультиплікативна модель) нового набору факторних показників.
Якщо l – новий факторний показник, то .
Як видно з формули, в кожному конкретному випадку можна отримати певний набір нових факторних показників. Однак, у процесі моделювання необхідно звертати увагу на їх економічний зміст.
Метод скорочення факторної системи передбачає розширення вихідної факторної системи шляхом ділення чисельника і знаменника дробу на один і той самий факторний показник. Таке перетворення не веде до зміни моделі вихідної факторної системи (кратна модель).
Якщо l – новий факторний показник, то .
Метод формального розкладання факторної системи передбачає подовження знаменника вихідної факторної системи шляхом заміни одного чи більше факторів на суму однорідних факторів. Таке перетворення не веде до зміни моделі вихідної факторної системи (кратна модель).
Якщо b = l + m + n + p, то .
Приведені методи моделювання вихідних факторних систем для кратних моделей можуть використовуватися послідовно або всі зразу, незалежно від напрямків аналізу.
Треба відмітити, що кратні моделі є різновидністю мультиплікативних. Будь-яку кратну модель можна представити як добуток чисельника дробу на знаменник у степені мінус один. Одночасно кожна складова адитивної моделі є однофакторною мультиплікативною моделлю.
Величина кінцевої факторної моделі може регулюватися аналітиком у залежності від необхідної кількості факторів-показників.
При моделюванні факторних систем необхідно, щоб факторні показники були пов’язані між собою так, щоб зберігався їх відносно ізольований вплив на результативний показник. Це досягається в тому випадку, коли в аналізі факторної моделі індивідуальний вплив «не розчиняється» серед інших, а повністю переноситься на результативний показник. Правильно побудована факторна модель забезпечує отримання індивідуальних кількісних величин впливу факторів, незалежно від виду моделі факторної системи і методів її аналізу.
З метою забезпечення вищевикладеного існує ряд правил, яких необхідно дотримуватися в практиці моделювання факторних систем у детермінованому факторному аналізі:
- один і той же показник-фактор, який входить у декілька моделей факторних систем одного і того ж результативного показника, в аналізі повинен давати однакову кількісну величину свого впливу, незалежно від виду моделі факторної системи і методів її аналізу;
- у кінцеву мультиплікативну чи кратну модель факторної системи не можна вводити якісь коефіцієнти, факторні показники, що зв’язані не зі всіма, а лиш вибірково з одним чи декількома елементами моделі.
Для детермінованого моделювання набір факторів і кількісні співвідношення з модельованим явищем встановлюється шляхом теоретичного (логічного) аналізу. Однак, детерміноване моделювання обмежене довжиною факторного поля прямих зв’язків. Тому для вивчення кількісних змін результативних показників у результаті дії випадкових факторів необхідний стохастичний аналіз масових емпіричних даних.
Оскільки стохастичне моделювання факторних систем спирається на узагальнення закономірностей зміни значень економічних показників при розгляді масових емпіричних даних, то першою передумовою стохастичного моделювання є можливість скласти сукупність спостережень, тобто можливість повторно виміряти параметри одного і того ж явища в різних умовах.
Детермінована факторна модель певних економічних явищ і процесів є незмінною і може використовуватися для порівняння результатів діяльності окремих господарств у будь-які періоди часу. Стохастична модель створюється на основі сукупності емпіричних даних, тому отримання реальної моделі можливе за умови співпадання кількісних характеристик зв’язку в розрізі всіх вихідних спостережень. Таким чином другою передумовою використання стохастичного моделювання є якісна однорідність сукупності, зв’язки якої вивчаються. Критерієм однорідності сукупності може служити коефіцієнт варіації, а його значення не повинно перевищувати 0,33.
Третя передумова стохастичного моделювання полягає у великій кількості спостережень, що дозволяють з певною надійністю і точністю виявити модельовані зв’язки.
Четверта передумова стохастичного моделювання полягає в наявності методів, що дозволяють виявити кількісні параметри зв’язків економічних показників.