Методы моделирования в экономике - особенности и модели

Содержание:

Моделирование в научных исследованиях началось в древности и постепенно охватило все новые области научных знаний: техническое проектирование, строительство и архитектура, астрономия, физика, химия, биология и, в конечном счете, общественные науки. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принесли метод моделирования в ХХ веке. Однако долгое время методология моделирования разрабатывалась самостоятельно отдельными науками. Не было единой системы понятий, единой терминологии. Лишь постепенно была признана роль моделирования как универсального метода научного познания.

Термин "модель" широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений. Рассмотрим только те "модели", которые являются инструментами получения знаний.

Моделью является такой материальный или мысленно представленный объект, который в процессе исследования заменяет собой первоначальный объект, так что его непосредственное изучение дает новые знания о первоначальном объекте.

Моделирование - это процесс построения, изучения и применения моделей. Она тесно связана с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и т.д. Процесс моделирования обязательно предполагает построение абстракций, аналогий и построение научных гипотез.

Главной особенностью моделирования является то, что оно является методом опосредованного познания с помощью суррогатных объектов. Модель функционирует как особое средство познания, которое исследователь размещает между собой и объектом и с помощью которого исследует интересующий его объект. Именно эта особенность метода моделирования определяет конкретные формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания.

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, связанные с ними) вообще нельзя изучать напрямую, или это исследование требует много времени и денег.

Процесс моделирования включает три элемента: 1) субъект (исследователь), 2) объект исследования, 3) модель, которая передает отношения между узнаваемым субъектом и узнаваемым объектом.

Объект A считается существующим или созданным. Мы строим (материально или ментально) или находим в реальном мире другой объект B - модель объекта A. Фаза создания модели предполагает наличие определенных знаний об исходном объекте. Познавательные возможности модели определяются тем, что модель воспроизводит все существенные особенности исходного объекта. Вопрос о необходимости и достаточной степени сходства оригинала и модели требует специального анализа. Очевидно, что модель теряет свой смысл как в случае идентичности с оригиналом (тогда она перестает быть оригиналом), так и в случае чрезмерного отклонения от оригинала во всех существенных отношениях.

Таким образом, изучение одних аспектов моделируемого объекта происходит за счет отказа от рассмотрения других аспектов. Поэтому любая модель заменяет оригинал только в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для объекта можно создать несколько "специализированных" моделей, ориентированных на конкретные стороны исследуемого объекта или характеризующих объект с различной степенью детализации.

На втором этапе процесса моделирования модель выступает в качестве самостоятельного объекта исследования. Одной из форм такого исследования является проведение "модельных" экспериментов, в ходе которых намеренно изменяются условия работы модели и систематизируются данные о ее "поведении". Конечным результатом этого этапа является совокупность знаний о модели R.

Третья стадия предполагает перенос знаний из модели в оригинал, т.е. формирование совокупности знаний S об объекте. Этот процесс передачи знаний протекает по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств исходного объекта, которые не были учтены или изменены при построении модели. Мы можем обоснованно перенести любой результат от модели к оригиналу, если этот результат обязательно связан с особенностями сходства оригинала и модели. Однако, если определенный результат исследования модели связан с разницей между моделью и оригиналом, то этот результат непригоден для передачи.

Четвертый этап - практическая проверка знаний, полученных с помощью моделей, и их использование при построении обобщенной теории объекта, его трансформации или управления.

Чтобы понять суть моделирования, важно не упускать из виду тот факт, что моделирование - не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования "встроен" в более общий процесс познания. Этот факт учитывается не только на этапе построения модели, но и на заключительном этапе, когда результаты исследований, полученные на основе различных когнитивных инструментов, объединяются и обобщаются.

Моделирование - это циклический процесс. Это означает, что за первым четырехступенчатым циклом могут последовать второй, третий и так далее. В то же время знания об изучаемом объекте становятся все более точными, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, вызванные плохим знанием объекта и ошибками при построении модели, могут быть исправлены в последующих циклах. Таким образом, методология моделирования предоставляет большие возможности для саморазвития.

Особенности применения метода математического моделирования в экономике

Проникновение математики в экономику связано с преодолением значительных трудностей. Отчасти ее "обвинили" в математике, которая развивалась на протяжении нескольких столетий, главным образом, в связи с потребностями физики и инженерии. Но основные причины все же лежат в природе экономических процессов, в специфике экономической науки.

Большинство объектов, изучаемых экономической наукой, могут быть охарактеризованы кибернетической концепцией сложной системы.

Наиболее распространенное понимание системы как совокупности элементов, которые находятся во взаимодействии и образуют определенную целостность, единство. Важным свойством любой системы является возникновение - наличие таких свойств, которые не присущи ни одному из элементов, составляющих систему. Поэтому при изучении систем недостаточно использовать метод их разложения на элементы с последующим изучением этих элементов по отдельности. Одна из трудностей экономических исследований заключается в том, что практически отсутствуют экономические объекты, которые можно было бы рассматривать как отдельные (несистемные) элементы.

Сложность системы определяется количеством ее составляющих элементов, связями между ними и отношениями между системой и ее окружением. Экономика страны имеет все характеристики очень сложной системы. Она сочетает в себе большое количество элементов, имеет большое количество внутренних связей и отношений с другими системами (природная среда, экономика других стран и т.д.). В национальной экономике взаимодействуют природные, технологические, социальные процессы, объективные и субъективные факторы.

Сложность экономики иногда рассматривается как оправдание невозможности ее моделирования, изучения с помощью математики. Но эта точка зрения в принципе неверна. Объект любого типа и сложности может быть смоделирован. И именно сложные объекты представляют наибольший интерес для моделирования, здесь моделирование может дать результаты, которые не могут быть достигнуты другими средствами исследования.

Конечно, потенциальная возможность математического моделирования произвольных экономических объектов и процессов не означает, что оно может быть успешно осуществлено на заданном уровне экономико-математических знаний, доступной информации и вычислительных возможностей. Хотя невозможно установить абсолютные пределы математической формальности экономических задач, все же будут иметь место неформализованные задачи, а также ситуации, когда математическое моделирование недостаточно эффективно

Особенности экономических моделей

Экономическая модель - это любой набор уравнений, основанных на определенных допущениях, которые аппроксимируют экономику в целом или конкретные сектора, фирмы.

Построение и анализ моделей является предметом экономических исследований. Растущая сложность производства, возрастающая ответственность за последствия принимаемых решений и требования принимать более точные решения приводят к необходимости использования управления и методов, аналогичных экспериментам в инженерных или естественных науках.

В этой связи моделирование не может заменить эксперименты в экономике. Моделирование представляет собой одно из основных направлений роста эффективности управления.

Опыт ведущих компаний в этой области отражает эффективность моделирования, которая, как правило, составляет 15% снижения себестоимости продукции, повышения производительности или улучшения других технико-экономических показателей.

С помощью моделирования можно решить многие задачи и автоматизировать экономические расчеты.

Внедрение моделирования в процесс управления связано с применением компьютерных технологий в экономических расчетах и созданием автоматизированных систем управления. Автоматизированная система управления производством представляет собой комплекс современных методов управления, основанных, прежде всего, на экономико-математическом моделировании.

Модель, используемая при определенной квалификации сотрудников в области менеджмента, способна обеспечить практическую реализацию управленческих решений с необходимой эффективностью при требуемой информации и минимальных трудозатратах.

Моделирование можно разделить на два основных типа: материал и идеал. В экономических исследованиях наибольшее значение придается идеальному моделированию, так как возможности природных и материальных экспериментов с моделями ограничены.

Модели экономической теории

Оптимизация и модели равновесия наиболее часто используются в экономической теории. Модель оптимизации используется при анализе поведения соответствующих экономических агентов, к которым относятся потребители или производители.

В этом случае оптимальные значения определяются с использованием предельных значений, включая предельную полезность, доход, стоимость и маржинальный продукт. Этот анализ называется анализом предельной стоимости.

Модели рыночного равновесия используются при изучении взаимоотношений экономических агентов. При таком анализе предполагается, что система находится в равновесии, когда взаимодействие находится в равновесии и нет внутреннего импульса, нарушающего равновесие.

Важность моделей равновесия объясняется тем, что соответствующие рыночные агенты - фирмы и домохозяйства - могут занять позицию равновесия только в том случае, если они располагают полной информацией о рынках предлагаемого товара и потребленных ресурсах. Отсутствие такой информации заставляет агентов решать, сколько продукции они могут купить при определенном изменении цены.

В основе микроэкономического анализа рынка лежит модель равновесия спроса и предложения.

При моделировании в экономическом анализе необходимо избегать определенных логических ошибок. Более распространенные ошибки заключаются в неправильном построении доказательств, основанных на ложном предположении, что "то, что верно для части или отдельного человека, верно для целого или общества в целом".

Из этого можно сделать важный вывод, касающийся взаимосвязи между микроэкономикой и макроэкономикой. То, что верно для одного уровня анализа, может быть ложным для другого.

Логическим заблуждением является также ошибочное толкование "в соответствии с этим, следовательно, из-за этого". То есть, существует путаница между причиной и следствием и корреляцией. Корреляция - это связь и зависимость между определенными параметрами.

Например, если A увеличивается, то B уменьшается. Но это не значит, что "А" - это причина изменения "Б". Корреляция может быть случайной или объясняться наличием третьего фактора С.

Также при построении модели не следует учитывать принцип "другие вещи равны", т.е. принцип, согласно которому все параметры считаются постоянными значениями.

Методы моделирования

Идеальное моделирование можно разделить на знаковое и интуитивное. Долгое время интуитивное моделирование представляло собой основной и единственный метод анализа процессов в экономике.

Каждый, кто принимал экономическое решение, руководствовался определенной неформализованной моделью, которая рассматривалась в экономической ситуации.

С интуитивными моделями, которые были основаны на личности человека, принимающего решения, это часто приводило к неправильным решениям. Более того, интуитивная модель затормозила развитие экономической науки, поскольку разные личности понимали модель по-разному и давали разные ответы на одни и те же вопросы, основанные на модели.

Математические модели, которые постепенно проникли в экономические исследования, дают основу для точного и строгого описания моделей и позволяют объяснить выводы, сделанные на их основе. Однако использование знаковых или математических моделей не умаляет роли интуитивного моделирования.

Системы моделирования должны сочетать оба вида моделирования.

В целом, экономические модели можно разделить на два широких класса: Модели, предназначенные для распознавания реальных и гипотетических свойств экономической системы, а также модели, параметры которых создаются с использованием экспериментальных данных.

Второй класс моделей можно разделить на три элемента:

• Модели предприятий, которые используются в качестве основы для принятия решений на уровне предприятия,
• Централизованная модель экономического планирования, при которой решения принимаются на уровне центрального органа планирования,
• Децентрализованная экономическая модель, или отрасль экономики, которая используется в прогнозировании и служит основой экономического регулирования.