Имитационное моделирование экономических процессов

1. Имитационное моделирование экономических процессов Представление дисциплины

2. Общие сведения по дисциплине • Название • Имитационное моделирование экономических процессов • Читается для специальностей080801 «Прикладная информатика в экономике» • Важность изучения дисциплины • Специалист с квалификацией информатик-экономист должен на высоком уровне владеть основами имитационного моделирования различных систем, в первую очередь, экономических систем • Сфера профессионального использования • - построения имитационных моделей экономических систем • - создание программно-алгоритмической поддержки для проведения вычислительных экспериментов над моделями в экономических задачах

3. Краткое описаниедисциплины • Курс посвящен изучению основ компьютерного моделирования. Он разбит на следующие основные блоки: общие вопросы имитационного моделирования, математические основы и схемы создания имитационной модели, методы построения имитационной модели экономического процесса, имитационное моделирование процессов валютного рынка, программные средства имитационного моделирования

4. Цели и задачи преподавания дисциплины • Основной целью дисциплины является формирование у студентов знаний • - о теоретических основах построения имитационных моделей экономических систем и их реализации с помощью компьютеров; • - о роли и месте имитационных моделей при решении экономических задач

5. Место дисциплины среди смежных дисциплин • Данная дисциплина требует предварительного изучения курсов • Дискретная математика, Дифференциальные уравнения, Вычислительная математика, основы теории вероятностей, основы бухгалтерского учета. Кроме того, используются навыки алгоритмизации и программирования, полученные при освоении дисциплины Программирование • Предполагается, что полученные в результате изучения данного курса знания о методах построения математических моделей и навыков их компьютерной реализации будут использоваться при освоении иных дисциплин учебного плана специальности

6. Начальные знания • Для успешного освоения курса требуется знание основ • - основы теории вероятностей, • - основы бухгалтерского учета, • - алгоритмизации и • - программирования

7. Итоговые знания, умения и навыки • В результате изучения дисциплины студенты должны иметь ПРЕДСТАВЛЕНИЯ: • о роли и месте имитационных моделей при решении экономических задач • В результате изучения дисциплины студенты должны получить ЗНАНИЯ: • о теоретических основах построения имитационных моделей и их реализацию с помощью компьютеров • В результате изучения дисциплины студенты должны приобрести УМЕНИЯ И НАВЫКИ: • по созданию программно-алгоритмической поддержки для проведения вычислительных экспериментов над моделями в экономических задачах

8. Содержание лекционного курса • Тема 1. Общие вопросы имитационного моделирования Тема 2. Математические основы и схемы создания имитационной модели • Тема 3. Методы построения имитационной модели экономического процесса • Тема 4. Имитационное моделирование процессов валютного рынка • Тема 5. Программные средства имитационного моделирования

9. Тема 1. Общие вопросы имитационного моделирования • При изучении темы рассматриваются следующие вопросы:Понятие модели. Виды моделирования, классификация моделей. Классификация математических моделей. Динамические и статические модели. Классификация моделей сложных динамических систем. Гибридные системы. Понятие имитационной модели. Область применения имитационного моделирования. Границы возможностей классических математических методов в экономике. Типовые задачи имитационного моделирования. Этапы создания имитационной модели. Структурный анализ процессов на объекте экономики. Проблема сложности больших систем. Структурный подход к разработке ПО. Метод функционального моделирования SADT. Состав функциональной модели. Построение иерархии диаграмм. Метод Монте-Карло.

10. Тема 2. Математические основы и схемы создания имитационной модели • При изучении темы рассматриваются следующие вопросы:Основные понятия статистического моделирования. Наиболее распространенные вероятностные характеристики входных воздействий и внутренних параметров систем. Машинное моделирование случайных величин со стандартным равномерным законом распределения. Теоретические основы и методы моделирования случайных процессов. Статистические гипотезы и критерии согласия. Основные подходы к построению математических схем моделей. Непрерывно детерминированные модели. Дискретно-детерминированные модели. Непрерывно-стохастические модели. Методы теории массового обслуживания. Влияние случайных процессов на задержку в очередях. Формула Поллачека-Хинчина. Пример дискретных моделей. Цепи Маркова. Замкнутые и разомкнутые схемы моделей. Процедура стохастического имитационного моделирования. Проблема минимального количества имитаций. Пример имитации функционирования вычислительной системы.

11. Тема 3. Методы построения имитационной модели экономического процесса • При изучении темы рассматриваются следующие вопросы:Основные объекты модели. Моделирование работы с материальными ресурсами. Имитация информационных ресурсов. Моделирование денежных ресурсов. Моделирование пространственной динамики. Понятие модельного времени. Управление модельным временем. Способы организации квазипараллелизма. Методы планирования компьютерного эксперимента на модели. Проверка адекватности имитационных моделей с использованием результатов эксперимента. Проверка качества генератора случайных чисел.

12. Тема 4. Имитационное моделирование процессов валютного рынка • При изучении темы рассматриваются следующие вопросы:Основные сведения о процессах на валютном рынке. Понятие имитационного моделирования валютного рынка. Основные понятия технического анализа. Моделирование работы на валютном рынке с помощью Интернет. Пример автоматизации процесса построения моделей валютного рынка. Пример моделирования с помощью методов технического анализа. Моделирование оптимального портфеля.

13. Тема 5. Программные средства имитационного моделирования При изучении темы рассматриваются следующие вопросы:Моделирование систем и языки программирования. Пакеты создания непрерывных и дискретных моделей. Язык программирования GPSS. Подсистема Simulink пакета Matlab как среда построения имитационных моделей. Процесс построения модели задачи проектирования оптимальной налоговой ставки на прибыль. Построение модели равновесия на конкурентном рынке. Построение имитационной модели циклов и кризисов перепроизводства.

14. Лабораторный практикум • Лабораторная работа №1 (по теме №1). Генерирование равномерно распределенных случайных чисел. • Лабораторная работа №2 (по теме №3). Имитационное моделирование систем в MatLab Simulink. Проектирование оптимальной налоговой ставки на прибыль . • Лабораторная работа №3 (по теме №4). Моделирование причин возникновения циклов и кризисов перепроизводства . • Лабораторная работа №4 (по теме №5). Моделирования рыночного равновесия на конкурентном рынке. • …

15. Формы контроля • Текущий контроль • Тест • Итоговый контроль • Тест

16. Глоссарий • Глоссарий – обеспечивает толкование и определение основных понятий, необходимых для адекватного осмысления материала. • Например: • Алгоритмическое моделирование - разновидность имитационного моделирования с использованием универсального языка программирования (Паскаль, Бейсик или др.) и специальных алгоритмов. Более трудоемко по сравнению с применением моделирующих систем и технологий. В настоящее время применяется в некоторых вузах для преподавания основ компьютерного моделирования ; • Временная динамика - основной вид динамики развития процесса, исследуемой в любых имитационных моделях

17. Глоссарий Виртуальный структурный узел- тип узла имитационной модели. Имеет наименование parent. В тексте модели он отсутствует. Позволяет объединить некоторое множество любых узлов модели и поместить их на более низкий слой, оставив на исходном слое только графический значок parent. Узел parent - мощное средство структурного анализа при создании модели. Работа с такими узлами возможна только в режиме CASE-технологии при использовании графического конструктора. Генератор транзактов (с бесконечной емкостью)- тип узла имитационной модели. Имеет наименование ag. Узлы-генераторы создают новые транзакты и передают их в другие узлы модели. Параметры генератора в случае необходимости можно изменить посредством информационного воздействия из другого узла - с помощью сигнала cheg (здесь и далее сигнал - это специальная функция, выполненная транзактом, находящимся в одном узле, в отношении другого узла) Граф модели- объект имитационной модели, представляющий направленный граф, объединяющий все процессы имитационной модели независимо от количества уровней структурного анализа.

18. Глоссарий Датчик случайных величин- специальная программа, позволяющая получать псевдослучайные наборы чисел, распределенных по заданному закону. В современных компьютерах, если в качестве начальных кодов использовать коды таймера, реально получается последовательность случайных величин Имитационная модель (simulation model)- специальный программный комплекс, позволяющий имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Он запускает в компьютере параллельные взаимодействующие вычислительные процессы, которые являются по своим временным параметрам (с точностью до масштабов времени и пространства) аналогами исследуемых процессов. Имитационное моделирование (simulation) - распространенная разновидность аналогового моделирования, реализуемого с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих компьютерных программ и технологий программирования, позволяющих посредством процессов-аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его параметров

19. Глоссарий Коллективное управление процессом моделирования- особый вид эксперимента с имитационной моделью, применяемый в деловых играх и в учебно-тренировочных фирмах Масштаб времени- число, которое задает длительность моделирования одной единицы модельного времени, пересчитанной в секунды, в секундах астрономического реального времени при выполнении моде­ли. Относительный масштаб времени - это дробь, показывающая, сколько единиц модельного времени помещается в одной единице процессорного времени при выполнении модели в компьютере Метод Монте-Карло- метод статистических испытаний, проводимых с помощью ЭВМ и программ - датчиков псевдослучайных величин. Иногда название этого метода ошибочно применяется в качестве синонима имитационного моделирования Нормальный закон распределения - закон распределения случайных величин, имеющий симметричный вид (функция Гаусса). В имитационных моделях экономических процессов используется для моделирования сложных многоэтапных работ

20. Глоссарий Произвольный структурный узел- тип узла имитационной модели. Имеет наименование down. Необходим для упрощения очень сложного слоя модели - для «развязывания» запутанной схемы, находящейся на одном слое, по двум разным уровням (или слоям) Пространственная динамика- разновидность динамики развития процесса, позволяющей наблюдать во времени пространственные перемещения ресурсов. Изучается в имитационных моделях экономических (логистических) процессов, а также транспортных систем Ресурс- типовой объект имитационной модели. Независимо от его природы в процессе моделирования может характеризоваться тремя общими параметрами: мощностью, остатком и дефицитом. Разновидности ресурсов: материальные (базируемые, перемещаемые), информационные и денежные Сигнал- специальная функция, выполненная транзактом, находящимся в одном узле в отношении другого узла для изменения режима работы последнего

21. Глоссарий Событие- динамический объект модели, представляющий факт выхода из узла одного транзакта. События всегда происходят в определенные моменты времени. Они могут быть связаны и с точкой пространства. Интервалы между двумя соседними событиями в модели – это, как правило, случайные величины. Разработчик модели практически не может управлять событиями вручную (например, из программы). Поэтому функция управления событиями отдана специальной управляющей программе – координатору, автоматически внедряемому в состав модели Транзакт- динамический объект имитационной модели, представляющий формальный запрос на какое-либо обслуживание. В отличие от обычных заявок, которые рассматриваются при анализе моделей массового обслуживания, имеет набор динамически изменяющихся особых свойств и параметров. Пути миграции транзактов по графу модели определяются логикой функционирования компонентов модели в узлах сети

22. Список литературы • Основная • 1.Емельянов А.А. и др. Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб. пособие / А.А. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; Под ред. А.А. Емельянова. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 368 с.: ил. • 2.Цисарь И.Ф., Нейман В.Г. Компьютерное моделирование экономики. – М.: «Диалог-МИФИ», 2002. – 304 с. • 3.Лебедев В.В., Лебедев К.В. Математическое и компьютерное моделирование экономики. – М.: НВТ-Дизайн, 2002. – 256 с. • 4.Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем: Учебник. – 4-е изд., доп. и перераб. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 240 с.: ил. • 5.Кондрашев В.Е., Королев С.Б. MATLAB как система программирования научно-технических расчетов. – М.: Мир, Институт стратегической стабильности Минатома РФ, 2002. – 350 с.: ил.

23. Список литературы • Дополнительная • 1.Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. – 2-е изд., испр. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. – 320 с. • 2.Основы цифровой обработки сигналов: Курс лекций / Авторы: А.И. Солонина, Д.А. Улахович, С.М. Арбузов, Е.Б. Соловьева, И.И. Гук. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003. – 608 с.: ил. Internet-ресурсы • 1. Сервер дистанционного обучения url: www.distant.ru • 2. Сервер изучения математических дициплин url: www.exponenta.ru

24. Сведения об авторе Фамилия, имя, отчество: Черноморец Андрей Алексеевич. Место работы: Белгородский государственный университет. Ученая степень: кандидат технических наук. Ученое звание: доцент. Должность: доцент. Кафедра: прикладной информатики. Контактная информация: • Адрес:308015, г. Белгород, ул. Победы, 85, • Рабочий телефон: 30-13-61, • E-mail (адрес электронной почты):chernomorets@bsu.edu.ru

25. Сведения об авторе Фамилия, имя, отчество: Щербинина Наталья Владимировна. Место работы: Белгородский государственный университет. Должность: ассистент. Кафедра: прикладной информатики. Контактная информация: Адрес: 308015, г. Белгород, ул. Победы, 85, Рабочий телефон: 30-13-61, E-mail (адрес электронной почты): shcherbinina@bsu.edu.ru

26. Ваши вопросы: