Математические модели для поддержки принятия оптимальных управленческих решений в социально-экономических системах

Построение диаграммы факторов, оказывающих сильное влияние на целостность социальной системы, возможности ее развития, качество жизни граждан. Количественные оценки параметров модели, их получение методами экспертных оценок и социологического опроса.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 24.02.2019
Размер файла 73,8 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФГОУ ВПО "Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова"

Математические модели для поддержки принятия оптимальных управленческих решений в социально-экономических системах

Андреев В.В.

г. Чебоксары

Введение

В социально-экономической сфере большое значение имеет построение математических моделей, с помощью которых можно адекватно описать многообразие процессов, протекающих в них. Модель отражает гипотезу об основных факторах развития социальной системы, выраженных, в частности, в показателях удовлетворенности социальными потребностями. Важность таких моделей заключается в возможности прогнозирования на их основе конечных результатов эволюции тех или иных социально - экономических явлений. Модель позволяет учесть в процессе разработки и реализации реформы наиболее проблемные с точки зрения развития социальной сферы направления, которые могут быть как непосредственными целями государственной реформы, так и источниками рисков. Следует отметить, что прогнозирование является ключевым элементом при принятии тех или иных решений. Возможность предсказать до принятия решения нежелательные и неуправляемые аспекты событий позволяет сделать наиболее оптимальный выбор.

Из-за сложности, многофакторности и противоречивости развития социально - экономической системы, а также взаимозависимости экономических, демографических и геополитических процессов часто появляются мысли, что всё это невозможно описать простыми универсальными законами. Однако это не так. Эволюция человечества как глобальной системы, как и эволюция любой открытой неравновесной системы, подчиняется законам нелинейной динамики и синергетики [1, 2]. Применяя методы и теоретические представления синергетики, определяя параметры порядка социального развития, соответствующие тому или иному иерархическому уровню организации, и главные действующие силы, можно создавать достаточно простые модели, способные адекватно описывать и предсказывать сценарии развития того или иного процесса в этой глобальной системе [3].

Один из известных приемов построения модели, описывающей сложную социальную ситуацию, заключается в построении диаграммы факторов, оказывающих наиболее сильное влияние на целостность социальной системы, возможности ее развития, качество жизни граждан. Количественные оценки параметров модели могут быть получены как методом экспертных оценок, так и методом социологического опроса.

О важности математических методов в теории социально - экономических систем

В условиях инновационного развития современного общества и нарастания неопределенности социальных изменений возникает потребность в эффективных методах диагностики социально - инновационной среды, прогнозирования будущего и оценки рисков, основанных на адекватных научных моделях. Эти проблемы рассмотрены в работе [4].

Сегодня наблюдается серьезный разрыв в коммуникации между управленцами, обладающими знаниями и практическим опытом в сфере государственного и муниципального управления и специалистами, владеющими методами математического и компьютерного моделирования. Один из путей решения этой проблемы видится в более широком понимании процесса моделирования как динамического процесса формирования в сознании субъекта - исследователя целостного образа, отражающего сущностные характеристики моделируемой реальности. При этом исследователи предполагают, что данный образ может быть построен посредством различных языков и инструментов. А это означает, что мир строгих математических моделей может быть системно сопряжен с комплексом гибких средств описания (интуитивно - понятных, качественных, когнитивных), выполняющих роль коммуникативного посредника между специалистами разных дисциплин и сфер деятельности. Качественные модели, обсуждаемые в работе [4], позволяют ухватить основные характеристики социальной реальности, упрощая, тем самым, сложность (как в понимании объекта, так и средствах выражения) и формируя целостный образ, необходимый для адекватной оценки ситуации лицом при принятии управленческого решения, а также постановки задач на более строгие, количественные исследования. Таким образом, речь идет о необходимости формирования у управленцев навыков "модельного мышления" через освоение методов качественного моделирования социальных процессов.

Подходы к моделированию социально - экономических систем

В последнее время значительное внимание уделяется анализу социально - экономических процессов с помощью математических методов. Так в работе [5] исследованы демографические процессы, протекающие в мире, в предположении, что мировое сообщество - это сложная неравновесная саморазвивающаяся и самоорганизующаяся система.

Благодаря применению синергетики в настоящее время значительные успехи достигнуты в области глобальной демографии. Здесь имеется ряд математических моделей, теоретически объясняющих наблюдаемый в ХХ веке взрывной рост народонаселения Земли в режиме с обострением - демографический взрыв и происходящий в настоящее время глобальный демографический переход [6 - 9].

Одной из наиболее глубоко разработанной в этой области является математическая модель, созданная С.П. Капицей [6]. Он впервые предложил рассматривать население мира как единую самоорганизующуюся систему, развитие которой подчиняется в большей степени собственным внутренним законам, чем внешним факторам. Он показал, что общая численность населения Земли есть ведущая медленная переменная (главный параметр порядка), к которой подстраиваются все остальные переменные. При анализе глобального демографического процесса все остальные параметры и процессы, влияющие на рост народонаселения, такие, как распределение людей в пространстве, возрастные, расовые и имущественные различия, в модели усредняются и тем учитываются в общем взаимодействии. Из этого следует, что именно демография, рост народонаселения Земли, обусловливает характер социальных, экономических и геополитических процессов, происходящих в глобальной системе человечества. В результате С.П. Капице удалось описать, всесторонне проанализировать и объяснить гиперболический рост народонаселения, имевший место на протяжении почти всей истории человечества. Также была обоснована закономерность наблюдаемого в настоящее время глобального демографического перехода.

C помощью модели, учитывающей пространственное распределение народонаселения и естественные флуктуации его численности, можно описать устойчивость закона роста общего числа людей в режиме с обострением и усиление неустойчивости развития мирового сообщества в целом. Такая модель также учитывает две противоположные тенденции, наблюдаемые в истории человечества:

1) стремление к объединению;

2) распад существовавших империй и стремление к национальному и этническому самоопределению.

Идея построения такой модели, в основе которой лежит квазилинейное уравнение теплопроводности с источником, была впервые выдвинута С.П. Курдюмовым, и реализована коллективом авторов в работах [10 - 12]. Модель является развитием глобальной демографической модели С.П. Капицы, учитывающей пространственное распределение народонаселения. На основе этой модели:

1) дан характер пространственного распределения людей по Земному шару и возникновение неоднородностей (урбанистических кластеров и их эволюция);

2) указаны причины появления характерной периодичности в истории человечества в форме 11 главных исторических эпох, на которые указывает и которые изучает в своих работах С.П. Капица;

3) изучены различное влияние локальных и глобальных флуктуаций в разные исторические периоды развития мирового сообщества (на разных стадиях процесса гиперболического роста);

4) показана неединственность пути исторического развития, существование нескольких аттракторов на отдаленную историческую перспективу (30-50-100 лет);

5) изучены процессы миграции и влияние локальных и глобальных флуктуаций и их влияние на рост в разные исторические периоды развития мирового сообщества (на разных стадиях процесса гиперболического роста).

Для описания явления столь глобального масштаба, как рост народонаселения Земли на протяжении миллионов лет, С.П. Капица использовал системный подход, опирающийся на идеях синергетики. Человечество рассматривается им как единая система. Многие факты указывают на то, что такой подход правомерен и плодотворен. Это, например, устойчивость общего закона гиперболического роста или относительная синхронность смен исторических эпох в разных регионах Земного шара, свидетельствующая о сильных информационных взаимодействиях в мировой системе даже в те далекие времена. В основе модели С.П. Капицы лежит одно обыкновенное нелинейное дифференциальное уравнение первого порядка, описывающее изменение во времени полного числа людей единственной аддитивной переменной:

.

Здесь время выражено в годах от начала нашей эры, а и - две важнейшие системные константы, подобранные эмпирическим путем. Другие переменные исключаются, поскольку процесс роста рассматривается на большом числе поколений, достаточном для устранения отклонений, вызванных случайными факторами. Время - это некоторая средняя временная характеристика системы, описывающая репродуктивную способность и эффективное время жизни одного поколения. Разные авторы используют несколько отличающиеся значения , у С.П. Капицы лет [9].

В работе [13] кратко описываются результаты работы по моделированию современной российской экономики. В связи с этим также обсуждаются принципы и методы моделирования экономики, возникающие при этом принципиальные трудности.

Таким образом, широко применяется математическое моделирование для решения социально - экономических проблем. Строятся классические стохастические и динамические модели экономических явлений. Среди них демографическая динамика, различные модели конкуренции, базовые модели замкнутой экономики и упрощенные модели экономики современной России занимают важное место [13].

Модели исследования

Важное место при принятии управленческих решений занимает умение предвидеть возможные пути развития различных процессов, протекающих в социально - экономической системе. Некоторые модели, относящиеся к классу так называемых моделей "хищник - жертва", применительно к социально - экономическим системам были исследованы в работах [14 - 18].

В предыдущих работах [19 - 24] на основе математического моделирования была проанализирована ситуация в России в 90-е годы 20 века и в начале 21 века. В этих работах в результате проведённых исследований моделей был сделан вывод о том, что очередной кризис социально - экономической системы в России может наступить в 2009/2010 годах. Сейчас, когда контуры мирового финансового кризиса довольно чётко обозначились, можно утверждать, что разработанные математические модели достаточно корректны. Кроме того, предложенные модели были использованы также для исследования прошедших уже этапов эволюции России (СССР). В частности, они правильно позволили смоделировать распад СССР в 1991 году [20] и дефолт в России 1998 года [19, 21, 23, 24].

Разработанные модели позволяют не только заглянуть в будущее конкретной социально - экономической системы. Их можно применять при выработке оптимальных управленческих решений для предвидения и исключения возможных нежелательных тенденций эволюции социально - экономической системы.

Исследование модельных систем социально-экономической динамики

В работе сделана попытка анализа социально - экономической динамики России на основе математического моделирования с привлечением данных государственной статистики с 1991 по 2006 годы. Выбор основных факторов и соответствующих им переменных при анализе системы обусловлен моделью социально - экономических взаимодействий типа "хищник-жертва" [3, 4]. В качестве основной "жертвы" был взят один из главных показателей, лежащий в основе развития производственной сферы и общественной инфраструктуры, - производство электроэнергии () [28]. В роли главного "хищника" выступает контролирующий орган государства - правительство (). Роли промежуточных "хищников" принадлежат показателям уровня жизни населения () и уровня развития производства ().Здесь может уничтожать элементы и , т.е. выступает в роли хищника по отношению к и . В свою очередь, является хищником по отношению к . Элемент в данной системе может уничтожать , который выступает только в роли жертвы. Численность популяции элементов обозначим через .

Тогда динамика такой системы описывается следующей системой дифференциальных уравнений:

, ,

, .

Здесь все коэффициенты , и являются в общем случае зависящими от времени .

В работе исследованы также модели, в которых в качестве основных взаимодействующих элементов социально - экономической системы рассмотрены другие факторы. Анализ моделей показал, что они адекватно описывают динамику социально экономических систем. Модели можно использовать для создания научно-обоснованных прогнозов для определения наиболее благоприятных вариантов развития социально-экономической системы страны в будущем.

математическая модель социальная система

Список литературы

1. Князева Е.Н. Основания синергетики. Режимы с обострением, самоорганизация, темпомиры. / Е.Н. Князева, С.П. Курдюмов. - СПб.: Алетейя, 2002. - 416 с.

2. Хакен Г. Самоорганизующееся общество [Электронный ресурс] // сайт. - URL: http://spkurdyumov. narod.ru/Haken51. htm (дата обращения: 01.09.2008).

3. Малков С.Ю. Математическое моделирование исторических процессов // Новое в синергетике. Взгляд в третье тысячелетие / [под ред.Г. Г. Малинецкого и С.П. Курдюмова]. - М.: Наука, 2002. - С.291-323.

4. Москалев И.Е. Методы качественного моделирования инновационных социальных процессов [Электронный ресурс] // сайт. - URL: http://spkurdyumov. narod.ru/ (дата обращения: 01.09.2008).

5. Белавин В.А. Математическое моделирование глобальной динамики мирового сообщества [Электронный ресурс] / В.А. Белавин, Е.Н. Князева, Е.С. Куркин // сайт. - URL: http://spkurdyumov. narod.ru/ (дата обращения: 01.09.2008).

6. Капица С.П. Сколько людей жило, живет и будет жить на Земле. Опыт теории человечества [Электронный ресурс] // сайт. - URL: http://filosof. historic.ru/books/item/f00/s00/z0000784/index. shtml (дата обращения: 01.09.2008).

7. Подлазов А.В. Теоретическая демография. Модели роста народонаселения и глобального демографического перехода // Новое в синергетике: Взгляд в третье тысячелетие. - М.: Наука, 2002. - С.324-345.

8. Малков А.С. Математическая модель роста населения Земли, экономики, технологии и образования / А.С. Малков, А.В. Коротаев, Д.А. Халтурина // Новое в синергетике: Новая реальность, новые проблемы, новое поколение. / Рос. акад. наук; [отв. ред.Г. Г. Малинецкий]. - М.: Наука, 2007. - С.148-186.

9. Капица С.П. Демографическая революция, глобальная безопасность и будущее человечества // Будущее России в зеркале синергетики. - М.: КомКнига, 2006. - С.238-254.

10. Белавин В.А. Математическая модель демографических процессов с учетом пространственного распределения / В.А. Белавин, С.П. Капица, С.П. Курдюмов // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 1998. - Т.38, №6. - С.885-902.

11. Белавин В.А. Режимы с обострением в демографической системе. Сценарий усиления нелинейности / В.А. Белавин, С.П. Курдюмов // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 2000. - Т.40, №2. - С.238-251.

12. Белавин В.А. Синергетика и развитие человечества // Сб. Глобализация. Синергетический подход. - М.: Изд-во РАГС, 2002. - С.60-69.

13. Романовский М.Ю. Введение в эконофизику. Статистические и динамические модели. / М.Ю. Романовский, Ю.М. Романовский. - М. - Ижевск: Институт компьютерных исследований, НИЦ "Регулярная и хаотическая динамика", 2007. - 280 с.

14. Андреев В.В. Исследование модельных систем социально - экономической динамики/ В.В. Андреев, Е.Б. Васильева // Вестник Чувашского университета. Гуманитарные науки. - 2005. №1. С.229 - 238.

15. Андреев В.В. Математические модели и исследование социально - экономических систем / В.В. Андреев, Е.Б. Васильева, А.М. Суконкина // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-19. [Текст]: сб. трудов XIX Международ. науч. конф. В 10-и т. Т.7. Секция 7/под общ. ред.В.С. Балакирева. - Воронеж, Воронеж. гос. технол. акад., 2006.246 с. С.141 - 143.

16. Андреев В.В. Попытка построения математических моделей для прогнозирования динамики социально - экономических систем / В.В. Андреев, Е.Б. Васильева, А.М. Суконкина // Вестник Чувашского университета. - 2006. №6. С.333 - 339.

17. Карпова О.В. Исследование социальной динамики с помощью математических методов / О.В. Карпова, В.В. Андреев // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-21: сб. трудов XXI Международ. науч. конф.: в 10 т. Т.8. Секция 8/под общ. ред.В.С. Балакирева. Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2008.284 с.С. 196 - 198.

18. Андреев В.В. Математическое моделирование как важный инструмент в организации инновационной деятельности / В.В. Андреев, О.В. Карпова, О.О. Ярмулина // Инновация как объективный фактор развития национальной экономики: материалы всерос. науч. - практ. конф. - Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2008. - 484 с. С.273 - 277.

19. Андреев В.В. Математическое моделирование социально - экономических процессов в России конца XX и начала XXI веков / В.В. Андреев, О.В. Карпова // Нелинейный мир. - 2007. - Т.5, №12. - С.773 - 777.

20. Карпова О.В. Моделирование динамики одной социально - экономической системы на основе модели типа "хищник - жертва" / О.В. Карпова, В.В. Андреев // Математика. Компьютер. Образование: Сб. научных трудов. Том 1/Под ред.Г.Ю. Ризниченко. - М. - Ижевск: НИЦ "Регулярная и хаотическая динамика". 2007. - С. 194-202.

21. Карпова О.В. Исследование социально-экономической динамики России на основе модели типа "хищник-жертва" / О.В. Карпова, В.В. Андреев // Математика. Компьютер. Образование: Cб. трудов XV международной конференции. Том 1/Под общей редакцией Г.Ю. Ризниченко. - Ижевск: Научно-издательский центр "Регулярная и хаотическая динамика". 2008. - С.231-236.

22. Андреев В.В. Попытка построения математической модели социально - экономической системы: исследование на примере Чувашской Республики / В.В. Андреев, О.В. Карпова // Вестник Чувашского университета. Гуманитарные науки. - 2008. №1. С.385 - 390.

23. Андреев В.В. Математическое моделирование и исследование динамики социально - экономической системы России / В.В. Андреев, Е.А. Васильева // Известия РАЕН. Дифференциальные уравнения. - 2009. № 14. С.25-38.

24. Андреев В.В. Математическое моделирование динамики социально-экономической системы (на примере России) / В.В. Андреев, О.О. Ярмулина // Нелинейный мир. - 2009. Т.7. №6. С.464 - 474.

25. Федеральная служба государственной статистики www.gks.ru (дата обращения: 01.09.2008).

26. Бюджетная система Российской Федерации http://www.budgetrf.ru (дата обращения: 01.09.2008).

27. Российский статистический ежегодник 2005: cтат. сб. М.: Росстат, 2006.819 c.

28. Кузьмин В.И., Галуша А.Н. Тенденции выработки электроэнергии в России // Электроснабжение. 2005. N 5. С.78 - 81.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Моделирование экономических процессов методами планирования и управления. Построение сетевой модели. Оптимизация сетевого графика при помощи табличного редактора Microsoft Excel и среды программирования Visual Basic. Методы принятия оптимальных решений.

    курсовая работа [217,2 K], добавлен 22.11.2013

  • Построение модели управления запасами в условиях детерминированного спроса. Методы и приемы определения оптимальных партий поставки для однопродуктовых и многопродуктовых моделей. Определение оптимальных параметров системы управления движением запасов.

    реферат [64,5 K], добавлен 11.02.2011

  • Оптимизация решений динамическими методами. Расчет оптимальных сроков начала строительства объектов. Принятие решений в условиях риска (определение математического ожидания) и неопределенности (оптимальная стратегия поведения завода, правило максимакса).

    контрольная работа [57,1 K], добавлен 04.10.2010

  • Синтез интуитивных и формализованных методов при прогнозировании внутренних экономических связей. Экспертные оценки в основе методов неформализованного анализа и прогноза. Методы экспертных оценок: аналитический, "Комиссий", "Дельфи", "Конференций".

    статья [258,7 K], добавлен 07.08.2017

  • Построение уравнения регрессии, учитывающего взаимодействия факторов, проверка полученной модели на адекватность. Построение математической модели и нахождение численных значений параметров этой модели. Вычисление коэффициентов линейной модели.

    курсовая работа [1005,0 K], добавлен 07.08.2013

  • Построение математической модели выбранного экономического явления методами регрессионного анализа. Линейная регрессионная модель. Выборочный коэффициент корреляции. Метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии, статистические гипотезы.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 22.05.2015

  • Сущность метода наименьших квадратов. Экономический смысл параметров кривой роста (линейная модель). Оценка погрешности и проверка адекватности модели. Построение точечного и интервального прогноза. Суть графического построения области допустимых решений.

    контрольная работа [32,3 K], добавлен 23.04.2013

  • Характеристика российской модели переходной экономики. Математические модели социально-экономических процессов, факторы и риски экономической динамики, посткризисные тренды. Роль Краснодарского края в экономике РФ, стратегия его экономического развития.

    дипломная работа [385,0 K], добавлен 21.01.2016

  • Краткая характеристика СПК "Слава". Спецификация модели рентабельности собственного капитала. Оценка параметров модели и влияние мультиколлинеарности факторов. Построение аддитивной модели временного ряда уровня рентабельности собственного капитала.

    курсовая работа [1,0 M], добавлен 29.08.2015

  • Анализ и выявление значимых факторов, влияющих на объект. Построение эконометрической модели затрат предприятия для обоснований принимаемых решений. Исследование трендов временных рядов. Оценка главных параметров качества эконометрической модели.

    курсовая работа [821,1 K], добавлен 21.11.2013

  • Методика получения оценок, используемых в процедурах проектирования управленческих решений. Прикладное использование модели многофакторной линейной регрессии. Создание ковариационной матрицы данных и производных от неё паттернов проектирования решений.

    статья [410,9 K], добавлен 03.09.2016

  • Моделирование экономических систем: основные понятия и определения. Математические модели и методы их расчета. Некоторые сведения из математики. Примеры задач линейного программирования. Методы решения задач линейного программирования.

    лекция [124,5 K], добавлен 15.06.2004

  • Эконометрика как одна из базовых дисциплин экономического образования во всем мире. Прогноз социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы. Понятие и построение модели парной регрессии и корреляции.

    контрольная работа [633,2 K], добавлен 10.12.2013

  • Гносеологическая роль теории моделирования и сущность перехода от натурального объекта к модели. Переменные, параметры, связи (математические) и информация - элементы модели. Обобщенное представление вычислительного эксперимента и признаки морфологии.

    реферат [31,0 K], добавлен 11.03.2009

  • Методы экспертных оценок - методы организации работы со специалистами-экспертами и анализа мнений экспертов. Экспертные оценки - индивидуальные и коллективные. Индивидуальные оценки - оценки одного специалиста. Экспертные оценки используются при выборе.

    реферат [57,9 K], добавлен 08.01.2009

  • Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели неоднородных экономических процессов. Построение диаграммы рассеяния. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции. Определение коэффициентов детерминации и средних ошибок аппроксимации.

    контрольная работа [547,6 K], добавлен 21.03.2015

  • Построение экономико-математической модели задачи, комментарии к ней и получение решения графическим методом. Использование аппарата теории двойственности для экономико-математического анализа оптимального плана задачи линейного программирования.

    контрольная работа [2,2 M], добавлен 27.03.2008

  • Сущность экономико-математической модели, ее идентификация и определение достаточной структуры для моделирования. Построение уравнения регрессии. Синтез и построение модели с учетом ее особенностей и математической спецификации. Верификация модели.

    контрольная работа [73,9 K], добавлен 23.01.2009

  • Определение понятий "функциональные и структурные математические модели", рассмотрение их значение, главных функций и целей. Составление модели "черного ящика", простейшее отображение реальной системы. Метод исследования объектов с помощью их моделей.

    реферат [13,2 K], добавлен 17.11.2015

  • Определение оптимальных методов развития малого и среднего предпринимательства. Оценка влияния групп индикаторов на его показатели. Корреляционный анализ институциональных факторов социально-экономического развития и их добавление в регрессионные модели.

    курсовая работа [544,9 K], добавлен 17.03.2015

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.