 |
|
Классификация моделей экономических систем
Экономическая система по своим экономическим показателям изменяется во времени как под действием внешних факторов, так и под действием управляющих этой системой людей с учетом внутреннего состояния этой системы. Эволюцию (изменение) состояния экономической системы можно описать с помощью математических формул и зависимостей, совокупность которых образует математическую модель системы. При этом второстепенными факторами можно пренебречь, а какие-то воздействия и факторы можно считать неизменными на определенном отрезке времени. Естественно при этих допущениях математические зависимости упрощаются. В зависимости от степени упрощения математических моделей их можно классифицировать по определенным признакам. На рис. 2.2 приведена структурная схема, отражающая классификацию моделей экономических систем.
Рис. 2.2. Структурная схема классификации моделей
экономических систем
Первый признак - это наличие или отсутствие зависимости модели от времени. Модель, которая не зависит от времени, называется статической, а модель, которая зависит от времени, называется динамической. Все реальные экономические системы динамические, однако существует ряд задач, когда фактором времени можно пренебречь. Это либо одномоментные задачи, которые нужно решить один раз, либо задачи, когда решение ищется для небольшого по продолжительности интервала времени, когда состояние системы от времени почти не изменяется. Очевидно, что поиск оптимального решения для статических моделей проще, поэтому их используют на практике, когда они адекватны (соответствуют) реальной ситуации.
Для динамических моделей вводится второй признак - это непрерывность или дискретность изменения времени в этих моделях.
Модели, в которых время изменяется непрерывно, называются непрерывными, а модели, в которых время изменяется дискретно, через определенный временной интервал (цикл), называются дискретными. Это формальное определение непрерывных и дискретных моделей. Более точное определение, подчеркивающее сущность в различии этих моделей, можно сформулировать так: непрерывные модели изменяют свое состояние во времени за сколь угодно малое приращение времени, а дискретные модели изменяют свое состояние во времени дискретно, через определенный временной интервал. Реальные экономические системы дискретные, их состояние изменяется через конечный временной интервал, который называют тактом, циклом, периодом и т.д. Этот интервал для разных систем различный и может измеряться в часах, днях (сутках), неделях, месяцах, кварталах, годах и т.д.
Возникает вопрос - зачем же вводить непрерывные модели, если реальным экономическим системам адекватны дискретные модели? Ответ таков - непрерывные модели проще в описании, для них легче найти оптимальное управление. Реальные экономические системы можно считать адекватными непрерывным моделям в случаях, когда временной интервал управления гораздо больше цикла. Для таких случаев используются непрерывные модели экономических систем.
Третий признак классификации для непрерывных и дискретных моделей - это наличие или отсутствие в них случайных факторов. Модели, в которых все воздействия и факторы известны на всем интервале управления моделью, называются детерминированными. Модели, в которых хотя бы один из факторов случайный, называются стохастическими. Реальные экономические системы являются стохастическими. Почему же тогда рассматриваются детерминированные модели? Опять таки из-за того, что для детерминированных моделей проще найти оптимальное управление, да и реальные системы на сравнительно небольшом временном интервале времени могут быть адекватны детерминированным моделям, когда с большой достоверностью можно предположить, что воздействия и факторы на этом интервале времени заданы однозначно. В противном случае следует использовать стохастические модели, поиск оптимального управления для которых гораздо сложнее и может быть найден с определенными оговорками на риск и т.д.
Реальные экономические системы являются динамическими, дискретными и стохастическими. Модели этих систем самые сложные, поиск оптимального управления для них наиболее трудный и порой неоднозначный, поэтому при разумных ограничениях в ряде случаев можно воспользоваться более простыми моделями, найти для них оптимальное управление и затем творчески применить этот результат для реальных экономических систем.