Upload
lary-adrian
View
244
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
PROBLEMATICA MODELRII ECONOMICE
1. Modelarea economica obiectul de studiu
2. Concepte generale
3. Procesul de modelare
4. Structura modelelor
5. Clasificarea modelelor
6. Efectele calitii informaiei asupra metodelor si modelelor
1
Modelare Economica, an III zi, Management
UNITATEA DE INVARE 1
Obiective ale UI
In urma parcurgerii acestei UI vei nva care este obiectul
de studiu i metodele de culegere i prelucrare a datelor
folosite n modelarea economico-matematic.
De asemenea vei acumula cunotine despre structura
general a unui model economico-matematic i etapele ce
se parcurg n modelare, condiiile pe care trebuie s
ndeplineasc un model bun i limitele modelelor.
Vei nva unele dintre citeriile de clasificare a modelelor
economico-matematice i cum s alegei modelul potrivit
n funcie de precizia i completitudinea informaiei
disponibile.
2
1. Modelarea economica obiectul de
studiu
Meninerea firmelor la nivel satisfctor de eficien fa de
concuren, prentmpinarea greelilor extrem de
costisitoare.
Necesitatea construirii unui viitor dorit, simulat, nainte de
luarea unei decizii
MODELELE, SCENARIILE, GNDIREA
PROSPECTIV preced tot mai mult deciziile pentru
evaluarea diverselor variante decizionale, nainte de
adoptarea lor efectiv 3
1. Modelarea economica obiectul de
studiu
Modelarea este o metod specific de studiu a unor procese i fenomene prin substituia obiectului real al cercetrii.
furnizeaz mijloacele pentru descrierea i explorarea structurilor, dinamicii i interaciunilor care guverneaz situaiile pe care dorim s le nelegem, controlm i mbuntim.
presupune studierea obiectelor i a proceselor ntr-un mod indirect cu ajutorul unor obiecte sau procese substitut care sunt reprezentri simplificate sau abstractizate ale celor iniiale /originale.
este o disciplin economic de grani cu matematica i tehnica de calcul, care se ocup de fundamentarea deciziei manageriale n condiii de eficien pentru organizaie, cu ajutorul unor modele economico-matematice flexibile i cu posibilitatea utilizrii tehnicii de calcul.
4
MODELE ECONOMICO MATEMATICE metode i tehnici
cantitative, tehnici de decizie, management tiinific.
MODELUL = O reprezentare a realitii din perspectiva
modelatorului.
MODELUL = O reprezentare simplificat sau o abstractizare a
realitii
MODELUL = Un instrument de cunoatere indirect a realitii
obiective
MODEL: Sistem teoretic sau material cu ajutorul cruia pot fi
studiate proprietile i evoluia unui sistem complex considerat
sistemul original, fa de care modelul prezint anumite analogii.
5
2. Concepte generale
2. Concepte generale
n economie: MODELUL constituie o alternativ la
experimentele utilizate n tiinele exacte.
Dac teoria economic, pe baza creia se face simplificarea, se
poate exprima logic i/sau matematic =>
model economico - matematic
In economie, modelul este o constructie teoretica ce reprezinta
procese economice printr-un set de variabile si un set de relatii
logice si/sau cantitative ntre acestea.
Modelul economic este o reprezentare simplificata a proceselor
complexe, de multe ori (dar nu intodeauna) utiliznd tehnici
matematice.
2. Concepte generale
Modelul este o reprezentare izomorf a realitii; acesta ofer o imagine simplificat, intuitiv, dar riguroas, n sensul structurii logice, a fenomenului studiat i faciliteaz descoperirea unor legturi i legiti imposibil de gsit pe alte ci.
Modelul este privit ca un ansamblu de ecuaii, o construcie tiinific a unui sistem economic utilizat pentru a identifica aciunea reciproc, nlnuirea i interdependena anumitor fenomene.
Un model trebuie s fie: simplu, robust, controlabil, adaptabil, complet, uor de aplicat i s aib caracter evolutiv.
7
Cerine de construire a unui model bun:
Coerena dat de calitatea reprezentrii n surprinderea unor legturi compatibile (sub forma unor relaii matematice sau logice) ntre mrimile fizice ale procesului reprezentat;
Corectitudinea dat de capacitatea modelului de a nu deforma caracterul real al relaiilor prezentate (se folosete criteriul validrii - compararea rezultatelor obinute pe modele cu rezultate cunoscute despre/ pentru procesul modelat, n condiii omoloage celor de experimentare prin model)
Consistena i completitudinea apreciate prin msura n care sunt reprezentate elementele componente ale procesului modelat i relaiile dintre ele;
Eficiena i fiabilitatea capacitatea modelului de a rezolva problemele la un cost acceptabil, cu un efort rezonabil de instruire i utilizare n raport cu efectele obinute. 8
2. Concepte generale
Modelul trebuie sa contina suficiente detalii astfel incat:
Rezultatul sa fie satisfacator.
Sa poata fi analizat in timp real.
Realism Simplitate
2. Concepte generale
Beneficiile utilizrii modelelor:
Modele permit comprimarea timpului.
Manipularea modelului (prin schimbarea variabilelor de decizie sau a
mediului) este mult mai uoar dect manipularea sistemului real.
Costul analizei modelului este mult mai mic dect costul unui
experiment real.
Costul unei greeli n timpul experimentelor de tip ncercare i eroare
este mult mai mic n cazul cnd sunt utilizate modelele n locul
sistemelor reale.
Permit estimarea riscurilor pe care le implic anumite aciuni ale
managerilor.
Modelele matematice permit analiza unui numr foarte mare, uneori
infinit de soluii posibile.
Modelele permit mbuntirea procesului de nelegere i instruire. 10
2. Concepte generale
Motive pentru care modelele sunt mai putin folosite de factorii de decizie n management:
modelele eficiente sunt rare (formele analitice sunt eronate i restriciile de utilizare nu sunt studiate cu atenia cuvenit)
o bun parametrizare a modelelor este rar;
factorii de decizie nu stpnesc i nu neleg modelele (matematica);
problemele ce tb. rezolvate se pot modifica n timpul construciei modelului , iar rezultatele devin astfel nefolositoare;
datele necesare modelului sunt uneori greu de obinut;
multe modele sunt incomplete.
2. Concepte generale
3. Procesul de modelare
Procesul de modelare presupune existena a trei elemente:
- subiectul (cercettorul);
- obiectul cercetrii (procesul de studiu);
- modelul obiectului cercetat, ce mijlocete relaiile dintre subiectul care cerceteaz i obiectul studiat.
Modelul se construiete de ctre subiectul cercetrii, astfel nct s reflecte caracteristicile obiectului (atributele, relaiile reciproce, parametrii structurali i funcionali) eseniale pentru scopul cercetrii.
12
Procesul de
studiu
(realitatea) Subiectul
(cercetatorul) Modelul
sistemului
real
Percepia realitii cfm.
capacitii de nelegere
Reprezentarea realitii ca
produs al activitilor mentale
3. Procesul de modelare
Etapele procesului de modelare
Definirea problemei i cunoaterea detaliat a realitii sistemului
(procesului) ce se modeleaz;
Dezvoltarea modelului economico-matematic;
Obtinerea datelor necesare pentru a fi utilizate in model (input data)
folosind diverse surse: rapoarte, documente ale firmelor, interviuri cu
angajatii, chestionare, msurtori, etc. ;
Obtinerea celei mai bune solutii a problemei prin manipularea modelului
(se poate utiliza: rezolvarea de ecuaii, metoda ncercrii i erorii,
enumerarea complet, algoritmi);
Experimentarea modelului economico-matematic i evaluarea soluiei;
Analiza rezultatelor i analiza de senzitivitate (AS - ct de sensibil e
soluia la modificri n formularea problemei);
Implementarea i monitorizarea rezultatelor obtinute cu ajutorul
modelului economico-matematic.
3. Procesul de modelare
Metodele folosite pentru soluionarea unor probleme complexe formulate matematic constau ntr-o succesiune coerent de operaii logice i aritmetice cunoscute sub denumirea de algoritm (dupa Algorismus, un matematician arab din secolul al IX-lea).
Algoritmul este un concept folosit n mod intuitiv pentru a desemna o mulime finit de operaii/ instruciuni, comenzi cunoscute i care, executate ntr-o anumit ordine stabilit pornind de la un set de valori (intrare), produc n timp finit un alt set de valori ce constituie ieirea algoritmului. Acetia pot fi exaci, aproximativi i euristici.
Soluia modelului obinut cu ajutorul unui algoritm ales este analizat, n scopul fundamentrii deciziei finale. Dac se constat c din punct de vedere economic, tehnic, social etc. soluia este considerat corespunztoare se trece la implementarea ei, urmrindu-se efectele i eventualele erori.
4. Structura modelelor
Principalele componente ale unui model:
- variabilele: o cantitate msurabil ce poate s varieze sau este subiect al schimbrii. Variabilele reprezint o abstractizare a mulimii de valori posibile pe care le poate nregistra o caracteristic a unui anumit fenomen.
variabile controlabile (de decizie) elementele care pot fi manipulate i controlate de ctre decident (ex. cantitatea de materiale pe care s o comande o firm);
variabile necontrolabile factori ce influeneaz indicatorii/ rezultatele deciziei, care se situeaz n afara controlului decidentului (ex. durata de ajungere a materialelor comandate);
variabilele rezultat reflect nivelul eficacitii sistemului (exprim modul i gradul de atingere a obiectivului organizaiei/ proiectului/ procesului) (ex. costul total de aprovizionare/stocare).
- parametrii: cantiti msurabile cunoscute (ex: costul lansrii unei comenzi de materiale)
15
4. Structura modelelor
Dup modul de exprimare, variabilele se mpart n:
calitative: sunt categorii ce difer prin tip, se refer la proprieti nenumerice ale unitilor elementare aparinnd unei populaii i nu pot fi exprimate numeric. In cazul n care, n mod convenional, valorile lor sunt codificate prin numere, aceast exprimare nu este relevant numeric. Variabile calitative sunt, de ex.: profesia, starea civil. etc.
cantitative: variabile care difer prin mrime, se refer la proprietile numerice ale unitilor elementare dintr-o populaie i sunt exprimate n uniti numerice, ex.: preul unui produs, cheltuielile lunare de producie, costul unitar etc.
In funcie de natura valorilor pe care le iau, variabilele se mpart n:
variabile de tip discret (sau categoriale): care pot lua o mulime limitat, finit de valori (ex. nr. de angajai dintr-o firm); valorile luate de variabilele discrete se numesc: alternative, categorii sau modaliti;
variabile de tip continuu: care pot lua valori aparinnd unui interval continuu (ex: cifra de afaceri). Practic, mulimea valorilor posibile ale variabilelor de tip continuu este o mulime finit.
Exemplu: Modelul matematic de detarminare a profitului n funcie
de cantitatea produs
Profit = Venituri Cheltuieli
Profit = Venituri (Cheltuieli fixe + Cheltuieli Variabile)
Profit = p x Q (CF+ cv x Q)
Profit = p x Q CF cv x Q
Unde: Q = numrul de uniti de produs vndute
cv = cost variabil pe unitate de produs
CF = cheltuieli fixe
p - pret de vnzare unitar
In acest model: Q variabila de decizie
Profitul variabila rezultat
cv, p i CF - parametrii 17
4. Structura modelelor
5. Clasificarea modelelor
D.p.d.v. al gradului de abstractizare:
modele iconice/imitative: sunt centrate pe morfologia (sau forma
extern) a sistemului real; constituie obiecte artificiale asemntoare cu
sistemele reale, au aceleai proprieti cu ale sistemului real, dar
reproduse la alt scar (ex. machete, imagini grafice).
modele analogice: sunt centrate pe fiziologia sistemului real i
replic funciile sau proprietile sistemului real; au caracteristici de
flexibilitate i generalitate mai puternice n comparaie cu tipul imitativ;
au aceleai proprieti cu ale sistemului real, dar alt form (ex. hri,
schie).
modele simbolice: reprezint comportarea sistemului real (uneori,
procesele interne) folosind simboluri i reguli de compunere a acestora,
de ex.: modele matematice de tipul celor de optimizare sau celor de
simulare, tehnici de reprezentare a cunotinelor din inteligena
artificial. 18
5. Clasificarea modelelor
D.p.d.v. al naturii datelor folosite in model:
modele deterministe: ofer o soluie optim, se folosesc cnd
volumul de date disponibil este mare i acestea au o valoare unic.
modele stochastice (probabiliste): ofer o solutie optim cu o
anumit probabilitate; se folosesc cnd volumul de date disponibil
este mare dar si dispersia datelor e mare, iar valorilor cunoscute li
se asociaz o anumit probabilitate (sunt introduse n model
componente probabilistice care permit explicitarea incertitudinii).
modele vagi (fuzzy): se folosesc cnd volumul de date disponibil
este redus i exist o mulime de valori (conin parametri
necunoscui cu certitudine, exprimai prin atribute cantitative sau
calitative) crora li se asociaz un grad de apartenen la o
anumit proprietate.
19
5. Clasificarea modelelor
D.p.d.v. al modului de folosire i de potenialul utilizator:
descriptive (cognitiv psihologice sau raional limitate): se
folosesc n cazul problemelor complexe i noi (specifice deciziilor
inovative); caut soluii satisfctoare, prespupun c decidentii au o
atentie secvenial; au scopul de predicie al modului n care se
comport sistemul real; pot lua forma unui model explicativ menit s
sporeasc posibilitatea de cunoatere a unui sistem;
normative (bazate pe optimizare): presupun c oamenii acioneaza raional; se folosesc n deciziile de rutin i operaionale; n practic, mai ales n cazul deciziilor complexe, sunt dificil de aplicat; servesc unui decident avizat, eventual asistat de mijloace perfecte de prelucrare a informaiei care realizeaz analize cantitative ntr-un mod complet raional;
prescriptive vizeaz un decident raional, ce-i foloseste de asemenea, intuiia i judecata; sunt construite din start pentru a conduce decidentii spre soluie ct mai eficient posibil. 20
5. Clasificarea modelelor
D.p.d.v. al sferei de reflectare:
- macroeconomic,
- microeconomic,
- mezoeconomic.
D.p.d.v. al calitii informaiilor
folosite (al gradului de cunoatere a
acestora) sunt modele pentru:
condiii de certitudine
condiii de risc
condiii de incertitudine
D.p.d.v. al factorului timp:
- statice: n care nivelul variabilelor
dependente este pus n legtur cu
una sau mai multe variabile
independente, toi factorii fiind
definii la un anumit moment.
- dinamice: iau n considerare modul
n care performanele sistemului
fluctueaz n timp n funcie de
schimbarea variabilelor
independente.
21
6. Efectele calitii informaiei asupra
metodelor si modelelor
Procesul de management este contextual, adic principiile, regulile si metodele de soluionare a unei probleme manageriale trebuie s se adapteze contextului n care se aplic.
Precizia i completitudinea informaiilor disponibile influeneaz alegerea metodelor i modelelor. Precizia i completitudinea informaiilor sunt atribute distincte care dau msura utilitii unui set de date pentru extragerea unor informaii necesare procesului decizional:
lipsa unui anumit nivel de precizie compromite stabilitatea sau minima semnificaie decizional a soluiei obinute;
lipsa unor date face necesar completarea lor cu estimri imprecise (sau ipoteze inconsistente) care au aceleai efecte.
Exist metode cantitative i calitative de culegere a informaiilor.
Pe lng activitatea de culegere a informaiei trebuie avut n vedere i activitatea de interpretare a datelor. 22
Grad de precizie
100%
0 100%
Grad
de
com
ple
titu
din
e
Abordare
stochastic
Modele ale
teoriei
jocurilor
Mulimi vagi (fuzzy)
Utilizarea
analogiilor
Informaii
nerelevante
Modele
deterministe
(exacte)
nvare prin ncercare
i eroare
Abordare euristic
Multicriterialitate
Tehnici de simulare
6. Efectele calitii informaiei asupra
metodelor si modelelor
24
ObservriAnchete
MsurtoriRaportri
Mrimi
Modele
deterministe
Modele
stochastice
Modele
euristice
Soluie optim
Soluie optim cu o probabilitate
Soluie suboptimal
Volum de date
Redus Bogat
mare mic
Modele
stochastice Modele
deterministe
Precizia mrimilor
Deterministe Stochastice Vagi
Metode
de culegere date de prelucrare date
Determi-
niste
Stocha
-stice Vagi
Exac
te
Aproxi-
mative
Euris
tice
Modele
fuzzy
6. Efectele calitii informaiei asupra
metodelor si modelelor
Teste de autoevaluare
Explicai diferena ntre modelele deterministe, stochastice si vagi/fuzzy folosite n modelarea economico-matematic.
Explicati diferenta dintre model si algoritm. Enumerati tipurile de
algoritmi si explicati prin ce se caracterizeaz acetia. Precizai care este rolul pe care il ocup modelul, respectiv algoritmul, n modelare.
Explicai modul n care precizia i completitudinea influeneaz alegerea unui anumit tip de model.
25