Имитационный эксперимент

Может помочь людям осоз- Может потребовать много нать необходимость проведе- времени и привести к ошиб-ния перемен и их кам в проведении перемен обязательство помогать этому; может интегрировать имеющуюся информацию для составления плана инноваций

При анализе изучают: формы организации труда, использование рабочего времени, организацию и оснащение рабочих мест, условия труда, приемы труда, квалификацию работников, нормирование и оплату труда, существующий технологический процесс, использование оборудования, производственную структуру управления, оперативное планирование, имеющуюся информацию и ее совершенность. После проведения анализа

В современных условиях, когда повсеместно в управлении используют ЭВМ, когда в нефтедобывающих объединениях функционируют кустовые вычислительные центры, необходимо идти не по пути упрощения расчетов 'ради упрощения, а по пути применения методов, позволяющих в полной мере использовать всю имеющуюся информацию. В связи с этим трудно согласиться с авторами статьи [И], предлагающими нормировать расход тампонажного цемента с помощью регрессионных моделей, обосновывающих возможность и необходимость этого наличием АСУ и ЭВМ. Следует отметить, что применение регрессионных моделей для целей нормирования оправдано в тех случаях, когда затруднено использование более точных прямых расчетов. В данном случае правильнее было бы использование прямых расчетов, которые весьма трудоемки без применения ЭВМ и АСУ.

Используя имеющуюся информацию, разработать приемлемую ставку распределения на основе носителя затрат для каждого из указанных видов деятельности.

Функция плотности вероятностей в каждой точке т] имеет следующий смысл: вероятность того, что величина у примет значение из интервала (ц, f\+dt\), приблизительно равна f(i\)dr\. Функция Р(ц) (или /(т))) содержит всю имеющуюся информацию о величине у, которая в данном случае называется случайной величиной. Можно, например, подсчитать среднее значение величины у: .

Синтетические факторы, выявленные методами современного факторного анализа, могут служить новыми, более информативными комплексными показателями функционирования предприятий. Такие показатели нужны для комплексной оценки результатов хозяйственной деятельности и организационно-технического уровня производства, так как они отражают всю имеющуюся информацию.

Синтетические факторы, выявленные методами современного факторного анализа, могут служить новыми, более информативными комплексными показателями функционирования предприятий. Такие показатели нужны для комплексной оценки результатов хозяйственной деятельности и организационно-технического уровня производства, так как они отражают всю имеющуюся информацию.

• представлять органам государственной статистики имеющуюся информацию по объектам ЕГРПО (без права использования ее в коммерческих целях), за исключением показателей, являющихся конфиденциальной информацией ЦБ РФ.

12.20.Отчеты о добавленной стоимости просто излагают в ином порядке имеющуюся информацию, но практически не несут новой. Обсудите.

Используя предоставленное им право определения рыночной цены, налоговые органы должны принимать во внимание только сделки на рынке между лицами, не являющимися взаимозависимыми, учитывать всю имеющуюся информацию о заключенных на момент реализации этого товара, работы или услуги сделках с идентичными или однородными товарами, работами или услугами в сопоставимых условиях.

Теперь мы в состоянии сравнить ожидаемый доход по отдельной ценной бумаге с ожидаемым доходом на рыночный портфель. В нашем сравнении будет полезно учитывать доход, превышающий ставку по безрисковым ценным бумага. Рис. 5.3 иллюстрирует пример сравнения ожидаемого избыточного дохода по определенной акции с избыточным доходом на весь рыночный портфель. Жирная линия называется характеристической линией. Она показывает связь между избыточным доходом по акции и избыточным доходом на рыночный портфель. Эта связь может базироваться на данных о прошлых соотношениях, в этом случае избыточный доход по ценной бумаге и на рыночный портфель должен быть нанесен на график, а затем проведена линия, наилучшим образом аппроксимирующая имеющуюся информацию о динамике рассматриваемого соотношения в прошлом. Такая ситуация проиллюстрирована на диаграмме разброса значений, изображенной на рис. 5.3. Каждая точка представляет собой избыточный доход по акции и индексу S & Р за один из 60 прошедших месяцев. Месячный доход должен в обоих случаях рассчитываться по схеме: цена на конец периода минус цена на начало периода плюс дивиденды, деленные на цену на начало периода. Из этого дохода вычитается безрисковая месячная ставка, в результате чего получается избыточный доход.

При анализе возможностей получения исходной информации для построения математической модели параллельно решается вопрос о возможности проведения прикладного имитационного эксперимента, т. е. выполняется третий под-этап формулировки исследуемой проблемы. Может оказаться, что некоторые связи между переменными модели еще не достаточно изучены, так что построить адекватную модель изучаемого объекта и провести имитационный эксперимент оказывается невозможно. Этот факт должен быть сообщен заказчику. Как уже говорилось, в этом случае обычно пересматривается список вопросов, на которые должно ответить имитационное исследование. Подчеркнем, что при анализе производственно-экономических систем в большинстве случаев в «здании экономико-математических моделей» уже имеются соответствующие стандартные модели, которые либо сразу, либо после небольшой модификации можно использовать в исследовании. Таким образом, прикладной имитационный анализ производственно-экономических систем обычно осуществим, нужно лишь уметь выбрать подходящие модели. Исходную числовую информацию также часто удается получить. После этого можно переходить к следующему этапу прикладного имитационного исследования — к построению модели.

Математические модели, на основе которых осуществляется имитационный эксперимент, могут быть детерминированными и стохастическими. В детерминированной модели задание внешних воздействий однозначно определяет значения изучаемых величин. Так, в модели долгосрочного прогнозирования задание управлений sx и s2 давало возможность вычислить траектории К (t) и с (/). При использовании детерминированной модели повторение просчета при тех же значениях факторов приводило к тем же реакциям. Иное дело стохастические модели. В них реакция получается в результате взаимодействия внешних воздействий в ряде случайных чисел, которые, хотя и' являются выборкой из одного и того же распределения, в силу случайности моделируемого процесса принимают разнообразные значения. В этом случае повторение просчета при тех же внешних воздействиях приведет к иному значению показателей. Так, в задаче выбора АЗС о просчетах с разными значениями случайных чисел при одном и том же варианте АЗС мы получим разные значения среднего времени простоя автомобиля (1/т) Х,„ и простоя оборудования Ym/Tm. Поэтому для более точной оценки интересующих заказчика величин среднего времени х простоя автомобиля и средней доли у времени простоя оборудования для одного и того же варианта АЗС проводят несколько просчетов.

Для того чтобы при дисперсионном анализе можно было получить выводы о соотношениях величин Д, i = == 1, ..., п, имитационный эксперимент должен быть заранее хорошо спланирован. Количество просчетов k для каждого варианта должно быть выбрано так, чтобы можно было провести дисперсионный анализ с нужной точностью, но в то же время не делать лишних расчетов, так как машинное время не следует тратить зря. Разумную величину k можно оценить заранее.

Модели, предназначенные специально для проведения имитационных экспериментов, часто называют имитационными моделями. Поскольку имитационный эксперимент можно проводить с любой математической моделью, этот термин только подчеркивает сложность таких моделей и невозможность проведения их оптимизационного или теоретического исследования.

Имитационные эксперименты дают возможность провести проверку рабочих гипотез несколько по-другому: выбирается подходящий объект, строится его модель с применением проверяемых гипотез, с моделью проводится имитационный эксперимент, дающий возможность выявить ее свойства, после чего эти свойства сравниваются со свойствами реального объекта, полученными при его наблюдении. В зависимости от результата сравнения гипотезы сохраняются в исходном виде, модифицируются или полностью отбрасываются. При проведении такого исследования возникают вопросы о том, как выбирать объекты для проверки гипотез, каким образом строить модели и как планировать эксперимент и обрабатывать результаты такого исследования. Очевидно, что выбор объекта должен проводиться согласно принципам, отличающимся от принципов выбора для натурного эксперимента в естественных науках. Действительно, в физике эксперимент проводится с таким объектом, в котором интересующее исследователя явление не затемняется другими явлениями, а опыт оказывается воспроизводимым и, по возможности, не очень дорогим и трудоемким.

Первая, субъективная причина состоит в уже упоминавшемся доверии широкой публики к «беспристрастной и объективной» вычислительной машине. Сам факт проведения расчетов на ЭВМ для многих (в том числе и для заказчиков в прикладных исследованиях) служит зачастую гарантией точности и объективности полученных результатов. Все это накладывает дополнительную ответственность на исследователя, проводящего имитационный эксперимент, тем более, что ему в своей деятельности приходится преодолевать значительные трудности, главная из которых состоит в необходимости построить адекватную математическую модель исследуемого явления. Необходимость строить математическую модель является объективной причиной более важной роли исследователя в имитационном эксперименте по сравнению, скажем, с экспериментом натурным. Имитация применяется обычно для анализа сложных объектов, в которых другие методы неприменимы: в прикладных имитационных исследованиях модели очень сложны, от исследователя требуется умение правильно выделить те факторы, которые существенны с точки зрения цели исследования. Вся тяжесть этого этапа исследования ложится на плечи человека — вычислительная машина играет здесь обычно вспомогательную роль: только в некоторых наиболее изученных областях развиваются методы автоматизации построенных моделей (подробнее об этом можно прочитать в книге Н. П. Бусленко 6). В фундаментальных исследованиях сложности носят принципиальный характер: хотя математические модели здесь могут быть просты, они содержат в себе описание плохо понимаемых процессов и явлений, причем это описание дается самим исследователем. Неправильно построенная модель в прикладном или неправильно истолкованные результаты в фундаментальном имитационном исследовании могут привести к грубым ошибкам.

Описанный выше имитационный эксперимент надо отличать от имитационных игр, которые внешне с ним сходны. Имитационные игры также проводятся экспериментатором (которого принято называть посредником), в них участвуют и другие лица, общающиеся с ЭВМ с помощью терминальных устройств. Однако задача этих лиц состоит не в выяснении и описании некоторых зависимостей, а в достижении собственных целей в некоторой имитируемой ситуации. Цели ставятся посредником. Задача других участников — получить в соответствии с этими целями наилучший результат ситуации, сложившейся в результате принятых этим и другими участниками решений. Все это очень напоминает обычные игры, поэтому участников такой имитации называют игроками, а саму имитацию игрой. Имитационные игры происходят от деловых игр, возникших в 30-е годы, и предназначаются для исследования различных экономических ситуаций. Ситуации определялись с помощью модели (зачастую математической), а игроки — каждый в соответствии с предписанной ему ролью моделировали дейсшия

В настоящее время материальной основой человеко-машинных диалоговых имитационных систем являются ЭВМ третьего поколения. Потенциальные возможности вычислительных машин этого типа реализуются на основе рационального сочетания различных методов анализа математических моделей, включенных в имитационную систему. Как уже говорилось, основным методом исследования в человеко-машинной системе является имитация, позволяющая изучать сложные математические модели объекта исследования. В соответствии с этим в блоке математических моделей выделяется основная, наиболее подробная модель, которая используется для проведения имитационных экспериментов. Модели такого типа, которые впредь будет называть моделями имитационного уровня, часто называют также «'имитационными моделями». Надо отметить, что последний термин представляется довольно неудачным, поскольку имитационный эксперимент можно провести с любой математической моделью и в то же время хотя бы простейшие свойства модели любой степени сложности можно получить с помощью аналитических методов.

Имитационный эксперимент «Шихтоподготовка» предназначен для

называемый машинный имитационный эксперимент [ 11 ], т.е.

РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ ПРОГНОЗ [retrospective prediction] — имитационный эксперимент, позволяющий прогнозировать данные уже прошедшего периода и сопоставлять полученные значения переменных имитационной модели с известными (фактическими) данными. Если известны воздействия на систему и результаты этих воздействий, т.е. фактическое развитие системы за определенный период, то Р.п. покажет, приведут ли те же воздействия на имитационную модель к аналогичным последствиям. В Р.п. сравниваются, таким образом, две траектории: анализируемой переменной и соответствующего показателя моделируемой реальной системы. То же: Прогноз ex post.

Имитационный эксперимент проводится в следующей последовательности:

Навигация

Главная

Новое

Акционер Америка Агрессивность