|
Моделирование позволяет
Понятия потребителя и потребления. Типология потребителей. Индивидуальные, производственные и массовые потребители. Формы потребления. Потребительский выбор. Мотивация покупки. Моделирование поведения потребителя. Стиль и уровень жизни. Культура потребления.
Анализ рыночной конъюнктуры (ситуационный анализ), его задачи. Система характеристик рыночной конъюнктуры. Статистическое моделирование устойчивости/колеблемости рынка, цикличности (сезонности) и тенденций его развития. Конъюнктурные индикаторы. Индексы деловой активности. Шкальные оценки рыночной ситуации. Методы оценки сбалансированности рынка. Оценки насыщенности рынка. Моделирование поведения покупателей, анализ структуры конкуренции, конкурентоспособности фирмы и марки, анализ портфеля заказов, анализ приоритетных конкурентов, анализ проникновения в систему сбыта, анализ программы коммуникации. Анализ риска и планирование чрезвычайных обстоятельств.
В конечном итоге имитацию процесса построения календарного плана можно рассматривать как моделирование поведения системы для изучения ее реакций на специфические изменения. Изменяя параметры, а следовательно, применяя разные алгоритмы в каждом из «проигрываний» модели, можно получить различные календарные планы. Анализ полученных результатов решения позволяет выбрать наилучший план работы участка и наиболее рациональный алгоритм решения задачи для конкретных условий производства.
ИССЛЕДОВАНИЕ РЫНКА - элемент маркетинга, создающий информационную основу для разработки стратегии и тактики конкурентной борьбы на рынке. ИССЛЕДОВАНИЕ РЫНКА направлено на определение емкости рынка, его сегментов, на моделирование поведения покупателей, сравнительный анализ деятельности конкурентов, прогнозирование сбыта продукции.
Технология нейронных сетей, одного из видов искусственного интеллекта (AI), возникла на основе подражания процессам обработки информации и принятия решений, происходящих в живых организмах. Целью было моделирование поведения нервной ткани живых систем при помощи компьютерных структур, организованных из программно симулируемых нейронов и нейронных связей (синапсов). Исследования нейронных сетей на теоретическом уровне начались в 1940-х годах. Когда компьютерная технология стала достаточно мощной для реализации подобных исследований, работа началась всерьез. Во второй половине 1980-х годов системы на основе нейронных сетей стали представлять интерес для биржевой общественности. К 1989 г. ряд разработчиков уже предлагали пакеты для создания инструментов на нейронных сетях. Scientific Consultant Services разработал коммерческую систему NexTurn для прогнозирования индекса S&P 500. Интерес достиг пика в начале 1990-х годов, появились новые программы, но по причинам, о которых будет сказано ниже, к настоящему времени первоначальное увлечение финансовой общественности нейронными сетями прошло.
5. Сергеева Л.Н. Моделирование поведения экономических
Моделирование поведения продавцов на
4. Моделирование поведения системы управления запасами с фиксированным размером заказа предполагает;
5. Моделирование поведения системы с фиксированным интервалом времени между заказами предполагает:
3 Потребители Обеспеченность товарами Структура и тенденции потребления Побудительные факторы при выборе и приобретении товара Тенденции и прогнозирование ожидаемого спроса на товарную продукцию Моделирование поведения потребителей на рынке
Моделирование поведения — обучение при помощи ролевой модели поведения путем рассмотрения, обследования или представления опыта другого человека.
существенно облегчает изучение производства ц реальных условиях. Математическое моделирование позволяет прогнозировать развитие экономических процессов и экспериментировать в экономике, не прибегая к опыту. Наибольшее применение получили модели: оптимального планирования, сетевого планирования, вероятностно-статистические, балансовые.
Математическое моделирование позволяет прогнозировать развитие экономических процессов, экспериментировать, не прибегая к опыту, что так важно в экономике.
существенно облегчает изучение upon <водсша в реальных условиях. Математическое моделирование позволяет прогнозировать развитие экономических процессов и экспериментировать в экономике, не прибегая к опыту. Наибольшее применение получи-Л! модели: оптимального планирования, сетевого планирования, вероятностно-статистические, балансовые.
Второй вопрос, возникающий при изучении данного нами определения модели: а зачем нужно использовать какие-то вспомогательные объекты (т. е. модели) и затем сталкиваться со сложнейшей проблемой о возможности переноса результатов исследования моделей на объект вместо того, чтобы исследовать интересующий нас объект непосредственно? Прежде всего бросается в глаза причина практическая: модели выбираются таким образом, чтобы они были значительно проще для исследования, чем интересующие нас объекты. Более того, некоторые объекты вообще не удается исследовать активно (т. е. провести с ними эксперимент). Невозможно, например, ставить на экономике страны эксперимент, имеющий чисто познавательное значение. Однако моделирование имеет и другое, более важное для науки значение: поскольку в модели воспроизводятся лишь некоторые наиболее важные в данном исследовании стороны исходного объекта, моделирование позволяет выявить существенные факторы, ответственные за те или иные свойства изучаемых объектов. Моделирование как познавательный прием, как форма отражения действительности, зародилось еще в античную эпоху одновременно с возникновением научного познания. Сейчас трудно назвать ту область науки, где оно не используется.
Какие же достоинства метода моделирования заставляют постоянно прибегать к нему как в научных исследованиях, так и в практической деятельности, несмотря на сложнейшую проблему оценки соответствия между моделью и изучаемым объектом? На этот вопрос можно дать два ответа, дополняющие друг друга. Прежде всего, использование моделей имеет чисто практическую основу: модели всегда строятся так, чтобы они были удобнее для исследования, чем исходные объекты (т. е. были проще, имели более удобные параметры и т. д.). Более того, некоторые явления удается изучить только на их моделях. Есть, однако, и другой ответ на вопрос о ролп методов моделирования: в моделях воспроизводятся лишь основные, наиболее важные в данном исследовании стороны изучаемого объекта, поэтому моделирование позволяет выявить существенные факторы, ответственные за те или иные свойства изучаемых явлений. В этом смысле развитие методов моделирования определяет развитие науки и имеет огромное практическое значение, поскольку достаточно ясное представление о свойствах процессов в природе и обществе служит основой для получения правильных ответов на запросы практики.
Экономико-математическое моделирование — эффективный исследовательский метод, позволяющий выделить группу наиболее важных явлений производственного процесса, абстрагироваться от несущественных явлений, изменить пространственно-временные и другие масштабы реального процесса, а также условия его протекания в удобном для исследования направлении. Моделирование позволяет многократно и устойчиво воспроизводить изучаемые явления, в то время как экспериментирование в условиях реального производства, как правило, затруднительно [20].
И жестко детерминированные, и стохастические модели имеют свои достоинства и недостатки. Тем не менее между ними есть одно весьма принципиальное различие. В принципе факторный анализ можно понимать двояко: в широком смысле — это выявление и оценка влияния факторов; в узком смысле — оценка влияния предварительно обособленных факторов. Стохастическое моделирование позволяет реализовывать факторный: анализ в широком смысле, а жестко детерминированное моделирование — лишь в узком смысле.
кий может быть представлен математическими формулами. Эти формулы носят общий характер, и по отношению к ним все многообразие практических вариантов бухгалтерского учета выступает частным случаем. Таким образом, моделирование позволяет раскрыть первоначальную структуру (инвариант), лежащую в основе любой встречающейся на практике бухгалтерской категории (документа, счетов, баланса, форм учета и т. д.)».
Метод экономико-математического моделирования: Экономико-математическое моделирование позволяет дать количественную оценку взаимосвязям между финансовыми показателями и факторами, влияющими на их численное значение. Данная взаимосвязь выражается через экономико-математическую модель, которая представляет собой точное описание экономических процессов с помощью математических символов и приемов (уравнений, неравенств, графиков, таблиц и др.). В модель включают только основные (определяющие) факторы. Модель может базироваться на функциональной или корреляционной связи.
Экономико-математическое моделирование позволяет перейти от средних величин к многовариантным расчетам финансовых показателей (включая прибыль).
Уже на этом уровне моделирование позволяет: 1) свести все разнообразие документов к их инварианту, т.е. выделить те элементы, которые присутствуют в каждом документе; 2) включить в модель только те реквизиты, которые нужны для последующих анализа и/или обработки; 3) облегчить алгоритмизацию бухгалтерских задач и их машинную реализацию.
Моделирование факторных Модернизация действующего Модернизации экономики Модернизации предприятий Модернизации существующих Модификаций продукции Малорентабельных предприятий Монетизации экономики Мониторинг общественного Монопольную сверхприбыль Монополии государства Монтажные организации Монтажных организациях вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
