В итоге проделанного изучения возможно сделать следующие выводы.
Микроэкономика считается одной из 2-ух составных частей прогрессивной финансовой доктрины.
Микроэкономика – доля финансовой доктрины в целом, ее значительный определенный раздел. Как и во всей финансовой доктрине, в микроэкономике исследуются финансовые дела людей, их финансовое поведение и работа.
Таким образом люди отыскивают и находят ресурсы, включают их в процесс изготовления, изготовляют продукты, продукты, получают прибыли, пользуют их для содержания семьи и общества в целом.
Объект ее изучения - процесс рыночного ценообразования и его роль в государственном хозяйстве.
Субъектами микроэкономики считаются семейные хозяйства, фирмы, правительство.
Объектами микроэкономики выступают трудности редкости и рационального выбора, вопросы производительности изготовления, процессы формирования полезности, устройство взаимодействия спроса и предложения.
Специфичность микроэкономического расклада произведено в том, собственно есть государственной экономики наступает с исследования за поведением отдельных финансовых субъектов, взаимодействие коих в ходе заслуги собственных целей сформирует социальное хозяйство.
Дабы пробраться в суть финансовых явлений, выдвинуть обоснованный мониторинг становления и определенные практические совета, микроэкономика управляется научной методологией.
Методология имеет место быть как дееспособность думать научными категориями и мнениями, находится как разработка абстрактного мышления, подключает способ и теоретическую базу.
Способ выступает как совокупность мировоззренческих основ, совокупных научных способов и личных способов знания. Приватные способы изучения логически выливаются из общенаучных способов знания, меняются более оживленно, призваны очень максимально принимать во внимание специфику изучаемого финансового появления, сориентированы на заключение определенных научных и практических задач.
Они включают моделирование и опыт, факторный тест, надеются пост роение структурно-логических схем и графиков, аналитических таблиц.
Главным способом финансового анализа считается моделирование изучаемых процессов. Поведение отдельных финансовых субъектов описывается при помощи оптимизационных моделей, а итоги их общего взаимодействия - с поддержкой сбалансированных моделей. По степени полноты охвата изучаемых взаимосвязей выделяют модели выборочного и совместного равновесия, по длительности исследования за процессами - статические, сравнительной статики и динамически
В зависимости от принимаемых решений меняется конкурентоспособность компании. Более того, участник имитационного эксперимента поставлен в условия, когда принимаемые решения будут иметь как краткосрочные, так и долгосрочные последствия.
Например, высокая наценка в краткосрочном периоде позволяет заработать больше прибыли и, соответственно, из накопившейся прибыли финансировать экспансию компании - открывать новые магазины.
Однако в долгосрочном плане высокие цены заставят потенциальных покупателей переключаться на конкурентов, если у них цены ниже.
Точно так же последовательные отчисления на финансирование программы повышения лояльности не приносят заметного эффекта в краткосрочной перспективе, однако на более длительном горизонте планирования способны дать значительный положительный эффект, поскольку при сформировавшейся широкой базе лояльных покупателей компания может позволить себе увеличивать наценку без риска потерять покупателей.
В игре важно учитывать долгосрочный эффект обратной связи: чем больше продажи компании, тем выше ее доля рынка по сравнению с конкурентами.
Чем выше доля рынка, тем больше рычагов влияния получает данная компания на поставщиков и, соответственно, тем на более выгодных условиях она может осуществлять закупки у поставщиков. Таким образом она получает возможность сохранять высокую маржу, не увеличивая цену для покупателей.
Имитационная игра «Евросвязь» содержит и основы модели Басса: на первом этапе (этап развития рынка сотовых телефонов, когда компании только выходят на рынок и еще не известны населению) потенциальные покупатели становятся покупателями посредством:
• рекламы;
• по рекомендации уже купивших ранее (предусмотрено взаимодействие агентов друг с другом).
Если же агент не стал лояльным, то он становится повторным покупателем – в этом случае его решение опосредовано несколькими критериями. Модель предусматривает довольно сложную модель принятия решения агентом о выборе компании для повторной покупки телефона. Повторный покупатель анализирует предложения всех трех компаний и принимает решение о покупке в той или иной компании на основе:
• Ценовых предпочтений: преимущество получает та компания, которая продает телефон с минимальной наценкой по сравнению с конкурентами;
Учета прошлого опыта покупки («консерватизм»): компания, в которой он совершил последнюю покупку изначально имеет небольшое преимущество, которое тем не менее может оказаться значимым при определенных условиях;
Наконец, возможно также, чтобы агент учитывал:
Качество обслуживания и количество магазинов компании: при этом преимущество получает компания с наиболее высоким уровнем сервиса (зависит от расходов на подготовку персонала) и наибольшим количеством магазинов (т. чем больше магазинов, тем выше вероятность того, что магазин компании будет расположен поблизости от места проживания агента).
Все эти факторы трансформируются в индекс привлекательности компании. Соответственно, агент, находящийся в стейтчарте Повторный покупатель, принимает решение купить телефон в определенной компании на основе комплекса критериев.
Задачей участника имитационной игры становится принятие таких управленческих решений, которые позволят компании, за которую он играет, стать лидером на рынке на момент окончания игры. Игровой период рассчитан на 10 лет, игрок может принимать свои решения по истечении каждых 6 месяцев – т. 2 раза в год. Таким образом, участник игры может совершить максимум 20 ходов. Возможна игра как индивидуально, так и в команде.
Основная цель имитационного эксперимента – как и в реальной жизни, поставить участников перед необходимостью распределять ограниченные ресурсы (в данном случае – прибыль компании) по нескольким ключевым направлениям. Фактически принимаемые решения формируют стратегию компании.
Агентное моделирование имеет важное преимущество перед системно-динамическими моделями: возможность адаптации. Согласно Джону Холланду, адаптацию можно определить как модификацию структуры модели с целью более эффективного действия в окружающей среде[10].
В системно-динамическом моделировании структура модели определена изначально и не может быть изменена в ходе имитационного эксперимента, т. структура модели фиксирована. Как отмечают Н. Шериз и П. Миллинг, тем не менее системно-динамические модели могут адаптироваться, если под адаптацией понимать не изменение структуры модели, а изменение в доминирования петель обратной связи. Например, S-образный рост вызван доминированием на первоначальном этапе петель положительной обратной связи, вызывающих экспоненциальный рост, которое постепенно уступает балансирующим петлям обратной связи, стабилизирующих систему.
Агентные модели позволяют успешно реализовать эффект адаптации в полном объеме: некоторые агентные модели позволяют проследить эволюцию агентов, во время которой агенты обмениваются «генами» детерминированным или случайным образом (т.н. мутации). Широко известна модель SugarScape Джошуа Эпштейна (Joshua Epstein) и Роберта Акстелла (Robert Axtell), исследователей из Brookings Institute, ведущего научно-исследовательского института в Вашингтоне, в рамках которой была реализована данная возможность [12].
В системной динамики родником нелинейности действия налаженности представляется теория аккумулирования, какая разыскивает изображение в потоках и накопителях, сознательных за возникновение результатов запаздывания. Не оспаривая переданный тезис, агентное макетирование утилизирует этак нарекаемые «события», какие могут потребовать изменения в поведении системы.
Например, в модификации Томаса Шеллинга вековечное соотношение (пусть и хрупкое) нарушалось, иногда порядочно разведчиков воздерживались с поля, тем самым активизируя серию изменений. Применение происшествий при моделировании препровождается бесконечно удобным, поелику разрешает основательно накручивать модели.
Какой-никакой рецепт возможно выработать из выше сказанного? Следовательно ли это, что агентное макетирование больше предпочтительно, чем системно-динамический подход? Безусловно, нет. Каждый из двух, и другой вид моделирования располагают свои плюсы и минусы, пересмотренные выше.
Целую динамику сопоставляют с «моделированием леса», в то время как агентное макетирование – с прогнозированием деревьев. Частенько случается экстремально подготовить подробную агентную модель, какая бы могла обдумывать всегда причинно-следственные связи, воздействующие для постановление агента.
В соотношении от типа проблем, с каким встречается исследователь, возможно существовать подобающе приспособлять либо системно-динамический подход, либо агентный подход, сиречь же и значит и иное вместе.
Внушительное формирование за прошедшие возрасты программного предоставления ради моделирующего прогнозирования разрешает благополучно интегрировать целую динамику с агентным моделированием. Например, одной из преимущественно занимательных заключений сочетанного прогнозирования представляется кода Anylogic русской бражки XJ Technologies, какая разрешает довольно благополучно интегрировать агентное макетирование в системно-динамические модели, этим основательно увеличивая глубину проработки проблемы.
Следовательно, композиция системно-динамического и агентного прогнозирования возможно благополучно приспособляться на поверку, иногда субъективное действие разведчиков (людей, бражек и т. ) формализуется средством агентного подхода, опоясывающая обстановка (макроперспектива) - около поддержки целой динамики.