«Метод статистического моделирования»

Актуальность работы заключается в том, что в практике статистического моделирования чаще всего приходится иметь дело с объектами, которые в процессе своего функционирования содержат элементы стохастичности или подвергаются стохастическим воздействиям внешней среды. Поэтому основным методом получения результатов с использованием имитационных моделей таких стохастических систем является метод статистического компьютерного моделирования, использующий в качестве теоретической основы предельные теоремы теории вероятностей. Для большинства экономико-математических моделей характерен статический подход к изучению экономики, когда изучается ее состояние в данный момент времени. Под статической экономической системой понимается система, координаты которой можно считать постоянными на изучаемом промежутке времени.

---

Дипломная работа по биологии на заказ является подходящим решением для тех, кто не хочет писать работу самостоятельно. Доверьте ваш диплом профессиональным авторам Work5!

---

Соответственно, при построении статической экономико-математической модели предполагается, что все зависимости относятся к одному моменту времени, а моделируемая система неизменна во времени. При этом происходящие изменения полностью игнорируются, поскольку их учет не требуется для достижения цели моделирования. Кроме того, предполагается, что все интересующие процессы, которые происходят в системе, не требуют развертывания во времени при их описании, потому могут быть с достаточной степенью точности охарактеризованы не зависящими от времени величинами, как известными, так и неизвестными. Поэтому время в статической модели явно не вводится. Статические модели характеризуют моделируемую систему в некоторый фиксированный момент времени. Такой момент может представлять собой весь интервал времени, как правило, его конечную, середину или начальную точку, в течение которой система предполагается неизменной. Большинство экономических и математических моделей статичны. Эта точка зрения настолько укоренилась в сознании большинства экономистов, что практически всегда модель считается статической, а если это не так, то только тогда указывается, что модель является динамической. Цель работы – изучение метода статистического моделирования, как в теоретическом рассмотрении, так и в эмпирическом. Объект исследования – математическое и имитационное моделирование в рассмотрении именно метода статистического моделирования. Предмет исследования – эффективность метода статистического моделирования. Для достижения поставленной цели важно решить следующие задачи: - изучить основные понятия теории статистического моделирования систем и процессов; - рассмотреть сущность и методы статистического моделирования; - провести анализ и эмпирическую работу, методом статистического моделирования, сделать выводы. Информационную основу составила научная и учебная литература по выбранной теме исследования. Методологической основой исследования в данной курсовой работе послужил метод статистического и графического моделирования, экономический и математических анализ. В ходе исследования использовались также такие общенаучные методы, как метод экономико-математический метод и другие. Структура работы состоит из введения, трех глав с подразделами, заключения и списка использованных источников.

В процессе написания работы была достигнута цель и решены все поставленные задачи, а также сформулированы основные выводы. Цель работы заключалась в изучении метода статистического моделирования, как в теоретическом рассмотрении, так и в эмпирическом. Для достижения поставленной цели решены следующие задачи: - изучены основные понятия теории статистического моделирования систем и процессов; - рассмотрена сущность и методология статистического моделирования; - проведен анализ и эмпирическая работа, при помощи метода статистического прогнозирования. Статистическая модель - это распределение вероятностей, построенное для того, чтобы на основе данных можно было делать выводы или принимать решения. Данная идея лежит в основе большинства инструментов статистического семинара, в котором она играет центральную роль, предоставляя экономичное и содержательное резюме имеющейся информации. Моделирование вводится на ранней стадии, чтобы дать представление о случайности, а позже используется для вывода. Каждая глава работы содержит широкий спектр примеров, призванных показать математические и вычислительные соображения, которые делают статистическую работу такой разнообразной, такой сложной и такой увлекательной. Решение задач является неотъемлемой частью изучения математического и статистичекого моделирования, пожтому во второй главе рассмотрена задача на примере промышленной группы предприятий, решенная методом статистического моделирования. Реальное понимание статистических методов приходит от контакта с данными. В данной работе выполнен анализ понятия математической модели статистического моделирования, рассмотрено понятие математического моделирования. Под математическим моделированием будем понимать описание какого-либо реального процесса, явления или ситуации на математическом языке. Сформулировано определение текстовой задачи. Под текстовой задачей будем понимать описание некоторой реальной ситуации или явления на естественном языке с требованием и вопросом, на который необходимо найти ответ, опираясь и учитывая условия, которые указаны в задаче. По итогу решения задачи было доказано, что матрица А, которая является матрицей коэффициентов прямых материальных затрат - продуктивна, поскольку в ней существует неотрицательный вектор X ≥ 1. Таким образом, в статистическом моделировании требуется общая структура для описания и анализа моделируемых систем. Этой общей основой является математика, и мы ссылаемся на описание систем, как на математическую модель. Необходимо понимать, что математическая модель - это, в лучшем случае, суррогат физической системы, точность которой зависит от допущений и требований, предъявляемых инженером энергетических систем.

1. Акулич И. Л. Математическое программирование на практике. – М.: Высшая школа, 2019. – 315 с. 2. Алесинская Т. В. Статистические и экономические методы и модели. – М.: Высшая математика, 2020. – 285 с. 3. Баворский А. К. Высшая математика и статистическое моделирование. – М.: Фолиант, 2018. – 642 с. 4. Власов М. П. Моделирование статистических и экономических процессов. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2020. – 581 с. 5. Воробьев Н. Н. Теория игр для экономистов - кибернетиков. – М.: Наука, 2020. – 192 с. 6. Гершгорн А. С. Математическое программирование и его применение в экономических расчетах. – М.: Экономика, 2019. – 331 с. 7. Дарбинян М. М. Товарные запасы в торговле и их оптимизация. – М. Экономика, 2018. – 364 с. 8. Джонстон Д. Ж. Экономические методы. – М.: Финансы и статистика, 2019. – 440 с. 9. Епишин Ю. Г. Экономико-математические методы и планировании потребительской кооперации. – М.: Экономика, 2020. – 725 с. 10. Житников С. А. Экономико-математические методы и модели: Учебное пособие. – М.: Издательство КЭУ, 2019. – 510 с. 11. Замков О. О. Математические методы в экономике / Под ред. Толстопятенко А. В., Черемных Ю. Н., Замкова О. О. – М.: ДИС, 2021. – 176 с. 12. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические методы в экономике. – М.: Наука, 2019. – 540 с. 13. Калинина В.Н. Математическая статистика / Под ред. Калининой В. Н., Панкина А. В. – М.: Наука, 2018. – 501 с. 14. Колемаев В.А. Математическая экономика. – М.: Наука, 2018. – 224 с. 15. Кремер Н.Ш. Исследование операции в экономике / Под ред. Кремер Н. Ш., Путко Б. А., Тришина И. М., Фридман М. Н. / Учебное пособие – М.: Математическое и имитационное моделирование, 2021. – 607 с. 16. Спирин А. А. Экономико-математические методы и модели в торговле. – М.: Экономика, 2018. – 449 с.