У нас уже 21989 рефератов, курсовых и дипломных работ
Заказать диплом, курсовую, диссертацию


Быстрый переход к готовым работам

Мнение посетителей:

Понравилось
Не понравилось





Книга жалоб
и предложений

 





Название Геометрическое моделирование задач анализа и прогнозирования в экономике и алгоритмов ик решения
Количество страниц 150
ВУЗ МГИУ
Год сдачи 2010
Бесплатно Скачать 23083.doc 
Содержание Содержание
Введение 5

Начертательная геометрия — база построения

Глава 1. проективно, аффинно и метрически полных моделей 12 экономических зависимостей

1.1. Типовые экономические задачи и методы их решения 13

Геометрическая интерпретация статистических

1.2. 24 показателей работы дистрибъютерного центра

Содержание и структура геометрической базы

1.3. 33 моделирования экономических зависимостей

Многомерное проективное пространство, его аффинизация и метризация

Теоретические аспекты построения проективно, аффинно и метрически полных моделей многомерных пространств
Выводы 51
Анализ способов моделирования детерминированной составляющей одномерного временного ряда

2.1.1. Геометрические модели тренда 54

Геометрические модели сезонной и - циклической

2.1.2. Сложение и умножение графиков функций как способ

2.2. конструирования многопараметрических кривых

2.2.1. Сложение (вычитание) графиков 62

2.2.2. Умножение (деление) графиков 67

Преобразования графиков функций как способ управления

2.3. положением и формой конструируемых кривых

2.3.1. Преобразования движения 70

2.3.2. Аффинные преобразования 73

Нелинейные расслояемые преобразования плоскости с

2.3.3. несобственным центром

Алгебраические альтернативы трансцендентных моделей тренда

2.4.1. Алгебраические альтернативы экспоненциальной функции 85

Алгебраическая альтернатива s -образным

2.4.2. 89 трансцендентным моделям тренда

Геометрические основы построения многомерных временных рядов

2.5.1. Многомерные ряды с одним аргументом 93

2.5.2. Многомерные ряды с несколькими аргументами 103

Выводы 107

Геометрические модели задач анализа, планирования и Глава 3. 109

Дисперсионный анализ влияния таксационных

3.1. 109 характеристик на продуктивность липняков

Регрессионно-корреляционный анализ товаро- и

3.2. 112 нектаропродуктивности липняков

Временной ряд корреляционной связи товаро- и

3.3. 118 нектаропродуктивности липняков

Определение возраста главной рубки липняков товарной

3.4. 126 секции построением двумерного временного ряда

Прогнозирование финансовых показателей работы

3.5. 132 предприятия построением временных рядов

Выводы 137

Заключение 139

Список использованной литературы 141

Приложения 150

Введение




Введение

Актуальность темы исследования. Математическое моделирование представляет собой мощный аппарат познания внешнего мира, а также прогнозирования и управления [74]. Оно сводит исследование явлений внешнего мира к математическим задачам, занимает ведущее место среди других методов исследования, особенно в связи с всеобщей компьютеризацией. Корректные математические модели позволяют проектировать новые технические средства, работающие в оптимальных режимах, создавать энергосберегающие технологические процессы. Они применяются в различных областях знания, являются важным элементом автоматизированных систем управления, проектирования и технологической подготовки производства.

Применение математических методов моделирования в экономических исследованиях привело к появлению нового направления - эконометрики [40]. Основной ее задачей является количественное описание закономерностей и взаимосвязей экономических объектов и процессов на основе теоретических представлений об их важнейших, определяющих факторах с помощью математических, в частности геометрических моделей и статистических методов обработки данных [9,28,75]. Для эконометрики характерно предположение о проявлении в неявном виде изучаемых закономерностей в измеряемых и используемых в экономической статистике и прогнозировании показателях на фоне действия второстепенных, случайных факторов.

В эконометрике используются понятия, формулировки, методы решения задач из многих разделов современной математики, таких как математическая статистика, теория вероятностей, математическое программирование, численные методы решения систем нелинейных уравнений и т.д. В практических исследованиях эконометрические методы применяются в процессе создания всевозможных моделей, использующих нормативные, оптимизационные и имитирующие подходы к моделированию.

Построение таких моделей, учитывающих множество факторов, как детерминированных, так и стохастических, возможно при широком использовании методов наглядного представления исходных: данных, понимания конструктивной (геометрической) сущности алгоритмов решения, геометрически наглядной интерпретации полученных результатов. Обеспечение наглядности можно достичь представлением исходных данных, существующих между ними зависимостей или требующих изучения, выявления в виде линейных или (и) нелинейных подпространств многомерного пространства и отношений (проективных, аффинных, метрических) между ними.

Такое представление полезно как разработчикам моделей, так и их пользователям. Например, чтобы решить какие методы анализа статистических данных необходимо использовать в каждом конкретном случае и насколько удовлетворительны полученные результаты, полезно наглядное их представление. Такое представление обеспечивается набором средств визуализации путем построения графиков, двух- и трехмерных диаграмм, использованием средств деловой графики. Такие возможности имеют большинство универсальных пакетов статистического анализа данных (STADIA, ЭВРИСТА, SPSS и др.)

Разработчиками таких пакетов являются большие сложившиеся коллективы, включающие специалистов разных направлений и гармонически дополняющих друг друга. Пользователи этих пакетов, будучи, как правило, выпускниками экономических факультетов ВУЗов, лишены таких возможностей и могут рассчитывать лишь на знания, полученные в ВУЗе и приобретаемые в процессе практической деятельности и самообразования. Поэтому в системе высшего образования важно рациональное, обоснованное сочетание фундаментальных, обеспечивающих и специальных дисциплин.
С этих позиций необходимо обосновать содержание и структуру курса начертательной геометрии для студентов экономических факультетов, согласовать с другими математическими дисциплинами, чтобы они могли обеспечить изучение таких спецкурсов как математическая статистика, моделирование экономических процессов и др. Начертательная геометрия наряду с другими обеспечивающими курсами (линейная алгебра и аналитическая геометрия, математическое программирование и др.) должна заложить базу для понимания сущности и наглядного геометрического представления типовых экономических задач анализа, планирования и прогнозирования, а также основных способов их решения, составляющих основу эконометрики.

Вышеизложенное определило цель и основные задачи настоящего исследования, выполненного в соответствии с планом научно-исследовательских работ кафедры прикладной геометрии МАИ (1 ТУ), а также договорами о содружестве с кафедрой таксации Марийского государственного университета им. МТорького и Йошкар-Олинским предприятием ОАО «Фармстандарт- Марбиофарм».

Цель работы — геометрическое моделирование задач анализа и прогнозирования в экономике, конструктивно-аналитических алгоритмов их решения, основанных на схеме расслоения многомерного пространства.

Для достижения этой цели в диссертации сформулированы и решены следующие основные задачи:

1) обосновать содержание и структуру геометрической базы, необходимой для понимания сущности и наглядного геометрического представления типовых экономических задач анализа и прогнозирования, а также алгоритмов их решения;

2) разработать способ построения детерминированных составляющих многомерных временных рядов, основанный на их представлении как совокупности одно-, дву-,..., А;-мерных рядов, принадлежащих пучкам (к +1) -плоскостей;
3) применить предложенный способ построения временных рядов для моделирования задач анализа, планирования и оптимизации.

Методики выполнения работы. Способы и алгоритмы решения сформулированных задач основаны на методах алгебраической, аналитической и начертательной геометрии, математической статистики и теории временных рядов, а также теории алгебраических кривых и нелинейных преобразований.

Общей теоретической базой настоящего исследования послужили работы ученых и специалистов по прикладной геометрии, теории кривых линий и поверхностей, нелинейных преобразований: Валькова К.И. [15], Волкова В.Я. [18], Глаголева Н.А. [21], Джапаридзе И.С. [26], Иванова Г.С. [31,32,36], Котова И.И. [44,45], Первиковой В.Н. [63], Савелова А.А. [68], Филиппова П.В. [79], Четверухина Н.Ф. [84,85], Юркова В.Ю. [88], Hudson Н. [92], Loria G. [95], Sommerville D.M. [97,98], Wieleitner H. [99] и др.;

В области математической статистики, теории временных рядов, математических методов моделирования экономических процессов: Айвазяна С.А. [2,3,4], Баласанова Ю.Г. [10], Джонстона Дж. [27], Длина A.M. [28], Кэндалла М. И Стюарта А. [42,43], Лукомского Я. и [51], Тюрина Ю.Н. и Макарова А.А. [75] и многих других.

Научную новизну выполненного исследования составляют следующие результаты:

1) основные требования к содержанию и структуре геометрической базы моделирования экономических зависимостей и реализующая их примерная программа курса начертательной геометрии для студентов экономических специальностей;

2) способ конструирования многопараметрических кривых, основанный на суммировании и умножении графиков элементарных функций и предназначенный для построения аддитивных и мультипликативных моделей одномерных временных рядов;
3) два нелинейных преобразования с несобственным центром, расслаивающиеся в пучке прямых соответственно на параллельные переносы и сжатия (растяжения) и эквивалентные операциям суммирования и умножения двух однозначных функций;

4) геометрические основы построения многомерных временных рядов, базирующиеся на использовании принципа расслоения пространства и нелинейных преобразований, расслаивающихся последовательно в пучках подпространств.

Практическая ценность выполненного исследования заключается в:

1) замене трансцендентных кривых (экспоненты, логистической кривой, кривой Гомперца), применяемых при моделировании тренда, альтернативными алгебраическими кривыми, упрощающими модель детерминированной составляющей одномерного временного ряда;

2) применении дисперсионного анализа для определения влияния таксационных характеристик на продуктивность липняков и обнаружения грубых ошибок наблюдений;

3) выявлении двух (вместо одного) возможных интервалов возраста главной рубки липняков построением двумерного временного ряда корреляционной связи товаро- и нектаропродуктивности липняков;

4) разработке методики определения оптимального возраста главной рубки липняков товарной секции при известных почвенно-климатических условиях региона и конъюнктуры рынка;

5) обосновании совместного учета тренда и сезонной составляющей временного ряда при прогнозировании финансовых показателей работы предприятия.

На защиту выносятся результаты, определяющие научную новизну и имеющие практическую ценность:

- примерная программа курса начертательной геометрии для студентов экономических специальностей, обеспечивающая наряду с другими математическими дисциплинами спецкурсы по математическому моделированию экономических процессов;

- способ конструирования посредством нелинейных преобразований многопараметрических кривых, реализующий операции суммирования и умножения графиков элементарных функций и эквивалентный известным схемам построения аддитивных и мультипликативных моделей одномерных временных рядов;

- схема построения многомерных временных рядов с одним и более аргументами, основанная на использовании принципа расслоения пространства и нелинейных преобразований, также расслаивающихся в пучках его подпространств;

- альтернативы в виде алгебраических кривых невысокого порядка, некоторых трансцендентных кривых, используемых при моделировании трендов одномерных временных рядов, упрощающие модели детерминированных составляющих многомерных рядов;

- методика определения оптимального возраста главной рубки липняков товарной секции, основанная на построении двумерного временного ряда зависимости стоимости сортиментов ликвидной древесины от таксационных характеристик древостоя;

- предложение о совместном использовании тренда и сезонной составляющей при прогнозировании финансовых показателей работы предприятия построением временных рядов.
Реализация результатов исследования выполнена в виде:
примерной программы курса начертательной геометрии для
студентов экономических специальностей;
методики определения возраста главной рубки липняков

товарной секции, основанная на учете стоимости сортиментов и их выходе в
зависимости от таксационных характеристик древостоя;
и способа прогнозирования финансовых показателей работы предприятия, основанного на совместном учете тренда и сезонной составляющей.

Глава 1

Начертательная геометрия - база построения проективно, аффинно и метрически полных моделей экономических зависимостей

Применение математических методов в экономических исследованиях привело к появлению нового направления - эконометрики [40]. Основной задачей эконометрики является количественное описание закономерностей и взаимосвязей экономических объектов и процессов на основе теоретических представлений об их важнейших, определяющих факторах с помощью математических, в частности, геометрических моделей и статистических методов обработки данных [80,27,16]. Для эконометрики характерно предположение о проявлении изучаемых закономерностей в измеряемых и используемых в экономической статистике и прогнозировании показателях в неявном виде, на фоне действия второстепенных, случайных факторов.

Эконометрика использует понятия, постановки и методы решения задач из многих разделов математики (математическая статистика, теория вероятностей, математическое программирование, численные методы решения задач линейной алгебры, систем нелинейных уравнений и т.д.). В практических исследованиях эконометрические методы применяются не только при разработке собственно эконометрических моделей, но и в процессе создания более общих и разносторонних моделей, использующих также нормативные, оптимизационные и имитационные подходы к моделированию.
Построение таких моделей, учитывающих множество факторов, требует наряду с математически корректной постановкой и методами решения наглядного представления исходных данных, конструктивных алгоритмов решения и полученных результатов. Обеспечение наглядности представления достигается интерпретацией исходных данных, существующих между ними зависимостей или требующих выявления таковых в виде линейных или нелинейных подпространств многомерного пространства и отношений между ними.

Такое представление полезно не только разработчикам моделей, но и их пользователям. Например, чтобы решить какие методы анализа статистических данных надо использовать в каждом конкретном случае и насколько удовлетворительны полученные результаты расчетов, полезно наглядное представление этих данных и результатов. Такое представление обеспечивается набором средств визуализации, путем построения графиков, двух- и трехмерных диаграмм, использованием средств деловой графики.

Из изложенного вытекает основная задача этой главы — обоснование содержания и структуры геометрического представления типовых экономических задач анализа, планирования и прогнозирования, а также основных способов их решения, составляющих базу эконометрики. Решение этой задачи, как следствие, позволит обосновать содержание и структуру курса начертательной геометрии для студентов экономических факультетов, как обеспечивающей дисциплины для изучения курсов математической статистики, моделирования экономических процессов и др.

1.1. Типовые экономические задачи и методы их решения

В этом и следующих разделах дадим краткий обзор типовых экономических задач и методов их решения, изучаемых студентами экономических факультетов в курсе «Моделирование экономических процессов». Такой обзор необходим для обоснования содержания и структуры геометрической базы, необходимой для конструктивного представления сущности этих задач и алгоритмов их решения.

В практике деятельности организаций чаще других решаются задачи анализа экономических статистических данных, планирования производства и прогнозирования. Решение этих задач достигается использованием методов математического программирования, корреляционно-регрессионного, дискриминантного, компонентного и факторного анализов [75, 76, 4, 2, 3]. Построение экономико-математических моделей (ЭММ) выполняется в пять этапов:

1) постановка задачи - определяется цель исследования и состав исходных данных, собираются исходные данные и определяются методы анализа;

2) ввод данных в обработку — ввод сформированных массивов исходных данных в ЭВМ и формулировка задания на обработку;

3) качественный анализ - определение простейших характеристик, анализ структуры данных и их визуализация;

4) количественный анализ — выбор модели обработки и ее реализация.

5) интерпретация (анализ) полученных результатов и принятие решений.

Далее рассмотрим применение методов математического программирования при решении основных задач планирования производства. При этом сделаем акцент на геометрическое представление алгоритмов их решения.

Решение экономической задачи предполагает выбор обществом, коллективом или его отдельным членом, который они делают с целью удовлетворения своих потребностей. Решение задачи выбора всегда подразумевает множество или, по крайней мере, несколько возможных вариантов действий, основанных на наилучшем (оптимальном) использовании имеющихся ресурсов. При этом имеется в виду существование единственного оптимального решения или нескольких равнозначных, удовлетворяющих той или иной потребности.

В математической постановке эту задачу можно сформулировать следующим образом. Имеется т разновидностей ресурсов, количество (объем) каждого ресурса - а., где У = 1,2,...,/я. Существует п вариантов

возможных решений х., где 1,2,..., п задачи. Алгоритм решения задачи

должен быть нацелен на то, чтобы использование всех возможных вариантов вложилось в имеющееся количество ресурсов:

где Ь.. - норма расхода У-го ресурса при у-ом способе решения задачи.

Из всех возможных решений необходимо выбрать оптимальное, то есть максимизировать желательный результат или минимизировать нежелательный.

Применительно к решению экономических задач методы математического программирования должны обеспечить:

1) существование оптимального решения, то есть критерий оптимальности должен быть однозначным, а показатели для его решения должны быть количественно определенными;

2) взаимозависимость системы переменных, то есть изменение одной переменной должно повлечь изменение остальных;

3) существование решения, оптимизирующего использование ресурсов;

4) поиск решения в области только положительных чисел, то есть
Далее, для конкретности рассмотрим классическую транспортную задачу [10, 11, 12]. Она имеет важное значение при решении вопросов рационализации поставок продукции, оптимизации планирования грузопотоков и работы различных видов транспорта.

Существует т поставщиков А. некоторой однотипной продукции в

количестве a.(i = 1,2,...,/и) единиц соответственно, которые необходимо доставить п потребителям В, в количестве Ь .(jг = 1,2,...,и) единиц.

Известна стоимость С. перевозок единицы груза от /-го поставщика к j-му потребителю. Необходимо составить план перевозок, позволяющий вывезти все грузы от поставщиков и полностью удовлетворить потребности при минимальной стоимости перевозок.

В этой постановке транспортной задачи предполагается, что сумма произведенной продукции равна сумме потребляемой продукции, то есть такая модель называется закрытой и, как показывается [46], она всегда имеет решение. При нарушении условия (1.4) модель называется открытой. Тогда ограничения (1.2), (1.3) превращаются в неравенства, когда их левые части равны или меньше правых частей. Она решается приведением к закрытой модели путем введения фиктивного потребителя.

Существует ряд подходов к решению этой задачи [46]: методы северозападного угла, минимальной стоимости, двойного предпочтения, потенциалов, дельта-метод, метод запрещения перевозок, симплекс-метод и т.д. Способы решения транспортной задачи применяются при решении экономических задач, которые по своему характеру не имеют ничего общего с транспортировкой груза. Поэтому величины С. в уравнении (1.1) могут иметь различный смысл: стоимость, расстояние, время, производительность и т.д.

Для понимания конструктивных схем решения таких задач и наглядного представления задачи линейного программирования рассмотрим ее геометрическую интерпретацию, когда система ограничений задана в виде неравенства при п = 2. Тогда функция цели (1.1) примет вид
Совокупность чисел л:,, х2, удовлетворяющих ограничениям (1.6), (1.7)

называется решением, если система неравенств (1.6) при соблюдении условия (1.7) совместна, то есть имеет хотя бы одно решение.
Список литературы .
Цена, в рублях:

(при оплате в другой валюте, пересчет по курсу центрального банка на день оплаты)		 1425
Скачать бесплатно 23083.doc 





Найти готовую работу


ЗАКАЗАТЬ

Обратная связь:


Связаться

Доставка любой диссертации из России и Украины

Вход для партнеров

Регистрация

Восстановить доступ

Материал для курсовых и дипломных работ


Ссылки:

Выполнение и продажа диссертаций, бесплатный каталог статей и авторефератов

Счетчики:

Besucherzahler
счетчик посещений

© 2006-2024. Все права защищены.
Выполнение уникальных качественных работ - от эссе и реферата до диссертации. Заказ готовых, сдававшихся ранее работ.