Теория игр в моделировании социально-экономических систем

Заключение

Теория математического анализа математических моделей экономики развилась в особую ветвь современной науки - математическую экономику. Модели, которые изучаются в рамках математической экономики, часто теряют непосредственную связь с экономической реальностью, они имеют дело с исключительно идеализированными экономическими объектами и ситуациями.
Использование эконометрических моделей при прогнозировании социально-экономического положения региона наиболее эффективно при стабильном экономическом развитии. В то же время при применении данных методов совместно с методами экспертных оценок можно строить адекватные прогнозы и для случаев существенного изменения внешней среды.
Эконометрические модели не требуют грубых допущений и упрощений, позволяют учесть большое число факторов. О ...

Содержание


Введение 3
Глава 1 Эволюция и методология экономико-математического моделирования 5
1.1 Сущность экономико-математического моделирования социально-экономических систем 5
1.2 Особенности и виды основных эконометрических моделей 13
Глава 2 Анализ использования теории игр в моделировании социально-экономических систем 19
2.1 Теоретические особенности теории игр в моделировании социально-экономических систем 19
2.2 Модели принятия решений в условиях неопределенности на рынке жилья 23
Заключение 29
Библиографический список 31
Приложение 1 33

Введение

Для эффективного анализа и прогнозирования экономических процессов, моделирования экономических систем используется эконометрика. Впервые термин «эконометрика» введен норвежским ученым Рагнаром Фришем в 1926 году и в переводе означает «измерение в экономике».
Эконометрика ― это статистический анализ экономических данных, другими словами, эконометрика ― это наука об экономических измерениях [6]. Эконометрика изучает качественные и количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математико-статистических методов и моделей [4].
Предприятие как открытая, динамичная, многоуровневая система требует учета всех особенностей, относящихся к такого рода системе, которые развиваются в процессе управления предприятием. Соответственно, возникает необходимость в применен ии в процессе управления предприятием таких методов и моделей, позволяющих планировать, организовывать, мотивировать и контролировать предпринимательскую деятельность с точки зрения рассмотрения предприятия как системы и с учетом его особенностей. Применение в таких ситуациях экономикой - математических методов и моделей является общеизвестным и проявило себя как наиболее прогрессивное и эффективное. Современные методы управления экономическими системами и процессами базируются на широком использовании математических и экономико-математических методов.
Теория игр берет свое начало с неоклассической экономики. Несмотря на бурный интерес к теории игр и ее быстрое развитие в 80-е годы прошлого века до 90-х годов, она мало влияла на практику стратегического менеджмента. Значительный вклад в становление и развитие теории игр по определению взаимоотношений между участниками рынка в конкурентной борьбе в разные года сделали О. Курно, Дж. Бертран, Ф. Эджуорт, Г. Хотеллинга, Э. Чемберлен, Г. фон Штакельберг, Дж. Фон Нейман и О. Моргенштейн, Д. Нэш, Г. Оуэн, Э. Мулен, Н.Н. Воробьев, С. Б. Авдашева, В. Гальперин и другие ученые. Актуальность формирования стратегий вызывает интерес многих отечественных и зарубежных ученых. Теоретические основы стратегического менеджмента освещены в работах таких зарубежных ученых, как И. Ансофф, Г. Рассел, Х. Хершген, Ф. Котлер, М. Мак-Дональд, П. Дойль, М. Портер, А.П. Панкрухин. Проблематике исследования стратегий много внимания было посвящено в трудах таких отечественных ученых: А.Ф. Павленко, А.В. Войчак, Н.В. Куденко, И.Л. Решетниковой, С.С. Горковенко, Л.В. Балабановой.
Несмотря на довольно большую численность научных разработок в области теории игр отечественными и
зарубежными учеными, использование математического аппарата теории игр в стратегическом менеджменте остаются без должного внимания, что обусловливает актуальность исследования.
Цель реферата заключалась в рассмотрении теории игр в моделировании социально-экономических систем.
Задачи реферата:
- рассмотреть эволюцию и методологию экономико-математического моделирования,
- изучить особенности и виды основных эконометрических моделей,
- рассмотреть теории игр в моделировании социально-экономических систем: теоретические особенности и практические аспекты.
Объект курсовой работы – эконометрические модели.
Предмет курсовой работы – особенности теории игр в моделировании социально-экономических систем.

Применение мощного математического аппарата является эффективным и совершенным методом. В свою очередь математические модели не могут применяться непосредственно относительно действительности, а лишь относительно математических моделей или иного круга явлений.Отметим основные этапы экономо-математического многоуровневого моделирования [8-11]:1. Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ. Главное здесь - четко сформулировать сущность проблемы (цели исследования), предположения, которые принимаются, и те вопросы, на которые необходимо получить ответы. Этот этап включает выделение важнейших черт и свойств моделируемого объекта, и абстрагирование от второстепенных, изучение структуры объекта и основных зависимостей, которые объединяют его элементы; формулировку гипотез (хотя бы предварительных), объясняющих поведение и развитие объекта.2. Построение математических моделей. Это - этап формализации экономической проблемы, выражения ее в виде конкретных математических зависимостей и отношений (функций, уравнений, неравенств и т.п.). Сначала обычно определяется основная конструкция (тип) математической модели, а затем уточняются детали этой конструкции (конкретный перечень переменных и параметров, форма связей). Таким образом, построение модели имеет несколько стадий. Неправильно думать, что чем больше факторов учитывает модель, тем лучше она «работает» и лучшие дает результаты. То же можно сказать и о таких характеристиках сложности модели, как используемые формы математических зависимостей (линейные и нелинейные), учет факторов случайности и неопределенности и т.д. Чрезмерная сложность и детализированность модели затрудняет процесс исследования. Надо не только учитывать реальные возможности информационного и математического обеспечения, но и сравнивать затраты на моделирование с получаемым эффектом (с ростом сложности модели прирост затрат может превысить прирост эффекта). Одной из важных особенностей математических моделей является потенциальная возможность их использования для решения различных проблем.3. Математический анализ модели. Целью этого этапа является выяснение общих свойств модели. Здесь часто применяют математические приемы исследования. Важнейший момент - доказательство существования решений в сложившейся модели (теорема существования). Если повезет доказать, что математическая задача не имеет решения, то необходимость в последующей работе по первоначальному варианту модели отпадает; следует скорректировать или постановку экономической задачи, либо модифицировать ее математическую формализацию. В аналитическом исследовании модели могут возникнуть такие вопросы, как, например: переменные (неизвестные) могут входить в решение, какие будут соотношения между ними; в каких пределах и в зависимости от каких исходных условий они изменяются; каковы тенденции этих изменений и т.д. 4. Подготовка исходной информации. Моделирование предъявляет жесткие требования к системе информации. В то же время реальные возможности получения информации ограничивают выбор моделей, которые предлагаются для практического использования. Вместе с тем учитывается не только принципиальная возможность подготовки информации (за определенный период), но и затраты на подготовку соответствующих информационных массивов. Эти расходы не должны превышать эффект от использования дополнительной информации.В процессе подготовки информации широко используются методы теории вероятностей, теоретической и математической статистики. В статистическом экономико-математическом моделировании результирующая информация, используемая в одних моделях, является исходной для функционирования других моделей.5. Числовые решения. Этот этап включает разработку алгоритмов для численного решения задачи, составления программ на ЭВМ и непосредственное проведение расчетов. Трудности этого этапа обусловлены прежде всего большой размерностью экономических задач, необходимостью обработки значительных массивов информации. Конечно расчеты на основе использования экономико - математической модели имеют многовариантный характер. Благодаря высокому быстродействию современных ЭВМ удается проводить числовые «модельные» эксперименты, изучая "поведение" модели при различных значениях некоторых условий. Исследования, проводимые с помощью численных методов, могут стать существенным дополнением к результатам аналитического исследования.6. Анализ численных результатов и их использование. На этом, заключительном, этапе цикла возникает вопрос о правильности и полноте результатов моделирования, о степени практического применения последних.Математические методы проверки могут выявлять некорректность подхода к построению модели и тем самым сужать класс потенциально правильных моделей. Неформальный анализ теоретических выводов и численных результатов, которые получают с помощью модели, сопоставление их со знаниями, которыми мы обладаем, и фактами действительности также позволяют находить недостатки постановки экономической задачи, сконструированной математической модели, ее информационного и математического обеспечения.1.2 Особенности и виды основных эконометрических моделейСложные экономические процессы в регионах могут быть исследованы при помощи эконометрических моделей, включающих большое число уравнений.В зависимости от целей использования эконометрической модели выделяют следующие виды переменных – приложение 1:― экзогенные переменные (внешние), то есть заданные переменные вне модели, исходные. Это управляемые (планируемые) переменные; ― эндогенные переменные (внутренние), то есть неизвестные, информация о поведении которых формируется в процессе решения (анализа) модели;― лаговые ― это экзогенные или эндогенные переменные, которые относятся к предыдущим моментам времени и входят в модель одновременно с текущими переменными;― предопределенные переменные выступают в эконометрической модели в качестве объясняющих переменных (факторов).Таким образом, цель применения эконометрических моделей — в выяснение того, как экзогенные переменные влияют на эндогенные.Можно выделить три основных класса моделей, которые используются для анализа и прогнозирования экономических систем [8].Модели временных рядов представляют собой зависимость результативной переменной от переменной времени или переменных, относящихся к другим моментам времени.Временные ряды — совокупность последовательных значений, характеризующих изменение показателя во времени [2, с. 10].К такому типу данных относятся статистические данные за ряд лет по отдельным регионам. Например, по объему промышленного производства, о количестве безработных, потреблении электроэнергии, транспортных перевозках.Примером использования модели временных рядов может служить анализ и прогнозирование динамики ввода в действие жилых домов в регионе.Основные модели временных рядов — это модели тренда и модели сезонности.Модели тренда представляют собой зависимость результативного признака от трендовой компоненты (отражают устойчивое изменение уровня показателя в течение длительного времени). В монографии  С. Л. Печерский A. A. и Беляева подробно рассмотрено моделирование социально-экономической динамики регионов комплекснозначными трендами [1].Модели сезонности представляют собой зависимость результативного признака от сезонной компоненты. Они характеризуют устойчивые внутригодовые колебания уровня показателя: например, количество туристов, посетивших регион; объем продаж сезонной продукцио-эи.К моделям временных рядов относится множество более сложных моделей, таких как модели адаптивного прогноза, модели авторегрессии и скользящего среднего (ARIMA, или модель Бокса-Дженкинса, с помощью которой можно смоделировать, например, динамику инвестиций в факторы производства и построить прогноз на краткосрочную перспективу). для Удмуртской Республики К.В. Кетовой, Е.В. Касаткиной, Д.Д. Насрединовой было выведено уравнение прогнозирования инвестиций в производственный капитал на основе модели ARIMA c параметрами применительно к Удмуртской Республики.Для моделирования временных рядов используют модели парной линейной и нелинейной регрессии, множественной линейной и нелинейной регрессии и другие [7].Е.И. Кадочникова описала известную в отечественной практике модель для прогнозирования развития экономики региона в краткосрочном периоде [11]. Модель выглядит как система одновременных регрессионных уравнений, которая содержит 17 эндогенных переменных реального сектора экономики, 10 эндогенных переменных финансового сектора и 8 эндогенных переменных конечного спроса.Модель для получения поквартального прогноза описана в работе [10]. Она основана на применении шести опорных индикаторов развития экономики:1) соотношения средней заработной платы в промышленности и в экономике в целом;2) средней заработной платы одного работника по экономике в целом;3) среднемесячных потребительских расходов на душу населения;4) производительности труда в промышленности;5) доли численности занятых в промышленности в общей численности занятых;6) доходов консолидированного бюджета.Региональные эконометрические модели направлены на прогнозирование и выявление взаимосвязей отдельных процессов и явлений, а не в целом региональной социально-экономической системы.Одним из развивающихся в эконометрике направлений являются методы комбинации прогнозов, полученных по различным моделям, при объединении прогнозов по этим моделям возможно получение более точного прогноза, чем по каждой из них в отдельности [1-2]. Еще один пример комбинации моделей — разработанная Институтом народнохозяйственного прогнозирования РАН макроэкономическая межотраслевая модель рыночного равновесия российской экономики RIM (Russian Interindustry Model), соединяющая в себе традиционный межотраслевой подход и эконометрическое описание поведения основных субъектов рынка [4].Таким образом, для достижения качественных результатов анализа и прогнозирования региональных систем целесообразно сочетать различные виды моделей, используя их преимущества.Предприятие как открытая, динамичная, многоуровневая система требует учета всех особенностей, относящихся к такого рода системам, которые развиваются в процессе управления предприятием. Соответственно, возникает необходимость в применении в процессе управления предприятием таких методов и моделей, позволяющих планировать, организовывать, мотивировать и контролировать предпринимательскую деятельность с точки зрения рассмотрения предприятия как системы и с учетом его особенностей. Применение в таких ситуациях экономикой - математических методов и моделей является общеизвестным и проявило себя как наиболее прогрессивное и эффективное. Современные методы управления экономическими системами и процессами базируются на широком использовании математических и экономико - математических методов [4].Процесс принятия научно обоснованных решений в экономике тесно связан с определением количественных соотношений между экономическими показателями. Так, например, чтобы выяснить, целесообразно ли инвестировать приобретение нового оборудования (разработку новой технологии), нужно знать, какой дополнительный доход можно получить на каждую единицу капитальных вложений в случае реализации различных вариантов проектов инвестирования. Эффективность принимаемых решений в предпринимательской деятельности зависит от того, насколько человек, который принимает эти решения, использует информацию, характеризующую количественную связь между экономическими процессами и явлениями.Комплексный системный подход к управлению предприятием (системой) сводится к управлению его основными материально - техническими ресурсами (логистический подход), которое заключается в обеспечении пропорционально сбалансированного развития производства МТР и их оптимально - рационального использования. Основная задача которого состоит в разработке методов исследования и конструирования сложно организованных объектов - систем различных типов и видов материальных ресурсов. Этот подход направлен на достижение внутренней взаимосвязи и единства различных аспектов планируемой деятельности в управлении потоками МТР - народнохозяйственной, отраслевой, региональной и внешнеэкономической.Эконометрика помогает создать такую модель функционирования ресурсов, при которой каждый из основных МТР является определенной составляющей одного из экономических параметров [5].Использование математических методов в сфере управления - важное направление совершенствования систем управления. Математические методы ускоряют проведение экономического анализа, способствуют более полному учету влияния факторов на результаты деятельности, повышению точности вычислений. Применение таких методов требует: системного подхода к изучению объекта исследования; разработки математической модели качественных характеристик работы предприятия; совершенствование системы информационного обеспечения управления предприятием.Управление же предприятием с помощью моделирования тесно связано с рассмотрением предприятия как открытой системы и управления ее функционированием с помощью основных ресурсов. Количество использованных производственных факторов и количество изготовленных изделий зависит от времени работы предприятия по определенному технологическому способу [11].Таким образом главной является задача оптимизации времени при минимизации затрат и максимизации ресурсов.Глава 2 Анализ использования теории игр в моделировании социально-экономических систем2.1 Теоретические особенности теории игр в моделировании социально-экономических системВ последние два - три десятилетия теория игр стала использоваться как эффективный инструмент анализа взаимодействия небольшого количества субъектов в моделировании социально-экономических систем, которые являются участниками игры или просто игроками. В качестве последних могут выступать предприятия (в теории организации промышленности), работодатели или работники (в экономике труда), отдельные страны (в мировой экономике). Широкое применение теория игр получила не только в экономике, но и в ряде других общественных наук (политологии, психологии), а также в эволюционной биологии [2]. Необходимо заметить, что впервые теорию игр применяли военные, для того, чтобы в стратегии можно было учесть возможные действия противника. В бизнесе игровые модели используются для прогнозирования реакции конкурентов на изменение цен, новые кампании поддержки сбыта, предложения дополнительного обслуживание, модификацию и освоение новой продукции. Если, например, с помощью теории игр руководство устанавливает, что при повышении цен конкуренты не сделают того же, оно, вероятно, должно отказаться от этого шага, чтобы не попасть в невыгодное положение в конкурентной борьбе. Такие тематические области, как стратегическое управление, стратегический маркетинг, стратегическое поведение, маркетинговая стратегия, конкуренция, кооперация, риск и неопределенность, являются ключевыми в теории игр и непосредственно связанные с решением управленческих задач в моделировании социально-экономических систем.После публикации в 1944 г. фундаментального труда Дж. Фон Неймана и О. Моргенштерна [10] стало традиционным разрозненные теории кооперативных и теории некооперативных игр. Первая исследует поведение групп игроков, максимизируючих общий выигрыш группы, который затем распределяется между ее участниками. Вторая исследует поведение отдельных участников игры, не связанных любыми соглашениями и максимизирующими свои индивидуальные выигрыши. Вплоть до начала 70-х гг. ведущее положение в теоретико-игровых исследованиях занимала теория кооперативных игр, впоследствии и теория некооперативных игр [2]. По выражению М. Гранта [4] за последние годы теория игр сделала настоящую революцию в микроэкономическом анализе и внесла огромный вклад в другие области стратегического управления в моделировании социально-экономических систем: стратегический маркетинг и стратегический анализ. Ученый выделяет два особенно важные аспекты взноса теории игр в моделирование социально-экономических систем [4]:1. Теория игр позволяет структурировать стратегические решения. Кроме теоретической ценности, теория игр задает структуру, набор понятий и терминологии, с помощью которых описываются конкурентная ситуация с точки зрения:- Идентификации игроков;- Уточнение вариантов выбора, которыми располагает каждый из игроков;- Последовательности действий, которые используются, основанных на построении дерева решений.Все это позволяет понять структуру конкурентной ситуации, облегчает систематическое и рациональное принятие решений.2. Теория игр может прогнозировать результаты конкурентных ситуаций и помогать выбирать оптимальные стратегии. Для практической работы в моделировании социально-экономических систем особое значение имеет то, что теория игр указывает на стратегии, которые способны улучшить структуру и результат игры [4].О применении теории игр для принятия стратегических решений в маркетинговой деятельности предприятия Р. Фелькер [11] в качестве примеров называет проведение принципиальной ценовой политики, выход на новые рынки, кооперации и создания совместных предприятий, определения лидеров и исполнителей в области инноваций, вертикальной интеграции и т.д. Положения данной теории используются для всех видов решений, если на их принятие влияют другие действующие лица. Этими лицами, или игроками, необязательно должны быть рыночные конкуренты; в их роли могут выступать субпоставщики, клиенты, сотрудники организаций, а также коллеги по работе [3].По мнению К. Монте [8], теория игр занимается анализом сознательных взаимодействий между агентами. Каждый игрок ведет себя стратегически в том смысле, что при принятии решения о том, какую линию поведения он должен выбрать, он учитывает возможные влияния, которые эти действия могут иметь на других игроков, а также то, что последние ведут себя таким же средство. Экономическая жизнь полна ситуаций, удовлетворяющих такому описанию: это олигополистические рынки, внешнеторговая политика, проблемы торга, международные эффекты макроэкономической политики, взаимоотношения между правительствами и частными агентами и т.д. На тот момент использование понятийного аппарата теории игр в экономической теории имело уже довольно длительную историю [8]. Еще в первых количественных моделях дуополии О.Курно, Э.Чемберлина, Г. фон Штакельберга и ценовых моделях Ж. Бертрана, Ф. Эджуорта использовалась концепция равновесия, которая стала ключевой в теории игр.