curs modelare

Click here to load reader

Post on 04-Jul-2015

583 views

Category:

Documents

0 download

Embed Size (px)

TRANSCRIPT

Hanganu Silvia

Curs la Modelarea deciziilor financiar-monetare

Cap1. Modelare economico-matematic, alternativ la experimentul din tiinele exacte1.1. Premisele apariiei modelrii economicomatematice 1.2. Metode de culegere i prelucrare a datelor folosite n modelarea economico-matematic 1.3. Procesul de trecere de la sistemul real la modelul de simulare 1.4. Definiia i clasificarea metodelor economicomatematice 1.5. Modelarea procedural 1.6. Sisteme informatice de management 1.7. Sisteme inteligente bazate pe procedee euristice Termeni cheie- Algoritm - Algoritm euristic - Algoritmul general al rezolvatorului de probleme - Algoritmul general al compozitorului de probleme - Experiment - Metode exacte - Metode aproximative - Metode euristice - Sistem real - Model real

- Model abstract - Modelare economico-matematic-

Modelare procedural

- Modele deterministe-

Modele stochastice

- Modele fuzzy - Soluie admisibil - Soluie subnominal - Tatonri

Obiective- Definirea obiectului de studiu; - Prezentarea metodelor de culegere i prelucrare a datelor folosite n modelarea economico-matematic; - Procesul de trecere de la sistemul real (organizaie) la modelul de simulare; - Definirea i clasificarea modelelor economico-matematice.

1.1. Premisele matematice

apariiei

modelrii

economico-

La sfritul secolului al XIX-lea, reprezentanii colii clasice de management: F.W. Taylor (1856-1915), H. Ford (1863-1947), H. Fayol (1841-1925) au formulat n lucrrile lor o serie de principii i

metode de organizare i conducere a organizaiilor cu importante consecine economice i au abordat, pentru prima dat, problema mecanismului de funcionare a unei ntreprinderi. Conceptele utilizate de ei, ns, nu aveau la baz informaia i decizia. Aceste concepte apar dup 1950, prin reprezentanii colii neoclasice de management: Peter Drucker, Alfred Sloan i Ernest Dale, care, n condiiile creterii dimensiunii i a complexitii ntreprinderilor, includ n organizarea i conducerea ntreprinderiilor i activitile de producere, recepionare, transport, prelucrare i stocare a informaiilor n scopul fundamentrii deciziilor. Procesele decizionale, alturi de cele informaionale ocup o pondere important att la nivel macro, ct i la nivel microeconomic. Reprezentanii colii clasice i a managementului stiinific au recunoscut, de asemenea, i importana resurselor umane, limitnduse ns la aspectele legate de recompensarea corect, acordarea unor stimulente economice i la stabilirea de relaii formale. Astfel, n cercetrile legate de organizarea i conducerea organizaiilor sunt urmrite aspectele legate de activitatea informaional-decizional, precum i aspectele legate de relaiile umane. Cei care acord atenie deosebit comportamentului oamenilor n timpul procesului productiv sunt reprezentanii colii relaiilor umane (a comportamentului): Elton Mayo, Abraham Zalesnick i D. C. Peltz. Un rol important n promovarea informaiei i deciziei, ca elemente de baz ale managementului, a constituit-o apariia primei generaii de calculatoare electronice (deceniul V), a primelor lucrri de cibernetic i a primelor echipe de cercetare operaional. n condiiile creterii complexitii structurale i funcionale a ntreprinderilor, a ridicrii nivelului tehnic i a gradului de specializare a profesiunilor apare necesitatea creterii rigurozitii n

luarea deciziilor pentru optimizarea acestora. n aceast perioad, alturi de procedeele tradiionale de luare a deciziilor, bazate pe intuiie i experien, apar procedee noi, tiinifice caracterizate prin fundamentarea teoretic i practic pe baza unor metode matematice. Apare astfel modelarea economico-matematic folosit de manageri ca o alternativ la experimentul utilizat de tiinele exacte. Experimentul const n modificarea fizic a valorilor variabilelor, fenomen care este neraional atunci cnd se aplic problemelor economice n ansamblu. Au aprut n aceast perioad o serie de discipline privind conducerea, cum ar fi: cercetarea operaional, cibernetica, informatica, psihologia organizrii i teoria general a sistemelor. Cercetarea operaional const n pregtirea tiinific a deciziilor caracterizat prin procesul de elaborare a unor metode economico-matematice care conduc la decizii optime sau aproape optime.1 Cibernetica este tiina care se ocup de conducerea i reglarea sistemelor complexe. Informatica se ocup cu prelucrarea datelor cu ajutorul echipamentelor electronice. Psihologia organizrii reprezint o nou orientare n disciplinele conducerii, care ine cont de existena omului care ia decizii n legtur cu funcionarea eficient a unei ntreprinderi. Teoria general a sistemelor ofer o sintez a ideilor privind diversele orientri n tiinele organizrii i conducerii.

1

Camelia Raiu-Suciu, Florica Luban, Daniela Hncu, Nadia Ciocoiu, Modelarea economic, Editura ASE, Bucureti, 2007, pag. 13.

Toate aceste discipline ofer economitilor o serie de modele i tehnici necesare managementului la mivel microeconomic, stnd la baza modelrii economice. Modelarea economic este o disciplin economic care se ocup de fundamentarea deciziei manageriale n condiii de eficien pentru organizaie, cu ajutorul unor modele economico-matematice flexibile i cu posibilitatea utilizrii tehnicii de calcul.2 Prin urmare, modelarea economic ofer managerilor posibilitatea unei riguroziti n luarea deciziilor n concordan cu resursele materiale, umane i financiare i cu obiectivele organizaionale. Aceste mrimi reprezint elemente ale vectorului de intrare n modelele economico-matematice.

1.2. Metode de culegere i prelucrare a datelor folosite n modelarea economico-matematicPentru studiul fenomenelor economice care intervin n procesul fundamentrii deciziilor este necesar ca msurarea mrimilor (indicatorilor) n baza unor observri, anchete, raportri etc., s se fac prin adaptri la modelri matematice, obinnd diferite grade de precizie. Din punct de vedere al preciziei, mrimile (indicatorii) care caracterizeaz procesele economice se clasific n trei mari categorii: mrimi deterministe (riguros stabilite, cu o valoare unic), mrimi stochastice/aleatoare (mrimi ce au o mulime de valori crora li se asociaz o probabilitate) i mrimi vagi/fuzzy (nu au o valoare unic, ci o mulime de valori crora li se asociaz un grad de apartenen la o anumit proprietate).3

2 3

Ibidem, pag 13. Op. Cit., pag 15.

Aceast grupare a mrimilor determin o grupare corespunztoare a metodelor de prelucrare n vederea adoptrii unor decizii, respectiv:-

Metode deterministe; Metode stochastice;

- Metode fuzzy. Un alt criteriu de clasificare al metodelor de prelucrare este criteriul exactitii. Dup criteriul exactitii distingem:-

Metode exacte; Metode aproximative;

- Metode euristice. Clasificarea metodelor dup cele dou criterii pun n eviden diferite etape ale fundamentrii deciziilor, respectiv: - Culegerea datelor; - Prelucrarea datelor. Metode exacte conduc la obinerea unei soluii care rspunde fr eroare (abatere) la criteriile de eficien. Dac notm cu S vectorul soluiei adoptate i cu S* vectorul soluiei adevrate, atunci: SS*=0 Metodele aproximative conduc la obinerea unei soluii S, diferit de soluia adevrat S*, printr-un vector , dominat de un vector a dinainte stabilit, adic: |SS*|=|||a|

Metodele euristice sunt utilizate n cazul problemelor complexe, cnd este util a se obine, ntr-un timp relativ scurt, o soluie S, acceptabil din punct de vedere practic, fr a avea garanii c este soluia optim. Metodele euristice au un anumit grad de probabilitate. Ele pot consta ntr-o succesiune de ncercri (tatonri), a cror alegere depinde de natura problemei de rezolvat i de personalitatea analistului de sisteme (modelatorului). O reprezentare grafic a metodelor modelrii economice n vederea fundamentrii deciziilor poate fi prezentat ca n figura 1.1.4

1.3. Procesul de trecere de la sistemul real la modelul de simulareSimulare reprezint o tehnic de realizare a experimentelor cu ajutorul calculatorului numeric, care presupune construirea unor modele matematice i logice care descriu comportarea unui sistem real ntr-o perioad lung de timp.Observri Anchete Msurtor i Modele determinist Mri Modele stochastice Modele euristice Soluia optim Soluia optim cu o probabilitate Soluia suboptimal

v v

Volum de Redus mare Bogat mic Determinist Stochastic Va Precizia mrimilor

Modele Modele 4 Op. cit., pag 16. fuzzy stochastice

Modele determinist e

Metode De culegere date Deterministe Stochastice Vagi Exacte De prelucrare date Aproximative Euristice

Figura 1.1

Simularea genereaz intrrile n sistem i determin ieirile din sistem prin algoritmi adecvai, n funcie de strile interne ale sistemului, descriind n acelai timp i evoluia n timp a strilor interne ale sistemului. Simularea este o tehnic de cercetare eficient, dei nu ofer soluii exacte ci suboptimale, dar probleme complexe ale firmei nu pot fi studiate analitic cu metode economico-matematice de optimizare. Simularea conduce la obinerea mai multor variante de decizie, managerul alegnd-o pe cea mai bun, n funcie de condiiile date la un moment dat. n cazul unei ntreprinderi, simularea pune n eviden efectul modificrii unor parametrii care descriu sistemul respectiv. n activitatea de simulare sunt implicate trei elemente importante, i anume: - Sistemul real; - Modelul; - Calculatorul; Precum i dou tipuri de relaii, respectiv: - Relaii de modelare; - Relaii de simulare.

Procesul de trecere de la sistemul real la modelul de simulare (modelul real) poate fi reprezentat grafic ca n figura 1.2.5Sistem Date din sistem obinute prin: Observri Msurto ri; Validare Validare Modelul abstract Modelul

Date Date

Figura 1.2

Sistemul real reprezint sistemul perceput n mod natural cu ajutorul simurilor. Modelul real reprezint sistemul real nlocuit, obinut prin prelucrarea datelor prin observri, msurtori, expeim