ui1_modelare economica 2015.pdf

PROBLEMATICA MODELRII ECONOMICE

1. Modelarea economica obiectul de studiu

2. Concepte generale

3. Procesul de modelare

4. Structura modelelor

5. Clasificarea modelelor

6. Efectele calitii informaiei asupra metodelor si modelelor

1

Modelare Economica, an III zi, Management

UNITATEA DE INVARE 1

Obiective ale UI

In urma parcurgerii acestei UI vei nva care este obiectul

de studiu i metodele de culegere i prelucrare a datelor

folosite n modelarea economico-matematic.

De asemenea vei acumula cunotine despre structura

general a unui model economico-matematic i etapele ce

se parcurg n modelare, condiiile pe care trebuie s

ndeplineasc un model bun i limitele modelelor.

Vei nva unele dintre citeriile de clasificare a modelelor

economico-matematice i cum s alegei modelul potrivit

n funcie de precizia i completitudinea informaiei

disponibile.

2

1. Modelarea economica obiectul de

studiu

Meninerea firmelor la nivel satisfctor de eficien fa de

concuren, prentmpinarea greelilor extrem de

costisitoare.

Necesitatea construirii unui viitor dorit, simulat, nainte de

luarea unei decizii

MODELELE, SCENARIILE, GNDIREA

PROSPECTIV preced tot mai mult deciziile pentru

evaluarea diverselor variante decizionale, nainte de

adoptarea lor efectiv 3

1. Modelarea economica obiectul de

studiu

Modelarea este o metod specific de studiu a unor procese i fenomene prin substituia obiectului real al cercetrii.

furnizeaz mijloacele pentru descrierea i explorarea structurilor, dinamicii i interaciunilor care guverneaz situaiile pe care dorim s le nelegem, controlm i mbuntim.

presupune studierea obiectelor i a proceselor ntr-un mod indirect cu ajutorul unor obiecte sau procese substitut care sunt reprezentri simplificate sau abstractizate ale celor iniiale /originale.

este o disciplin economic de grani cu matematica i tehnica de calcul, 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.

4

MODELE ECONOMICO MATEMATICE metode i tehnici

cantitative, tehnici de decizie, management tiinific.

MODELUL = O reprezentare a realitii din perspectiva

modelatorului.

MODELUL = O reprezentare simplificat sau o abstractizare a

realitii

MODELUL = Un instrument de cunoatere indirect a realitii

obiective

MODEL: Sistem teoretic sau material cu ajutorul cruia pot fi

studiate proprietile i evoluia unui sistem complex considerat

sistemul original, fa de care modelul prezint anumite analogii.

5



n economie: MODELUL constituie o alternativ la

experimentele utilizate n tiinele exacte.

Dac teoria economic, pe baza creia se face simplificarea, se

poate exprima logic i/sau matematic =>

model economico - matematic

In economie, modelul este o constructie teoretica ce reprezinta

procese economice printr-un set de variabile si un set de relatii

logice si/sau cantitative ntre acestea.

Modelul economic este o reprezentare simplificata a proceselor

complexe, de multe ori (dar nu intodeauna) utiliznd tehnici

matematice.


Modelul este o reprezentare izomorf a realitii; acesta ofer o imagine simplificat, intuitiv, dar riguroas, n sensul structurii logice, a fenomenului studiat i faciliteaz descoperirea unor legturi i legiti imposibil de gsit pe alte ci.

Modelul este privit ca un ansamblu de ecuaii, o construcie tiinific a unui sistem economic utilizat pentru a identifica aciunea reciproc, nlnuirea i interdependena anumitor fenomene.

Un model trebuie s fie: simplu, robust, controlabil, adaptabil, complet, uor de aplicat i s aib caracter evolutiv.

7

Cerine de construire a unui model bun:

Coerena dat de calitatea reprezentrii n surprinderea unor legturi compatibile (sub forma unor relaii matematice sau logice) ntre mrimile fizice ale procesului reprezentat;

Corectitudinea dat de capacitatea modelului de a nu deforma caracterul real al relaiilor prezentate (se folosete criteriul validrii - compararea rezultatelor obinute pe modele cu rezultate cunoscute despre/ pentru procesul modelat, n condiii omoloage celor de experimentare prin model)

Consistena i completitudinea apreciate prin msura n care sunt reprezentate elementele componente ale procesului modelat i relaiile dintre ele;

Eficiena i fiabilitatea capacitatea modelului de a rezolva problemele la un cost acceptabil, cu un efort rezonabil de instruire i utilizare n raport cu efectele obinute. 8


Modelul trebuie sa contina suficiente detalii astfel incat:

Rezultatul sa fie satisfacator.

Sa poata fi analizat in timp real.

Realism Simplitate


Beneficiile utilizrii modelelor:

Modele permit comprimarea timpului.

Manipularea modelului (prin schimbarea variabilelor de decizie sau a

mediului) este mult mai uoar dect manipularea sistemului real.

Costul analizei modelului este mult mai mic dect costul unui

experiment real.

Costul unei greeli n timpul experimentelor de tip ncercare i eroare

este mult mai mic n cazul cnd sunt utilizate modelele n locul

sistemelor reale.

Permit estimarea riscurilor pe care le implic anumite aciuni ale

managerilor.

Modelele matematice permit analiza unui numr foarte mare, uneori

infinit de soluii posibile.

Modelele permit mbuntirea procesului de nelegere i instruire. 10


Motive pentru care modelele sunt mai putin folosite de factorii de decizie n management:

modelele eficiente sunt rare (formele analitice sunt eronate i restriciile de utilizare nu sunt studiate cu atenia cuvenit)

o bun parametrizare a modelelor este rar;

factorii de decizie nu stpnesc i nu neleg modelele (matematica);

problemele ce tb. rezolvate se pot modifica n timpul construciei modelului , iar rezultatele devin astfel nefolositoare;

datele necesare modelului sunt uneori greu de obinut;

multe modele sunt incomplete.



Procesul de modelare presupune existena a trei elemente:

- subiectul (cercettorul);

- obiectul cercetrii (procesul de studiu);

- modelul obiectului cercetat, ce mijlocete relaiile dintre subiectul care cerceteaz i obiectul studiat.

Modelul se construiete de ctre subiectul cercetrii, astfel nct s reflecte caracteristicile obiectului (atributele, relaiile reciproce, parametrii structurali i funcionali) eseniale pentru scopul cercetrii.

12

Procesul de

studiu

(realitatea) Subiectul

(cercetatorul) Modelul

sistemului

real

Percepia realitii cfm.

capacitii de nelegere

Reprezentarea realitii ca

produs al activitilor mentale


Etapele procesului de modelare

Definirea problemei i cunoaterea detaliat a realitii sistemului

(procesului) ce se modeleaz;

Dezvoltarea modelului economico-matematic;

Obtinerea datelor necesare pentru a fi utilizate in model (input data)

folosind diverse surse: rapoarte, documente ale firmelor, interviuri cu

angajatii, chestionare, msurtori, etc. ;

Obtinerea celei mai bune solutii a problemei prin manipularea modelului

(se poate utiliza: rezolvarea de ecuaii, metoda ncercrii i erorii,

enumerarea complet, algoritmi);

Experimentarea modelului economico-matematic i evaluarea soluiei;

Analiza rezultatelor i analiza de senzitivitate (AS - ct de sensibil e

soluia la modificri n formularea problemei);

Implementarea i monitorizarea rezultatelor obtinute cu ajutorul

modelului economico-matematic.


Metodele folosite pentru soluionarea unor probleme complexe formulate matematic constau ntr-o succesiune coerent de operaii logice i aritmetice cunoscute sub denumirea de algoritm (dupa Algorismus, un matematician arab din secolul al IX-lea).

Algoritmul este un concept folosit n mod intuitiv pentru a desemna o mulime finit de operaii/ instruciuni, comenzi cunoscute i care, executate ntr-o anumit ordine stabilit pornind de la un set de valori (intrare), produc n timp finit un alt set de valori ce constituie ieirea algoritmului. Acetia pot fi exaci, aproximativi i euristici.

Soluia modelului obinut cu ajutorul unui algoritm ales este analizat, n scopul fundamentrii deciziei finale. Dac se constat c din punct de vedere economic, tehnic, social etc. soluia este considerat corespunztoare se trece la implementarea ei, urmrindu-se efectele i eventualele erori.


Principalele componente ale unui model:

- variabilele: o cantitate msurabil ce poate s varieze sau este subiect al schimbrii. Variabilele reprezint o abstractizare a mulimii de valori posibile pe care le poate nregistra o caracteristic a unui anumit fenomen.

variabile controlabile (de decizie) elementele care pot fi manipulate i controlate de ctre decident (ex. cantitatea de materiale pe care s o comande o firm);

variabile necontrolabile factori ce influeneaz indicatorii/ rezultatele deciziei, care se situeaz n afara controlului decidentului (ex. durata de ajungere a materialelor comandate);

variabilele rezultat reflect nivelul eficacitii sistemului (exprim modul i gradul de atingere a obiectivului organizaiei/ proiectului/ procesului) (ex. costul total de aprovizionare/stocare).

- parametrii: cantiti msurabile cunoscute (ex: costul lansrii unei comenzi de materiale)

15


Dup modul de exprimare, variabilele se mpart n:

calitative: sunt categorii ce difer prin tip, se refer la proprieti nenumerice ale unitilor elementare aparinnd unei populaii i nu pot fi exprimate numeric. In cazul n care, n mod convenional, valorile lor sunt codificate prin numere, aceast exprimare nu este relevant numeric. Variabile calitative sunt, de ex.: profesia, starea civil. etc.

cantitative: variabile care difer prin mrime, se refer la proprietile numerice ale unitilor elementare dintr-o populaie i sunt exprimate n uniti numerice, ex.: preul unui produs, cheltuielile lunare de producie, costul unitar etc.

In funcie de natura valorilor pe care le iau, variabilele se mpart n:

variabile de tip discret (sau categoriale): care pot lua o mulime limitat, finit de valori (ex. nr. de angajai dintr-o firm); valorile luate de variabilele discrete se numesc: alternative, categorii sau modaliti;

variabile de tip continuu: care pot lua valori aparinnd unui interval continuu (ex: cifra de afaceri). Practic, mulimea valorilor posibile ale variabilelor de tip continuu este o mulime finit.

Exemplu: Modelul matematic de detarminare a profitului n funcie

de cantitatea produs

Profit = Venituri Cheltuieli

Profit = Venituri (Cheltuieli fixe + Cheltuieli Variabile)

Profit = p x Q (CF+ cv x Q)

Profit = p x Q CF cv x Q

Unde: Q = numrul de uniti de produs vndute

cv = cost variabil pe unitate de produs

CF = cheltuieli fixe

p - pret de vnzare unitar

In acest model: Q variabila de decizie

Profitul variabila rezultat

cv, p i CF - parametrii 17



D.p.d.v. al gradului de abstractizare:

modele iconice/imitative: sunt centrate pe morfologia (sau forma

extern) a sistemului real; constituie obiecte artificiale asemntoare cu

sistemele reale, au aceleai proprieti cu ale sistemului real, dar

reproduse la alt scar (ex. machete, imagini grafice).

modele analogice: sunt centrate pe fiziologia sistemului real i

replic funciile sau proprietile sistemului real; au caracteristici de

flexibilitate i generalitate mai puternice n comparaie cu tipul imitativ;

au aceleai proprieti cu ale sistemului real, dar alt form (ex. hri,

schie).

modele simbolice: reprezint comportarea sistemului real (uneori,

procesele interne) folosind simboluri i reguli de compunere a acestora,

de ex.: modele matematice de tipul celor de optimizare sau celor de

simulare, tehnici de reprezentare a cunotinelor din inteligena

artificial. 18


D.p.d.v. al naturii datelor folosite in model:

modele deterministe: ofer o soluie optim, se folosesc cnd

volumul de date disponibil este mare i acestea au o valoare unic.

modele stochastice (probabiliste): ofer o solutie optim cu o

anumit probabilitate; se folosesc cnd volumul de date disponibil

este mare dar si dispersia datelor e mare, iar valorilor cunoscute li

se asociaz o anumit probabilitate (sunt introduse n model

componente probabilistice care permit explicitarea incertitudinii).

modele vagi (fuzzy): se folosesc cnd volumul de date disponibil

este redus i exist o mulime de valori (conin parametri

necunoscui cu certitudine, exprimai prin atribute cantitative sau

calitative) crora li se asociaz un grad de apartenen la o

anumit proprietate.

19


D.p.d.v. al modului de folosire i de potenialul utilizator:

descriptive (cognitiv psihologice sau raional limitate): se

folosesc n cazul problemelor complexe i noi (specifice deciziilor

inovative); caut soluii satisfctoare, prespupun c decidentii au o

atentie secvenial; au scopul de predicie al modului n care se

comport sistemul real; pot lua forma unui model explicativ menit s

sporeasc posibilitatea de cunoatere a unui sistem;

normative (bazate pe optimizare): presupun c oamenii acioneaza raional; se folosesc n deciziile de rutin i operaionale; n practic, mai ales n cazul deciziilor complexe, sunt dificil de aplicat; servesc unui decident avizat, eventual asistat de mijloace perfecte de prelucrare a informaiei care realizeaz analize cantitative ntr-un mod complet raional;

prescriptive vizeaz un decident raional, ce-i foloseste de asemenea, intuiia i judecata; sunt construite din start pentru a conduce decidentii spre soluie ct mai eficient posibil. 20


D.p.d.v. al sferei de reflectare:

- macroeconomic,

- microeconomic,

- mezoeconomic.

D.p.d.v. al calitii informaiilor

folosite (al gradului de cunoatere a

acestora) sunt modele pentru:

condiii de certitudine

condiii de risc

condiii de incertitudine

D.p.d.v. al factorului timp:

- statice: n care nivelul variabilelor

dependente este pus n legtur cu

una sau mai multe variabile

independente, toi factorii fiind

definii la un anumit moment.

- dinamice: iau n considerare modul

n care performanele sistemului

fluctueaz n timp n funcie de

schimbarea variabilelor

independente.

21

6. Efectele calitii informaiei asupra

metodelor si modelelor

Procesul de management este contextual, adic principiile, regulile si metodele de soluionare a unei probleme manageriale trebuie s se adapteze contextului n care se aplic.

Precizia i completitudinea informaiilor disponibile influeneaz alegerea metodelor i modelelor. Precizia i completitudinea informaiilor sunt atribute distincte care dau msura utilitii unui set de date pentru extragerea unor informaii necesare procesului decizional:

lipsa unui anumit nivel de precizie compromite stabilitatea sau minima semnificaie decizional a soluiei obinute;

lipsa unor date face necesar completarea lor cu estimri imprecise (sau ipoteze inconsistente) care au aceleai efecte.

Exist metode cantitative i calitative de culegere a informaiilor.

Pe lng activitatea de culegere a informaiei trebuie avut n vedere i activitatea de interpretare a datelor. 22

Grad de precizie

100%

0 100%

Grad

de

com

ple

titu

din

e

Abordare

stochastic

Modele ale

teoriei

jocurilor

Mulimi vagi (fuzzy)

Utilizarea

analogiilor

Informaii

nerelevante

Modele

deterministe

(exacte)

nvare prin ncercare

i eroare

Abordare euristic

Multicriterialitate

Tehnici de simulare



24

ObservriAnchete

MsurtoriRaportri

Mrimi

Modele

deterministe

Modele

stochastice

Modele

euristice

Soluie optim

Soluie optim cu o probabilitate

Soluie suboptimal

Volum de date

Redus Bogat

mare mic

Modele

stochastice Modele

deterministe

Precizia mrimilor

Deterministe Stochastice Vagi

Metode

de culegere date de prelucrare date

Determi-

niste

Stocha

-stice Vagi

Exac

te

Aproxi-

mative

Euris

tice

Modele

fuzzy



Teste de autoevaluare

Explicai diferena ntre modelele deterministe, stochastice si vagi/fuzzy folosite n modelarea economico-matematic.

Explicati diferenta dintre model si algoritm. Enumerati tipurile de

algoritmi si explicati prin ce se caracterizeaz acetia. Precizai care este rolul pe care il ocup modelul, respectiv algoritmul, n modelare.

Explicai modul n care precizia i completitudinea influeneaz alegerea unui anumit tip de model.

25

ui1_modelare economica 2015.pdf

Documents