6. Классификация экономико – математических моделей

По общему целевому назначению:

- теоретико-аналитические – для изучения общих свойств и закономерностей процессов;

- прикладные – для решения конкретных задач анализа, прогнозирования и управления.

По степени агрегирования объектов моделирования:

- микроэкономические – описывают поведение отдельных экономических звеньев (предприятия и фирмы) в рыночной среде;

- одно-, двух-, многосекторные (одно-, двух-, многопродуктовые) – описывают взаимодействие структурных и функциональных элементов экономики;

- макроэкономические – рассматривают экономику как единое целое, связывая укрупненные материальные и финансовые показатели: внутренний национальный продукт, потребление, инвестиции, занятость и т.д.;

- глобальные – описывают закономерности мирового (глобального) масштаба.

По предназначению (по цели создания и применения):

- балансовые – отражают требование соответствия наличия ресурсов и их использования;

- эконометрические (трендовые) – предназначены для анализа и прогнозирования процессов с использованием статистической информации. Представляют собой системы регрессионных уравнений и отражают развитие системы через тренд (длительную тенденцию) ее основных показателей;

- оптимизационные – позволяют найти наилучший вариант решения из множества альтернативных;

- сетевые – используются в управлении проектами с целью минимизации временных сроков их выполнения и стоимости работ. Отображают комплекс работ (операций) и событий, их взаимосвязь во времени и издержки;

- модели систем массового обслуживания – создаются для минимизации затрат времени на ожидание в очереди и времени простоев каналов обслуживания;

- имитационные – используют машинную имитацию изучаемых систем и процессов, а также экспертные системы. Имитационное моделирование – вид компьютерного моделирования, для которого характерно воспроизведение на ЭВМ (имитация) процесса функционирования исследуемой сложной системы; при этом имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической последовательности протекания во времени, сто позволяет узнать данные о состоянии системы и отдельных ее элементов в определенные моменты времени.

По типу используемой информации:

- аналитические модели, построенные на априорной информации;

- идентифицируемые модели, построенные на апостериорной информации.

По учету фактора времени:

- статические (структурные) – описывают все зависимости в статике, в какой-то один момент времени (отображают состав и структуру системы);

- динамические (функциональные) – описывают функционирование системы во времени.

- структурно-функциональные – отображают структурные и функциональные особенности организации системы.

По учету фактора неопределенности:

- детерминированные – используют в описании только неслучайные величины, а результаты на выходе однозначно определяются управляющими входными воздействиями;

- стохастические (вероятностные) – используют в описании случайные величины, из-за действия случайных факторов на выходе могут получаться различные результаты.

По типу используемого математического аппарата (по характеристике включенных в модель математических объектов): матричные, линейного и нелинейного программирования, корреляционно-регрессионные, теории массового обслуживания, сетевого планирования и управления, теории игр и т.д.

По типу подхода к изучаемым системам:

- дескриптивные (описательные) – предназначены для описания или для прогноза явлений и процессов (например, балансовые или трендовые модели);

- нормативные – предназначены для определения оптимальной структуры и оптимального поведения в соответствии с установленными критериями (например, все оптимизационные модели или нормативные модели уровня потребления).

По степени достоверности исходных данных о моделируемой системе:

- с априорно известными параметрами;

- с неизвестными параметрами.

По режиму функционирования моделируемой системы:

- стационарные, в которых характеристики не меняются со временем;

- нестационарные, в которых характеристики изменяются со временем.

Модели также бывают:

• феноменологические и абстрактные;

• активные и пассивные;

• с распределенными и сосредоточенными параметрами.

Феноменологические модели передают только внешнее подобие процесса и не соответствуют внутреннему строению системы.

Абстрактная модель воспроизводит систему с точки зрения ее внутреннего устройства, копирует ее более точно. У нее больше возможностей и шире класс решаемых задач.

Пассивные модели только выдают ответы на вопросы пользователя. Активные модели, кроме того, взаимодействуют с пользователем и сами активируют диалог, меняют его линию, имеют собственные цели.

Между классами систем и моделей необязательно существует однозначное соответствие. Например, дискретные системы могут быть представлены в виде непрерывных моделей, а детерминированные системы – в виде вероятностных моделей, и наоборот.