UI1_Modelare Economica 2016

7/26/2019 UI1_Modelare Economica 2016

1/27

PROBLEMATICA MODELRII ECONOMICE

1. Modelarea economicaobiectul de studiu

2. Concepte generale

3. Procesul de modelare

4. Structura modelelor

5. Clasificarea modelelor

6. Efectele calitiiinformaieiasupra metodelor si modelelor

1

Modelare Economica, an III zi, Management

UNITATEA DE INVARE 1


2/27

Obiective ale UI

In urma parcurgerii acestei UI veinvacare este obiectulde studiu i metodele de culegere i prelucrare a datelorfolosite n modelarea economico-matematic pentru

management. De asemenea vei acumula cunotine despre structura

generala unui model economico-matematic ietapele cese parcurg n modelare, condiiile pe care trebuie s

ndeplineascun model bunilimitele modelelor. Veinvaunele dintre citeriile de clasificare a modelelor

economico-matematice i cum s alegei modelul potrivitn funcie de precizia i completitudinea informaieidisponibile. 2


3/27


4/27

1. Modelarea economicaobiectul destudiu

Oamenii au fost instrumente matematice pentru a ajuta la

rezolvarea problemelor de mii de ani. Cu toate acestea, studiul

formal i aplicarea metodelor i tehnicilor cantitative nluareadeciziilor (manageriale) este n mare msur un produs al

secolului XX. Analiza cantitativ reprezint o abordare tiinific a deciziilor

manageriale. Emoiile i presupunerile nu fac parte dinabordarea cantitativ a deciziilor.

Abordarea cantitativ a deciziilor ncepe cu date. La fel camateria prim pentru o fabric, aceste date sunt manipulate sauprelucrate n informaii care sunt valoroase pentru oameni nluarea deciziilor.

Calculatoarele au avut un rol esenial n amplificarea utilizrii

analizei cantitative, mai ales la nivel de firme.4


5/27


n rezolvarea unei probleme, managerii trebuie s ia n considerare attfactori calitativi i cantitativi.

Factori calitativi (precum starea vremii, legislaia, noile descoperiritehnologice, rezultatul unor alegeri legislative, etc.) sunt ns foarte dificil

de cuantificat. Datorit importanei factorilor calitativi, rolul analizei cantitative n

procesul de luare a deciziilor poate varia.

Atunci cnd factori calitativi lipsesc i atunci cnd problema, modelulfolosit pentru rezolvarea ei, i datele de intrare rmn aceleai, rezultatele

analizei cantitative poate automatiza procesul de luare a deciziilor. De ex.unele companii folosesc modele matematice de stocare pentru a determina

n mod automat atunci cnd vor comanda materiale noi.

In cele mai multe cazuri, totui, analiza cantitativ va fi un suport nprocesul de luare a deciziilor, iar rezultatele analizei cantitative vor fi

combinate cu alte informaii (calitative) n luarea deciziilor.5


6/27


Modelarea este o metod specific de studiu a unorprocese i fenomene prin substituia obiectului real alcercetrii. Aceasta:

furnizeaz mijloacele pentru descrierea i explorareastructurilor, dinamicii i interaciunilor care guverneazsituaiile pe care dorim s le nelegem, controlm imbuntim.

este o disciplineconomicde granicu matematica

i tehnica de calcul, care se ocupde fundamentareadeciziei manageriale n condiii de eficien pentruorganizaie, cu ajutorul unor modele economico-matematice flexibile i cu posibilitatea utilizriitehnicii de calcul.

6


7/27


Modelarea economica pentru management se regaseste ca disciplina

de studiu sub diverse denumiri, precum: tiina managementului (engl.Management Science), Metode Cantitative pentru Management/

Afaceri (engl. Quantitative Methods for Management / Business),

Modelarea deciziilor manageriale (engl. Modeling ManagerialDecisions), Cercetri operaionale (emgl. Operations Management)

Aceasta reprezint o abordare tiinific a deciziilor managerialecare const n:1. Artade a modela matematic situaii complexe,

2.tiinade dezvoltare a unor tehnici de rezolvare pentru acestemodele,

3. Abilitatea de a comunica eficient rezultatele ctre decident.

7


8/27

MODELE ECONOMICOMATEMATICE metode itehnici cantitative, tehnici de decizie.

MODELUL = O reprezentare a realitii din perspectivamodelatorului.

MODELUL = O reprezentare simplificat sau o abstractizare arealitii

MODELUL = Un instrument de cunoatere indirect a realitiiobiective

MODEL: Sistem teoretic sau material cu ajutorul cruia pot fistudiate proprietile i evoluiaunui sistem complex consideratsistemul original, fa de care modelul prezint anumite analogii.

8



9/27


n economie: MODELUL constituie o alternativ laexperimentele 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, modeluleste 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 tehnicimatematice.


10/27


Modelul este o reprezentare izomorf a realitii;acesta ofer o imagine simplificat, intuitiv, darriguroas,n sensul structurii logice, a fenomenuluistudiat i faciliteaz descoperirea unor legturi i

legitiimposibil de gsitpe alte ci.

Modelul este privit ca un ansamblu de ecuaii, oconstrucie tiinific a unui sistem economic utilizat

pentru a identifica aciunea reciproc, nlnuirea i

interdependenaanumitor fenomene.

Un model trebuie s fie: simplu, robust, controlabil,adaptabil, complet, uor de aplicat is aib caracterevolutiv.

10


11/27

Cerinede construire a unui model bun:

Coerenadatde calitatea reprezentriin surprinderea unor legturicompatibile (sub forma unor relaii matematice sau logice) ntremrimilefizice ale procesului reprezentat;

Corectitudinea dat de capacitatea modelului de a nu deformacaracterul real al relaiilor prezentate (se folosetecriteriulvalidrii -compararea rezultatelor obinute pe modele cu rezultate cunoscutedespre/ pentru procesul modelat, n condiii omoloage celor deexperimentare prin model)

Consistenaicompletitudineaapreciate prin msura ncare suntreprezentate elementele componente ale procesului modelat irelaiiledintre ele;

Eficiena i fiabilitatea capacitatea modelului de a rezolvaproblemele la un cost acceptabil, cu un efort rezonabil de instruire iutilizare nraport cu efectele obinute. 11



12/27

Modelul trebuie sa contina suficiente detalii astfel incat:

Rezultatul sa fie satisfacator.

Sa poata fi analizat in timp real.

Realism Simplitate



13/27

Beneficiileutilizrii 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 unuiexperiment real.

Costul unei greeli n timpul experimentelor de tip ncercare i eroareeste mult mai mic n cazul cnd sunt utilizate modelele n loculsistemelor reale.

Permit estimarea riscurilor pe care le implic anumite aciuni alemanagerilor.

Modelele matematice permit analiza unui numr foarte mare, uneoriinfinit de soluii posibile.

Modelele permit mbuntirea procesului de nelegere i instruire. 13



14/27

Motivepentru care modelele sunt mai putin folosite defactorii 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 timpulconstruciei modelului , iar rezultatele devin astfelnefolositoare;

datele necesare modelului sunt uneori greu de obinut;multe modele sunt incomplete.



15/27


Procesul de modelare presupune existenaa trei elemente:- subiectul (cercettorul);- obiectul cercetrii(procesul de studiu);- modelul obiectului cercetat, ce mijlocete relaiile dintre subiectul care

cerceteaziobiectul studiat.

Modelul se construiete de ctre subiectul cercetrii, astfel nct s reflectecaracteristicile obiectului (atributele, relaiile reciproce, parametriistructurali ifuncionali)esenialepentru scopul cercetrii.

15

Procesul de

studiu(realitatea)

Subiectul

(cercetatorul)Modelul

sistemului

real

Percepia realitii cfm.capacitii de nelegere

Reprezentarea realitii ca

produs al activitilor mentale


16/27


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 esoluia la modificri n formularea problemei);

Implementarea i monitorizarea rezultatelor obtinute cu ajutorul modeluluieconomico-matematic.


17/27


Metodele folosite pentru soluionarea unor problemecomplexe formulate matematic constau ntr-osuccesiune coerent de operaii logice i aritmeticecunoscute sub denumirea de algoritm (dupa Algorismus, unmatematician arab din secolul al IX-lea).

Algoritmul este un concept folosit n mod intuitivpentru a desemna o mulime finit de operaii/instruciuni,comenzi cunoscute icare, executate ntr-oanumit ordine stabilit pornind de la un set de valori(intrare), produc n timp finit un alt set de valori ceconstituie ieirea algoritmului. Acetia pot fi exaci,aproximativi ieuristici.


18/27


Principalele componente ale unui model:

- variabilele: o cantitate msurabil ce poate s varieze. Variabilelereprezinto abstractizare a mulimiide valori posibile pe care le poatenregistrao caracteristica unui anumit fenomen.

variabile controlabile (de decizie)elementele care pot fi manipulateicontrolate de ctredecident (ex. cantitatea de materiale pe care socomande o firm);

variabile necontrolabilefactori ce influeneazindicatorii/ rezultateledeciziei, care se situeaznafara controlului decidentului (ex. durata deajungere la firm a materialelor comandate depinde de diveri factoriexterni);

variabilele rezultat reflect nivelul eficacitii sistemului (exprimmodul 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)

18


19/27

Exemplu: Modelul matematic de determinare a profitului n funciede cantitatea produs

Profit = VenituriCheltuieli

Profit = Venituri(Cheltuieli fixe + Cheltuieli Variabile)

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

Profit = p x QCFcv x Q

Unde: Q = numrul de uniti de produs vndute

cv = cost variabil pe unitate de produs

CF = cheltuieli fixep -pret de vnzare unitar

In acest model: Qvariabila de decizie

Profitulvariabila rezultat

cv, p i CF - parametrii 19



20/27


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 cusistemele 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 aceleaiproprieti 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.

20


21/27


D.p.d.v. al natur i i datelor folosite in model:

modele deterministe: ofer o soluie optim, se folosesc cndvolumul de date disponibil este mare i acestea au o valoare unic.

modele stochastice (probabiliste): ofer o solutie optim cu oanumit probabilitate; se folosesc cnd volumul de date disponibileste mare dar si dispersia datelor e mare, iar valorilor cunoscute li

se asociaz o anumit probabilitate (sunt introduse n modelcomponente probabilistice care permit explicitarea incertitudinii).

modele vagi (fuzzy): se folosesc cnd volumul de date disponibileste redus i exist o mulime de valori (coninparametrinecunoscui cu certitudine, exprimai prin atribute cantitative saucalitative) crora li se asociaz un grad de apartenen la oanumit proprietate. 21


22/27


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

descriptive(cognitivpsihologicesau raional l imi tate): se

folosesc n cazul problemelor complexe i noi (specifice deciziilorinovative); caut soluii satisfctoare, prespupun c decidentii au o

atentie secvenial; au scopul de predicie al modului n care secomport sistemul real;pot lua forma unui model explicativ menit ssporeasc posibilitatea de cunoatere a unui sistem;normative(bazate pe optimizare):presupun coamenii acioneazaraional; se folosesc ndeciziile de rutinioperaionale; npractic,

mai ales ncazul deciziilor complexe, sunt dificil de aplicat; servescunui decident avizat, eventual asistat de mijloace perfecte deprelucrare a informaiei care realizeaz analize cantitative ntr-unmod complet raional;prescriptive vizeaz un decident raional, ce-i foloseste deasemenea, intuiia i judecata; sunt construite din start pentru a

conduce decidentii spre soluiectmai eficient posibil.


23/27


D.p.d.v. al sferei de ref lectare:

- macroeconomic,

- microeconomic,

- mezoeconomic.

D.p.d.v. al calitii informaiilor

folosite (al gradului de cunoatere a

acestora)sunt modele pentr u:

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 cuuna sau mai multe variabile

independente, toi factorii fiinddefinii la un anumit moment.

- dinamice: iau n considerare moduln care performanele sistemuluifluctueaz n timp n funcie deschimbarea variabilelor

independente.

23


24/27

6. Efectele calitii informaiei asuprametodelor si modelelor

Procesul de management este contextual,adicprincipiile, regulile simetodele de soluionare a unei probleme manageriale trebuie s seadapteze contextului ncare se aplic.

Precizia i completitudinea informaiilor disponibile influeneazalegerea metodelor i modelelor. Precizia i completitudinea

informaiilor sunt atribute distincte care dau msurautilitiiunui setde date pentru extragerea unor informaii necesare procesuluidecizional: 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.

Existmetode cantitative icalitative de culegere a informaiilor. Pe lngactivitatea de culegere a informaieitrebuie avutnvedere i

activitatea de interpretare a datelor. 24


25/27

Grad deprecizie

100%

0100%

G

raddecompletitudine

Abordare

stochastic

Modele ale

teorieijocurilor

Mulimi vagi (fuzzy)

Utilizarea

analogiilor

Informaiinerelevante

Modele

deterministe

(exacte)

nvare prin ncercareieroare

Abordare euristicMulticriterialitate

Tehnici de simulare



26/27

26

ObservriAnchete

MsurtoriRaportri

Mrimi

Modele

deterministe

Modele

stochastice

Modeleeuristice

Soluie optim

Soluie optim cuo probabilitate

Soluie suboptimal

Volum de date

Redus Bogat

mare mic

Modele

stochasticeModele

deterministe

Precizia mrimilor

Deterministe Stochastice Vagi

Metode

de culegere date de prelucrare date

Determi-

niste

Stocha

-stice

VagiExac

te

Aproxi-

mative

Euris

tice

Modele

fuzzy



27/27

Teste de autoevaluare

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

Explicati diferenta dintre model si algoritm. Enumerati tipurile dealgoritmi si explicati prin ce se caracterizeaz acetia. Precizaicare este rolul pe care il ocup modelul, respectiv algoritmul, nmodelare.

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

27

UI1_Modelare Economica 2016

Documents

Transcript of UI1_Modelare Economica 2016