Экономическая информатика

В аналоговых моделях исследуемые процессы изучаются не непосредственно а по аналогичным явлениям, то есть по процессам имеющим иную физическую природу, но которые описываются такими же математическими соотношениями. Для такого моделирования используются аналогии между механическими, тепловыми, гидравлическими, электрическими и другими явлениями. Например, колебания груза на пружине аналогичны колебаниям тока в электрическом контуре, также движение маятника аналогично колебаниям напряжения на выходе генератора переменного тока. Самым общим методом научных исследований является использование  математического моделирования. Математической моделью описывает формальную зависимость между значениями параметров на входе моделируемого объекта или процесса и выходными параметрами. При  математическом моделировании абстрагируются от конкретной физической природы объекта и происходящих в нем процессов и рассматривают только преобразование входных величин в выходные. Анализировать математические модели проще и быстрее, чем экспериментально определять поведение реального объекта в различных режимах работы. Кроме того анализ математической модели позволяет выделить наиболее существенные свойства данной системы, на которые надо обратить особое внимание при принятии решения. Дополнительное преимущество состоит в том, что при математическом моделировании не представляет труда испытать исследуемую систему в идеальных условиях или наоборот в экстремальных режимах, которые для реальных объектов или процессов требуют больших затрат или связаны с риском.

В зависимости от того, какой информацией обладают руководитель и его

сотрудники, подготавливающие решения, меняются и условия принятия решений и математические методы, применяемые для выработки рекомендаций.

Сложность математического моделирования в условиях неопределенности зависит от того какова природа неизвестных факторов. По этому признаку задачи делятся на два класса.

  1) Стохастические задачи, когда неизвестные факторы представляют  собой случайные величины, для  которых известны законы распределения  вероятностей и другие статистические  характеристики.

  2) Неопределенные задачи, когда неизвестные факторы не  могут быть описаны статистическими  методами.

 

  Вот пример стохастической  задачи:

Мы решили организовать кафе. Какое количество посетителей придет в него за день нам неизвестно. Также неизвестно, сколько времени будет продолжаться обслуживание каждого посетителя. Однако характеристики этих случайных величин могут быть получены статистическим путем. Показатель эффективности, зависящий от случайных величин, также будет случайной величиной.  

В данном случае мы в качестве показателя эффективности берем не саму случайную величину, а ее среднее значение и выбираем такое, решение при котором это среднее значение обращается в максимум или минимум.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение.

 

Информатика играет важную роль в современной  экономической науке, что привело к выделению отдельного направления развития науки – экономическая информатика.  Это новое направление объединяет в себе экономику, математику и информатику, и помогает  экономистам решать задачи оптимизации деятельности предприятий, принимать стратегически важные решения о развитии промышленности и управлять производственным процессом.

Разработанная программная база основывается на математических моделях, экономических процессов и предоставляет гибкий и надежный механизм предсказания экономического эффекта управленческих решений. С помочью ЭВМ быстро решаются аналитические задачи, решение которых не под силу человеку.

В последнее время компьютер стал неотъемлемой частью рабочего места управленца и экономиста.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список литературы.

 

1. Фигурнов.  ПК для начинающих. М.:ВШ – 1995.
2. Осейко Н. Бухгалтерский учет с помощью ПК. Третье издание. К.: Софт Арт., 1996.
3. Информационные системы в экономике. М.: ВШ – 1996.
4. Richard B. Chase, Nicholas J. Aquilano. Production

And Operations Management: A Life Cycle Approach.

Fifth Edition. Boston, MA: Irwin – 1989.

5. Вентцель Е.С. Исследование операций. М: ВШ – 1983.
6. Мину  Математическое программирование М: Радио и связь, 1978.