Моделирование как метод научного познания

Моделирование как метод научного познания

Моделирование как метод научного познания не так широко используется, как это принято считать. По определению В.М. Сафроновой моделирование используется в науке для прогнозирования событий реального мира, но, по мнению автора, действительность богаче и разнообразнее, чем модель, быстрее и динамичнее поддается изменениям по сравнению со скоростью создания модели, которая позволяет подняться на новую ступень в познании тех или иных сторон окружающей нас действительности, с тем, чтобы отразить ее в новых моделях[6].

В педагогическом словаре моделирование рассматриваются как один из методов познания и преобразования мира, получивший особо широкое распространение с развитием науки, обусловившим создание новых типов моделей, раскрывающих новые функции самого метода. Моделирование в качестве уникальной формы познания применяется при исследовании и преобразовании явлений в любой сфере деятельности: социальной, образовательной, методической, организационной, маркетинговой и др.

Модель – есть аналог оригинала, заместитель исследуемого объекта. Модель – это система, схема исследования, которая служит средством получения информации о другой системе. Модели делятся на материальные и идеальные (мысленные).

В исследованиях часто возникает вопрос, являются ли модели способом отражения окружающего мира или способом его более глубокого познания? Не являются ли они в определенной мере преградой для совершенствования окружающего нас социального мира, или создаются лишь определенные стереотипы. Очевидно, в этом кроется секрет неоднозначного признания реальной, объективной роли моделирования в научном познании, образовательной, педагогической профессиональной деятельности.

В науке установлено, что постоянно идет поиск адекватного отражения в модели реального мира, поэтому модель отражает последовательность познания: модель – прогноз – эксперимент – новая модель, то есть идет постоянный поиск адекватного отражения окружающей действительности.

В какой степени необходимо знание и умение использовать метод моделирования в профессиональной педагогической деятельности как технологии?В «Профессиональной педагогике», дается следующее определение: Инновация – комплексный процесс создания, распространения и использования нового практического средства (новшества, нововведения) в области техники, технологии, педагогики, научных исследований. Исходя из этого определения получается, что если нет нового практического средства – нет и инновации. Однако все не так просто: «новых практических средств» в педагогике не так уж и много. Значит, инновации не могут быть сведены к созданию только средств. Инновации – это и идеи, и процессы, и средства, и результаты, взятые в единстве качественного совершенствования образовательной системы.

Объектами инновации в профессиональной деятельности являются следующие проблемы: как повысить мотивацию учебно-воспитательной деятельности; как увеличить объем материала, изучаемого назанятиях с обучающимися; как ускорить темпы обучения; как устранить потери времени и др.

Внедрение более продуманных методов использования активных форм в образовательном процессе, новых технологий обучения, воспитания и социализации – постоянные области разработки инновационных идей.
Анализ инновационных проектов по критерию соответствия уровню разработанности предлагаемых идей в педагогической науке (отбор по принципу «известно — неизвестно»), а также использования в педагогической практике (отбор по принципу «было – не было») позволил отнести к общим педагогическим инновациям следующее: не новую, но постоянно актуальную и далеко не исчерпавшую себя общую идею и практическую технологию оптимизации образовательного процесса, охватывающую систему педагогической науки и педагогической практики; гуманистическую педагогику во всей совокупности ее теоретических положений и практических технологий; основанные на новых идеях подходы к организации и управлению педагогическими процессами; технологии, основанные на применении новых идей и средств информатизации, массовой коммуникации.

В настоящий момент из числа средств развития образовательного процесса в первую очередь следует выделить переход от интуитивной разработки к научно обоснованному созданию педагогического проекта модели, к обоснованности каждого элемента и этапа, нацеленность на объективно диагностируемый конечный результат, а также внедрение его на практике.

Главный вопрос педагогического моделирования инновационных технологий заключается в следующем: как получить гарантированный результат? Уровень результативности деятельности напрямую связан с уровнем профессионализма, наивысшим проявлением которого является его технологичность. Можно выделить следующие причины, породившие сегодня пристальный интерес к педагогическим технологиям моделирования.

Во-первых, необходимость внедрить в педагогику системно-деятельностный подход.

Во-вторых, потребность реализовать индивидуализацию образовательного процесса и индивидуально — развивающее обучение.

В-третьих. исключить малоэффективные вербальные способы передачи знаний.

В-четвертых. мотивировать проектирование технологической цепочки процедур, приемов, форм взаимодействия учителя и учеников, гарантирующих образовательные результаты и снижающих негативные последствия работы низко квалифицированных педагогов.

Технология педагогического моделирования в деятельности педагога с обучающимися предполагает формирование и развитие у них культуры самостоятельной работы, где моделирование является средством фиксации информации на начальном этапе обучения в вузе или как RP-технология педагогического взаимодействия, фасилитирующая планомерный переход от использования репродуктивных методов к продуктивным.

В современном образовании педагоги стремятся к моделированию авторского педагогического средства, работа над которым является бесконечным поиском, так как в образовательном пространстве ничего не бывает вечного, поэтому знание педагогом метода моделирования, как технологии, позволит ему эффективнее прогнозировать процесс формирования и развития личности, ее социализацию, воспитание и обучение. Исходя из выше, изложенного педагогам следует уяснить, что же такое моделирование.

Моделирование способствует пониманию самых сложных систем. Модель как бы концентрирует в себе представления педагога о процессе предстоящей деятельности, предполагает получение определенного результата, представляет упрощенно систему предстоящей деятельности в сложном мире действительности, что, несомненно, требует научно — теоретического обоснования проблемы и последовательных шагов в достижении цели.

Не смотря на всю противоречивость данного метода, который может рассматриваться, как метод познания или технология важно отметить, что в том и другом случае моделирование имеет свое целиполагание в процессе его разработки следует:

· теоретико-методологически обосновать данную проблему в научных исследованиях;

· отобразить состояние проблемы в настоящий момент;

· выявить наиболее острые противоречия;

· определить тенденции, факторы и компоненты развития процесса, содержание деятельности педагога, которые в совокупности могут повлиять на нежелательное развитие;

· активизировать деятельность всех структур (государственных, общественных, образовательных, социальных и др.) в поиске эффективных механизмов решения образовательной или социальной проблемы;

· определить условия оптимального решения проблемы;

· оценить результаты инновации.

Моделирование как метод имеет свои принципы это:

— компромисс между ожидаемой точностью и сложностью модели;

— достаточное разнообразие элементов модели;

— блочное представление модели;

— специализация модели по направленности (социальной защиты, образовательные, воспитательные, экологической безопасности и др.).

Существуют следующие типы моделей. социальные, познавательные, математические, эвристические, прогностические, модели желаемого состояния, организационные, управленческие, маркетинговые, и иные функционально-ориентированные типы моделей инновационного развития процесса.

Модели бывают идеальными и материальными и одновременно могут являться средством и объектом исследования. Моделирование применяется тогда, когда сам объект недоступен для анализа всех его составных частей.

Важно при разработке моделей учитывать их сходство с оригиналом, при котором, с одной стороны, соблюдается жесткая целенаправленность, увязка всех параметров с ожидаемыми результатами, а с другой – она должна быть достаточно «свободной», способной к преобразованию, корректировке в зависимости от конкретных условий и обстоятельств, быть альтернативной, иметь в запасе наибольшее число вариантов.

Требования к создаваемым моделям:

1. Модель должна удовлетворять требованиям полноты, адекватности и эволюционности. Обеспечивать достаточно широкий диапазон изменений, добавлений по точности воспроизведения того процесса, который моделируется.

2. Модель должна быть достаточно абстрактной, но не настолько, чтобы возникали сомнения в надежности практической полезности полученных на ней результатов.

3. Модель должна удовлетворять условиям ограничивающим время решения проблемы.

4. Модель должна ориентироваться на существующие возможности, на данном уровне развития процесса.

5. Модель должна обеспечивать получение новой полезной информации о процессе в пределах поставленных задач.

6. Модель должна строиться с использованием устоявшейся терминологии.

7. Модель должна предусматривать возможность проверки истинности, соответствия изучаемому образовательному процессу.

8. Предполагаемый результат в модели должен соответствовать поставленной цели.

Оценка моделей определяется характеристикой свойств модели в зависимости от целей и задач процесса. Критериями могут быть:

— новизна отражения, качественное описание, наглядная имитация, системное воспроизведение;

— распространенность, уровень разработанности (выдвинута идея, построена схема, разработан алгоритм, формализован процесс системы социализации, познания, воспитания, обучения и др.);

— уровень творческого решения с помощью модели, степень выполнения ею гносеологической (познавательной, объяснительной) и эвристической (прогностической, творческой) функций.

Таким образом, технология моделирования – это иерархизированная и упорядоченная система технологических процедур проектирования образовательного процесса, неукоснительное выполнение которых гарантирует достижение планируемого результата. Любая педагогическая технология, в том числе и моделирование, удовлетворяет ряду методологических требований (критериям технологичности). Это концептуальность (научные основания); системность (последовательность); управляемость (наличие обратной связи); воспроизводимость (наличие инвента); эффективность (достижение планируемых результатов). (См. Приложение № 1)

Итак, педагогическая технология моделирования в профессиональной деятельности должна иметь научную базу, опираться на определенную научную концепцию, научно обосновывать образовательные цели. У педагогической технологии моделирования должны быть все признаки системы: ломка процесса, взаимосвязь всех частей, целостность и результативность.

Моделирование как метод научного познания

1. Моделирование как метод научного познания.
2. Экономико-математические методы и модели. Их классификация.
3. Принципы построения экономико-математических моделей.
4. Этапы экономико-математического моделирования.

Термин «модель9quot; широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет немало смысловых знчений. Соответственно этому, существует значительное число различных определений данного понятия. Мы в рамках нашей дисциплины будем рассматривать лишь те модели, которые являются инструментом получения новых знаний.

Под моделью будем понимать такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования заменяет собой объект-оригинал таким образом, что его непосредственное изучение дает новые сведения об объекте-оригинале.

Моделирование. в таком случае, представляет собой процесс построения, изучения и применения моделей. Главная особенность моделирования состоит в том, что это метод опосредованного познания при помощи объектов-заменителей. Модель выступает как инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом с целью изучения последнего, т.е. объект рассматривается как бы через «призму9quot; его модельного представления. Процесс моделирования,таким образом, включает в себя три элемента: субъект исследования (исследователь), объект исследования, модель. Ситуацию иллюстрирует рисунок 1.1.

Рисунок 1.1 — Роль модели в процессе исследования

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует слишком высоких затрат времени и средств.

Сущность процесса моделирования иллюстрирует схема, представленная на рисунке 1.2

Рисунок 1.2 — Сущность процесса моделирования

Пусть имеется или необходимо создать некоторый объект А. Мы конструируем (материально или мысленно) или находим в реальном мире другой объект (B) — модель объекта А. Этап построения модели предполагает наличие некоторых первоначальных знаний об объекте-оригинале. Модель отображает какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Важнейшим является вопрос о необходимой и достаточной степени сходства оригинала и модели. Этот вопрос требует детального анализа и решения в зависимости от конкретной ситуации. Очевидно, что модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть моделью), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала.

На втором этапе процесса моделирования модель выступает уже как самостоятельный объект изучения. Конечным результатом этого этапа является совокупность знаний о модели. Однако знания о модели — это еще не есть знания о самом объекте-оригинале.

На третьем этапе происходит интерпретация полученных знаний, т.е. перенос знаний с модели на оригинал. Происходит формирование множества знаний об объекте А.

Четвертый этап — практическая проверка полученных знаний, их использование для выработки суждений об объекте, для его преобразования или управления им.

Для понимания сущности моделирования важно не упускать из виду, что моделирование – не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования «погружен9quot; в более общий процесс познания. Это обстоятельство должно учитываться не только на этапе построения модели, но и на завершеющей стадии, когда происходит объединение и обобщение результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств познания.

Моделирование — циклический процесс. Это означает, что за первым четырехшаговым циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить на последующих циклах. Таким образом, в методологии моделирования заложены большие возможности саморазвития.

188.123.231.15 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам.

Моделирование как метод научного познания

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

  • Размещено на http://www.allbest.ru/
    • Министерство образования и науки Республики Казахстан
    • Центрально-Азиатский университет.
    • Реферат по эконометрики
    • Тема:Моделирование как метод научного познания
    • Выполнил: студентка 3 -курса «Финансы и кредит»
    • Леонова Н. В.
    • Проверил: преподаватель Жумашева К.К.
    • Уральск-2007
    • ПЛАН
    • Введение
    • Глава 1. Термин «Модель» в научном познании
    • Глава 2. Особенности применения метода математического моделирования в экономике
    • Глава 3. Роль прикладных экономико-математических исследований
    • Заключение

Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ в. Однако методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания.

Глава 1.Термин «Модель» в научном познании

Термин «модель» широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений. Рассмотрим только такие «модели», которые являются инструментами получения знаний. моделирование математический экономика

Модель — это такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале. Под моделирование понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез.

Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Именно эта особенность метода моделирования определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания.

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств.

Процесс моделирования включает три элемента:

1) субъект (исследователь) ,

2) объект исследования,

3) модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Пусть имеется или необходимо создать некоторый объект А. Мы конструируем (материально или мысленно) или находим в реальном мире другой объект В — модель объекта А. Этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обуславливаются тем, что модель отражает какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимости и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть оригиналом). так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала.

Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от отражения других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе процесса моделирования модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных» экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее «поведении». Конечным результатом этого этапа является множество знаний о модели R.

На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал формирование множества знаний S об объекте. Этот процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели. Мы можем с достаточным основанием переносить какой-либо результат с модели на оригинал, если этот результат необходимо связан с признаками сходства оригинала и модели. Если же определенный результат модельного исследования связан с отличием модели от оригинала, то этот результат переносить неправомерно.

Четвертый этап практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

Для понимания сущности моделирования важно не упускать из виду, что моделирование — не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования «погружен» в более общий процесс познания. Это обстоятельство учитывается не только на этапе построения модели, но и на завершающей стадии, когда происходит объединение и обобщение результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств познания.

Моделирование циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах. В методологии моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.

Глава 2. Особенности применения метода математического моделирования в экономике

Проникновение математики в экономическую науку связано с преодолением значительных трудностей. В этом отчасти была «повинна» математика, развивающаяся на протяжении нескольких веков в основном в связи с потребностями физики и техники. Но главные причины лежат все же в природе экономических процессов, в специфике экономической науки.

Большинство объектов, изучаемых экономической наукой, может быть охарактеризовано кибернетическим понятием сложная система. Наиболее распространено понимание системы как совокупности элементов, находящихся во взаимодействии и образующих некоторую целостность, единство. Важным качеством любой системы является эмерджентность — наличие таких свойств, которые не присущи ни одному из элементов, входящих в систему. Поэтому при изучении систем недостаточно пользоваться методом их расчленения на элементы с последующим изучением этих элементов в отдельности. Одна из трудностей экономических исследований — в том, что почти не существует экономических объектов, которые можно было бы рассматривать как отдельные (внесистемные) элементы. Сложность системы определяется количеством входящих в нее элементов, связями между этими элементами, а также взаимоотношениями между системой и средой. Экономика страны обладает всеми признаками очень сложной системы. Она объединяет огромное число элементов, отличается многообразием внутренних связей и связей с другими системами (природная среда, экономика других стран и т.д.). В народном хозяйстве взаимодействуют природные, технологические, социальные процессы, объективные и субъективные факторы.

Сложность экономики иногда рассматривалась как обоснование невозможности ее моделирования, изучения средствами математики. Но такая точка зрения в принципе неверна. Моделировать можно объект любой природы и любой сложности. И как раз сложные объекты представляют наибольший интерес для моделирования; именно здесь моделирование может дать результаты, которые нельзя получить другими способами исследования.

Потенциальная возможность математического моделирования любых экономических объектов и процессов не означает, разумеется, ее успешной осуществимости при данном уровне экономических и математических знаний, имеющейся конкретной информации и вычислительной технике. И хотя нельзя указать абсолютные границы математической формализуемости экономических проблем, всегда будут существовать еще неформализованные проблемы, а также ситуации, где математическое моделирование недостаточно эффективно.

Классификация экономико-математических моделей.

Математические модели экономических процессов и явлений более кратко можно назвать экономико-математическими моделями. Для классификации этих моделей используются разные основания.

По целевому назначению экономико-математические модели делятся на теоретико-аналитические, используемые в исследованиях общих свойств и закономерностей экономических процессов, и прикладные, применяемые в решении конкретных экономических задач (модели экономического анализа, прогнозирования, управления).

Экономико-математические модели могут предназначаться для исследования разных сторон народного хозяйства (в частности, его производственно-технологической, социальной, территориальной структур) и его отдельных частей. При классификации моделей по исследуемым экономическим процессам и содержательной проблематике можно выделить модели народного хозяйства в целом и его подсистем — отраслей, регионов и т.д. комплексы моделей производства, потребления, формирования и распределения доходов, трудовых ресурсов, ценообразования, финансовых связей и т.д.

Остановимся более подробно на характеристике таких классов экономико-математических моделей, с которыми связаны наибольшие особенности методологии и техники моделирования.

В соответствии с общей классификацией математических моделей они подразделяются на функциональные и структурные, а также включают промежуточные формы (структурно-функциональные). В исследованиях на народнохозяйственном уровне чаще применяются структурные модели, поскольку для планирования и управления большое значение имеют взаимосвязи подсистем. Типичными структурными моделями являются модели межотраслевых связей. Функциональные модели широко применяются в экономическом регулировании, когда на поведение объекта («выход») воздействуют путем изменения «входа». Примером может служить модель поведения потребителей в условиях товарно-денежных отношений. Один и тот же объект может описываться одновременно и структурой, и функциональной моделью. Так, например, для планирования отдельной отраслевой системы используется структурная модель, а на народнохозяйственном уровне каждая отрасль может быть представлена функциональной моделью.

Выше уже показывались различия между моделями дескриптивными и нормативными. Дискриптивные модели отвечают на вопрос: как это происходит? или как это вероятнее всего может дальше развиваться. т.е. они только объясняют наблюдаемые факты или дают вероятный прогноз. Нормативные модели отвечают на вопрос: как это должно быть. т.е. предполагают целенаправленную деятельность. Типичным примером нормативных моделей являются модели оптимального планирования, формализующие тем или иным способом цели экономического развития, возможности и средства их достижения.

Применение дескриптивного подхода в моделировании экономики объясняется необходимостью эмпирического выявления различных зависимостей в экономике, установления статистических закономерностей экономического поведения социальных групп, изучения вероятных путей развития каких-либо процессов при неизменяющихся условиях или протекающих без внешних воздействий. Примерами дескриптивных моделей являются производственные функции и функции покупательского спроса, построенные на основе обработки статистических данных.

Является ли экономико-математическая модель дескриптивной или нормативной, зависит не только от ее математической структуры, но от характера использования этой модели. Например, модель межотраслевого баланса дескриптивна, если она используется для анализа пропорций прошлого периода. Но эта же математическая модель становится нормативной, когда она применяется для расчетов сбалансированных вариантов развития народного хозяйства, удовлетворяющих конечные потребности общества при плановых нормативах производственных затрат.

Многие экономико-математические модели сочетают признаки дескриптивных и нормативных моделей. Типична ситуация, когда нормативная модель сложной структуры объединяет отдельные блоки, которые являются частными дескриптивными моделями. Например, межотраслевая модель может включать функции покупательского спроса, описывающие поведение потребителей при изменении доходов. Подобные примеры характеризуют тенденцию эффективного сочетания дескриптивного и нормативного подходов к моделированию экономических процессов. Дескриптивный подход широко применяется в имитационном моделировании.

По характеру отражения причинно-следственных связей различают модели жестко детерминистские и модели, учитывающие случайность и неопределенность. Необходимо различать неопределенность, описываемую вероятностными законами, и неопределенность, для описания которой законы теории вероятностей неприменимы. Второй тип неопределенности гораздо более сложен для моделирования.

По способам отражения фактора времени экономико-математические модели делятся на статические и динамические. В статических моделях все зависимости относятся к одному моменту или периоду времени. Динамические модели характеризуют изменения экономических процессов во времени. По длительности рассматриваемого периода времени различаются модели краткосрочного (до года). среднесрочного (до 5 лет). долгосрочного (10-15 и более лет) прогнозирования и планирования. Само время в экономико-математических моделях может изменяться либо непрерывно, либо дискретно.

Модели экономических процессов чрезвычайно разнообразны по форме математических зависимостей. Особенно важно выделить класс линейных моделей, наиболее удобных для анализа и вычислений и получивших вследствие этого большое распространение. Различия между линейными и нелинейными моделями существенны не только с математической точки зрения, но и в теоретико-экономическом отношении, поскольку многие зависимости в экономике носят принципиально нелинейный характер: эффективность использования ресурсов при увеличении производства, изменение спроса и потребления населения при увеличении производства, изменение спроса и потребления населения при росте доходов и т.п. Теория «линейной экономики» существенно отличается от теории «нелинейной экономики». От того, предполагаются ли множества производственных возможностей подсистем (отраслей, предприятий) выпуклыми или же невыпуклыми, существенно зависят выводы о возможности сочетания централизованного планирования и хозяйственной самостоятельности экономических подсистем.

По соотношению экзогенных и эндогенных переменных, включаемых в модель, они могут разделяться на открытые и закрытые. Полностью открытых моделей не существует; модель должна содержать хотя бы одну эндогенную переменную. Полностью закрытые экономико-математические модели, т.е. не включающие экзогенных переменных, исключительно редки; их построение требует полного абстрагирования от «среды», т.е. серьезного огрубления реальных экономических систем, всегда имеющих внешние связи. Подавляющее большинство экономико-математических моделей занимает промежуточное положение и различаются по степени открытости (закрытости).

Для моделей народнохозяйственного уровня важно деление на агрегированные и детализированные.

В зависимости от того, включают ли народнохозяйственные модели пространственные факторы и условия или не включают, различают модели пространственные и точечные.

Таким образом, общая классификация экономико-математических моделей включает более десяти основных признаков. С развитием экономико-математических исследований проблема классификации применяемых моделей усложняется. Наряду с появлением новых типов моделей (особенно смешанных типов) и новых признаков их классификации осуществляется процесс интеграции моделей разных типов в более сложные модельные конструкции.

Глава 3. Роль прикладных экономико-математических исследований

Можно выделить, по крайней мере, четыре аспекта применения математических методов в решении практических проблем.

1. Совершенствование системы экономической информации. Математические методы позволяют упорядочить систему экономической информации, выявлять недостатки в имеющейся информации и вырабатывать требования для подготовки новой информации или ее корректировки. Разработка и применение экономико-математических моделей указывают пути совершенствования экономической информации, ориентированной на решение определенной системы задач планирования и управления. Прогресс в информационном обеспечении планирования и управления опирается на бурно развивающиеся технические и программные средства информатики.

2. Интенсификация и повышение точности экономических расчетов. Формализация экономических задач и применение ЭВМ многократно ускоряют типовые, массовые расчеты, повышают точность и сокращают трудоемкость, позволяют проводить многовариантные экономические обоснования сложных мероприятий, недоступные при господстве «ручной» технологии.

3. Углубление количественного анализа экономических проблем. Благодаря применению метода моделирования значительно усиливаются возможности конкретного количественного анализа; изучение многих факторов, оказывающих влияние на экономические процессы, количественная оценка последствий изменения условий развития экономических объектов и т.п.

4. Решение принципиально новых экономических задач. Посредством математического моделирования удается решать такие экономические задачи, которые иными средствами решить практически невозможно, например: нахождение оптимального варианта народнохозяйственного плана, имитация народнохозяйственных мероприятий, автоматизация контроля за функционированием сложных экономических объектов.

Сфера практического применения метода моделирования ограничивается возможностями и эффективностью формализации экономических проблем и ситуаций, а также состоянием информационного, математического, технического обеспечения используемых моделей. Стремление во что бы то ни стало применить математическую модель может не дать хороших результатов из-за отсутствия хотя бы некоторых необходимых условий.

В соответствии с современными научными представлениями системы разработки и принятия хозяйственных решений должны сочетать формальные и неформальные методы, взаимоусиливающие и взаимодополняющие друг друга. Формальные методы являются прежде всего средством научно обоснованной подготовки материала для действий человека в процессах управления. Это позволяет продуктивно использовать опыт и интуицию человека, его способности решать плохо формализуемые задачи.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Основные понятия и типы моделей, их классификация и цели создания. Особенности применяемых экономико-математических методов. Общая характеристика основных этапов экономико-математического моделирования. Применение стохастических моделей в экономике.

реферат [91,1 K], добавлен 16.05.2012

Математическое моделирование как теоретико-экспериментальный метод позновательно-созидательной деятельности, особенности его практического применения. Основные понятия и принципы моделирования. Классификация экономико-математических методов и моделей.

курсовая работа [794,7 K], добавлен 13.09.2011

Сущность и содержание метода моделирования, понятие модели. Применение математических методов для прогноза и анализа экономических явлений, создания теоретических моделей. Принципиальные черты, характерные для построения экономико-математической модели.

контрольная работа [141,5 K], добавлен 02.02.2013

Понятие и типы моделей. Этапы построения математической модели. Основы математического моделирования взаимосвязи экономических переменных. Определение параметров линейного однофакторного уравнения регрессии. Оптимизационные методы математики в экономике.

реферат [431,4 K], добавлен 11.02.2011

Экономико-математическое моделирование как метод научного познания, классификация его процессов. Экономико-математическое моделирование транспортировки нефти нефтяными компаниями на примере ОАО «Лукойл». Моделирование личного процесса принятия решений.

курсовая работа [770,1 K], добавлен 06.12.2014

Открытие и историческое развитие методов математического моделирования, их практическое применение в современной экономике. Использование экономико-математического моделирования на всей уровнях управления по мере внедрения информационных технологий.

контрольная работа [22,4 K], добавлен 10.06.2009

Изучение экономических приложений математических дисциплин для решения экономических задач: использование математических моделей в экономике и менеджменте. Примеры моделей линейного и динамического программирования как инструмента моделирования экономики.

курсовая работа [2,0 M], добавлен 21.12.2010

История развития экономико-математических методов. Математическая статистика – раздел прикладной математики, основанный на выборке изучаемых явлений. Анализ этапов экономико-математического моделирования. Вербально-информационное описание моделирования.

курс лекций [906,0 K], добавлен 12.01.2009

Классификация экономико-математических моделей. Использование алгоритма последовательных приближений при постановке экономических задач в АПК. Методики моделирования программы развития сельскохозяйственного предприятия. Обоснование программы развития.

курсовая работа [244,3 K], добавлен 05.01.2011

Анализ основных способов построения математической модели. Математическое моделирование социально-экономических процессов как неотъемлемая часть методов экономики, особенности. Общая характеристика примеров построения линейных математических моделей.

курсовая работа [1,3 M], добавлен 23.06.2013

История моделирования как метода познания. Моделирование как метод научного познания

Моделирование как форма отражения действительности зарождается в античную эпоху одновременно с возникновением научного познания. Однако в отчётливой форме моделирование начинает широко использоваться в эпоху Возрождения; Брунеллески, Микеланджело и другие итальянские архитекторы и скульпторы пользовались моделями проектируемых ими сооружений; в теоретических же работах Г. Галилея и Леонардо да Винчи не только используются модели, но и выясняются пределы применимости метода моделирования.

Достаточно указать на представления Демокpита и Эпикура об атомах, их форме, и способах соединения, об атомных вихрях и ливнях, объяснения физических свойств различных веществ с помощью представления о круглых и гладких или крючковатых частицах, сцепленных между собой. Эти представления являются прообразами современных моделей, отражающих ядеpно-электpонное строение атома вещества.

И. Ньютон пользуется этим методом уже вполне осознанно, а в XIX веке трудно назвать область науки или её приложений, где моделирование не имело бы существенного значения; исключительно большую методологическую роль сыграли в этом отношении работы Кельвина, Дж. Максвелла, Ф. А. Кекуле, А. М. Бутлерова и других физиков и химиков — именно эти науки стали, можно сказать, классическими «полигонами» метода моделирования.

В системе экономических наук главенствующее положение занимает экономическая теория: она служит теоретической и методологической основой всего комплекса экономических наук. Применение математических методов в экономике началось именно в теоретико-экономических исследованиях.

Обычно в качестве исторически первой модели общественного производства называют экономическую таблицу Ф. Кене (1694 – 1774). В 1758 г. он опубликовал первый вариант своей «Экономической таблицы», второй вариант – «Арифметическая формула» — был опубликован в 1766 году. К. Маркс высоко оценил таблицу Ф. Кенэ. «Это попытка, — писал Маркс, — сделанная во второй трети XIII столетия, в период детства политической экономии, была в высшей степени гениальной идеей, бесспорно, самой гениальной из всех, какие только выдвинула до сего времени политическая экономия».

Представители буржуазной политической экономии уже с середины XIX века в своих теоретических исследованиях начинают использовать все более и более сложный математический аппарат. В последнее тридцатилетие XIX века складывается самостоятельное математическое направление в буржуазной политической экономии.

Математическая школа возникла в рамках так называемого неоклассического направления в политической экономии, главным содержанием которого является теория предельной полезности (маржинализм). В ходе развитие неоклассического направления проблемы социально-экономической динамики незаметно исчезают из анализа, постепенно осуществляется переход к общим проблемам функционирования экономических систем, рыночных и ценовых механизмов, реализации принципа экономичности и рациональности в условиях совершенной конкуренции, условий частного и общего равновесия.

Родоначальником математической школы считается французский ученый О. Курно (1801–1877). В 1838 г. вышла его книга «Исследование математических принципов теории богатства» (О. Курно был известным математиком, философом, историком и экономистом).

Представители математической школы с помощью математических методов стремились разрешить не отдельные частные проблемы экономической теории, а охватить весь экономический процесс в целом, дать общую картину взаимозависимости всех экономических явлений. Так, по мнению Парето, процесс научного прогресса проходит через три стадии:

1. мы ограничиваемся констатированием существованиям взаимодействия между отдельными элементами экономической системы, не входя в дальнейшее их изучение;

2. мы знаем отдельные связи, существующие между отдельными элементами;

3. мы имеем возможность вычислить величину всех этих элементов и дать совершенно точное выражение условий равновесия. Идеал всякой науки – достижение третьей стадии.

Математический метод рассматривается как основной, важнейший метод, который только один в состоянии дать экономической теории научную законченность.

Появление первых электронных вычислительных машин (Джон фон Нейман, 1947) и формулирование основных принципов кибернетики (Норберт Винер, 1948) привели к поистине универсальной значимости новых методов — как в абстрактных областях знания, так и в их приложениях.

Моделирование ныне приобрело общенаучный характер и применяется в исследованиях живой и неживой природы, в науках о человеке и обществе.

Многочисленные факты, свидетельствующие о широком применении метода моделирования в исследованиях, некоторые противоречия, которые при этом возникают, потребовали глубокого теоретического осмысления данного метода познания, поисков его места в теории познания.

Этим можно объяснить большое внимание, которое уделяется философами различных стран этому вопросу в многочисленных работах.

Термин модель широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений. Рассмотрим только такие модели, которые являются инструментами получения знаний.

Модель — это такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале

Под моделирование понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез.

Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Именно эта особенность метода моделирования определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания.

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств.

Процесс моделирования включает три элемента: 1) субъект (исследователь), 2) объект исследования, 3) модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Модель должна отвечать следующим требованиям:

1. Модель должна обнаруживать некоторое сходство с объектом.

2. Благодаря этому сходству, мы можем вместо объекта исследовать модель, как бы замещая объект моделью.

В общем случае можно говорить о некоторой системе условий, в рамках которой достигается отождествление объекта и модели. Будем называть эту систему условий интервалом моделируемости. Например, представление материального тела точкой возможно только в том случае, когда-либо размеры тела сравнительно малы с масштабом процесса, либо в каждой точке движение тела одинаково. Система таких условий представляет из себя интервал точечной моделируемости, т.е. интервал моделируемости для такой модели, как точка. Представление реального газа моделью идеального газа возможно лишь в случае, когда можно пренебречь взаимодействием молекул газа. Это интервал моделируемости для модели идеального газа. Модель абсолютно черного тела применяется в случае, когда можно пренебречь количеством отраженного от объекта света, сравнительно со светом поглощенным, — таков интервал моделируемости в этом случае.

Пусть имеется или необходимо создать некоторый объект А. Мы конструируем (материально или мысленно) или находим в реальном мире другой объект В — модель объекта А. Этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обуславливаются тем, что модель отражает какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимости и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть оригиналом), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала.

Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от отражения других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько специализированных моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе процесса моделирования модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение модельных экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее поведении. Конечным результатом этого этапа является множество знаний о модели R.

На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал — формирование множества знаний об объекте. Этот процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели. Мы можем с достаточным основанием переносить какой-либо результат с модели на оригинал, если этот результат необходимо связан с признаками сходства оригинала и модели. Если же определенный результат модельного исследования связан с отличием модели от оригинала, то этот результат переносить неправомерно.

Четвертый этап — практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

Для понимания сущности моделирования важно не упускать из виду, что моделирование — не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования погружен в более общий процесс познания. Это обстоятельство учитывается не только на этапе построения модели, но и на завершающей стадии, когда происходит объединение и обобщение результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств познания.

Моделирование — циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах. В методологии моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.

Главное меню

Моделирование как метод научного познания

Моделирование в научных исследованиях стало применяться ещё в глубокой древности и постепенно захватывало всё новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, классическую физику, химию, биологию и социально-экономические науки. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принёс методу моделирования ХХ век.

Однако методология моделирования долгое время развивалась независимо в недрах отдельных наук. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания.

Теперь же приходится сталкиваться уже с трудностями совершенно другого рода. Понятия «модель» и «моделирование» стали настолько употребительными, что зачастую сложно разобраться, где же кончается мир моделей, и что в процессах познания не является моделированием.

Модель – это такой материально или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение даёт новые знания об объекте-оригинале.

Под моделированием понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез. Поэтому естественно задать вопрос: является ли моделирование особым методом научного познания, не является ли оно синонимом процесса теоретического исследования или процесса познавательной деятельности вообще.

Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент для познания, который исследователь ставит между собой и объектом, с помощью которого изучает интересующий его объект. Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно (когда объект недосягаем, как, например, ядро Земли и глубины Вселенной, либо еще реально не существует: будущее состояние экономики, будущие потребности общества и т.п.), или это исследование требует много времени и средств.

Процесс моделирования включает 3 элемента:

модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Сущность процесса моделирования схематически отображена на рис. 1.2.

Пусть имеется некоторый объект А, который необходимо исследовать. Мы конструируем или находим в реальном мире другой объект В – модель объекта А. Этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте–оригинале. Познавательные возможности модели обусловливаются тем, что модель отображает (воспроизводит, имитирует) какие-либо существенные черты объекта–оригинала. Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от исследования других сторон. Для одного объекта может быть построено несколько специализированных моделей, концентрирующих внимание на определённых сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе процесса моделирования модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение модельных экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные об её поведении. Конечным результатом этого этапа является множество (совокупность) знаний о модели R.

Моделирование как метод научного познания

Рис.1.2. Схема процесса моделирования

На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал–формирование множества знаний S. Одновременно мы переходим с языка модели на язык оригинала. Этот процесс проводится по определённым правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учётом тех свойств объекта–оригинала, которые нашли отражение или были изменены при построении модели.

Четвёртый этап – практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им. В итоге мы снова возвращаемся к проблематике реального объекта.

Для понимания сущности моделирования важно не упускать из виду, что моделирование – не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования как бы погружён в общий процесс познания. Это обстоятельство учитывается не только на этапе построения модели, но и на завершающей стадии, когда происходит объединение и обобщение результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств познания.

Моделирование – циклический процесс. Это означает, что за первым четырёхэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно достигает совершенства.

Всё множество моделей делится на два больших класса: модели материальные (предметные) и модели идеальные (мысленные). Первые воплощены в каких-либо материальных объектах, имеющих естественное или искусственное происхождение (отобранные в природе или созданные человеком для целей исследования); вторые – являются продуктом человеческого мышления, операции с такими моделями осуществляются в сознании человека.

В классе материальных (предметных) моделей можно выделить 2 основные группы: модели физические и модели предметно-математические.

Нас интересуют последние модели. Они являются разновидностью математических моделей. Предметно-математическое моделирование основано на том, что характерные черты каких-либо процессов или явлений, принципиально различных по своей физической природе, могут выражаться одинаковыми математическими зависимостями.

Класс идеальных (мысленных) моделей объединяет довольно разнообразные модели, различающиеся, прежде всего, по степени формализации реальной действительности. В научном познании основным видом идеальных моделей являются знаковые (интуитивные) модели, использующие определённый формализованный язык. В свою очередь важнейшим видом знаковых моделей являются логико-математические модели, которые выражаются на языке математики и логики. Логико-математическая модель представляет собой определённую систему математических отношений и логических выражений (функций, уравнений, неравенств, алгоритмов и т.д.), отражающих существенные свойства исследуемого объекта.

Предметно-математическое и логико-математическое моделирование образуют математическое моделирование в широком смысле – метод исследования, основанный на аналогии процессов и явлений, различных по своей природе, но описываемых одинаковыми математическими зависимостями. В современных научных исследованиях математическое моделирование является, безусловно, важнейшей формой моделирования, а в экономических исследованиях – доминирующей формой. Роли двух разновидностей математических моделей неодинаковы. Предметно-математические модели служат средствами технической реализации логико-математических моделей и, следовательно, предполагают существование последних.

Известно немало примеров построения наглядных и эффективно действующих предметно-математических моделей для решения разнообразных экономических задач. Ещё в XIX в. немецкий экономист-географ Лаунхардт предложил механическую модель для решения простейших задач размещения хозяйства; впоследствии эту модель обобщил А. Вебер, и в историю экономической науки она вошла как «штандортный треугольник Вебера». Для решения задач межотраслевого баланса применяются гидравлические модели, представляющие собой систему из заполняемых жидкостью резервуаров и сообщающихся сосудов. Большое число электрических и электронных моделей построено для изучения проблем регулирования экономического роста, циркуляции денежных потоков, товарного обращения и т.д. Далее мы будем изучать только логико-математические модели (или просто математические модели).

Математическое моделирование полностью укладывается в рассмотренную выше общую схему процесса моделирования.

Математическая модель любого объекта (процесса, явления) включает 3 группы элементов (рис. 1.3):

характеристики объекта, которые нужно определить (неизвестные величины) – вектор Y=(yj) ;

характеристики внешних (по отношению к моделируемому объекту) изменяющихся условий – вектор X=(xi) ;

совокупность внутренних параметров объекта А .

Множество условий и параметров X и A могут рассматриваться как экзогенные величины (т.е. определяемые вне модели), а величины, входящие в вектор Y. как эндогенные (т.е. определяемые с помощью модели).

Моделирование как метод научного познания

Рис.1.3. Входы и выходы модели

Математически модель можно интерпретировать как особый преобразователь внешних условий объекта («входа») Х в искомые характеристики объекта («выхода») Y. По способам выражения соотношений между внешними условиями, внутренними параметрами и искомыми характеристиками математические модели делятся на 2 основных типа: структурные и функциональные .

Структурные модели отражают внутреннюю организацию объекта: его составные части, внутренние параметры, их связь с «входом» и «выходом» и т.д.

Возможны 3 вида структурной модели:

хорошо структурированные. где все неизвестные выражаются в виде явных функций от внешних условий и внутренних параметров объекта;

структурированные. где неизвестные определяются совместно из системы известных отношений i -го вида (уравнений, неравенств и т.д.);

неструктурированные. где в модели включены соотношения 2-го типа, но конкретный вид этих соотношений неизвестен (модель как бы недостроена, определён только её каркас).

Модели 1-го и 2-го типа – это вполне определённые математические задачи, которые можно решить по формульным или численным алгоритмам. Модель 1-го типа даёт аналитическое решение. Модели 3-го типа не сводятся к чётко определённым математическим задачам и требуют нахождения особых средств для получения решений (теория игр, исследование операций и пр.). Совокупность подходов и методов к исследованию моделей рассматриваемого типа часто объединяется термином «имитационное моделирование». Модель 3-го типа даёт неотчётливое описание внутренней организации (структуры) объекта и поэтому занимает промежуточное место между структурными и функциональными моделями.

Основная идея функциональных моделей – познание сущности объекта через важнейшие проявления этой сущности: деятельность, функционирование, поведение. Функциональная модель имитирует поведение объекта так, что, задавая значение «входа» X. можно получить значение «выхода» Y (без участия информации об А ): Y=D(X) .

Построить функциональную модель – это значит отыскать оператор D. связывающий X и Y .





Внимание, только СЕГОДНЯ!

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *