Моделирование экономических процессов

Определение расчетных оценок ресурсов. Математическая модель "расшивки узких мест производства". Решение транспортной задачи методом потенциалов. Моделирование распределения капитальных вложений. Матричная игра как модель сотрудничества и конкуренции.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 21.04.2011
Размер файла 175,3 K

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.

Наиболее распространенным способом анализа доходности и риска финансовой операции является рассмотрение финансовой операции как случайной величины.

Пусть эффективность финансовой операции есть случайная величина Q. Закон распределения вероятностей данной случайной величины задается рядом распределения (таблицей, в которой в верхней строке по возрастанию расположены значения случайной величины, а в нижней - соответствующие этим значениям вероятности).

Средний ожидаемый от реализации данной операции доход (ожидаемая эффективность операции) описывается математическим ожиданием случайной величины Q (наиболее употребительной числовой характеристикой центра группирования значений случайной величины):

,

где pi есть вероятность получить доход qi.

Мерой разбросанности возможных значений дохода вокруг среднего ожидаемого дохода, и, следовательно, количественной мера риска отклонения реальных значений эффективности операции от прогнозируемых, вполне разумно считать среднее квадратичное отклонение случайной величины Q

r =,

Поскольку средним квадратичным отклонением случайной величины является неотрицательное значение квадратного корня из дисперсии случайной величины, вспомним, что дисперсией случайной величины Q будет являться математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от своего математического ожидания

Найдем ожидаемые эффективности и риски каждой из 4-х финансовых операций

Рассмотрим четыре финансовых операции , ряды распределения которых указаны в «Задании». Найдем средние ожидаемые доходы и риски каждой из четырех операций:

8.2 Решение

1). = M [Q1] = ? qj pj = 2*1/5 + 6*1/5 + 8*1/5 + 12*2/5 = 8

j

M [Q1І] = ? qjІ pj = 4*1/5 + 36*1/5 + 64*1/5 + 144*2/5 = 392/5 = 78.4

j

І = 64

D [Q1] = 78.4 - 64 = 14.4

r1 = ? 3.8

Таким образом, = 8,

r1 ? 3.8

2). = M [Q2] = ? qj pj = 0*1/5 + 1*2/5 + 5*1/5 + 14*1/5 = 21/5 = 4.2

j

M [Q2І] = ? qjІ pj = 0*1/5 + 1*2/5 + 25*1/5 + 196*1/5 = 223/5 = 44.6

І = 17.64

D [Q2] = 44.6 - 17.64 = 26.96

r2 = ? 5.2

Таким образом, = 4.2,

r2 ? 5.2

3). = M [Q3] = ? qj pj = 2*1/5 + 4*2/5 + 6*1/5 + 18*1/5 = 34/5 = 6.8

j

M [Q3І] = ? qjІ pj = 4*1/5 + 16*2/5 + 36*1/5 + 324*1/5 = 396/5 = 79.2

j

І = 46.24

D [Q3] = 79.2 - 46.24 = 32.96

r3 = ? 5.7

Таким образом, = 6.8,

r3 ? 5.7

4) = M [Q4] = ? qj pj = 0*1/2 + 8*1/8 + 16*1/8 + 20*1/4 = 8

j

M [Q4І] = ? qjІ pj = 0*1/2 + 64*1/8 + 256*1/8 + 400*1/4 = 8 + 32 + 100 = 140

j

І = 64

D [Q4] = 140 - 64 = 76

r4 = ? 8.7

Таким образом, = 8,

r4 ? 8.7

Найдем финансовую операцию, оптимальную по Парето, по результатам проведенного анализа доходности и риска финансовых операций укажем лучшую и худшую из 4-х операций.

Нанесем точки с координатами (; ) на единый график.

Получили 4 точки. Чем выше точка , тем более доходная операция, чем точка правее - тем более она рисковая. Значит, нужно выбирать точку выше и левее.

Операция Qi доминирует операцию Qj, если:

М [Qi] ? M [Qj] М [Qi] > M [Qj]

ИЛИ

ri < rj ri ? rj

В нашем случае 1-ая операция Q1 доминирует все остальные. Операция Q1 является оптимальной по Парето, поскольку не существует операции, которая бы ее доминировала.

Лучшая финансовая операция всегда выбирается из множества операций, оптимальных по Парето. Поскольку в нашем случае, только одна операция является оптимальной по Парето - первая, именно она и является лучшей.

Для нахождения лучшей операции иногда применяют подходящую взвешивающую формулу, которая для пардает одно число, по которому и определяют лучшую операцию.

Например, пусть взвешивающая формула есть ц (Q) =2 * Q - r.

Тогда получаем: ц (Q1) = 2 * 8 - 3.8 = 12.2

ц (Q2) = 2 * 4.2 - 5.2 = 3,2

ц (Q3) = 2 * 6.8 - 5.7 = 7,9

ц (Q4) = 2 * 8 - 8.7 = 7, 28

Видно, что 1-ая операция - лучшая, а 2-ая - худшая.

9. Задача формирования оптимального портфеля ценных бумаг

9.1 Задание

Решить задачу формирования оптимального портфеля ценных бумаг: бумаги первого вида - безрисковые ожидаемой эффективности m0, а второго и третьего - некоррелированные рисковые ожидаемых эффективностей m1, m2 с рисками 1, 2. Исходные данные:

m0 =3, m1= 5, m2 = 9, 1 = 6, 2 = 8

На финансовом рынке обращается, как правило, множество ценных бумаг: государственные ценные бумаги, акции частных фирм, векселя и т.п. Ценная бумага удостоверяет возможность получения некоторого дохода. В общем случае владелец получит некоторый случайный доход. Из характеристик ценных бумаг наиболее значимы две: эффективность и рискованность. Эффективность E есть некоторый обобщенный показатель дохода или прибыли. Будем считать E случайной величиной, ее математическое ожидание есть mЕ. При исследовании финансового рынка дисперсию обычно называют вариацией V и рискованность обычно отождествляется со Средним Квадратическим Отклонением. Таким образом,

V=D[E]= M[( E- mЕ )2 ] и =.

Рассмотрим общую задачу распределения капитала, который участник рынка хочет потратить на покупку ценных бумаг, по различным видам ценных бумаг.

Пусть xi - доля капитала, потраченная на закупку ценных бумаг i-го вида. Пусть Ei - эффективность (можно считать, доход за некоторый период времени) ценных бумаг i-го вида, стоящих одну денежную единицу. Через Vij будем обозначать ковариацию ценных бумаг i-го и j -го видов (или корреляционный момент Kij). Пусть mi - математическое ожидание эффективности Ei и i = , где Vii - вариация или дисперсия этой эффективности Ei . Рискованность ценной бумаги i-го вида отождествим со средним квадратическим отклонением i.

Набор ценных бумаг, находящихся у участника рынка, называется его портфелем. Эффективность портфеля ( в простейшем случае это доход, приносимый ценными бумагами портфеля за какой-нибудь промежуток времени), вообще говоря, есть случайная величина, обозначим ее через Ep, тогда ожидаемое значение этой эффективности mp =M[Ep]=. Дисперсия портфеля есть D[Ep ]= . Величина может быть названа риском портфеля. Обычно D[Ep] обозначается Vp. Итак, мы выразили эффективность и риск портфеля через эффективности составляющих его ценных бумаг и их ковариации. Каждый владелец портфеля ценных бумаг сталкивается с дилеммой: хочется иметь эффективность побольше, а риск поменьше. Однако поскольку "нельзя поймать двух зайцев сразу", необходимо сделать определенный выбор между эффективностью и риском. Математическая формализация задачи формирования оптимального портфеля такова: найти xi, минимизирующие вариацию эффективности портфеля Vp = , при условии, что обеспечивается заданное значение ожидаемой эффективности портфеля mp, т.е. mp =. поскольку xi - доли, то в сумме они должны составлять единицу: =1 . Решение (оптимальное) этой задачи обозначим *. Если x*i >0 , то это означает рекомендацию вложить долю x*i наличного капитала в ценные бумаги i-го вида. Если же x*i <0 , то содержательно это означает провести операцию "short sale". Если такие операции невозможны, значит необходимо ввести ограничения xi 0 . Что такое операция "short sale" ?

Если x*i < 0 , то инвестор, формирующий портфель, обязуется через какое-то время поставить ценные бумаги i-го вида (вместе с доходом, какой они бы принесли их владельцу за это время). За это сейчас он получает их денежный эквивалент. На эти деньги он покупает более доходные ценные бумаги и получает по ним доход и оказывается в выигрыше! Если на рынке есть безрисковые бумаги (к таким можно с некоторой натяжкой отнести государственные ценные бумаги), то решение задачи об оптимальном портфеле сильно упрощается и приобретает замечательное новое качество.

Пусть m0 - эффективность безрисковых бумаг, а x0 - доля капитала в них вложенного. Пусть mr - средняя ожидаемая эффективность и Vr, r - вариация (дисперсия), СКО эффективности рисковой части портфеля, в рисковую часть портфеля вложено (1-x0) часть всего капитала. Тогда ожидаемая эффективность всего портфеля mp =x0 m0 +(1-x0 )mr, вариация портфеля Vp =(1-x0 )2 Vr и риск портфеля p =(1-x0 ) r (считается, что безрисковые бумаги некоррелированы с остальными). Исключая x0, получим mp = m0 +p (m -m0 )/ r , т.е. ожидаемая эффективность портфеля линейно зависит от его риска.

Рассмотрим задачу об оптимальном портфеле в этом случае. Рисковые виды ценных бумаг будем нумеровать числами от 1 до

n . x0 m0 + = mp x0 + =1

Изложим теперь окончательное решение этой задачи.

Пусть V - матрица ковариаций рисковых видов ценных бумаг, X=(xi), M=(mi) - векторы-столбцы долей xi капитала, вкладываемых в i-й вид рисковых ценных бумаг и ожидаемых эффективностей этого вида, i=1,.., n. Пусть также I - n-мерный вектор-столбец, компоненты которого есть 1. Тогда оптимальное значение долей xi есть

.

Здесь V-1 - матрица, обратная к V . В числителе дроби стоит число, в знаменателе, если выполнить все действия (верхний индекс Т означает транспонирование вектора-столбца), тоже получится число, причем константа, определяемая рынком и не зависящая от инвестора, V-1(M-m0I) - вектор-столбец размерности n . Видно, что этот вектор не зависит от эффективности портфеля mp. Таким образом, вектор долей рисковых видов ценных бумаг пропорциональный этому вектору также не зависит от mp. Следовательно, структура рисковой части портфеля не зависит от mp. Однако сумма компонент вектора X* зависит от mp, именно, компоненты вектора X* пропорционально увеличиваются с ростом mp, поэтому доля x0 безрисковых вложений будет при этом сокращаться.

Решение. Итак, m0 = 3, M= 5 , V= 36 0 . Зададимся эффективностью портфеля mp.

9 0 64

Теперь надо найти обратную матрицу к матрице V .

V-1 = V11/D V12/D

V21/D V22/D

A11 = 64, A12 = 0, A21 =0, A22=0

D= 36864+ 0*0= 2304

V-1 = 64/2304 0 V-1 = 1/36 0

0 36/2304 0 1/64

Вычислим знаменатель:

V-1 (M- m0I)= 1/36 0 2 = 1/18

0 1/64 6 3/32

(M- m0I)T V-1 (M- m0I)=(2 8)* 1/18 = 1/4+3/4= 1

7/64

Итак, вектор долей рисковых бумаг есть X* =(mр-3) * 1/18

1/64 .

Таким образом, каждая из рисковых долей будет равна x*1 =(mр-3)/18 и x*2 =3(mр-3)/32. Следовательно, x*0 =1- x*1 - x*2 = (174+6mр)/192. Понятно, что необходимость в операции "short sale" возникнет, если x*0 < 0, т.е. когда (174+6mр)/192, 174+6mр< 0; mр < 6 .

Риск оптимального портфеля в зависимости от его доходности при наличии безрисковых бумаг равен , где

Таким образом, d =v1 = 1, а риск r = mр-3

10. Заключение

Курсовая работа помогла мне освоить приемы и методы решения различных экономических задач. Я получила необходимые знания и навыки применения математических методов и моделей при выработке управленческих решений. Я научилась решать линейную производственную задачу, двойственную задачу, транспортную задачу, задачу «о расшивке узких мест производства», динамическую задачу, задачу матричной игры, задачу о максимальном потоке, задачу формирования оптимального портфеля ценных бумаг. Я изучила различные методы и теоремы, применяемые при решении задач: симплекс-метод, первая, вторая и третья теоремы двойственности, метод жордана-Гаусса, метод «северо-западного угла», теорему Неймана, оптимальность Парето и т.д.

11. Список используемой литературы

1.Карандаев И.С. и др. Математические методы исследования операций в примерах и задачах: Учебное пособие / ГАУ. М., 1993, 72 с.

2. Карандаев И.С., Юнисов Х.Х. Прикладные задачи исследования операций. Учебное пособие для студентов всех специальностей. М.: МИУ имени Серго Орджоникидзе. - 79 с.

3.Математические методы принятия решений в экономике: Учебник / Под ред. В.А. Колемаева / ГУУ. - М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999. - 386 с.

4. Методические указания к выполнению курсовой работы по дисциплине “Прикладная математика” / Сост.: Колемаев В.А., Карандаев И.С., В.И. Малыхин, Т.М. Гатауллин, Ю.Г. Прохоров, Х.Х. Юнисов; ГУУ, М., 2000. 73 с.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Экономико-математическая модель прикрепления пунктов отправления к пунктам назначения, расчет оптимального плана перевозок. Решение транспортной задачи метолом потенциалов (перераспределение ресурсов по контуру), пример вычислительного алгоритма.

    учебное пособие [316,8 K], добавлен 17.10.2010

  • Формулировка проблемы в практической области. Построение моделей и особенности экономико-математической модели транспортной задачи. Задачи линейного программирования. Анализ постановки задач и обоснования метода решения. Реализация алгоритма программы.

    курсовая работа [56,9 K], добавлен 04.05.2011

  • Решение графическим методом задачи линейного программирования с двумя неизвестными. Решение транспортной задачи методом северо-западного угла и методом минимальной стоимости. Системы массового обслуживания. Стохастическая модель управления запасами.

    контрольная работа [458,1 K], добавлен 16.03.2012

  • Статистический анализ в Excel. Очистка информации от засорения, проверка закона распределения, корреляционный и регрессионный анализ двумерной и трехмерной модели. Математическая модель и решение задачи оптимального управления экономическим процессом.

    контрольная работа [447,2 K], добавлен 04.11.2009

  • Математическое моделирование экономических явлений и процессов. Разработка рациональной системы удобрения с грамотным сочетанием органических и минеральных удобрений на примере СХПК "Звезда" Батыревского района. Числовая экономико-математическая модель.

    курсовая работа [56,1 K], добавлен 23.12.2013

  • Основные подходы и способы решения транспортной задачи, ее постановка и методы нахождения первоначального опорного решения. Математическая модель транспортной задачи и алгоритм ее решения методом потенциалов. Составление опорного плана перевозок.

    курсовая работа [251,0 K], добавлен 03.07.2012

  • Экономико-математическая модель оптимального плана выпуска продукции. Оптимальная организация рекламной компании. Решение транспортной задачи: нахождение суммарных затрат на перевозку. Задача об оптимальном назначении (линейного программирования).

    контрольная работа [812,0 K], добавлен 29.09.2010

  • Экономико-математическая модель получения максимальной прибыли, её решение графическим методом. Алгоритм решения задачи линейного программирования симплекс-методом. Составление двойственной задачи и её графическое решение. Решение платёжной матрицы.

    контрольная работа [367,5 K], добавлен 11.05.2014

  • Статистическая модель случайного процесса. Численный метод Монте-Карло. Типы имитации, ее достоинства и возможности. Простая имитационная модель системы обработки документов. Использование для моделирования языка Siman. Его основные моделирующие блоки.

    презентация [1,6 M], добавлен 22.10.2014

  • Базисное решение системы, его проверка. Определение максимальной прибыли от реализации продукции видов А и В, составление симплекс-таблиц, нахождение двойственной. Количество товара, перевозимого от поставщиков к потребителям: математическая модель.

    контрольная работа [104,3 K], добавлен 30.11.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.