МАРКОВСКИЕ МОДЕЛИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Аннотация
Рассмотрены вопросы конструирования стохастических моделей экономических систем на основе
марковских случайных процессов с дискретными состояниями и дискретным временем. В статье уточ-
нено понятие состояние экономической системы. В качестве параметра системы, характеризующего ее со-
стояние, предложены такие информативные параметры, как объем продаж и добавленная стоимость.
Приведены условия, с учетом которых назначается длина этапа в модели экономической системы: на
длине этапа система при переходе в соседнее состояние должна успеть сделать этот переход; вероят-
ность нескольких переходов на этапе должна быть малой величиной, которой можно пренебречь. На-
званы основные события, которые могут поменять вероятность перехода экономической системы в но-
вое состояние.
Стохастические модели, рассмотренные в статье, создают необходимую базу для определения
эволюции распределения вероятностей состояний системы во времени, выбора стратегии,
максимизирующей параметры системы, анализа экономической устойчивости системы. Анализ
экономической устойчивости связан с рассмотрением ожидаемых движений системы. Признаками
устойчивости являются нахождение системы на каждом шаге расчета в эффективных состояниях и
попадание значения наращенного за прогнозный период результата системы в область цели.
Ключевые слова
Полный текст:
PDFЛитература
Волкова, В.Н. Теория систем: учеб. посо-
бие/ В.Н. Волкова, А.А. Денисов. – М.: Высш. шк.,
– 511 с.
Глазкова, И.Ю. Построение стохастиче-
ской модели анализа риска инвестиций / И.Ю.
Глазкова, И.Б. Брежнева, В.А. Королев // Экономи-
ческий анализ: теория и практика. – 2007. –
№ 1(82).
Кельберт, М.Я. Вероятность и статисти-
ка в примерах и задачах. Том 2. Марковские цепи
как отправная точка теории случайных процессов
и их приложения / М.Я. Кельберт, Ю.М. Сухов. –
М.: Изд-во МЦНМО, 2009. – 560 с.
Маркелова, И.В. Одноплановые стохасти-
ческие задачи в экономике / И.В. Маркелова, И.А.
Гарькина // Молодой ученый. – 2014. – № 4. –
С. 31–33.
Матвеев, Б.А. Спектральная теория рисков
// Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менедж-
мент». – 2014. – Т. 8, № 2. – C. 20–24.
Секерин, А.Б. Вероятностная модель
управления риском экономической несостоятель-
ности промышленного предприятия и методиче-
ские рекомендации по ее применению / А.Б. Секе-
рин. – Орел: ОГУ, 2006. – 24 с.
Соколов, Г.А. Теория вероятностей. Управ-
ляемые цепи Маркова в экономике / Г.А. Соколов,
Н.А. Чистякова. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. – 248 с.
Соловьёв, В.И. Односекторная стохасти-
ческая динамическая модель экономики // Мате-
матические методы исследования сложных сис-
тем, процессов и структур: сборник научных
трудов. – М.: Изд-во МГОПУ, 2000. – Вып. 3. –
С. 101–112.
Шмидт, А.В. Алгоритм оценки и прогнози-
рования экономической устойчивости промыш-
ленного предприятия с применением аппарата Марковских случайных процессов / А.В. Шмидт,
Т.А. Худякова, В.А. Чурюкин // Вестник ЮУрГУ.
Серия «Экономика и менеджмент». – 2007. –
№ 10 (82), вып. 2. – C. 65–71.
Чурюкин, В.А. Марковская модель устой-
чивости экономической системы / В.А. Чурюкин //
Mechanism of Sustainable Development of Economic
Systems Formation – Collective monograph. Vol. 2. –
Verlag SWG imex GmbH, Nürnberg, Deutschland,
– P. 363–368.
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.