A model stokastik ekonomi. model berketentuan dan stokastik

Model stokastik menerangkan situasi di mana ketidakpastian hadir. Dalam erti kata lain, proses ini dicirikan oleh tahap tertentu rawak. Yang kata sifat "stokastik" berasal dari perkataan Greek "meneka." Kerana ketidakpastian adalah ciri utama kehidupan sehari-hari, seperti model yang boleh menggambarkan apa-apa.

Walau bagaimanapun, setiap kali kita menggunakannya, akan mendapatkan hasil yang berbeza. Oleh itu sering digunakan model berketentuan. Walaupun mereka tidak seperti yang dekat dengan keadaan sebenar hal ehwal, tetapi sentiasa memberikan hasil yang sama dan boleh memudahkan pemahaman keadaan, memudahkan ia, dengan memperkenalkan persamaan matematik yang kompleks.

ciri-ciri utama

model stokastik sentiasa termasuk satu atau lebih pemboleh ubah rawak. Ia bertujuan untuk menggambarkan kehidupan sebenar dalam semua manifestasinya. Tidak seperti model berketentuan, stokastik adalah tidak bertujuan untuk memudahkan dan mengurangkan kepada nilai yang diketahui. Oleh itu, ketidakpastian adalah ciri utamanya. model stokastik adalah sesuai untuk menggambarkan apa-apa, tetapi mereka semua berkongsi ciri-ciri berikut:

• Mana-mana model stokastik mencerminkan semua aspek masalah, untuk mengkaji yang ditubuhkan.
• Keputusan setiap satu peristiwa yang tidak pasti. Oleh itu, model itu termasuk kebarangkalian. Kepada ketepatan pengiraan bergantung kepada ketepatan keputusan keseluruhan.
• Kebarangkalian ini boleh digunakan untuk meramalkan atau menerangkan proses itu sendiri.

model berketentuan dan stokastik

Bagi sesetengah orang, kehidupan adalah satu siri peristiwa rawak, untuk orang lain - satu proses di mana punca menyebabkan kesan. Malah, ia mempunyai ciri-ciri yang tidak menentu, tetapi tidak selalu dan tidak mana-mana. Oleh itu kadang-kadang sukar untuk mencari perbezaan jelas antara stokastik dan model berketentuan. Kebarangkalian adalah penunjuk agak subjektif.

Sebagai contoh, pertimbangkan melambung duit syiling. Pada pandangan pertama, ia seolah-olah bahawa kemungkinan yang jatuh "ekor", adalah 50%. Oleh itu adalah perlu untuk menggunakan model berketentuan. Walau bagaimanapun, realitinya adalah bahawa banyak bergantung kepada ketangkasan pemain dan syiling keseimbangan sempurna. Ini bermakna anda perlu menggunakan model stokastik. Sentiasa mempunyai pilihan yang kita tidak tahu. Dalam kehidupan sebenar, sebab itu adalah sentiasa akibat daripada sebab-sebab, tetapi ada juga yang tahap ketidakpastian. Pilihan antara menggunakan model berketentuan dan stokastik bergantung kepada apa yang kita sanggup berkorban - analisis mudah atau realistik.

Dalam teori huru-hara

Baru-baru ini, konsep apa yang dipanggil model stokastik, telah menjadi lebih kabur. Ini adalah disebabkan oleh pembangunan teori huru-hara kononnya. Ia menerangkan model berketentuan yang boleh menghasilkan keputusan yang berbeza dengan sedikit perubahan dalam parameter awal. Ini adalah sama dengan pengenalan yang tidak menentu kira. Ramai saintis turut mengakui bahawa ini sudah menjadi model stokastik.

Lothar Breyer menjelaskan halus semua menggunakan imej syair. Beliau menulis: "Aliran gunung, jantung pukulan itu, wabak cacar, lajur terbit asap - semua ini adalah contoh satu fenomena dinamik yang, kerana ia seolah-olah, kadang-kadang ciri-ciri rawak. Dalam realiti, bagaimanapun, proses seperti itu adalah sentiasa tertakluk kepada susunan tertentu, yang ahli-ahli sains dan jurutera hanya mula memahami. Ini dikenali sebagai huru-hara berketentuan. " Teori baru kedengaran sangat munasabah, jadi banyak saintis moden penyokongnya. Walau bagaimanapun, ia masih kurang maju, dan ianya agak sukar untuk memohon dalam pengiraan statistik. Jadi ia sering digunakan stokastik atau model berketentuan.

bangunan

Stochastic model matematik bermula dengan pemilihan ruang aktiviti asas. Jadi dalam statistik disebut senarai keputusan mungkin proses dikaji atau peristiwa. Kemudian penyelidik menentukan kebarangkalian setiap peristiwa rendah. Ini biasanya dilakukan berdasarkan metodologi tertentu.

Walau bagaimanapun, kebarangkalian masih parameter agak subjektif. Penyelidik kemudian menentukan peristiwa menarik pilihan untuk menyelesaikan masalah ini. Selepas itu, dia hanya mentakrifkan kredibiliti mereka.

contoh

Mempertimbangkan proses membina sebuah model stokastik sangat mudah. Katakan kita membuang dadu. Jika hasilnya adalah "enam" atau "satu", keuntungan kami adalah sepuluh dolar. Proses membina model stokastik dalam kes ini adalah seperti berikut:

• Kita menentukan ruang acara rendah. Dalam kiub enam pihak, jadi mereka boleh jatuh daripada "satu", "dua", "tiga", "empat", "lima" dan "six".
• Kebarangkalian setiap keputusan adalah sama dengan 1/6, sekalipun kita melemparkan dadu.
• Sekarang kita perlu menentukan hasil yang menarik. Kehilangan kelebihan dengan nombor "enam" atau "satu".
• Akhir sekali, kita boleh menentukan kebarangkalian sesuatu peristiwa menarik kepada kami. Ia adalah 1/3. Kami merumuskan kebarangkalian faedah kepada kami kedua-dua acara asas: 1/6 + 1/6 = 2/6 = 1/3.

Konsep dan hasilnya

pemodelan stokastik sering digunakan dalam perjudian. Tetapi ia adalah penting dalam ramalan ekonomi, kerana mereka membenarkan lebih dalam dari berketentuan, untuk memahami keadaan. model stokastik dalam bidang ekonomi sering digunakan apabila membuat keputusan pelaburan. Mereka membolehkan anda untuk membuat andaian tentang keuntungan pelaburan dalam aset atau kumpulan tertentu.

Pemodelan menjadikan perancangan kewangan yang lebih berkesan. Dengan bantuan pelabur dan peniaga untuk mengoptimumkan pengagihan asetnya. Menggunakan model stokastik sentiasa mempunyai kelebihan dalam jangka masa panjang. Dalam beberapa industri, keengganan atau ketidakupayaan untuk menggunakan ia juga boleh membawa kepada kebankrapan perusahaan. Ini adalah disebabkan oleh hakikat bahawa dalam kehidupan sebenar pilihan baru penting muncul setiap hari, dan jika mereka tidak diambil kira, ia boleh membawa bencana.