Стохастичен модел на икономиката. Детерминирани и случайни модели

Моделът на стохастичен описва ситуация, при която е налице несигурност. С други думи, процесът се характеризира с определена степен на случайност. Самият прилагателно "стохастичният" произлиза от гръцката дума "предположение". Поради несигурността е ключов елемент от всекидневния живот, такъв модел може да се опише всичко.

Въпреки това, всеки път, когато го използвате, ще получите различни резултати. Ето защо често се използва детерминирани модели. Въпреки, че те не са най-близо до реалното състояние на нещата, но винаги дават същия резултат и да се улесни разбирането на ситуацията, да опрости това, с въвеждането на сложни математически уравнения.

Основни характеристики

Стохастична модел винаги включва едно или повече случайни величини. Тя се стреми да отразява реалния живот във всичките му проявления. За разлика от детерминирани модели, стохастичен няма за цел да опрости и да се намали, за да се знаят. Поради това, несигурността е ключовата му характеристика. Стохастични модели са подходящи за описване на всичко, но всички те споделят следните характеристики:

• Всеки модел стохастичен отразява всички аспекти на проблема, да учат с който се установява.
• Резултатът от всяка от събитията е несигурно. Следователно, модел включва вероятност. От точността на изчисленията, зависи от точността на цялостните резултати.
• Тези вероятности могат да бъдат използвани, за да се предскаже или описват себе си процеси.

Детерминирани и случайни модели

За някои, животът е поредица от случайни събития, за други - процес, при който причината причинява ефекта. В действителност, тя се характеризира с несигурност, но не винаги и не навсякъде. Затова понякога е трудно да се намерят ясни различия между стохастичен и детерминирани модели. Вероятностите са доста субективен показател.

Помислете например за хвърляне на монета. На пръв поглед изглежда, че вероятността, че пада "опашки", е 50%. Поради това е необходимо да се използва детерминиран модел. Все пак, реалността е, че много зависи от сръчността на играчите и перфектни за балансиране монети. Това означава, че ще трябва да използвате модел стохастичен. Винаги има възможности, които ние не знаем. В реалния живот, причината винаги е следствие от причини, но има и известна степен на несигурност. Изборът между използването на детерминирани и случайни модели, зависи от това, което ние сме готови да жертват - прост анализ или реалистично.

В теорията на хаоса

Наскоро, на концепцията за това, което се нарича стохастичен модел, е още по-неясно. Това се дължи на развитието на така наречената теория на хаоса. Той описва детерминирана модел, който може да доведе до различни резултати с малка промяна в първоначалните параметри. Това е подобно на въвеждането на несигурност предвид. Много учени дори признават, че това е вече модел стохастичен.

Лотар Breyer обясни деликатно всичко с помощта на поетични образи. Той пише: "Потокът от планината, туптящото сърце, епидемия от едра шарка, изгряващото колона от дим - всичко това е пример за динамично явление, което, както изглежда, понякога се характеризира с случайност. В действителност обаче, тези процеси са винаги обект на определен ред, който учените и инженерите тепърва започват да се разбере. Това е известно като детерминиран хаос. " Новата теория звучи много правдоподобно, но толкова много съвременни учени са неговите поддръжници. Въпреки това, той все още е малко развита, и това е доста трудно да се прилагат в статистически изчисления. Така че това често се използва стохастичен или детерминирани модели.

сграда

Стохастична математически модел започва с избора на елементарните събития пространство. Така че в статистиката, посочена списък с възможните резултати от изследваните процес или събитие. Тогава изследователят определя вероятността за всеки от елементарни събития. Това обикновено се прави въз основа на конкретна методология.

Въпреки това, вероятността е все още въпрос на субективен параметър. Изследователят след това определя кои събития са най-голям интерес за решаване на проблема. След това, той просто определя тяхната достоверност.

пример

Да разгледаме процеса на изграждане на много прост модел стохастичен. Да предположим, че се хвърлят заровете. Ако резултатът е "шест" или "един", нашата печалба е десет долара. Процесът на изграждане на модел стохастичен в този случай ще бъде, както следва:

• Ние определяме пространството на елементарните събития. В куб шест страни, така че те могат да изпаднат "едно", "две", "три", "четири", "пет" и "шест".
• Вероятността за всеки резултат е равен на 1/6, колкото и ние хвърли заровете.
• Сега ние трябва да се определи резултатите от интерес. Тази загуба на ръба с числото "шест" или "един".
• И накрая, ние може да се определи вероятността на дадено събитие представлява интерес за нас. Това е 1/3. Ние обобщим вероятността от интерес за нас, така елементарните събития: 1/6 + 1/6 = 2/6 = 1/3.

Концепцията и резултатът

Стохастична моделиране често се използва в хазартни игри. Но това е незаменим в икономическо прогнозиране, тъй като те позволяват по-дълбоко от детерминирана, за да разбере ситуацията. Стохастични модели в областта на икономиката често се използват при вземането на инвестиционни решения. Те ви позволяват да се правят предположения за рентабилността на инвестициите в определени активи или групи.

Моделиране прави финансово планиране по-ефективна. С помощта на инвеститори и търговци, за да се оптимизира разпределението на активите си. Използването на стохастични модели винаги има предимство в дългосрочен план. В някои индустрии, отказът или невъзможността да го използвате може дори да доведе до фалит на предприятието. Това се дължи на факта, че в реалния живот се появяват нови важни възможности всеки ден, и ако те не са взети под внимание, тя може да бъде катастрофално.