Разлика между версии на „Модел“

Версия от 15:01, 16 декември 2012

Модел може да се отнася до:

Икономика

Ценови модел - начинът на определяне на цената в рамките на съответния пазарен дял
Модел на петте сили - служи за да се установи структурата на конкуренцията в отрасъла към даден момент
Икономически модел - формализирано описание на различните по естеството, сложността и стойността си икономически процеси и явления протичащи в обществото
Имитационен модел - представлява съвкупност от модули, регистриращи сбъдването на определени събития във времето и обработващи събираните данни относно протичащите процеси
Имитационно моделиране - метод за изграждане на модел и описващи процеси по начини, по които биха протекли в действителност
Европейски модел - пряко свързан с развитието на европейския мениджмънт

Финансови операции

Едноиндексен модел - модел на възвръщаемостите на акциите, при който влиянията върху възвръщаемостите се декомпозират (разлагат) на систематичен (измерван от възвръщаемостта на общ пазарен индекс) и на специфични за фирмата фактори
Многофакторен модел - модел, при който възвръщаемостта на активите се обяснява и прогнозира като резултат от влиянието на няколко (поне два) фактора
Модел на Марковиц - съвременната теория на портфейла (“модерната теория на портфейла”)

Статистика

Математика

Компютърни науки

Компютърен модел - компютърна симулация

Моделът се създава с определена цел от изследователя, т.е. моделирането е целесъобразна дейност. Моделът се конструира така,че да отразява характеристиките на обекта (свойствата, взаимовръзките, структурните и функционалните му параметри и т.н.), съществени за целите на изследването, на основа на предварителното изучаване на обекта. Mоделирането като правило води към опростен образ на обекта.

Език на моделиране

Език на моделиране е всеки изкуствен език, който може да се използва за представяне на информация или знания в структура, която се определя от последователен набор от правила. Правилата са използвани за тълкуване на смисъла на компонентите в структурата. Примери за езици на моделиране са Unified Modeling Language (UML) за компютърни системи, IDEF за процеси и VRML за 3-D компютърни графични модели, предназначени специално за използване с World Wide Web.

Статистичeски модел

Статистически модел е набор от математически уравнения, които описват поведението на даден обект на проучване в улсовията на случайни величини. Ако моделът има само едно уравнение се нарича модел с едно уравнение, докато ако има повече от едно уравнение, се нарича модел с няколко уравнения.

Три понятия са достатъчни да опишат всички статистически модели.

Ние избираме една статистическа единица, като човек, която да наблюдаваме директно. Няколко наблюдения на една и съща единица във времето се нарича надлъжно изследване.
Нашият интерес трябва да е в статистическата популация от подобни единици, отколкото във всяка отделна единица.
Нашият интерес може да се фокусира върху статистическа съвкупност, където да изпитаме функционалните подединици на статистическата единица. Например, физиологичното моделиране изследва на органите, които съставят единицата. Популярен модел от този тип изследвания е моделът стимул-реакция.

Математически модел

Математическият модел използва математически език за описание на системата. Математически модели се използват не само в природните науки и инженерните специалности (като физика, биология, науки за земята, метеорологията и инженерство), но и в социалните науки (като икономика, психология, социология и политически науки). Също така физични, инженерни , компютърни специалисти и икономисти често използват математически модели. Процесът на разработване на математическия модел се нарича "математическо моделиране"(или моделиране).

Ейкхов (1974 г.) е дефинирал математически модел, като "представителство на основните аспекти на съществуваща система (или бъдеща система), която представя знанието за тази система в достъпна форма" .

Математическите модели могат да приемат различни форми, включително динамични системи, статистически модели, диференциални уравнения, или теоретични игрови модели.

Вижте още

Източници

Percy H. Brill, Level Crossing Methods in Stochastic Models
Frederick S. Hillier, Gerald J. Lieberman, Introduction to Operations Research
Averill M. Law, Simulation Modeling and Analysis
Nikolay Nenovsky, Le chenge et l'inflation : la France et la Bulgarie pendant l'entre deux-guerres. L'apport d'Albert Aftalion (1874-1956)
Атанас Аврамов, Стефан Грозев, Математическо моделиране за икономисти:линейни оптимизационни модели
Крум Ст. Александров, Здравко Ст. Младенов, Икономико-математически методи и модели в търговията
Крум Стефанов Александров, Здравко Ст. Младенов, Икономико-математически методи и модели в търговията
Матилда Иванова Александрова-Бошнакова, Модел за изследване на ориентацията към рискови решения при стартиращите предприемачи
Игорь Николаевич Альянах, Моделирование вычислительных систем

Външни препратки

@@ Ред 13: / Ред 13: @@
 ==Статистика==
 ==Математика==
+==Компютърни науки==
+*[[Компютърен модел]] - компютърна симулация
 '''Моделът''' се създава с определена цел от изследователя, т.е. [[моделиране]]то е целесъобразна дейност. Моделът '''се конструира така,че да отразява характеристиките на обекта''' (свойствата, взаимовръзките, структурните и функционалните му параметри и т.н.), съществени за целите на изследването, на основа на предварителното изучаване на обекта. Mоделирането като правило води към опростен образ на обекта.
-==Модел в областта на науката==
-Модел в областта на науката е [[физика|физическо]], [[математика|математическо]] и логическо представяне на система от лица, явления или процеси. Модел е опростен абстрактен поглед върху сложната реалност.  Официално моделът е интерпретация, която се занимава с емпирични субекти, явления и физични процеси по математически и логически начин.
-За учените модел е и начинът, по който човешките мисловни процеси могат да бъдат засилени.
-Модели обикновено се използват, когато е или невъзможно или е непактично да се създаде експериментална среда, в която учените могат да измерват пряко резултати. Прякото измерване при контролирани условия винаги ще бъде по-точно отколкото моделирана оценка на резултатите. При прогнозиране на резултатите, моделте използват предположения, докато измервания не. Когато броят на предположенията в модела се увеличава, точността и приложимостта на модела намаляват.
 ==Език на моделиране==
 Език на  моделиране е всеки изкуствен език, който може да се използва за представяне на [[информация]] или знания  в структура, която се определя от последователен набор от правила. Правилата са използвани за тълкуване на смисъла на компонентите в структурата. Примери за  езици на моделиране са Unified Modeling Language (UML) за компютърни системи, IDEF за процеси и VRML за 3-D  компютърни графични модели, предназначени специално за използване с World Wide Web.
-==Аналитични модели==
-За аналитичните модели е характерно,че процесите на функциониране на елементите на сложните системи се записват във вид на някакви функционални състояния (алгебрически,интегро-диференциални, разноостни и т.н.) или логически условия.
-Най-пълно изследване може да се проведе в случаите, когато са получени явни зависимости, свързващи търсените величини с параметрите на системата и началните условия. Обаче такъв резултат се получава само при сравнително простите системи.
-Ако изследваната [[система]] е достатъчно сложна, то заради получаване на аналитическото решение на задачата, се налагат големи ограничения върху модела и се прибягва до опростявания. Налага се да се пренебрегнат някои особености на системата и следователно създаденият модел строго казано вече престава да отговаря на своето основно предназначение - да бъде средство за изучаване на разглежданата сложна система.
-Може да се каже, че аналитичният модел се решава, докато имитационният се проиграва. Получените с негова помощ резултати, обаче, нямат аналитична общност и се отнасят само за определена система, функционираща в определени условия.
 ==Статистичeски модел==
@@ Ред 56: / Ред 39: @@
 Математическите модели могат да приемат различни форми, включително динамични системи, статистически модели, диференциални уравнения, или теоретични игрови модели.
-==Икономически модел==
-В [[икономика]]та, модел е теоретична конструкция която представлява икономическите процеси с помощта на набор от променливи и набор от логически и / или количествени отношения между тях. Икономическият модел е опростена рамка, която илюстрира сложните процеси често, но не винаги, използвайки математически техники. Често икономически модели, използват  структурни параметри. Структурните параметри са основните параметри на един модел или група модели. Един модел може да има различни параметри и тези параметри могат да се променят за да създадат различни свойства.
-В общи линии, икономическите модели имат две функции : първо като опростяване и извличане от взетата информация, и второ, като средство за подбор на данни, базирани на парадигмата на иконометричната наука. [5]
-==Приложения на икономическия модел ==
-Икономическите модели имат следните приложения :
-* [[Прогнозиране]] на стопанската дейност по начин, по който заключенията са логически свързани с предположенията;
-* Предлагане на икономическата политика да променя бъдещата стопанска дейност;
-* Представяне на разумни аргументи, за да се обоснове политически икономическата политика на национално ниво, за да обясни и повлияе на [[стратегия]]та на [[компания]]та на фирмено равнище, или да предостави интелигентни съвети за  икономическите решения на домакинството на равнището на самото домакинство.
-* [[Планиране]] и разпределяне, в случай на централно планирани икономии, и при  по-малък мащаб в областта на логистиката и управлението на бизнеса.
-* Във  финансите модели за предвиждане  са били използвани от 1980 г. насам за търговия (инвестиции и спекулации), например пазарните  облигации  често са търгувани заради икономически модели предвиждащи растежа на развиващите се нации, който ги издават. От 90-те години на ХХ век много дългосрочни модели за управление на риска са включени в икономическите отношения между симулирани променливи, в опит да се постигне по-голяма надеждност на  бъдещите сценарии (често чрез Монте Карло метод).
 ==Вижте още==