Модел

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.

Модел в областта на науката.

Модел в областта на науката е физическо, 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.[1]

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. [2]

Имитационен модел

В имитационно моделиране имитационният модел е формализирано описание на изучаваното явление в цялата му пълнота. Най-често представлява общо логико-математическо представяне на дадена система или операция, запрограмирано за решаване от компютърна система.

При имитационните модели (за разлика от аналитичните) не е необходимо да се получи математическо описание на системата, имащо решения в явен вид спрямо изследваните величини. Достатъчно е да се намерят правдоподобни математически описания за отделните блокове в модела. Този тип моделиране е близък до директния експеримент.

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.

Статистичски 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. [3]

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. [4]

Икономически модел

В икономиката, 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 стратегията на компанията 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).