XIV Міжнародна наукова інтернет-конференція ADVANCED TECHNOLOGIES OF SCIENCE AND EDUCATION

Русский English




Научные конференции Наукові конференції

Ящишин І. Ю. ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ, ЯК ЕФЕКТИВНИЙ МЕТОД ПРОГНОЗУВАННЯ

Ящишин І. Ю.

Буковинський державний фінансово-економічний університет

ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ, ЯК ЕФЕКТИВНИЙ МЕТОД ПРОГНОЗУВАННЯ

У сучасних ринкових умовах господарювання все більшого значення набуває чіткий і точний прогноз. Головна мета прогнозування - науково довести думку про можливий напрямок розвитку тієї чи іншої події, її вплив на стан виробничої діяльності певної галузі чи окремого суб'єкта, передбачити майбутню ситуацію.

Імітаційне моделювання - особлива форма проведення експериментів на ЕОМ з математичними моделями, які з певним ступенем ймовірності описують закономірності функціонування реальних систем [1, c.21].

       Імітаційне моделювання в усьому світі набула значного поширення при дослідженні складних систем завдяки важливим перевагам, що їх дістають користувачі цього методу, а саме: вдається відповісти на багато запитань, що постають на ранніх стадіях задуму і попереднього проектування систем; метод дає змогу досліджувати особливості функціонування системи за будь-яких умов; стає можливим прогнозувати поводження системи в близькому та віддаленому майбутньому; імітаційні моделі технічних і технологічних систем та пристроїв дають змогу в багато разів скоротити час їх випробування [1, c.27].

Метод Монте-Карло - це метод імітації для приблизного відтворення реальних явищ. Він об'єднує аналіз чутливості і аналіз розподілювання ймовірностей вхідних змінних. Цей метод дає змогу побудувати модель, мінімізуючи дані, а також максимізувати значення даних, які використовуються в моделі. Побудова моделі починається з визначення функціональних залежностей у реальній системі. Після чого можна одержати кількісне рішення, використовуючи теорію ймовірності й таблиці випадкових чисел.

Розглянемо створення імітаційної моделі на такому прикладі: масажний салон «Nuga Best», що розташований в місті Калуші, дає дані про кількість відвідувачів протягом 2011 року. Кількість всіх робочих днів становить 250. Потрібно побудувати імітаційну модель і скласти прогноз про кількість відвідувачів на будь-які 10 робочих днів січня 2012року. Вихідні дані наведені у таблиці 1.

Таблиця 1

Початкові дані для побудови імітаційної моделі

Кількість клієнтів, які відвідують салон 116 132 136 142 150 154 158 162
К-сть днів, у які була відповідна к-сть відвідувачів 36 15 72 9 20 36 41 21

Щоб побудувати потрібну нам імітаційну модель, виконаємо такі дії:

•·       побудуємо закон розподілу випадкової величини;

•·       побудуємо функцію розподілу випадкової величини;

•·       знайдемо накопичену ймовірність та інтервали випадкових чисел;

•·       за допомогою функції Excel СЛЧИС() знайдемо випадкові числа;

•·       проімітуємо кількість клієнтів, які відвідають салон «Nuga Best» протягом будь-яких 10 днів 2012року.

Таблиця 2

Закон розподілу випадкової  величини Х - кількість клієнтів, що відвідують масажний салон:

Х 116 132 136 142 150 154 158 162
Р 0,144 0,06 0,288 0,036 0,08 0,144 0,164 0,084

Функція розподілу

                             image002513.gif

набуває вигляду:

 

Дані про накопичену ймовірність та інтервали випадкових чисел наведені у вигляді таблиці 3.

Таблиця 3

Накопичена ймовірність та інтервали випадкових чисел

Кількість клієнтів у салоні К-сть днів, у які була відповідна к-сть клієнтів Ймовірність Накопичена ймовірність інтервали випадкових чисел
116 36 0,144 0,144 0,00 - 0,144
132 15 0,06 0,204 0,144 - 0,204
136 72 0,288 0,492 0,204 - 0,492
142 9 0,036 0,528 0,492 - 0,528
150 20 0,08 0,608 0,528 - 0,608
154 36 0,144 0,752 0,608 - 0,752
158 41 0,164 0,916 0,752 - 0,916
162 21 0,084 1 0,916 - 1,00
Всього 250      

Проімітуємо кількість відвідувачів салону на 10 наступних днів січня 2011року (випадкові числа одержуємо за допомогою функції Excel СЛЧИС(), що видає випадкове число з інтервалу від 0 до 1): 0,75; 0,04; 0,55; 0,18; 0,95; 0,48; 0,37; 0,19; 0,14; 0,07.

Оскільки випадкове число 0,75 належить до інтервалу випадкових чисел (0,608;0,712), то кількість клієнтів, рівне 184, приймаємо за прогнозне значення на перший день досліджуваного інтервалу. Аналогічно прогнозуємо кількість клієнтів на всі решта дні досліджуваного інтервалу.

Таблиця 4

Прогнозовані дані

День 2011 р. Випадкове число К-сть відвідувачів День 2011 р. Випадкове число К-сть відвідувачів
1 0,75 154 6 0,48 136
2 0,04 116 7 0,37 136
3 0,55 150 8 0,19 132
4 0,18 132 9 0,14 116
5 0,95 162 10 0,07 116
      Всього   1350

З даних таблиці видно, що кількість відвідувачів за 10 днів січня буде становити 1350 осіб. Проаналізувавши ці дані, можна прийняти ефективні рішення щодо покращення умов та належного обслуговування клієнтів.

Література:

•1.   Ситник В. Ф., Орленко Н. С. Імітаційне моделювання: Навч.-метод. посібник для самост. вивч. дисц. - К.: КНЕУ, 1999. - 208 с.

•2.   Тимків Л., Дрінь Я.М. Імітаційні моделі як метод економічного прогнозування / Тимків Л., Дрінь Я.М. // Економіко-математичне моделювання соціально-економічного розвитку регіонів: матеріали Міжнародної студентської науково-практичної конференції, 2005р. / ЧНТЕІ. - Чернівці, 2005. - С.76-78


Залиште коментар!

Дозволено використання тегів:
<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <code> <em> <i> <strike> <strong>