Ekonominin bir stokastik modeli. Deterministik ve stokastik modeller

stokastik modeli belirsizlik mevcut olduğu bir durumu anlatır. Diğer bir deyişle, işlem rastgelelik belirli bir derecesi ile karakterize edilir. Çok sıfat "stokastik" Yunan kelimesinden türemiştir "tahmin." belirsizlik günlük yaşamın önemli bir özellik olduğu için, böyle bir model her şeyi tanımlayabilir.

Ancak, biz bunu her kullandığınızda, farklı sonuçlar alırsınız. Bu nedenle sık sık kullanılan deterministik modeller. onlar işlerinin gerçek durumuna yakın değildir, ancak rağmen hep aynı sonucu verir ve karmaşık matematik denklemleri tanıtarak, bunu, durumun anlaşılmasını kolaylaştırmak kolaylaştırabilir.

Temel özellikler

Stokastik model, her zaman, bir ya da daha çok rastgele değişkenler içerir. Her çeşit tezahürüne gerçek hayat yansıtmak istiyor. Deterministik modellerden farklı olarak, stokastik bilinen değerlere kolaylaştırmak ve azaltmak için uygun değildir. Bu nedenle, belirsizlik onun anahtar özelliktir. Stokastik modeller şey açıklamak için uygundur, ama hepsi aşağıdaki özellikleri paylaşan:

• Herhangi stokastik modeli kurulmuş olan çalışma, sorunun tüm yönlerini yansıtır.
• Olayların her sonucu belirsizdir. Bu nedenle, model de kapsamaktadır. Hesaplamanın doğruluğuna genel sonuçlarının doğruluğu bağlıdır.
• Bu olasılıklar tahmin veya prosesler kendilerini tanımlamak için kullanılabilir.

Deterministik ve stokastik modeller

Bazıları için hayat bir dizi rastgele olaylar nedeni etkisine neden olan bir süreçtir - diğerleri için. Aslında, her zaman değil ve her yerde değil belirsizlik ile karakterizedir, ancak. Nedenle stokastik ve deterministik modeller arasındaki belirgin farklılıklar bulmak bazen zor olabilir. olasılıkları oldukça sübjektif göstergesidir.

Örneğin, bir bozuk para savurma düşünün. İlk bakışta "kuyrukları", düşme olasılığı% 50 olduğu görülmektedir. Nedenle bir deterministik modeli kullanmak gereklidir. Ancak, gerçekte çok oyuncular ve mükemmel dengeleme paraların maharet bağlıdır olmasıdır. Bu, bir stokastik modeli kullanmak gerektiği anlamına gelir. Her zaman biz bilmiyoruz seçenekleri vardır. Gerçek hayatta, nedeni her zaman nedenlerin bir sonucudur, ancak belirsizlik derecesi de vardır. Basit bir analiz veya gerçekçi - deterministik ve stokastik modeller kullanılarak arasındaki seçim biz feda etmeye hazırız bağlıdır.

kaos teorisinde

Son zamanlarda, bir stokastik model denen kavramı daha da bulanık hale gelmiştir. Bu sözde kaos teorisinin gelişimine kaynaklanmaktadır. Bu başlangıç parametreleri çok az değişiklik ile farklı sonuçlar üretebilir bir deterministik model tanımlamaktadır. Bu hesaba belirsizlik giriş benzer. Birçok bilim adamı bile bu zaten bir stokastik model olduğunu itiraf etti.

Lothar Breyer incelikle tüm şiirsel görüntüleri kullanılarak açıkladı. Şöyle yazdı: "dağ dere, atan kalpte, bir çiçek hastalığı salgını, duman yükselen kolon - tüm bu göründüğü gibi, bazen rastgelelik ile karakterize, dinamik bir fenomenin bir örnektir. Gerçekte ise, bu tür işlemler her zaman bilim adamları ve mühendisler sadece anlamaya başlıyoruz belirli bir sırayla, tabidir. Bu deterministik kaos olarak bilinir. " Yeni teori akla yatkın, bu yüzden birçok modern bilimadamları destekçisi geliyor. Ancak, yine de biraz gelişti ve istatistiksel hesaplamalara uygulamak oldukça zordur. Bu yüzden sık sık stokastik veya deterministik modeller kullanılır.

bina

Stokastik matematiksel model temel olaylar alan seçimi ile başlar. Yani istatistikte çalışılmış süreç veya olayın olası sonuçları listesi anılacaktır. Daha sonra araştırmacı ilk olayların her biri olasılığını belirler. Bu genellikle belirli bir metodoloji temelinde yapılır.

Ancak, olasılık hala oldukça sübjektif bir parametredir. Araştırmacı sonra olaylar sorunu çözmek için en büyük ilgi olduğunu belirler. Bundan sonra, o sadece güvenilirliklerini tanımlar.

örnek

Çok basit bir stokastik model inşa sürecini düşünün. Biz zar atmak varsayalım. Sonuç "altı" veya "bir" ise, bizim kazanç on dolar. aşağıdaki gibi olacak bu durumda bir stokastik modeli oluşturulması işlemi:

• Biz temel olayların boşluğu tanımlar. küp altı yüzlü olarak, bu yüzden "bir", "iki", "üç", "dört", "beş" ve "altı" dışarı düşebilir.
• Her sonuçları olasılığı ne kadar biz zar attı, 1/6 eşittir.
• Şimdi ilgi sonuçlarını belirlemek gerekir. numarası "altı" veya "bir" ile kenarın Bu kayıp.
• Son olarak, bize ilgi olayın olasılığını belirleyebilir. O 1/3 olduğunu. 6/1 + 6/1 = 2/6 = 1/3: Biz bize hem ilköğretim olayları ilgi olasılığını özetler.

kavram ve sonuç

Stokastik modelleme genellikle kumar kullanılmaktadır. onlar durumu anlamak için, deterministik daha derine izin verdiği Fakat, ekonomik öngörülere vazgeçilmezdir. yatırım kararlarını alırken ekonomi Stokastik modeller genellikle kullanılır. Onlar belirli varlıkları veya gruplar halinde yatırımların karlılık ilgili tahminlerde bulunmak üzere izin verir.

Modelleme finansal planlama daha etkili hale getirir. yatırımcı ve tüccarlar sayesinde varlıklarının dağılımını optimize etmek. stokastik modelleme kullanarak her zaman uzun vadede bir avantaja sahiptir. Bazı endüstrilerde, ret veya kullanmak için yetersizlik bile işletmenin iflas yol açabilir. Bu gerçek hayatta önemli yeni seçenekler görüntülenir gerçeğine her gün kaynaklanmaktadır ve bunlar değilse dikkate alınması, bu yıkıcı olabilir.