Математическое моделирование

8772
знака
0
таблиц
3
изображения

Постановка задачи и анализ исходных данных

Основная цель фирмы заключается в максимизации прибыли путем рационального распределения затрачиваемых ресурсов.

Данный курсовой проект ставит перед собой цель выяснить насколько эффективна деятельность фирмы в долгосрочном периоде при выборе вектора х=(х1,х2) затрат из пространства затрат.

Поэтому задача максимизации прибыли в долговременном промежутке имеет следующий вид;

PR=p(x1,x2)*f(x1,x2)-c(x1,x2) max (х1,х2 > 0),где

p(х1,х2) - функция спроса;

f(х1,х2) - производственная функция выпуска;

с(х1,х2) - функция затрат.

 

Будут использоваться данные:

КАПИТАЛ

ТРУД

ВЫПУСК

ЦЕНА

ЗАТРАТЫ

1,05

1,03

1,50

25,44

5,10

2,00

2,90

4,20

15,11

10,20

3,00

6,00

7,43

10,60

19,40

4,00

9,00

9,60

8,57

27,00

5,00

12,00

12,15

7,34

36,00

6,00

15,30

15,75

6,45

42,60

7,00

18,00

18,45

5,87

50,00

8,00

21,00

21,45

5,39

58,00

9,00

24,00

24,30

5,00

66,00

10,00

27,00

26,85

4,67

74,00

11,00

30,00

30,15

4,40

82,00

12,00

33,00

33,00

4,17

90,00

13,00

36,00

36,75

3,97

99,00

14,00

39,00

41,28

3,79

107,00

15,00

42,00

42,30

3,63

120,00

Зависимые переменные : выпуск, цена, затраты.

Независимые переменные: капитал (х1) и труд (х2), которые удовлетворяют выше приведенным условиям.

Исходя из заданных данных необходимо определить вид и параметры функций спроса, затрат и производственной функции выпуска.

Математическое моделирование

 

Определение вида и параметров функции спроса, достоверности параметров, качества регрессии.

Функция спроса - функция цены выпускаемой продукции в зависимости от объемов затрачиваемых ресурсов.

КАПИТАЛ

ТРУД

ЦЕНА

LN x1

LN x2

LN y

1,05

1,03

25,44

0,05

0,03

3,24

2,00

2,90

15,11

0,69

1,06

2,72

3,00

6,00

10,60

1,10

1,79

2,36

4,00

9,00

8,57

1,39

2,20

2,15

5,00

12,00

7,34

1,61

2,48

1,99

6,00

15,30

6,45

1,79

2,73

1,86

7,00

18,00

5,87

1,95

2,89

1,77

8,00

21,00

5,39

2,08

3,04

1,68

9,00

24,00

5,00

2,20

3,18

1,61

10,00

27,00

4,67

2,30

3,30

1,54

11,00

30,00

4,40

2,40

3,40

1,48

12,00

33,00

4,17

2,48

3,50

1,43

13,00

36,00

3,97

2,56

3,58

1,38

14,00

39,00

3,79

2,64

3,66

1,33

15,00

42,00

3,63

2,71

3,74

1,29

12,62

-38,59

50,48

-0,36

-0,23

3,26

26,00

3,19

9,51

8,90

0,00

0,00

0,00

1,00

0,83

2,60

#Н/Д

1,00

0,00

#Н/Д

29,14

12,00

#Н/Д

8736032,75

12,00

#Н/Д

393,61

81,06

#Н/Д

4,35

0,00

#Н/Д

значение распределения Стьюдента

значение распределения Стьюдента

3,95

-4,06

5,67

-280,59

-132,26

7866,80

25,99

Критическое значение Стьюдента

критич. Знач. Стьюдента=стьюдраспобр

2,18

2,18

Достоверен

достоверен

достоверен

достоверен

достоверен

достоверен

Критическое распределение Фишера

критическое распределение Фишера

0,00002

1,04959E-37

29,14>0,00002

8736032,75>1,04959Е-37

R2-достоверен

R2-достоверен

Выбираем степенную ф-ю т.к. у степенной ф-ции три достоверных параметра. Коэф. Детерминации равен 1 (1>0,83), Fстатистика больше, чем у линейной (8736032,75>29,14).

p(x1,x2)=P=b0*x1-b1*x2-b2

Параметры:

b0

b1

b2

26,00

-0,23

-0,36

 

Определение вида и параметров функции затрат, достоверности параметров, качества регрессии.

Функция затрат - функция от двух переменных - факторов производства - капитала и труда.

КАПИТАЛ

ТРУД

ЗАТРАТЫ

1,05

1,03

5,10

2,00

2,90

10,20

3,00

6,00

19,40

4,00

9,00

27,00

5,00

12,00

36,00

6,00

15,30

42,60

7,00

18,00

50,00

8,00

21,00

58,00

9,00

24,00

66,00

10,00

27,00

74,00

11,00

30,00

82,00

12,00

33,00

90,00

13,00

36,00

99,00

14,00

39,00

107,00

15,00

42,00

120,00

1,96

2,21

0,00

0,30

0,82

#Н/Д

1,00

1,54

#Н/Д

3818,56

13,00

#Н/Д

18116,82

30,84

#Н/Д

значение распределения Стьюдента

6,54

2,70

#Н/Д

критическое значение Стьюдента

2,16

достоверен

достоверен

критическое распределение Фишера

9,92626E-19

3818,56>9,92626Е-19

R2-достоверен

Функция затрат имеет вид линейной функции.

c(x1,x2)=C=c1*x1+c2*x2

Параметры:

c1

c2

2,21

1,96

 

Оптимизация

Общая постановка задачи:

Определив вид и параметры функций спроса, производственной функции и функции затрат ,мы можем преобразовать уравнение прибыли соответственно с нашим решением.

a0

1,54

b0

26,00

КАПИТАЛ

ТРУД

f(x1,x2)=F

a1

0,43

b1

-0,23

c1

2,21

1,05

1,03

1,60

a2

0,57

b2

-0,36

c2

1,96

2,00

2,90

3,81

3,00

6,00

6,86

PR=p(x1,x2)*f(x1,x2)-c(x1,x2)

прибыль (1)

4,00

9,00

9,78

Найденные уравнения регрессии:

5,00

12,00

12,68

p(x1,x2)=P=b0*x1-b1*x2-b2

ф-я спроса (5)

6,00

15,30

15,75

f(x1,x2)=F=a0*x1a1*x2a2

произв. ф-я (6)

7,00

18,00

18,47

c(x1,x2)=C=c1*x1+c2*x2

ф-я затрат (7)

8,00

21,00

21,36

из этого следует, что

9,00

24,00

24,24

PR=a0*b0*x1(a1+b1)*x2(a2+b2)-c1x1-c2x2

10,00

27,00

27,13

далее решим систему уравнений

11,00

30,00

30,01

qPR/qx1=0

(2)

12,00

33,00

32,89

qPR/qx2=0

13,00

36,00

35,78

14,00

39,00

38,66

Решение :

15,00

42,00

41,54

a0*b0*(а1+в1)*x1(a1+b1-1)*x2(a2+b2)-c1=0

a0*b0*x1(a1+b1)*(а2+в2)*x2(a2+b2-1)-c2=0

При упрощении выражения получается уравнение вида:

x2/x1=(c1*(a2+b2))/(c2(a1+b1))

Обозначим правую часть уравнения через коэффициент К:

x2/x1=K

К=

1,18

Cледовательно:

x2/x1=1,18

х1=х2/1,18 , х2=х1*1,18

Выразив х1 через х2 и решив систему уравнений получаем оптимальные значения х1опт и х2опт

x1o=

9,48

x2o=

11,20

Для проверки правильности нахождения экстремума необходимо произвести расчет по формулам ( 3) и ( 4 ):

q2PR(x1,x2)/qx12<0

для оптимальных значений х1,х2

( 3 )

Подставив свои значения получаю формулу:

а0*в0*(а1+в1)*(а1+в1-1)*х1(а1+в1-2)*х2(а2+в2)<0

-0,19

<0

(q2PR(x1,x2)/qx12)*(q2PR(x1,x2)/qx22)-(q2PR(x1,x2)/qx1х2)2>0

( 4 )

Представим формулу в виде:

А*В-D2>0

А=а0*в0*(а1+в1)*(а1+в1-1)*х1(а1+в1-2)*х2(а2+в2)

В=а0*в0*(а2+в2)*(а2+в2-1)*х1(а1+в1)*х2(а2+в2-2)

D=а0*в0*(а1+в1)*(а2+в2)*х1(а1+в1-1)*х2(а2+в2-1)

Найдем значения А,В и D:

А =

-0,19

B =

-0,14

D =

0,04

Подставим эти значения в формулу:

0,024

>0

Вывод:

Найденные значения х1опт и х2опт являются оптимальным решением системы уравнений .

При подстановке этих значений мы получим максимум прибыли(1) и максимум выпуска (5)

61,37

6,50

График прибыли от двух переменных

PR=f(х1,х2)

Математическое моделирование

Построение графиков изоквант и изокост.

Капитал

Труд

Изокванта

Изоклиналь

Изокоста

Параметры

1,05

1,03

58,90

1,24

20,71

2,00

2,90

36,23

2,36

19,63

а0

1,54

3,00

6,00

26,68

3,54

18,51

а1

0,43

4,00

9,00

21,47

4,73

17,38

а2

0,57

5,00

12,00

18,15

5,91

16,25

с1

2,21

6,00

15,30

15,82

7,09

15,12

с2

1,96

7,00

18,00

14,08

8,27

14,00

16,05

8,00

21,00

12,73

9,45

12,87

9,00

24,00

11,65

10,63

11,74

g опт

0,89

10,00

27,00

10,76

11,81

10,61

11,00

30,00

10,01

13,00

9,49

с0

42,90

12,00

33,00

9,38

14,18

8,36

13,00

36,00

8,83

15,36

7,23

х1опт

9,48

14,00

39,00

8,35

16,54

6,10

х2 опт

11,20

15,00

42,00

7,92

17,72

4,98

в0

26,00

в1

-0,23

в2

-0,36

Для построения графиков используются расчеты по следующим формулам:

Изокванта

х2(х1)=(у0/(а0*х1a1)^(1/a2)

Изоклиналь

x2(x1)=gопт.*(a2/a1)*x1

Изокоста

x2(x1)=(c0-c1*x1)/c2

а также:

Оптимальный выпуск

у0=а0*х1опт.a1*x2опт.a2

Предельная норма замещения

gопт.=(a1*x2опт)/(а2*х1опт)

Затраты оптимального варианта

с0=с1*х1опт.+с2*х2опт.

Математическое моделирование

Анализ свойств производственной функции и возможности замещения ресурсов.

a0

1,54

Капитал x1

Труд x2

ПЭ по х1

ПЭ по х2

F

Е х1

Е х2

ПНЗ g

a1

0,43

1,05

1,03

0,65

0,89

1,60

0,43

0,57

0,74

a2

0,57

2,00

2,90

0,82

0,75

3,81

0,43

0,57

1,09

b0

26,00

3,00

6,00

0,98

0,65

6,86

0,43

0,57

1,51

b1

-0,23

4,00

9,00

1,05

0,62

9,78

0,43

0,57

1,70

b2

-0,36

5,00

12,00

1,09

0,60

12,68

0,43

0,57

1,81

c1

2,21

6,00

15,30

1,13

0,59

15,75

0,43

0,57

1,92

c2

1,96

7,00

18,00

1,13

0,58

18,47

0,43

0,57

1,94

8,00

21,00

1,15

0,58

21,36

0,43

0,57

1,98

x1o=

9,48

9,00

24,00

1,16

0,58

24,24

0,43

0,57

2,01

x2o=

11,20

10,00

27,00

1,17

0,57

27,13

0,43

0,57

2,04

11,00

30,00

1,17

0,57

30,01

0,43

0,57

2,06

12,00

33,00

1,18

0,57

32,89

0,43

0,57

2,07

13,00

36,00

1,18

0,57

35,78

0,43

0,57

2,09

14,00

39,00

1,19

0,57

38,66

0,43

0,57

2,10

15,00

42,00

1,19

0,56

41,54

0,43

0,57

2,11

оптима

9,48

11,20

0,73

0,82

16,05

0,43

0,57

0,89

Оптимальное расчитано для оптимальных значений х1,х2

Предельная эффективность характеризует отношение прироста выпуска продукции к малому приросту количества производственного ресурса .

ПЭ1-Предельная эффективность ресурса х1

qf/qx1>=0

ПЭ1=а0*а1*х1(а1-1)*х2а2

ПЭ2-Предельная эффективность ресурса х2

qf/qx2>=0

ПЭ2=а0*а2*х1а1*х2(а2-1)

Вывод: Проанализировав расчеты в таблице можно увидеть , что малый прирост капитала ведет к увеличению прироста выпуска , а прирост труда ведет к его уменьшению .

F-Функция выпуска

F=а0*х1а1*х2а2

Помимо предельной эффективности в качестве характеристики изменения выпуска продукции при увеличении затрат ресурсов используют также отношение этих величин , которое принято называть эластичностью выпуска по отношению изменения затрат i-го ресурса.

Эластичность выпуска показывает на сколько процентов возрастет объем продукции при увеличении затрат ресурсов на 1 % по отношению к изменению затрат.

Еi -Эластичность выпуска по ресурсу хi

Ei(x)=xi/f(x)*qf/qxi

Е1-Эластичность выпуска по ресурсу х1

E1=(х1/F)*а0*а1*х1(а1-1)*х2а2

Е2-Эластичность выпуска по ресурсу х2

E2=(х2/F)*а0*а2*х1а1*х2(а2-1)


Информация о работе «Математическое моделирование»
Раздел: Математика
Количество знаков с пробелами: 8772
Количество таблиц: 0
Количество изображений: 3

Похожие работы

Скачать
55952
0
4

... моделирование широко используется там, где экспериментальные исследования трудоемки и дорогостоящи, или вообще невозможны (например, в изучении социальных явлений). Кроме задачи о прогнозе, математическое моделирование помогает классифицировать и систематизировать фактический материал, увидеть существующие связи в мозаике фактов. Это вытекает из того, что модель является специфическим -ярким и ...

Скачать
16669
0
6

... заданное его качество, определение оптимальных (с точки зрения принятого критерия) норм дежурного обслуживания, надобность в котором возникает непланомерно, нерегулярно. С использованием метода математического моделирования можно определить, например, оптимальное количество автоматически действующих машин, которое может обслуживаться одним рабочим или бригадой рабочих и т.п. Типичным примером ...

Скачать
50434
0
2

... целом как сложной системы в различных условиях. Вычислительные эксперименты с математическими моделями дают исходные данные для оценки показателей эффективности объекта. Поэтому математическое моделирование как методология организации научной экспертизы крупных проблем незаменимо при проработке народнохозяйственных решений. (В первую очередь это относится к моделированию экономических систем[6]). ...

Скачать
11721
13
5

... тока от двух переменных: поляризации и скорости изменения потенциала. Данный подход дает возможность моделирования нестационарных электрических полей в электрохимических системах. Математическая модель Рассматривается заполненная проводящей средой область D, граница которой S состоит из анодных Sa, катодных Sk и изолированных Si участков: S=Sa Sc Si, =D S, Зависимость ...

0 комментариев


Наверх