Stohastični model v gospodarstvu. Deterministični in stohastični modeli

Stahastični model opisuje situacijo, kjer obstaja negotovost. Z drugimi besedami, za proces je značilna določena stopnja naključnosti. Sam pridevnik "stohastični" izhaja iz grške besede "ugibati". Ker je negotovost ključna značilnost vsakdanjega življenja, takšen model lahko opisuje vse.

Vsakič, ko ga uporabimo, bomo dobili drugačen rezultat. Zato, deterministični modeli. Čeprav niso čim bliže dejanskemu stanju stvari, vedno dajejo enak rezultat in olajšajo razumevanje situacije, ga poenostavijo z uvedbo matematičnih enačb.

Glavne značilnosti

Stahastični model vedno vključuje eno ali več naključnih spremenljivk. Poskuša odražati resnično življenje v vseh njegovih manifestacijah. Za razliko od determinističnega modela stohastični model nima namena, da bi vse poenostavil in zmanjšal na znane količine. Zato je njegova ključna značilnost negotovost. Stohastični modeli so primerni za opisovanje karkoli, vendar imajo vse naslednje skupne lastnosti:

• Vsak stohastični model odraža vse vidike problema, za katere se ustvarja študija.
• Izid vsakega od pojavov ni jasen. Zato model vključuje verjetnosti. Točnost njihovega izračuna je odvisna od pravilnosti splošnih rezultatov.
• Te verjetnosti lahko uporabimo za napovedovanje ali opisovanje samih procesov.

Deterministični in stohastični modeli

Za nekatere ljudi je življenje zaporedje naključni dogodki, za druge, procesi, v katerih vzrok povzroči preiskavo. Dejansko je značilna negotovost, vendar ne vedno in ne v vsem. Zato je včasih težko najti jasne razlike med stohastičnimi in determinističnimi modeli. Verjetnosti so precej subjektivni kazalci.

Na primer, razmislite o situaciji s kovancem. Na prvi pogled se zdi, da je verjetnost padca "repov" 50%. Zato morate uporabiti deterministični model. Vendar pa se v praksi izkaže, da je veliko odvisno od roke igralcev in popolnosti uravnoteženja kovanca. To pomeni, da morate uporabiti stohastični model. Vedno obstajajo parametri, ki jih ne poznamo. V resničnem življenju vzrok vedno povzroči učinek, vendar obstaja tudi določena stopnja negotovosti. Izbira med uporabo determinističnih in stohastičnih modelov je odvisna od tega, kaj smo pripravljeni odreči - preprostosti analize ali realizma.

V teoriji kaosa

V zadnjem času se je koncept, ki se imenuje stohastični, še bolj razpršen. To je posledica razvoja tako imenovane teorije kaosa. Opisuje deterministične modele, ki lahko dajo različne rezultate z rahlo spremembo začetnih parametrov. To je podobno kot uvod v izračun negotovosti. Mnogi znanstveniki so celo priznali, da je to že stohastičen model.

Lothar Breyer je s pomočjo poetskih slik elegantno razložil vse. Napisal je: "Gorski tok, srce srce, epidemija velikih bogov, stolpec naraščajočega dima - vse to je primer dinamičnega pojava, ki se včasih kaže v naključju. V resnici so taki procesi vedno predmet določenega reda, ki ga znanstveniki in inženirji šele začenjajo razumeti. To je tako imenovani deterministični kaos. " Nova teorija se zdi zelo verodostojna, tako mnogi sodobni znanstveniki so njeni podporniki. Vendar je še vedno malo razvit in ga je težko uporabiti pri statističnih izračunih. Zato se pogosto uporabljajo stohastični ali deterministični modeli.

Stavba

Stohastično matematični model se začne z izbiro prostora elementarnih rezultatov. Torej v statistiki se imenuje seznam možnih rezultatov procesa ali dogodka, ki ga proučujemo. Nato raziskovalec določi verjetnost vsakega elementarnega rezultata. Običajno se to opravi na podlagi določene metodologije.

Vendar so verjetnosti še vedno precej subjektivni parameter. Potem raziskovalec ugotovi, kateri dogodki so najbolj zanimivi za rešitev problema. Po tem preprosto določi njihovo verjetnost.

Primer:

Razmislite o postopku gradnje najpreprostejšega stohastičnega modela. Recimo, da zavihamo kocko. Če je "šest" ali "ena", potem bodo naši dobitki deset dolarjev. Proces izdelave stohastičnega modela v tem primeru bo videti takole:

• Določamo prostor osnovnih rezultatov. Kocka ima šest obrazov, tako da lahko ena, dva, tri, štiri, pet in šest padejo ven.
• Verjetnost vsakega od rezultatov bo 1/6, ne glede na to, koliko smo vrgli kocko.
• Zdaj moramo določiti rezultate, ki nas zanimajo. To je padec obraza s številko "šest" ali "ena".
• Na koncu lahko ugotovimo tudi verjetnost dogodka, ki nas zanima. To je 1/3. Povzamemo verjetnosti obeh elementarnih dogodkov, ki nas zanimajo: 1/6 + 1/6 = 2/6 = 1/3.

Koncept in rezultat

Stohastično modeliranje se pogosto uporablja pri igrah na srečo. Toda to je nepogrešljivo pri gospodarskih napovedih, saj omogočajo globlje razumevanje kot določeni, da bi razumeli situacijo. Stohastični modeli v gospodarstvu se pogosto uporabljajo pri odločanju o naložbah. Omogočajo predpostavke o donosnosti naložb v določena sredstva ali njihove skupine.

Modeliranje omogoča učinkovitejše finančno načrtovanje. S svojo pomočjo vlagatelji in trgovci optimizirajo distribucijo svojih sredstev. Uporaba stohastičnega modeliranja ima dolgoročne prednosti. V nekaterih panogah zavrnitev ali nezmožnost uporabe lahko celo povzroči stečaj podjetja. To je posledica dejstva, da se v resničnem življenju pojavijo novi pomembni parametri dnevno in če niso upoštevajte to lahko imajo katastrofalne posledice.