Một mô hình ngẫu nhiên của nền kinh tế. mô hình xác định và ngẫu nhiên

Các mô hình ngẫu nhiên mô tả một tình huống mà không chắc chắn là hiện tại. Nói cách khác, quá trình này được đặc trưng bởi một mức độ nhất định tính ngẫu nhiên. Rất tính từ "ngẫu nhiên" có nguồn gốc từ tiếng Hy Lạp "đoán". Bởi vì sự không chắc chắn là một tính năng quan trọng của cuộc sống hàng ngày, một mô hình như vậy có thể mô tả bất cứ điều gì.

Tuy nhiên, mỗi lần chúng tôi sử dụng nó, sẽ nhận được kết quả khác nhau. Do đó thường được sử dụng mô hình xác định. Mặc dù họ không phải là gần với thực trạng của vấn đề, nhưng luôn luôn cung cấp cho các kết quả tương tự và có thể tạo điều kiện cho sự hiểu biết về tình hình, đơn giản hóa nó, bằng cách giới thiệu một phương trình toán học phức tạp.

Các tính năng chính

mô hình Stochastic luôn bao gồm một hay nhiều biến ngẫu nhiên. Nó tìm cách phản ánh cuộc sống thực trong mọi biểu hiện của nó. Không giống như các mô hình xác định, ngẫu nhiên không có ý định để đơn giản hóa và giảm các giá trị được biết đến. Do đó, sự không chắc chắn là tính năng quan trọng của nó. mô hình ngẫu nhiên phù hợp để mô tả bất cứ điều gì, nhưng tất cả đều chia sẻ các đặc điểm sau:

• Bất kỳ mô hình ngẫu nhiên phản ánh tất cả các khía cạnh của vấn đề, để nghiên cứu được thành lập.
• Kết quả của mỗi sự kiện là không chắc chắn. Vì vậy, mô hình bao gồm xác suất. Về tính chính xác của việc tính toán phụ thuộc vào tính chính xác của kết quả tổng thể.
• Những xác suất có thể được sử dụng để dự đoán hoặc mô tả các quá trình tự.

mô hình xác định và ngẫu nhiên

Đối với một số người, cuộc sống là một chuỗi các sự kiện ngẫu nhiên, đối với những người khác - một quá trình mà trong đó nguyên nhân gây ra hiệu ứng. Trong thực tế, nó được đặc trưng bởi sự không chắc chắn, nhưng không phải lúc nào và không ở khắp mọi nơi. Vì vậy nó là đôi khi rất khó để tìm sự khác biệt rõ ràng giữa ngẫu nhiên và mô hình xác định. Xác suất là chỉ số khá chủ quan.

Ví dụ, hãy xem xét tung một đồng xu. Thoạt nhìn có vẻ như khả năng rơi "đuôi", là 50%. Vì vậy nó là cần thiết để sử dụng một mô hình xác định. Tuy nhiên, thực tế là phụ thuộc nhiều vào sự khéo léo của người chơi và tiền xu cân bằng hoàn hảo. Điều này có nghĩa rằng bạn cần phải sử dụng một mô hình ngẫu nhiên. Luôn có các tùy chọn mà chúng ta không biết. Trong cuộc sống thực, lý do luôn là một hệ quả của nguyên nhân, nhưng đó cũng là một mức độ không chắc chắn. Sự lựa chọn giữa việc sử dụng mô hình xác định và ngẫu nhiên phụ thuộc vào những gì chúng tôi sẵn sàng hy sinh - phân tích đơn giản hoặc thực tế.

Về lý thuyết hỗn loạn

Gần đây, khái niệm về những gì được gọi là một mô hình ngẫu nhiên, đã trở nên mờ nhạt hơn. Điều này là do sự phát triển của lý thuyết hỗn loạn cái gọi là. Nó mô tả một mô hình xác định rằng có thể tạo ra kết quả khác nhau với thay đổi nhỏ trong các thông số ban đầu. Điều này tương tự sự ra đời của sự không chắc chắn vào tài khoản. Nhiều nhà khoa học thậm chí còn thừa nhận rằng đây đã là một mô hình ngẫu nhiên.

Lothar Breyer giải thích tế nhị tất cả sử dụng hình ảnh thơ mộng. Ông viết: "Con suối núi, trái tim đang đập, một dịch bệnh đậu mùa, cột tăng khói - tất cả điều này là một ví dụ về một hiện tượng năng động, vì nó dường như, thỉnh thoảng đặc trưng bởi tính ngẫu nhiên. Tuy nhiên, trong thực tế, các quy trình như vậy luôn là chủ đề cho một trật tự nhất định, trong đó các nhà khoa học và các kỹ sư được chỉ bắt đầu hiểu. Đây được gọi là hỗn loạn xác định. " Lý thuyết mới này có vẻ rất hợp lý, vì vậy nhiều nhà khoa học hiện đại là những người ủng hộ mình. Tuy nhiên, nó vẫn còn ít phát triển, và nó là khá khó khăn để áp dụng trong các tính toán thống kê. Vì vậy, nó thường được sử dụng ngẫu nhiên hoặc các mô hình xác định.

tòa nhà

Stochastic mô hình toán học bắt đầu với việc lựa chọn không gian sự kiện tiểu học. Vì vậy, trong số liệu thống kê nhắc đến một danh sách các kết quả có thể có của quá trình học tập, sự kiện. Sau đó, các nhà nghiên cứu xác định xác suất của mỗi sự kiện tiểu học. Điều này thường được thực hiện trên cơ sở của một phương pháp cụ thể.

Tuy nhiên, xác suất vẫn là một tham số thay vì chủ quan. Các nhà nghiên cứu sau đó xác định những sự kiện được quan tâm lớn nhất đối với giải quyết vấn đề. Sau đó, anh chỉ đơn giản là xác định sự tín nhiệm của họ.

thí dụ

Xem xét quá trình xây dựng một mô hình ngẫu nhiên rất đơn giản. Giả sử chúng ta ném xúc xắc. Nếu kết quả là "sáu" hay "một", tăng chúng tôi là mười đô la. Quá trình xây dựng một mô hình ngẫu nhiên trong trường hợp này sẽ là như sau:

• Chúng tôi xác định không gian của các sự kiện tiểu học. Trong khối sáu mặt, để họ có thể rơi ra "một", "hai", "ba", "tứ đại gia", "năm" và "sáu".
• Xác suất của từng kết quả tương đương với 1/6, tuy nhiên nhiều chúng ta ném xúc xắc.
• Bây giờ chúng ta cần phải xác định kết quả của sự quan tâm. Đây mất cạnh với số "sáu" hay "một".
• Cuối cùng, chúng ta có thể xác định xác suất của một sự kiện quan tâm đến chúng tôi. Đó là 1/3. Chúng tôi tóm tắt những khả năng quan tâm đến chúng tôi cả hai sự kiện tiểu học: 1/6 + 1/6 = 2/6 = 1/3.

Khái niệm và kết quả

mô hình Stochastic thường được sử dụng trong cờ bạc. Nhưng đó là không thể thiếu trong dự báo kinh tế, vì chúng cho phép xác định sâu hơn, để hiểu tình hình. mô hình ngẫu nhiên trong kinh tế học thường được sử dụng khi thực hiện quyết định đầu tư. Chúng cho phép bạn đưa ra giả định về lợi nhuận của các khoản đầu tư vào tài sản hay nhóm nhất định.

Mô hình làm cho kế hoạch tài chính hiệu quả hơn. Với sự giúp đỡ của các nhà đầu tư và thương nhân để tối ưu hóa việc phân phối các tài sản của mình. Sử dụng mô hình ngẫu nhiên luôn luôn có một lợi thế trong thời gian dài. Trong một số ngành công nghiệp, từ chối hoặc không có khả năng sử dụng nó thậm chí có thể dẫn đến phá sản của doanh nghiệp. Điều này là do thực tế là trong cuộc sống thực tùy chọn mới quan trọng xuất hiện mỗi ngày, và nếu họ không được đưa vào tính toán, nó có thể là một thảm họa.