Имитационное моделирование

С помощью имитационной модели можно провести неограниченное количество экспериментов с разными параметрами, чтобы определить наилучший вариант.

Точность. Традиционные расчетные математические методы требуют применения высокой степени абстракции и не учитывают важные детали. Имитационное моделирование позволяет описать структуру системы и её процессы в естественном виде, не прибегая к использованию формул и строгих математических зависимостей.

Наглядность. Имитационная модель обладает возможностями визуализации процесса работы системы во времени, схематичного задания её структуры и выдачи результатов в графическом виде. Это позволяет наглядно представить полученное решение и донести заложенные в него идеи до клиента и коллег.

Универсальность. Имитационное моделирование позволяет решать задачи из любых областей: производства, логистики, финансов, здравоохранения и многих других. В каждом случае модель имитирует, воспроизводит, реальную жизнь и позволяет проводить широкий набор экспериментов без влияния на реальные объекты.

Однако имитационное моделирование наряду с достоинствами имеет и недостатки:

- разработка хорошей имитационной модели часто обходится дороже создания аналитической модели и требует больших временных затрат;

- может оказаться, что имитационная модель неточна (что бывает часто), и мы не в состоянии измерить степень этой неточности;

- зачастую исследователи обращаются к имитационному моделированию, не представляя тех трудностей , с которыми они встретятся и совершают при этом ряд ошибок методологического характера.

И, тем не менее, имитационное моделирование является одним из наиболее широко используемых методов при решении задач синтеза и анализа сложных процессов и систем.

Зачем нужна имитационная модель?

Какие преимущества обеспечивает банку использование его плановыми  и координирующими службами имитационных моделей? Существует множество задач  и ситуаций, требующих применения имитационных технологий. В их число  входит расчет сценариев работы банка, “проверка” тех или иных решений, анализ альтернативных стратегий и много другое. Квалифицированный специалист в области банковского планирования способен привести десятки типовых и частных задач, требующих специальных аналитических методик. К ним относятся как классические задачи банковского планирования (gap managment, spread managment), так и задачи “домашнего” происхождения - например, координация графиков обязательств и поступлений. Важное преимущество имитационных моделей заключается в том, что они позволяют делать как примерные оценки  принимаемых решений, так и детальные численные прогнозы и расчеты. Быстрый анализ ситуации на основе компактной модели “средней” сложности представляет ценную возможность для любого банковского руководителя. Имитационные модели помогают увязать в единое целое деятельность всех подразделений банка. На этой основе становится возможным эффективная организация всей системы оперативного и стратегического планирования коммерческого банка. Благодаря применению потоковых подходов информация о деятельности банка и его служб приобретает сжатую и легко читаемую форму. Она легко поддается количественному и качественному (содержательному) анализу. Имитационная модель на базе одного из экспертных пакетов сама по себе является надежным ориентиром для руководства банка. Потоковая “картина” деятельности банка значительно облегчает как оперативное управление, так и перспективное планирование работы банка. Имитационные модели могу быть положены в основу экспертного комплекса коммерческого банка. В этом случае имитационная модель, созданная на базе одного из экспертных пакетов, связывается каналами обмена данных с другими специализированными программными пакетами и электронными таблицами базами данных. Такой комплекс способен действовать в режиме реального времени. По своим возможностям он приближается к большим дорогостоящим системам автоматизации управления банком. Одна из важнейших функций экспертного комплекса состоит в разработке финансового плана банка - баланса движения денежных средств, проектировок отчета о финансовых результатах (отчета о прибылях и убытках, баланса банка, а также других планово-аналитических документов). Установка экспертного комплекса банка облегчает внедрение “идеологии” планирования во всех службах и подразделениях. В банке может быть введено “плановое” время, соответствующее тактовому шагу имитационных моделей. Его шаг может быть установлен в 1 “плановую” неделю (1/4 каждого календарного месяца). Операции подразделений банка в этом случае “расписывается” в соответствии с еженедельной шкалой. Планирование операций с точностью до 1 плановой недели - весьма высокий показатель качества планирования для любого коммерческого банка. Одно из преимуществ экспертного комплекса заключается в режиме “актуализации” финансового планирования банка. В этом случае исходные текущие данные обновляются автоматически. Финансовый прогноз каждый раз пересчитывается с учетом произошедших изменений. Менеджер получает возможность на постоянной основе “отслеживать” оперативную информацию и прогноз финансового положения банка. В крупном банке рекомендуется иметь имитационные модели двух уровней. Наиболее общая “интегральная” модель оперирует ограниченным числом наиболее существенных показателей банка. Она служит для оценки состояния банка в целом и отработки основных вариантов его стратегии. На ее основе устанавливаются целевые нормативы по объемам привлечения средств, их вложению, целевых уровнях доходности, предельных показателей риска и ликвидности и т.д. С ее помощью отслеживаются и контрольные нормативы Центрального Банка. Такая модель может стать главным рабочим инструментом казначейства банка, а также службы его стратегического планирования. Однако как детально спланировать операции банка внутри отдельных (полугодовых, квартальных) плановых периодов? Как сформировать более детальные оперативные планы для конкретных подразделений банка? Для этого создаются более детализованные модели отдельных функций и подразделений банка. Могут создаваться модели кредитной, депозитной деятельности, модели активных и пассивных операций. Они “поставляют” данные для “стратегической “ модели более высокого уровня.

При разработке имитационных моделей банка наряду с использованием программных продуктов структурного моделирования применятся общедоступные электронные таблицы. Однако функции у них разные. “Потоковые” модели на базе пакетов структурного моделирования позволяют лучше отразить существо процессов, происходящих в банке. “Визуальный” интерфейс обеспечивает наглядную “картину” внутреннего устройства и финансового механизма банка. Кроме того, именно структурные пакет обеспечивает детализации оперативных планов банка по неделям и декадам, что обеспечивает переход от общих показателей к обработке и планированию отдельных операций. В структурных пакетах данные содержатся в исключительно компактной форме. ( К каждому объекту “визуальной” схемы “приписана” своя электронная таблица или группа диаграмм, доступ к которым осуществляется оператором мышь). Достаточно лишь указать на соответствующее данному объекту “окно”. Таким образом, весь массив данных о состоянии объекта находится на рабочей странице экспертной системы. Их легко воспринимать и контролировать. Из пакета структурного моделирования данные могут “направляться ” в электронные таблицы (базы данных) отдельных служб и подразделений. “Потоковые” модели в рамках экспертного комплекса “взаимодействуют” с табличными “процессорами” и базами данных различных типов. Так, электронная таблица вполне пригодна для разработки и оформления финансового плана банка. В зависимости от необходимости оператор обращается либо к табличным “процессорам”, либо к схематическому изображению системы в пакете структурного моделирования. Комбинация - “электронная таблица - структурный пакет” применяется для управления специализированными операциями банка, кредитованием, инвестициями, привлечением депозитов.

Заключение 
   Сложные по внутренним связям и большие по количеству элементов системы экономически трудно поддаются прямым способам моделирования и зачастую для построения и изучения переходят к имитационным методам. Появление новейших информационных технологий увеличивает не только возможности моделирующих систем, но и позволяет применять большее многообразие моделей и способов их реализации. Совершенствование вычислительной и телекоммуникационной техники привело к развитию методов машинного моделирования, без которых невозможно изучение процессов и явлений, а также построение больших и сложных систем. 
На основании проделанной работы можно сказать, что значение моделирования в экономике очень велико. Поэтому современный экономист должен хорошо разбираться в экономико-математических методах, уметь их практически применять для моделирования реальных экономических ситуаций. Это позволяет лучше усвоить теоретические вопросы современной экономики, способствует повышению уровня квалификации и общей профессиональной культуры специалиста.  
С помощью различных бизнес-моделей можно описать экономические объекты, закономерности, связи и процессы не только на уровне отдельно взятой фирмы, но и на уровне государства. А это весьма важный факт для любой страны: можно предсказать подъемы и спады, кризисы и застои в экономике.  
 

Список использованной литературы

1. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учебное пособие. –М.: Финансы и статистика, 2005. -426 с.
2. Гинзбург А.И. Экономический анализ: Предмет и методы. Моделирование ситуаций. Оценка управленческих решений: учебное пособие. –СПб.: Питер, 2003. -622 с.
3. Грабовый П.Г. Риски в современном бизнесе. –М.: Финансы и статистика, 2000. -200 с.
4. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рискованных ситуаций в экономике и бизнесе. –М.: Финансы и статистика, 2004. -224 с.
5. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания.. - M.: Машиностроение, 1979. -430 с.
6. Князевская Н.В., Князевский В.С. Принятие рискованных решений в экономике и бизнесе. –М.: Контур, 1998. -160 с. 
7. Колемаев В.А., Математическая экономика, М., ЮНИТИ, 1998.
8. Кремер Н.Ш. Исследование операций в экономике. –М.: Банки и биржи, 2003. -407 с.
9. Ларичев О.Н. Теория и методы принятия решений. –М.: Логос, 2006. -392 с.
10. Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде EXCEL. Практикум: Учебное пособие для вузов. –М.: ЗАО «Финстатинформ», 2000. -282 с.
11. Синюк В.Г. Использование информационно-аналитических технологий при принятии управленческих решений: Учебное пособие. –М.: Экзамен, 2003. -237 с.
12. Смородинский С.С., Батин Н.В. Методы и системы принятия решений. – часть 1 –Мн.: БГУИР, 2000. -329 с.; часть 2 –Мн.: БГУИР, 2001. -412 с. 
13. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. – М.: Высш. Шк., 2001.
14. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. –М.: СИНТЕГ, 2008. -270 с.
15. Холод Н.И. Экономико-математические методы и модели. –Мн.: БГЭУ, 2000. -318 с.
16. Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. –М.: Финансы и статистика, 1998. -291 с.
17. Шеннон Р.Е. Имитационное моделирование систем: наука и искусство. - М.: Мир, 1978.
18. Шикин Е.В. Математические методы и модели в управлении. –М.: Финансы и статистика, 2002. -430 с.
19. Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. – М.: ЮНИТИ, 1997. -425 с.
20. Экономико-математические методы и модели: Учебное пособие / под ред. Холод Н.И., Кузнецова А.В., Жихар Я.Н. и др. – Мн.: БГЭУ, 2000. -385 с.
21. http://www.gpss.ru/people/gordon_w.html
22. http://habrahabr.ru/post/40227/.

¹ http://www.gpss.ru/people/gordon_w.html

² http://habrahabr.ru/post/40227/