Имитационное моделирование как метод исследования

Теоритические аспекты имитационного моделирования валютного курса

Введение

Рецензия

Показатели качества ВКР

Отзыв Руководителя

Современное развитие информационных технологий дает нам возможность разработки все более универсальных и автоматизированых систем и моделей. Имитационное моделирование является составной частью данной отрасли и дает нам возможность оптимизировать различные процессы и объекты с помощью современных ЭВМ. В данной работе будет применено имитационное моделирование в области валютного рынка, а конкретно, в формировании валютного курса.

Актуальность данной темы обусловлена следующими факторами:

1. Развитие информационных технологий и ее преобразующая роль в современнном бизнесе

2. Принятие сложных управленческих решений на валютном рынке

3. Появление нового уровня принятия решения

4. Возможность тестирования изучаемой модели

Цель данной ВКР: раскрытие сущности имитационного моделирования; разработка и внедрение ее на валютном рынке при формировании валютного курса.

Основные задачи, решаемые в ходе работы:

1. Определение понятия имитационного моделирования и валютного курса

2. Разработка рекомендаций по созданию имитационной модели валютного курса

3. Проектирование имитационной модели валютного курса

4. Практическое применение модели на валютном рынке

5. Анализ имитационной модели

6. Основные выводы работы на валютном рынке с помощью имитационной модели

Методология построения имитационной модели: выработка рекомендаций – постановка задачи, подготовка данных, построение модели, тестирование, оценка результатов деятельности.

Процесс имитационного эксперимента включает в себя: внесение данных, практические результаты.

Имитационное моделирование - метод исследования при котором изучаемая система заменяется моделью с достаточной точностью описывающей реальную систему с целью получения информации о данном объекте. Имитационное моделирование изучает сложные системы и процессы. Для имитационного моделирования характерно рассмотрение именнно случайных процессов, которые состоят из последовательности случайных событий и значений случайных величин Поведение компонент сложной системы и их взаимодействие в имитационной модели чаще всего описывается набором алгоритмов, реализуемых на некотором языке моделирования. Все эти описания представляют собой программную имитационную модель, которую необходимо сначала отладить и испытать, а затем использовать для постановки для постановки эксперимента на ЭВМ. Поэтому под процессом имитации на ЭВМ понимают:

1. Конструирование модели;

2. Испытание модели;

3. Применение модели для изучения некоторого явления или проблемы.

При построении имитационной модели исследователя интересует прежде всего возможность вычисления некоторого функционала, заданного не множестве реализаций процесса функционирования изучаемой сложной системы и характеризующего поведения объекта имитации. Наиболее важным для исследователя функционалом является показатель эффективности системы. Имитируя различные реальные ситуации на имитационных моделях, исследователь получает возможность решения следующих задач:

1. Оценка эффективности различных принципов управления системой;

2. Сравнение вариантов структуры системы;

3. Определение степени влияния изменений параметров системы и начальных условий имитации ее поведения на показатель эффективности системы. Данную модель можно так же определить как логико-математическое описание объекта изучения (Рис.1), которое может быть использовано для эксперимента на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования.

Рис.1 Процесс имитационного исследования

Особенностью имитационного моделирования является то, что имитационная модель позволяет воспроизводить моделируемые объекты:

· с сохранением их логической структуры;

· с сохранением поведенческих свойств (последовательности чередования во времени событий, происходящих в системе).

При имитационном моделировании структура моделируемой системы адекватно отображается в модели, а процессы ее функционирования проигрываются на построенной модели. Поэтому построение имитационной модели заключается в описании структуры и процессов функционирования моделируемого объекта или системы. В описании имитационной модели выделяют две составляющие:

1. статическое описание системы, которое по-существу является описанием ее структуры. При разработке имитационной модели необходимо применять структурный анализ моделируемых процессов.

2. Динамическое описание системы, или описание динамики взаимодействий ее элементов. При его составлении фактически требуется построение функциональной модели моделируемых динамических процессов.

В имитационных моделях моделирующий алгоритм приближенно воспроизводит процесс-оригинал в смысле его функционирования во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени.

Сущность рассматриваемого метода моделирования состоит в реализации на ЭВМ специального алгоритма, который воспроизводит формализованный процесс сложной системы. Моделирующий алгоритм позволяет по исходным данным, содержащим сведения о начальном состоянии процесса и его параметрах, получить информацию о состояних процесса в произвольные моменты времени.

В моделирующем алгоритме можно выделить три основных типа основных типа подалгоритмов, выполняющих одну из следующих функций:

1. Моделирование какого-либо элементарного подпроцесса исследуемого процесса;

2. Учет взаимодействия элементарных подпроцессов и объединение их в единый процесс;

3. Обеспечение согласованной работы отдельных подалгоритмов при реализаци модели на ЭВМ.

Влияние случайных факторов на течение процесса имитируетсяс помощью случайных чисел с заданными или вырабатываемыми в процессе моделирования вероятностными характеристиками.

Структура модели состоит из пяти этапов:

1. Необходимость формирования модели

2. Формализация описания объекта изучения

3. Исследование модели на ЭВМ

4. Анализ результатов исследования

5. Выводы и рекомендации по использованию результатов моделирования

Трудности при построении математической модели сложной системы:

- Если модель содержит много связей между элементами, разнообразные нелинейные ограничения, большое число параметров и т. д.

- Реальные системы зачастую подвержены влиянию случайных различных факторов, учет которых аналитическим путем представляет весьма большие трудности, зачастую непреодолимые при большом их числе;

- Возможность сопоставления модели и оригинала при таком подходе имеется лишь в начале.

Эти трудности и обуславливают применение имитационного моделирования.

Оно реализуется по следующим этапам:

1. Как и ранее, формулируются основные вопросы о поведении сложной системы, ответы на которые мы хотим получить.

2. Осуществляется декомпозиция системы на более простые части-блоки.

3. Формулируются законы и «правдоподобные» гипотезы относительно поведения как системы в целом, так и отдельных ее частей.

4. В зависимости от поставленных перед исследователем вопросов вводится так называемое системное время, моделирующее ход времени в реальной системе.

5. Формализованным образом задаются необходимые феноменологические свойства системы и отдельных ее частей.

6. Случайным параметрам, фигурирующим в модели, сопоставляются некоторые их реализации, сохраняющиеся постоянными в течение одного или нескольких тактов системного времени. Далее отыскиваются новые реализации.

Условия использования имитационных моделей. Использовать имитационную модель большой системы, при решении задач проектирования, возможно в следующих случаях:

1. не существует законченной математической постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели;

2. аналитические методы существуют, но математические процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает болеем простой способ решения задачи;

3. кроме оценки выходных параметров, требуется осуществить на имитационной модели наблюдение за ходом процесса в течении определенного периода времени;

4. имитационное моделирование может оказаться единственной возможностью при постановке экспериментов и наблюдения явлений в реальных условиях (например: изучения поведения космических кораблей в условиях межпланетных полетов);

5. для долговременного действия систем или процессов может понадобиться сжатие временной шкалы. Имитационное моделирование дает возможность полностью контролировать время изучаемого процесса, поскольку время протекания процесса или явления может быть ускоренно или замедленно по желанию;

6. дополнительное преимущество имитационного моделирования состоит в том, что использование имитационной модели позволяет экспериментатору видеть и «разыгрывать» на модели реальные процессы и ситуации. Это позволяет понять и прочувствовать проблему, что стимулирует процесс поиска нововведений в большой системе;

7. имитацию можно использовать для изучения новых ситуаций, относительно которых или не известно ничего, или известно очень мало. Таким образом, имитация может служить для предварительной проверки новых стратегий и правил принятия решений перед проведением экспериментов на реальной системе;

8. для некоторых типов стохастических моделей особые значения имеет последовательность событий. Данные только об ожидаемых значениях могут оказаться недостаточными для описания процесса.

В этих условиях единственным удовлетворительным способом получения нужной информации может служить имитационная модель. Имитацию можно использовать для предсказания узких мест и других трудностей возникающих в поведении больших систем при введении в нее новых элементов

. Недостатки имитационных моделей. Имитационные модели обладают рядом существенных недостатков

: 1. Разработка хорошей имитационной модели часто обходится дорого и требует больших затрат времени.

2. Иногда кажется, что имитационная модель отражает реальное положение вещей, хотя в действительности это не так. Если не учитывать этого, то некоторые свойственные имитации особенности могут привести к неверному решению.

3. Имитационная модель в принципе неточна, и нет возможности измерить степень этой неточности. Это затруднение может быть преодолено лишь частично путем анализа чувствительности модели к изменению определенных параметров.

4. На имитационной модели можно получить ответ только после очередного имитационного эксперимента и возможности прогнозирования имитационного моделирования значительно меньше, чем аналитического моделирования. Тем не менее, имитационное моделирование широко используется при решение задач синтеза больших систем, т.к. позволяет производить детализацию систем любого уровня сложности и исследовать динамику развития процесса процессов.

Таким образом, имитационное моделирование является сложным и динамичным процессом. Его применение помогает усовершенствовать многие бизнес-процессы и события. Так изменение валютного курса является сложным, динамическим процессом с большим числом случайных факторов. Моделирования курса валюты предоставит любому участнику торговой биржы принимать верные решения при выставлении ордера. Применяя имитационное моделирование в сферу валютного рынка, можно разработать инновационную модель прогнозирования, а возможность учета всех случайных величин подчеркивает главный недостаток валютного рынка, его валатильность. Предугадать направление тренда практически невозможно, как на краткосрочном тренде, так и на долгосрочном. Экономические показатели изменяются в случайном порядке и приуспевать а ними достаточно сложно. Экономическая ситуация любой страны влечет за собой изменения валютного курса данного государства. Технические показатели не всегда эффективны. Использвание индикаторов и всевозможных инструментов малоэффективны. Рассмотрим более подробно данные факторы, влияющие на валютный курс.

Дата добавления: 2015-08-31