Вопросы и задания для самопроверки

⇐ ПредыдущаяСтр 8 из 33Следующая ⇒

1. Объясните сущность многофункциональной модели? Назовите основные сферы, где целесообразны методы математического моделирования.

2. Объясните сущность макромодели и микромодели в системе социальной защиты населения.

3. Возможны ли — и какие — новые модели социальной защиты населения в ближайшие 10-15 лет XXI века?

Литература

Жуков В. И. Россия: состояние, перспективы, противоречия. — М., 1995.

Осипов Г. В., Локосов В. В. Социальная цена неолиберального реформирования. — М., 2001.

Реймерс Н. Ф. Экология человека: основные проблемы // Проблемы природоохранного просвещения. — Новосибирск, 1980.

Фирсов М. В. История социальной работы в России: Теория, история, общественная практика. — М., 1996.

Ядов В. А. Социологическое исследование: Методология, программа методы. - М., 1995.

Построение математических моделей

Социального прогнозирования

Прогноз развития социальной сферы на основе математических моделей независимо от используемого математического аппарата строится поэтапно.

Основные этапы построения прогноза:

1) определение цели прогнозирования;

2) определение структуры и степени детализации каждого блока модели;

3) сбор исходных данных;

4) определение глобальных показателей, используемых всеми блоками модели, внутренних показателей для каждого блока и показателей, стыкующих разные блоки (когда показатель на выходе одного блока является входным для другого);

4) построение математических описаний каждого блока;

5) синтез модели (взаимоувязка всех блоков);

6) определение возможных вариантов развития исследуемой социальной системы или социального процесса;

7) оценка достоверности (верификация) прогноза;

8) выработка рекомендаций по направлению развития исследуемого явления.

Выделение отдельных принципов прогнозирования не означает, что они существуют независимо друг от друга. Э^и принципы должны рассматриваться как единое целое. Их выборочное использование отражает разные стороны разработки прогнозов.

В соответствии с принципом системности прогнозирования социальная сфера рассматривается, с одной стороны, как единый объект, а с другой — как совокупность относительно самостоятельных блоков прогнозируемого множества объектов.

Принцип адекватности прогнозирования предполагает, что методы и модели разработки прогнозов рассчитаны в первую очередь на выявление и количественное измерение устойчивых закономерностей и взаимосвязей в развитии социальной сферы, на создание на этой основе теоретического аналога реальных процессов.

Принцип альтернативности прогнозирования связан с возможностью развития социальной сферы в целом и ее отдельных звеньев по различным траекториям, при разных взаимосвязях и структурных соотношениях. Если вероятностный характер прогнозирования отражает наличие случайных процессов и отклонений при сохранении качественной однородности, устойчивости прогнозируемых тенденций, то альтернативность исходит из предположения о возможности качественно различных вариантов развития социальной сферы. Одним из источников альтернатив развития могут быть разные предположения о конкретных целях развития. Тем самым принцип альтернативности взаимодействует с принципом целенаправленности прогнозирования.

В рассматриваемых далее прогнозах мы можем проследить использование математических моделей.

Прогноз состояния бюджетов

Семей, разделенных по группам и составам

Для исследования соотношения между потребительскими расходами и распределяемым доходом используются перекрестные данные о семейных бюджетах, относящиеся к некоторому фиксированному периоду времени. Прогноз строится с использованием обобщенного метода наименьших квадратов Гольдбергера[5]. Обозначим через Y величину потребительских расходов, а через X — объем распределяемого дохода. Соберем данные о бюджете 10000 семей и образуем пары соответствующих измерений для величин Х_i Y_i(i = 1, 2,..., 10000). Предположим, что мы уже разделили семьи на группы по их размеру и составу и рассматриваем интересующую нас связь между Y и Xвнутри конкретной группы. Мы не ожидаем, что у всех семей этой группы, имеющих один и тот же доход X ', будут одинаковые потребительские расходы Y '. Одни потратят больше других, а некоторые, наоборот, меньше, однако мы надеемся, что величины расходов сгруппируются вокруг некоторого значения, соответствующего тому объему дохода, о котором идет речь. Эта идея находит свое формальное воплощение в новой гипотезе о характере линейной зависимости:

(1)

Здесь символом U обозначена переменная, принимающая то положительные, то отрицательные значения. Таким образом, если мы рассмотрим подгруппу семей, располагающих доходом X ', то центральным значением их потребительских расходов окажется величина а + b Х', в то время как реальные объемы потребления для семей данной подгруппы будут равны а + b Х' + U ₁, а + b Х'+ U ₂ и т.д., где U₁, U₂, ... измеряют отклонения потребительских расходов каждой отдельной семьи от центрального значения а + b Х'.

Существует три способа рационального объяснения включения в уравнение (1) стохастического члена, причем любое из этих объяснений не исключает других.

Во-первых, мы можем предположить, что потребительские расходы для всех и каждой из рассматриваемых семей были бы полностью объяснены, если бы мы знали все факторы, влияющие на эти расходы, и располагали необходимыми данными. Одинаковые по размеру и составу семьи могут отличаться возрастом родителей и детей, сложившейся динамикой дохода (возрастает он или убывает), бережливостью членов семьи и т.д. Многие из этих факторов не измеряются количественно, не квантуются и даже если такое измерение достижимо, то получение всех необходимых данных на практике оказывается невозможным.

Поскольку среди многочисленных факторов, влияющих на потребительский спрос конкретной семьи, многие действуют в противоположных направлениях, можно рассчитывать, что малые значения U , будут встречаться чаще, чем большие. Мы подошли, таким образом, к пониманию U как случайной переменной, обладающей вероятностным распределением с нулевым средним и с конечной дисперсией. Это позволяет нам обращаться с переменной U как со стохастическим возмущением (ошибкой). Ввиду того, что U включает много факторов, которые, по-видимому, можно считать независимыми, обращение к центральной предельной теореме показывает нам выбор для U нормального распределения.

Вторым оправданием присутствия в экономических соотношениях возмущающего члена служит то обстоятельство, что только с его помощью можно отразить вечный и непредсказуемый элемент случайности человеческих реакций, сплошь и рядом оказывающий воздействие на суммарный эффект существенных факторов и поэтому непосредственно влияющий на наблюдаемые значения переменной Y .

Третьим источником ошибок являются ошибки наблюдения или измерения.

Итак, пусть существует линейное соотношение между переменной Y , k-1,объясняющими переменными Х₂, Х₃ ..... X_k ивозмущением U. Если мы имеем выборку из п наблюдений над переменными Y и X_j, j = 2, 3, ..., k , то можно записать

Коэффициенты bи параметры распределения Uнеизвестны. Уравнения, соответствующие всем п наблюдениям, могут быть записаны компактно в матричной форме

(2)

где

Соглашение, в силу которого через X_ki обозначается i-е наблюдение переменной X_k , означает, что индексы в матрице X расположены в порядке, обратном общепринятому, когда первый индекс — номер строки, второй — номер столбца.

Примем простую гипотезу о нулевом значении математического ожидания стохастического возмущения U: E[U]= 0 и введем матрицу V:

где U^T — вектор-строка, полученная транспонированием вектора-столбца U .

По диагонали матрицы V расположены дисперсии элементов вектора U , остальные элементы — ковариации элементов вектора U :

Задача прогноза состоит в предсказании изолированного значения зависимой переменной для заданного вектора-строки Х₀. Мы можем записать:

где U₀ — истинное, но неизвестное значение возмущения в прогнозируемый момент. Пусть

где W— вектор размерности (n´1) прогнозируемого возмущения вектором выборочных возмущений. Сформулируем линейный прогноз:

Р = C^TY , (7)

где С — вектор размерности (n´1), состоящий из п констант.

Чтобы значение Р было наилучшим прогнозом, необходимо выбрать вектор С, минимизирующий дисперсию прогноза:

Для определения ошибки прогноза вычтем из уравнения (7) уравнение (3); подставим в результат значение Y из (2) и, выполнив соответствующие преобразования, получим:

Из условия несмещенности прогноза следует, что вектор С должен удовлетворять равенству:

(9)

Тогда для ошибки прогноза имеем P – Y ₀ = C^TU - U ₀ , и, поскольку (Р – Y ₀ ) — скаляр, дисперсия прогноза равна

(10)

Чтобы минимизировать (10) при условии (9), образуем функцию

где L — вектор размерности (k´l), образованный множителями Лаг-ранжа. Затем продифференцируем Ф по векторам С и L и приравняем вектор частных производных к нулевому вектору.

Рассмотрим

Учитывая, что V— симметричная матрица, то есть для I ¹ j:

Возьмем частные производные по элементам вектора С:

За исключением множителя 2, правые части этих уравнений содержат элементы матричного произведения VС, которые образуют n-мерный вектор-столбец. Следовательно,

Аналогично получаем:

В результате дифференцирования имеем:

(11) (12)

Примем вектор частных производных равным нулевому вектору и получим систему:

которая может быть записана в виде

(13)

Из (13)получаем:

Применив правило отыскания матрицы, обратной к матрице, подвергшейся разбиению, имеем:

(14)

где Н = (-Х^Т V ^-1 Х)^-1

Из (14)получаем:

(15)

где I - единичная матрица.

Следовательно, наилучшим нелинейным несмещенным прогнозом будет:

Учитывая, что e =( Y - XB ) — вектор остатков, соответствующий методу наименьших квадратов,

Р = Х⁰В+ W^TV ^-1 e . (16)

Это и есть основной результат, полученный Гольдбергером для предсказания с помощью обобщенной модели наименьших квадратов.

Задача. Исследовать уровень ежемесячного среднедушевого потребления товаров первой необходимости и сделать прогноз этого уровня на будущее для семей со средним уровнем достатка.

Имеются данные среднемесячных затрат на питание по основным группам продуктов (распределяемый доход) и общих затрат на товары первой необходимости в выбранной группе семей в сопоставимых денежных единицах за 5 лет. Общая сумма затрат на товары первой необходимости включает, кроме затрат на указанные группы продуктов, затраты на фрукты, кондитерские изделия, а также непродовольственные товары повседневного спроса (мыло, газеты и т.п.).

Оценить необходимые затраты на эти товары при сохранении установившегося рациона питания, если цены на преобладающие продукты питания (колонки 2, 3, 4, 5) увеличатся в 1,5 раза по сравнению с последним годом.

Период времени (годы)	Затраты на мясные продукты (в мес.)	Затраты на молочные продукты (в мес.)	Затраты на оно щи (в мес.)	Затраты на мучные и крупяные изделия (в мес.)	Общие затраты на товары первой необходимости (в мес.)
1 2 3 4 5	9 9,5 10 12 15	3 3,7 4,5 5 6	6 6,5 9 10 11	2 3 5,5 6 8	40 50 54 70 85

Решение. В качестве математической модели зависимости общих затрат на товары первой необходимости от цен на основные продукты питания возьмем линейное соотношение (2). На основе данных задачи сформируем матрицы X , Y , Х₀:

(17)

Х₀ =(1 22,5 9 16,5 12).

Вычислим определитель квадратной матрицы X

detX = |X|= 2,9.

Так как detX ¹ 0, матрица X является невырожденной и, следовательно, для нее существует единственная обратная матрица Х^-1и уравнение (15) может быть упрощено раскрытием скобок:

А это означает, что прогнозируемое значение среднемесячных затрат на основные продукты питания в следующем году может быть вычислено по формуле:

(18)

Для вычисления матрицы, обратной к X , воспользуемся известной теоремой. Совместное преобразование матриц Х и Е (единичной) будем осуществлять таким образом, чтобы врезультате каждого шага один из векторов матрицы X становился единичным.

Для преобразования k -говектора матрицы Х кединичному пересчет элементов матрицы X осуществляется по следующим формулам:

где i— номер строки;. J — номер столбца; верхним индексом * отмечены пересчитанные изданном шаге значения.

Элементы x_kk каждого последующего шага выделены жирным шрифтом.

1	9	3	6	2	1	0	0	0	0
1	9,5	3,7	6,5	3	0	1	0	0	0
1	10	4,5	9	5,5	0	0	1	0	0
1	12	5	10	6	0	0	0	1	0
1	15	6	11	8	0	0	0	0	1
1	9	3	6	2	1	0	0	0	0
0	0,5	0,7	0,5	1	-1	1	0	0	0
0	1	1,5	3	3,5	-1	0	1	0	0
0	3	2	4	4	- 1	0	0	1	0
0	6	3	5	6	- 1	0	0	0	1
1	0	-9,6	-3	-16	19	-18	0	0	0
0	1	1,4	1	2	-2	2	0	0	0
1	0	0,1	2	1,5	1	-2	1	0	0
0	0	-2,2	1	-2	5	-6	0	1	0
0	0	-5,4	-1	-6	11	-12	0	0	1
1	0	-16,2	0	-22	34	-36	0	3	0
0	1	3,6	0	4	-7	8	0	-1	0
0	0	4,5	0	5,5	-9	10	1	-2	0
0	0	-2,2	1	-2	5	-6	0	1	0
0	0	-7,6	0	-8	16	-18	0	1	1
1	0	4,7	0	0	-10	13,5	0	0,25	-2,75
0	1	-0,2	0	0	1	-1	0	-0,5	0,5
0	0	- 0,725	0	0	2	-2,375	1	-1,3125	0,6875
0	0	-0,3	1	0	1	-1,5	0	0,75	-0,25
0	0	0,95	0	1	-2	2,25	0	-0,125	-0,125

Во избежание накопления ошибок округления последний шаг выполним в простых дробях. Тогда левая матрица станет единичной, правая после вынесения за знак матрицы общего для всех элементов множителя элемента примет вид:

(19)

В соответствии со значениями переменных (17) и (19),

Р = X ₀ X^-1Y = 157,0775862 = 157.

Ответ: Прогнозируемые затраты на продукты первой необходимости составят 157 денежных единиц.

Дата добавления: 2021-04-05; просмотров: 97; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 3 4 5 6 789 10 11 12 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!