Модели систем массового обслуживания
Одним из видов моделей, с помощью которых можно описывать финансово-экономические процессы являются системы массового обслуживания (СМО).
Ими можно описывать функционирование множества предприятия, банков, страховых компаний, организаций сферы обслуживания (магазинов, больницит.д.), деятельность которых связанас многократной реализацией исполнения каких-то однотипных задач и операций.
Каналы обслуживания
Каждая СМО включает в свою структуру некоторое число обслуживающих устройств, называемых каналами обслуживания, обслуживающих некоторый поток заявок (требований), поступающих на ее вход в случайные моменты времени. Это могут быть лица, выполняющие те или иные операции, - кассиры, операторы ит.п. Обслуживание заявок происходит за неизвестное, обычно
случайное время и зависит от множества самых разнообразных факторов. После обслуживания заявки канал освобождается и готов к приему следующей заявки. Случайный характер потока заявок и времени их обслуживания приводит к неравномерности загрузки СМО –перегрузке – с образованием очередей заявок или недогрузке – с простаиванием каналов.
СМО включает:
•входящий поток заявок,
•очередь,
•поток необслуженных (покинувших очередь) заявок,
•каналы обслуживания,
•выходной поток обслуженных заявок.
Классификация СМО
По характеру потоков:
•Марковские
•Немарковские( чтобы случайный процесс являлся марковскимнеобходимои достаточно, чтобы все потоки событий, под воздействие которых происходят переходы системы из одного состояния в другое (занято-свободно), являлись пуассоновскими, т.е. обладали следующими свойствами:
|
|
|
•Последействия (для любых двух непересекающихся промежутков времени число событий, наступающих за один из промежутков, не зависит от числа событий, наступающих за другой промежуток времени).
•Ординарности (вероятность наступления более одного события за элементарный, или малый, промежуток времени пренебрежимо мала по сравнению с вероятностью наступления за этотпромежуток времени одного события).
По числу каналов:
•Одноканальные
•Многоканальные
По дисциплине обслуживания:
•СМО с отказами (с нулевым ожиданием или явными потерями),
•СМО с ожиданием (неограниченным ожиданием или очередью),
•СМО смешанного типа (ограниченным ожиданием – длиной очереди, временем пребывания в очереди, общее время пребывания заявки в СМО).
По ограничению потока заявок:
•Замкнутые (источник заявок находится в самой системе)
•Открытые (источник заявок находится вне системы)
По количеству этапов обслуживания:
•СМО однофазные,
•СМО многофазные.
|
|
|
24. Весь процесс эконометрического моделирования можно разбить на шесть основных этапов:
1-й этап (постановочный) - определение конечных целей моделирования, набора участвующих в модели факторов и показателей, их роли;
2-й этап (априорный) - предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации и исходных допущений, предположений, гипотез на основе экономической теории;
3-й этап (параметризация) - собственно моделирование, т.е. выбор общего вида модели, функции регрессии, в том числе состава и формы входящих в неё связей между переменными;
4-й этап (информационный) – наблюдение и сбор необходимой статистической информации, статистических данных и их обработка, т.е. регистрация значений участвующих в модели факторов и показателей;
5-й этап (идентификация модели) - статистическое оценивание неизвестных параметров модели по собранным данным, статистический анализ модели;
6-й этап (верификация модели) — сопоставление реальных и модельных данных, проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных.
Типы исходных данных для построения эконометрических моделей
Исходными данными для построения и анализа эконометрической модели являются выборочные статистические данные. Статистические данные бывают двух видов: экспериментальные и не экспериментальные. Данные первого вида получают как результат специально поставленного эксперимента. Не экспериментальные данные формируются на основе материалов учета статистической отчетности, специальных обследований. В эконометрических исследованиях преимущественно используются не экспериментальные статистические данные, которые обычно подразделяют на два типа: перекрестные данные (пространственные) и временные ряды.
|
|
|
Перекрестные данные – это данные, собранные с разных объектов в один момент времени. Временные ряды – данные для одного объекта в различные моменты времени. Одну и ту же зависимость можно изучать как на основе перекрестных, так и временных данных.
Дата добавления: 2018-02-18; просмотров: 547; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!