Estocástico o modelo na economia. Funções determinísticas e modelos estocásticos

Estocástico o modelo descreve uma situação, sempre com a presença da incerteza. Em outras palavras, o processo é caracterizado por um certo grau de aleatoriedade. O próprio adjetivo ão estocástico» vem da palavra grega ão de adivinhar o". Porque a incerteza é a característica fundamental da vida cotidiana, é esse modelo pode descrever tudo o que quiser.

No Entanto, cada vez que nós aplicamos, será muito diferente o resultado. Por isso, são mais comumente usados em um modelo. Embora eles não são o máximo aproximados para o real estado de coisas, no entanto, dão sempre o mesmo resultado, e permitem facilitar a compreensão da situação, simplificam-la, introduzindo um complexo de equações matemáticas.

Principais sinais

Estocástico o modelo de sempre inclui uma ou mais variáveis aleatórias. Ela tende a refletir a verdadeira vida em todas as suas manifestações. Ao contrário do modelo determinista, estocástico não tem o objetivo de todos os simplificar e minimizar o famoso quantidades. Portanto, a incerteza é a sua principal característica. Modelos estocásticos são adequados para descrever qualquer coisa, mas todos eles têm as seguintes sinais:

• Qualquer estocástico o modelo reflete todos os aspectos do problema, para estudar a qual foi criada.
• O Resultado de cada um dos fenômenos é incerto. Portanto, o modelo de probabilidade. De precisão para o seu cálculo depende a exatidão dos resultados globais.
• Essas probabilidades podem ser usados para prever ou descrever próprios processos.

Determinístico e estocástico do modelo

Para alguns, a vida parece ser uma sucessão de eventos aleatórios, para os outros – processos em que a razão leva a uma conseqüência. Na verdade, para ela possui a incerteza, mas não é sempre e em todos. Por isso, às vezes é difícil encontrar uma clara distinção entre стохастическими e determinista modelos. A probabilidade de são bastante subjetiva indicador.

Por Exemplo, considere a situação подбрасыванием da moeda. À primeira vista, parece que a probabilidade de cair em "cara", é de 50%. Então você precisa usar детерминированную modelo. Mas, na realidade, verifica-se que muito depende da agilidade de mãos dos jogadores e a perfeição de balanceamento da moeda. Isso significa que você precisa usar um modelo estocástico. Há sempre opções que nós não sabemos. Na vida real motivo sempre traz resultado, mas existe algum grau de incerteza. A escolha entre usar determinística e estocástica de modelos depende do que estamos dispostos a sacrificar – a simplicidade de uma análise ou de realismo.

A teoria do caos

Recentemente, a noção de qual é o modelo chamado estocástica, tornou-se ainda mais turva. Isto está relacionado com o desenvolvimento da chamada teoria do caos. Ela descreve determinista do modelo, que podem dar resultados diferentes, com uma ligeira alterar as definições originais. É como uma introdução ao cálculo de incerteza. Muitos estudiosos mesmo admitiram que isso já existe um modelo estocástico.

Lothar Breyer graciosamente explicou tudo com a ajuda de imagens poéticas. Ele escreveu: "Imitação de ribeiro, o coração batendo, uma epidemia de varíola, o cargo de ascendente a fumaça – tudo isso é um exemplo da dinâmica de um fenómeno que, como parece, às vezes, é caracterizada por acaso. Na realidade, estes processos sempre subjugada a uma ordem, que os cientistas e os engenheiros ainda estão apenas começando a entender. Isso é chamado de caos determinista". Uma nova teoria parece muito plausível, por isso, muitos estudiosos modernos são seus apoiadores. No entanto, ela ainda permanece pouco desenvolvida e bastante difícil de aplicar em cálculos estatísticos. Por isso, muitas vezes são usados estocástico ou determinístico do modelo.

Criar

Estocástico o modelo matemático começa com a escolha do espaço elementares dos resultados. Então, as estatísticas chamam a lista de possíveis resultados estudado o processo ou evento. Em seguida, o pesquisador identifica a probabilidade de cada uma das elementares dos resultados. Normalmente isso é feito através de um determinado método.

No Entanto, a probabilidade de ainda são bastante subjetiva opção. Em seguida, o pesquisador identifica os eventos que parecem ser os mais interessantes para resolver o problema. Depois disso, ele apenas determina a suaa probabilidade.

Exemplo

Considere o processo de construção mais simples estocástica do modelo. Suponha que jogar o dado. Se calhar ão seis" ou "um" não é a nossa vitória será de dez dólares. O processo de construção estocástica do modelo neste caso seria o seguinte:

• Definimos o espaço elementares dos resultados. Tem um cubo de seis faces e, portanto, podem cair em "um" "" ão de três", "quatro", "cincoç ão seisç a.
• A Probabilidade de cada um dos resultados será igual a 1/6, não importa o quanto nós nem подбрасывали cubo.
• Agora você precisa definir o interesse nos resultados. Esta queda de faces com o número ão seis" ou "um".
• Finalmente, podemos determinar a probabilidade de interesse nos eventos. Ela é de 1/3. Podemos resumir a probabilidade de ambos os interesse para nós elementares de eventos: 1/6 + 1/6 = 2/6 = 1/3.

O Conceito e o resultado

Modelagem Estocástica é frequentemente usado em jogos de azar. Mas é indispensável é econômico e previsões, assim como permitir mais profundo, do que determinista, de compreender a situação. Modelos estocásticos na economia, muitas vezes utilizados na tomada de decisões de investimento. Eles permitem que fazer suposições sobre o roi em determinados ativos ou de seu grupo.

A Simulação faz com que o planejamento financeiro mais eficiente. Com ele, os investidores e comerciantes otimizam a distribuição de seus ativos. O uso estocástico de simulação sempre tem benefícios a longo prazo. Em alguns setores, a renúncia ou incapacidade de usá-lo pode até mesmo levar à falência da empresa. Isto é devido ao fato que, na vida real os novos parâmetros importantes aparecem diariamente, e se não levar em conta, isso pode ter consequências catastróficas.