경제의 확률 적 모델. 결정 론적 및 확률 적 모델

확률 론적 모델은불확실성이있다. 즉, 프로세스는 어느 정도 임의성이 특징입니다. 매우 형용사적인 "확률 론적"은 헬라어 "추측 (guess)"에서 유래합니다. 불확실성은 일상 생활의 주요 특징이기 때문에 그러한 모델은 무엇이든 기술 할 수 있습니다.

그러나 우리가 그것을 적용 할 때마다, 우리는다른 결과가 얻어진다. 따라서 결정 론적 모델이 더 자주 사용됩니다. 실제 상태에 최대한 가깝지는 않지만 항상 동일한 결과를 제공하고 상황을 더 쉽게 이해하고 수학 방정식 집합을 도입하여 상황을 단순화합니다.

주요 기능

확률 론적 모델은 항상 하나 또는몇 가지 임의 변수. 그것은 모든 징후에 실제 생활을 반영하고자합니다. 결정 론적 모델과는 달리, 확률 론적 모델은 모든 것을 단순화하고이를 알려진 양으로 줄이는 목적이 없습니다. 따라서 불확실성이 주요 특징입니다. 확률 모델은 무엇이든 설명하는 데 적합하지만 다음과 같은 공통된 특징을 가지고 있습니다.

모든 확률 모델은 연구가 생성 된 문제의 모든 측면을 반영합니다.
각 현상의 결과는 불확실합니다. 따라서 모델에는 확률이 포함됩니다. 계산의 정확도는 전체 결과의 정확성에 달려 있습니다.
이 확률은 프로세스 자체를 예측하거나 설명하는 데 사용될 수 있습니다.

결정 론적 및 확률 적 모델

어떤 사람들에게는 인생이 연속이다.무작위 사건, 다른 사건들 - 원인이 조사를 야기하는 과정. 사실, 그것은 불확실성에 의해 특징 지어 지지만 항상 모든 것이 아닌 것은 아닙니다. 따라서 확률 론적 모델과 결정 론적 모델 사이의 명확한 차이점을 찾는 것이 때로는 어렵습니다. 확률은 상당히 주관적인 지표입니다.

예를 들어 던지기와 같은 상황을 고려해보십시오.동전. 언뜻보기에 "꼬리"가 떨어질 가능성은 50 %입니다. 따라서 결정 론적 모델을 사용해야합니다. 그러나 실제로 많은 것은 선수들의 손재주와 동전의 완벽한 균형에 달려 있음을 알 수 있습니다. 즉, 확률 론적 모델을 사용해야합니다. 우리가 모르는 매개 변수가 항상 있습니다. 실생활에서 원인은 항상 결과를 가져 오지만 어느 정도의 불확실성도 있습니다. 결정 론적 모델과 확률 적 모델의 사용 사이의 선택은 우리가 기꺼이 희생하는지, 분석의 단순성 또는 리얼리즘에 달려 있습니다.

카오스 이론에서

최근에 어떤 모델의 개념확률론 (stochastic)이라 불리우는 것이 더 희미 해졌다. 이것은 소위 카오스 이론의 발전 때문입니다. 그것은 초기 매개 변수의 약간의 변화로 다른 결과를 줄 수있는 결정 론적 모델을 설명합니다. 이것은 불확실성의 계산에 대한 소개와 같습니다. 많은 과학자들은 이것이 이미 확률론적인 모델이라는 것을 인정했습니다.

Lothar Breyer는 정상적으로 모든 것을 설명했습니다.시적인 이미지. 그는 다음과 같이 썼다 : "산맥, 비참한 심장, 천연두 전염병, 상승하는 연기의 기둥 -이 모든 것이 때로는 우연히 특징 지어지는 역동적 인 현상의 예이다. 실제로 이러한 과정은 과학자와 엔지니어가 막 이해하기 시작한 특정 순서에 따라 달라질 수 있습니다. 이것은 소위 결정 론적 혼돈입니다. " 새로운 이론은 그럴듯하게 들리므로 많은 현대 과학자들이 지지자입니다. 그러나 아직까지는 거의 개발되지 않았으므로 통계 계산에 적용하기가 어렵습니다. 따라서 자주 사용되는 확률 론적 또는 결정론적인 모델.

빌딩

확률 론적 수학적 모델은요소 공간 선택. 따라서 통계에서 연구중인 프로세스 나 이벤트의 가능한 결과 목록을 호출합니다. 그런 다음 연구자는 각 기본 결과의 확률을 결정합니다. 이것은 대개 특정 기술에 기초하여 수행됩니다.

그러나, 그 확률은 여전히 충분하다.주관적인 매개 변수. 연구원은 문제 해결에 가장 흥미로운 사건을 결정합니다. 그 후, 그것은 단순히 그들의 확률을 결정합니다.

예 :

가장 단순한 건축 과정을 생각해보십시오.확률론적인 모델. 우리가 주사위를 던진다 고 가정 해 봅시다. "6"또는 "하나"가 떨어지면 우리의 상금은 10 달러가됩니다. 이 경우에 확률 모델을 만드는 과정은 다음과 같습니다.

우리는 기본 결과의 공간을 정의합니다. 큐브에는 6 개의면이 있으므로 "1", "2", "3", "4", "5"및 "6"이 빠질 수 있습니다.
주사위를 얼마나 많이 던지 든 각 결과의 확률은 1/6입니다.
이제 관심있는 결과를 결정해야합니다. 이것은 숫자 6 또는 1의 얼굴 손실입니다.
마지막으로, 관심있는 이벤트가 발생할 가능성을 결정할 수 있습니다. 그녀는 1/3입니다. 1/6 + 1/6 = 2/6 = 1/3이라는 두 가지 기본 이벤트의 확률을 요약합니다.

개념과 결과

확률 적 모델링은 종종도박. 그러나 상황을 결정 론적으로 이해하는 것보다 더 깊이 이해할 수 있기 때문에 경제 예측에 없어서는 안 될 요소이기도합니다. 경제학의 확률 론적 모델은 종종 투자 결정을 내리는 데 사용됩니다. 특정 자산이나 그룹에 대한 투자의 수익성에 대해 가정 할 수 있습니다.

모델링으로 재무 계획 수립더 효과적입니다. 이를 통해 투자자와 거래자는 자산 분배를 최적화합니다. 확률 적 모델링을 사용하면 항상 장기적인 이점이 있습니다. 일부 산업에서는 사용하지 않거나 사용하지 못하면 기업 파산으로 이어질 수도 있습니다. 실생활에서 새로운 중요한 매개 변수가 매일 나타나고이를 고려하지 않으면 치명적인 결과를 초래할 수 있기 때문입니다.

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