Курсовая работа имитационное моделирование акций компании Дисциплина Экспериментальное моделирование

Название	Курсовая работа имитационное моделирование акций компании Дисциплина Экспериментальное моделирование
Анкор	Kursovaya_Imitatsionnoe_modelirvoanie_Kolpakov_2
Дата	25.06.2022
Размер	0.59 Mb.
Формат файла
Имя файла	Kursovaya_Imitatsionnoe_modelirvoanie_Kolpakov_2.docx
Тип	Курсовая #614887
страница	1 из 2

1 2

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования

«Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ»

(ФГБОУ ВО «НГУЭУ», НГУЭУ)
Кафедра статистики
ЗАЯВЛЕНИЕ

о самостоятельном характере выполненной работы
Я, Колпаков Дмитрий Сергеевич, студент группы ЦЭ901, направления подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика направленности (цифровая экономика) Цифровая экономика, заявляю, что в моей курсовой работе, выполненной на тему «Имитационное моделирование цены акций компании» не содержится элементов плагиата.

Все заимствования из печатных и электронных источников, а также из защищенных ранее письменных работ, кандидатских и докторских диссертаций имеют соответствующие ссылки.

«____» _____________ 20__ г. _______________ [Д. С. Колпаков]

^{подпись}

Результаты проверки в системе «Антиплагиат»

Доля авторского текста (оригинальности) в результате автоматизированной проверки составила [введите процент оригинальности] %.

Руководитель курсовой работы доцент Пудова М.В.
«____» _____________ 20__ г. _______________ ^{подпись}

№ п/п	Наименование вопросов, подлежащих разработке (этапы работы)	Срок выполнения
1	Рассмотреть и исследовать понятие модель и моделирование, понять, что представляет из себя имитационное моделирование и имитационная модель	01.02.2022-01.03.2022
2	Исследовать и рассмотреть метод Монте-Карло	01.03.2021-01.04.2021
3	Выполнить расчетную часть курсовой работы Оформить текст работы.	01.04.2022-01.05.2022

Дата выдачи задания «___» ____________ 20 ___ года

Срок сдачи работы «___» ____________ 20 ___ года

Руководитель _____________ М.В. Пудова

^{подпись}

Задание получил студент _____________ Д.С. Колпаков

^{подпись}

Содержание

ВВЕДЕНИЕ 5

1Имитационное моделирование 7

1.1Понятие модели и моделирования 7

1.2Имитационное моделирование 11

представление внешней среды, с которой будет взаимодействовать предмет; 15

выбор вероятных ограничений модели; 15

2Метод Монте-Карло его описание и сущность 20

3 Имитационное моделирование цены акций компании «Tesla» 32

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 44

4Список используемых источников 45

ВВЕДЕНИЕ

Когда человек говорит об имитационном моделировании, он обычно представляет процесс, который является копированием или подобием какого-то явления, которое может произойти. Имитация помогает человеку сделать предварительную модель, благодаря которой он сможет изучить данное явление и в случае чего не допустить ошибок в своей работе. Человек может «поиграть» с этой моделью, то есть протестировать ее в разных условиях, времени и др. Также может провести и не один тест этой модели, поэтому могут получаться разные результаты, ожидать которые и не могли люди, проводившие эксперимент. Когда мы различными способами начинаем с ней экспериментировать, то данный процесс и называется имитацией того, что мы делаем.

Благодаря развитию информационных технологий, моделировать такие процессы стало легче и можно даже смоделировать их, не прикасаясь к реальным объектам этого мира, нам всего лишь нужно знать их свойства. Сложные задачи, которые раньше не понимали, как решать на данный момент моделируются и решаются быстро, так как все делается на компьютерах.

Имитационное моделирование – это разработка виртуальных моделей с использование компьютера, впоследствии над которыми будут проведены эксперименты.

Актуальность темы – данная тема актуальна в нашем современном мире, ведь моделировать в нашем мире предстоит все, от систем массового обслуживания, примером, которых могут являться кассы, так и моделирование цен акции какой-либо компании. На это все не потребуется много времени и денег, а результат получится ничем не хуже.

Объектом исследования является акции компании «Tesla»

Цель проекта – изучение имитационного моделирования и построение имитационной модели цены акций компании «Tesla» методом Монте-Карло.

Для достижения нашей цели потребуется выполнить такие задачи:

Дать понятие модели, имитационной модели и сформировать представление имитационного моделирование.
Изучить метода Монте Карло.
Применить на практике все полученные нами навыки используя метод Монте Карло.

Имитационное моделирование

Понятие модели и моделирования

Прежде чем начать тему данной курсовой работы, нужно дать понятие модели и моделирования понять, что из себя представляет и как их использовать в работе.

Модель – это такой объект, который может представлять из себя уменьшенную копию какого-то реального объекта и отражает в себе свойства исследуемого объекта, явления или же процесса [].

Чтобы дать более точное представление о модели возьмем ситуацию с производством автомобилей, где прежде чем запустить на конвейер производства новый автомобиль, строят модель этого автомобиля в специальных программах по моделированию это и будет моделью. Или же, когда преподаватель в вузе пытается показать студентам устройство процессора он обращается к нарисованному плакату – это тоже будет моделью.

Как можно понять под моделью в основном принято понимать мысленно или материально представляемый объект, который со временем может заменить реальный. Стоит заметить, что реальный объект можно представить различными моделями, но не одна их них не сможет описать его полностью и со всех сторон. Но все же модель упрощает просмотр объекта и можно сделать нужные выводы и принять решение.

Над объектом реального мира куда сложнее провести сравнительный анализ, он менее информативен и намного больше, чем над его моделью. Стоит обозначить, что исследование прямым образом большинства объектов невозможно []. Так, например, не представляется возможным провести такие опыты, как над экономикой страны, так и над здоровьем ее населения [].

В моделировании можно выделить такие цели:

Выяснить, какую структуру имеет данный объект, какого его строение, выявить основные его свойства.
Научиться управлять объектом или процессом и выявить наилучший способ управление им.
Давать прогноз на непосредственные и непрямые последствия осуществления установленных методов и форм влияний на предмет.

Также выделяют некоторые свойства объекта, такие как []:

Адекватность. Когда проявлены в модели все заданные качества с оптимальной точностью. Точность в данном случае стоит понимать, как степень совпадения значений выходных параметров модели и объекта. Точность различна в разных условиях функционирования предмета.
Универсальность. Обуславливается как правило числом и составом учитываемых в модели внешних и выходных характеристик.
Экономичность. Охарактеризовать эту модель можно таким образом, как затратами вычислительных ресурсов для ее реализации, то есть затратами производимые вычислительной машиной и памятью.
Простота. Где полученный результат рассчитывается за то же время и с той же точностью, но при меньшем количестве факторов при расчете.
Потенциальность. Еще данное свойство можно называть предсказательным. Применяя модель можно получить новые познания об изучаемой модели.

Модель также может иметь свою форму. Можно выделить такие формы:

Инвариантная – применяя традиционный математический язык можно отметить соотношение модели независимо к способу решению уравнения модели [].

Аналитическая – данная модель записывается как результат аналитического решения исходных уравнений модели [].

Алгоритмическая – это форма модели записывается как соответствие модели и выбранного численного решения, представленного как алгоритм.

Графическая – текущая модель представляется на каком-либо графическом языке, к примеру язык графов.

Физическая – эту форму представляют, как уменьшенную своих реальных объектов.

Аналоговая – основываются на подобии каких-либо явлений, которые могут отличатся и иметь свою особенную физическую природу, но все это описывается идентичными математическими уравнениями.

Как только мы определились, что является моделью, нужно будет определить, что такое моделирование. Как только какая-либо из наук становится более точной, то всё чаще применяется описание объектов и явлений. Стоит понимать, что моделирование является одним из методов познания, где сферой знания является – методология.

Моделирование – данный процесс происходит за счет замены реального объекта другим и выявление у него основных свойств за счет модели. Так же моделирование является одним из самых популярных способов, при помощи которого можно изучить какой-то объект [].

На данный момент существует множество методов классификации моделирования, но наиболее распространенными является математическое и физическое моделирование.

Физическое моделирование – при данном типе моделирования происходит повторение объекта реального мира или явления с сохранением его физических свойств, но данный тип имеет свои ограничения.

Математическое моделирование – это такое моделирование, при котором изучаются разнообразны процессы путем исследования явлений, которые обладают различным физическим содержанием, но при этом описываются одними и теми же математическими соотношениями [].

При моделировании используются модели трех типов:

модели, которые могут изложить действие предметов или итоги исследований за явлениями;
поясняющие первопричину такого действия и приобретение таких итогов;
разрешающие прогнозирование действий и итоги в будущей перспективе.

Моделирование активно применяется в любой практической деятельности, будь то медицина или кораблестроение. И в основном, чтобы решить поставленную задачу необходимо прибегнуть к моделированию объекта. Данное действие подразумевает, что мы должны абстрагироваться и опускать некоторые ненужные нам детали, чтобы построить нужную нам модель с важными деталями. Стоит отметить, что система в реальном мире, всегда куда сложнее, чем его модель.

Моделирование является даже на сегодняшний день больше искусством, чем наукой. Все это объясняется тем, что перенос реального объекта в мир моделей, выбора уровня абстракции, а также выбор языка моделирования мало стандартизированы в наше время.

Как только мы создаем модель, мы начинаем видеть и понимать из чего состоит структура, какое поведение у данного объекта. Мы также можем проверить вы различных условиях, сделать сравнительный анализ в различных сценариях, а также оптимизировать ее. Как только появляется наилучшее решение, мы можем переносить все это на объект реального мира.

Совершать ошибки, отменять разные процедуры, возвращаться в прошлое и начать все сначала, это возможно в так называемом мире моделей, то есть по своей сути моделирование является поиском решения задачи.

Моделирование в науке стоит на одном уровне с наблюдением, экспериментом, измерением и сравнением. Но все же моделирование следует рассматривать как интегрирующий метод []. Но постепенно с развитием ИТ увеличивается его уникальность и эффективность. Есть множество причин, по которым объект может быть недоступен, например, слишком маленький или вообще уже не существует в этом мире. Но выдающаяся полезность моделирования является, что с моделью можно экспериментировать, в то время как с объектом реального мира этой возможности может и не быть [].

Классификацию моделирования можно осуществлять по различным свойствам: по характеру моделей, по характеру моделируемых объектов, по сферам приложения моделирования. Но стоит выделить кроме математического и физического моделирования:

Информационное моделирование (концептуально) – информацию в данном процессе характеризуют при помощи формализованных и неформализованных языков, образно-иллюстративных материалов и фиксированные в реальном материале эти представления и факты.
Эстетическое моделирование – информацию и объекты описывают через осязательные чувства человека и то как он воспринимает, то есть средствами живописи, музыки и прочего [].
Компьютерное моделирование – данное описание объекта происходит при помощи компьютера и специализированных программ.

На данном этапе стоит отметить, что математическое моделирование подразделяется на аналитическое и имитационное моделирование.

Математические модели классифицируются:

по принадлежности к иерархическому уровню;
по характеру отображаемых свойств объекта;
по способу представления свойств объекта;
по способу получения модели;
по форме представления свойств объекта

Далее приступим к изучению имитационного моделирования.

Имитационное моделирование

Определившись с понятиями модели и моделирования, можно начать изучение имитационного моделирования, выяснить, что представляет данная тема.

Для начала определимся с некоторыми понятиями, которые помогут понять суть данной темы. Система является основополагающим понятием в теории моделирования и в зависимости от своего контекста может иметь разные определения.

Система – это целое, что создано из различных частей и компонентов специальной деятельности и обладает новыми характеристиками, которых нет у компонентов и частей ее образовавших. Для того, чтобы объект имел право называться системой он должен обладать четырьмя основными характеристиками (целостность и делимость, наличие устойчивых связей, организацией и эмерджентностью) [].

Компонент (элемент) – это простой и неделимый кусок системы, а ее характерная черта определяется определенной задачей. Он всегда состоит в тесной связи с системой и является неотъемлемой ее частью.

Подсистема – является компонентом системы или же их объединение, но их масштаб куда меньше самой системы.

Структура – это комплекс стабильных отношений и взаимосвязи между компонентами. Включение общей организации компонентов, их пластическое размещение, взаимосвязи между этапами развития и т.д.

Математические модели могут быть классифицированы на такую категорию, как способ предоставления внутренних процессов в объекте на аналитические и имитационные.

Аналитические – сюда входят алгебраические, дифференциальные, интегральные уравнения и др., подразумевает наличие идеальных условий, которые в реальности существовать не могут, потому данные модели не соответствуют действительности и дают не точны результаты.

Имитационные – эти модели создают с помощью компьютерного программного обеспечения, они могут принимать во внимание сложные взаимосвязи внутри предмета и случайные условия, которые могут повлиять на деятельность компонентов объекта.

На текущее время имитационное моделирование дает возможность изучать системы и движения любой сложности и с любой степенью детализации. В имитационном моделировании осуществляются алгоритмы, которые могут изложить процесс функционирования компонентов изучаемого объекта и их связь. Рандомные влияния на систему появляются при поддержки специальных датчиков, которые могут быть встроены в язык программирования или же написаны самостоятельно. Итоги проделанной работы или же анализа представляют, как статистические выводы и прогнозы или графические презентации.

Но есть также у имитационного моделирования и недостатки, так основным недостатком данного моделирования, как метода научного изучения является то, что оно не дает аналитического решения поставленных задач, оно является форсированным и связана с определенными критериями опыта. Но в большинстве случаев имитационное моделирование – это единственный метод изучения сложных систем и процессов, когда даже математическая постановка задачи не представляется возможным, не смотря на недостаток аналитических методов ее решения.

Компьютерное имитация поведения системы возможно только в дискретном времени и все действия, проходящие в системе привязаны к дискретной шкале времени с заданным шагом (микросекунда, час, сутки, год и др.).

Для обеспечения имитации параллельных процессов функционирования компонентов системы, используется специальная переменная

– модельное время. Благодаря этой переменной получается организовать квазипараллельную работу элементов имитационной модели. «Квази» называют потому, что в имитационной модели блоки, которые соответствуют элементам системы, работаю последовательно, когда как в соответствующих элементах реальной системы требуемые действия совершаются в одно время.

Так же нужно уметь отличать модельное время от реального

и общего времени T работы программы имитации. К примеру, приведем имитацию работы кассы в течении времени

, равного году, а величина T будет 1 минута [].

Модельное время изменяется совершенно разными способами:

С шагом до следующего события
С фиксированным шагом

Можно выделить четыре способа организации квазипараллелизма при имитационном моделировании:

Событийный способ. Моделируемая система имеет множество различных событий, которые в свою очередь конечны. Очередность действий, которая приводит к изменению состоянию системы определяется для любого вида системы. Начинается переход по определенным условиям событий одного типа к событиям другого.

Агрегатный способ. При данном способе квазипараллелизм имеет близкую связь между ходовыми компонентами системы. Агрегаты, так называются компоненты данного способа. Они принимают участие в обмене сигналами, то есть конечный сигнал одного из агрегата является началом сигнала другого сигнала. Моделирование поведения агрегата – очередность переходов из состояния в состояние при воздействии на них поступающих сигналов.

Способ просмотра активностей. Действия в данном способе различны для любого компонента и могут привести к приходу совершенно разных событий. Действие имеет условие своего выполнения. Данная последовательность действий обрабатывает только те из просматриваемых активностей, которые соответствуют поставленному условию. Но также моделируется время выполнения надлежащего действия и осуществляется само действие.

Транзактный способ. Транзакты – динамические объекты, которые являются также организаторами появления событий в имитационной модели., которые могут передвигаться между компонентами системы. Имитационная модель – некий комплект блоков, которые связаны с обработкой и обслуживание транзактов. Благодаря этим блокам совершается удаление и создание новых транзактов, замедленнее их на какой-то период времени, управление передвижением транзактов, занятие и избавление ими разных ресурсов системы.

Когда идет создание имитационной модели, основными параметрами являются ее размеры и количество ресурсов, которые потратили на ее создание.

Формально можно определить следующие этапы имитационного моделирования:

Содержательное описание объекта моделирования, которые включают в себя:

выбор коэффициента производительности работы предмета;
установление распоряжающихся свойств и регулируемых переменных;
представление внешней среды, с которой будет взаимодействовать предмет;
выбор вероятных ограничений модели;

Создание концептуальной модели и формальное представление объекта моделирования.

Концептуальная модель – под данным понятием подразумевают представление какой-либо системы. Модель строится из концепций, которые используют для помощи узнать людям, понять или смоделировать объект, который будет представлен моделью. Или же можно сказать, что это простое математическое описание изучаемого объекта. Формируются составные части предмета компоненты и взаимосвязи между ними. В имитационной модели избирается способ осуществления квазипараллелизма, способы обрабатывания итогов моделирования и формы их представления. И начинается алгоритмизация работы компонентов модели. []

Программная реализация имитационной модели.

Полностью создается алгоритм моделирования объекта и отбираются ресурсы его осуществления: язык программирования или же специальные прикладные программы компьютера, которые будут автоматизировать имитационное моделирование. Происходит отладка программы, верификация делается на настоящих или фейковых данных и его правильность целям моделирования. Имитационная модель проходит этап проверки ее адекватности, то есть ее проверяют на схождение с какой-то установленной точностью свойств работы имитационной модели и настоящего объекта.

К характеристикам имитационной модели относятся:

точность имитация (оценивается воздействие случайных факторов на работу имитационной модели);
объем выборки начальных данных, который будет нужен для осуществления полного цикла моделирования;
время построение модели и нужный объем памяти компьютера;
устойчивость имитационной модели в различных порядках и изменении свойств моделирования;

Имитационное моделирование – является аналоговым моделированием, специализируемые для этого математические средства помогают реализовать данное моделирование, в также специальные компьютерные программы, которые при помощи процессов-аналогов помогаю сделать целенаправленное изучение структуры и методов реального сложного процесса в памяти компьютера в специальном режиме «имитации» и выполнить оптимизацию его характеристик.

Задачи, которые можно решить посредством имитационного моделирования могут быть такими:

логистика путей для определения времени и стоимости;
помощь в инвестиционных проектах на любых его этапах, помогает просчитать риски;
прогнозирование финансовой отчетности фирмы за указанный период времени;
расчет характеристик надежности и задержек обработки информации в банковских ИС;
оценка характеристик надежности и задержек в таких системах, как кассы;
анализ пропускной способности систем и узлов обработки информации;
анализ действий курьерской службы;
анализ пропускной способности обслуживания населения

Но все эти приведенные задачи имитационного моделирования являются не полными и есть еще множество сфер, где могло бы применяться имитационное моделирование.

Для решения сложнейших задач хорошим инструментом будет являться имитационное моделирование. На предварительном этапе построения имитационной модели необходимо:

Изучить пределы и состав рассматриваемой системы с задачей решения определенных проблем. Текущий этап использует функции системного анализа, к примеру, конструируется граф целей и задач, который станет обладать иерархической структурой. На каждом уровне стоят какие-нибудь задачи, которые нужно будет решить, чтобы перейти к целям более высокого уровня. Построение данного графа стартует с верхнего уровня – формулировки конечных целей. После начинает формироваться уровень задач, решение которых необходимо, чтобы достигнуть целей. Появляется проблема, для решения которой мы и строим нашу имитационную модель.

Этап считается завершенным, когда построена концептуальная модель нашего процесса.

На текущем этапе происходит определение и анализ критических компонентов, точки в изучаемой системе или процессе, а также формируются оценки предполагаемых решений.

Во время имитационного моделирования параллельно строятся кроме исходной модели блок простых моделей, которые нужны для заранее грубого анализа трудности в полном объеме. Функции простых моделей базируются на теории агрегирования, позволяющая сократить число переменных и соотношений. Основную роль играют асимптотические функции, позволяющие отметить переменные, которые влияют на все события текущего процесса.

Следующий этап является прогнозирование и планирование перспективу развития изучаемой системы или процесса.

Утверждение заключений в имитационном моделировании базируется на постепенном сжатии большего количества рассматриваемых вариантов путем отбрасывания неконкурентоспособных или неисполнимых альтернатив.

Подобным способом, для оценки и мониторинга развития изучаемой системы подразумевается: построить концептуальную модель, математическую, создать математическое обеспечение для расчетов ЭВМ и определить пригодность модели.

Процедура постепенной разработки имитационной модели стартует с разработки упрощенной модели, которая со временем усложняется в согласовании с требованиями решаемым вопросом.

В процессе построения имитационной модели можно выделить такие этапы:

Построение вопроса: описание изучаемого вопроса и установление целей исследования.
Создание модели: логически-математическое описание моделируемой системы.
Организация данных: сбор, идентификация и спецификация данных.
Трансляция модели: переход модели на язык, приемлемый для ЭВМ.
Верификация модели: установка правильного ПО для осуществления модели на ЭВМ.
Валидация: оценивание требуемой точности и правильность имитационной модели настоящей системе.
Стратегическое и тактическое планирование: установление точности выполнения машинного опыта с имитационной моделью.
Экспериментирование: для получения нужной информации происходит использование имитационной модели на компьютере.
Анализ результатов: изучаются результаты имитационного моделирования, благодаря которым можно будет составлять отчеты по имитационному моделированию и сделать некоторые результаты по решению полученных проблем.
Реализация и документирование: использование полученных рекомендаций, которые были получены на основе имитации, составляется документ по полученной модели и как нужно ее использовать.