2.2. Паутинообразная модель рынка

Суть паутинообразной модели заключена в следующих двух положе­ниях :

1) предложение реагирует на цены с некоторым лагом (отставанием во времени), т.е. сегодняшнее предложение Q_s(t) определяется ценой предыдущего периода P(t-l), а сегодняшний спрос Q_d(t) определяется ценой текущего периода P(t).

2) цены каждого периода P(t) устанавливаются на таком уровне, чтобы уравнять спрос и предложение, т.е. на уровне, при котором

Q_d(t) - Q_s(t). (2.7)

В соответствии с этими положениями может быть построена паути­нообразная модель рынка. Если обозначить за А - наклон кривой спро­са, В - наклон кривой предложения, то при условии |А| > |В| можно получить сходящуюся паутинообразную модель рынка (рис.2.5).

_{количество сделок}

Р

10. Содержание

    • Методы моделирования и прогнозирования
    • 1. Экономико-математические методы и модели
    • Определение модели и цели моделирования
    • Последовательность построения экономико-математической модели
    • Основные типы моделей
    • Классификация экономико-математических методов
    • 1.3. Объекты моделирования
    • 1.4. Цель, критерий и ограничения в экономико-математических моделях
    • Математические модели рынка
    • Понятие рыночного равновесия
    • Объем предложения
    • 2.2. Паутинообразная модель рынка
    • Балансовый метод планирования рыночной экономики
    • Модель межотраслевого баланса
    • 4.5. Модели стохастического программирования
    • 3. Производственные функции
    • 3.1.Виды производных функций
    • 3.2. Пример построения производственной функции
    • 3.3. Производственные функции и прогнозирование
    • 4.6. Модели оптимального планирования транспортного типа
    • 4.8. Производственно-транспортные модели
    • 4.9. Транспортные модели с промежуточными пунктами
    • Методы решения транспортных задач Метод северо-западного угла
    • Метод минимальных элементов
    • Метод Фогеля
    • 4.11. Модели параметрического программирования
    • 5. Матричные игры
    • 5.1. Игры двух лиц с нулевой суммой
    • 5.2. Верхнее и нижнее значения игры, условие седловой точки
    • 5.3. Смешанные стратегии
    • Очевидным следствием из Теоремы о минимаксе является соотношение
    • 5.4. Игры с ненулевой суммой и кооперативные игры
    • 5.5. Введение в теорию игр п лиц
    • 5.6. Позиционные игры
    • 5.7. Выбор оптимальной стратегии в условиях неопределенности (игры с природой)
    • 5.7.2. Критерии выбора оп­тимальной стратегии
    • 5.8. Применение теории матричных игр в управлении
    • 6. Имитационное моделирование
    • 6.1. Метод Монте-Карло
    • 6.2. Моделирование систем массового обслуживания
    • 6.2.1. Одноканальная модель с пуассоновским входным потоком с экспоненциальным распределением длительности обслуживания
    • 6.2.2. Многоканальная модель с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания
    • 6.3. Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло
    • 7. Моделирование потребления
    • Функции полезности
    • 2. Функция полезности с полным дополнением благ (функция полезности Леонтьева):
    • Совершенные товарозаменители.
    • Основные виды кривых безразличия
    • 2. Выпуклые предпочтения потребителя
    • 8. Модели оценки финансового состояния
    • 8.1.Виды моделей
    • 8.1. Статическая модель и динамическая оценки финансового
    • 9.2. Оптимальное планирование портфеля инвестиций
    • 9.3 Учет факторов риска при оценке инвестиций
    • 9.4. Определение уровня недиверсифицируемого риска методом корреляционно-регрессионного анализа
    • Прогнозирование экономических процессов
    • 1 Классификация предвидений (прогнозов)
    • 2 Принципы организации прогнозирования
    • 3. Порядок прогнозирования
    • 4.2.Корреляционные методы
    • Трендовая модель прогнозирования Понятие временного ряда
    • Задачи анализа временного ряда
    • Первоначальная подготовка данных
    • Задача построения аналитического тренда
    • Определение базы построения тренда
    • 3.6 Наиболее употребимые виды трендов
    • Определение тренда на основе сглаживания ряда
    • Механическое сглаживание (пример для понимания)
    • Аналитическое сглаживание
    • Прогнозирование по тренду
    • Прогнозирование на основе регрессионных моделей Понятие регрессии
    • Отбор факторов для регрессии
    • Вид функции регрессии