CC BY
14
the cost over the entire period. As the basis for calculating depreciation is the initial cost of the asset, the direct method allows fully attributed to the cost of the costs associated with the acquisition of the asset;
2) the declining-balance method based on the use of depreciation rates in relation not to the original, and to the residual value.
3) the method of writing off of cost on the sum of numbers of years - for each year of depreciation is determined by multiplying the initial value of the object on the corresponding factor. The coefficient implies itself a fraction, the numerator shall be marked with the number of years remaining to the end of its life, and in a denominator - the sum of years of useful life.
4) the method of writing off value in proportion to the volume of production
- contributions are made on the basis of natural indicator of volume of production in the reporting period and the ratio of initial cost of property, plant and equipment and the estimated volume of production for the whole useful life [5].
Thus, an important tool of increase of efficiency of use of financial resources is the management of the main production assets of the enterprise and intangible assets.
Literature
1. Finance: a training manual. 4th edition, revised and expanded / S. F. Fedulova.
- Izhevsk, Publishing house Institute of economy and management FGBOU VPO "Udmurt state University", 2014 - 425 p.
2. Barulin S. V. Finance: Textbook/S. V. Barulin.-M.: KNORUS, 2010. P. 47
3. Finance. Under the editorship of A. G. Gryaznova, E. Markina In: 2nd ed. Rev. and extra - M.: 2012. — 496 p.
4. http://financial-dictionary.thefreedictionary.com/Financial and credit dictionary
5. Gladkovsky E. N. Г52 Finance: textbook. The standard of the third generation.
- SPb.: Peter, 2012. — 320 p.
Штыкова А.С. студент магистратуры ПГУТИ Россия, г. Самара ОБЗОР МЕТОДОВ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ. Статья посвящена моделированию. Моделирование - важная часть современной научной деятельности. В статье рассматриваются наиболее распространённые методы имитационного моделирования. Приведено краткое описание каждого и них и выбран самый подходящий метод для последующей научной работы.
Моделирование, имитационное моделирование, статическое моделирование, динамическое моделирование, классификация моделирования.
The article is devoted to modeling. Modeling - an important part of modern science. This article discusses the most common methods of simulation. A brief
description of each and them select the most appropriate method for subsequent research.
Modeling, simulation, static modeling, dynamic simulation, modeling, classification.
На сегодняшний день информационные технологии являются развитой сферой нашей жизни. Они значительно упрощают сложную работу и процессы. Одно из передовых направлений информационных технологий -моделирование.
Моделирование это способ решения поставленных задач с помощью упрощенной модели реального объекта. Моделирование позволяет работать с теми объектами, с которыми работа в реальной жизни невозможна или нецелесообразна из-за финансовых или трудовых затрат. Существуют разные типы моделирования, но мы затронем лишь имитационное.
Имитационное моделирование - это метод исследования, представляющий собой имитацию на компьютере с помощью специальных программных средств, процесса работы системы или отдельных ее частей. Суть метода имитационного моделирования можно свести к разработке алгоритмов и программного обеспечения, которые имитируют поведение системы, ее свойства и характеристики в необходимом для исследования системы составе, объеме и области изменения ее параметров. Имитационная модель позволяет получить необходимую статистику о различных сторонах функционирования системы в зависимости от входных значений.
Практически все расчетные методы на компьютере в большинстве предметных областях являются моделями реальных процессов. Термин «имитационное моделирование» значит, что речь идет о математической модели, в которой результат заранее не может быть спрогнозирован, в связи с этим для расчета поведения реальной системы используют эксперимент на модели с использованием заданных исходных параметров. В данном контексте имитация представляет собой численный метод проведения на компьютере экспериментов с математическими моделями, симулирующими поведение сложных систем на заданном промежутке времени. Поведение сложной системы в имитационной модели чаще всего описывается набором алгоритмов. Все эти алгоритмы представляют собой программную имитационную модель. Под процессом имитации понимают:
1. Создание модели;
2. Испытание модели;
3. Использование модели для изучения некоторого объекта или действия.
Симулируя различные реальные ситуации на имитационных моделях, исследователь получает возможность решения следующих задач:
1. Оценка продуктивности различных методов управления системой.
2. Сравнение вариантов построения системы.
3. Определение влияния изменений значений в системе и начальных
условий имитации на показатель эффективности системы. Процесс имитационного исследования
Рис. 1. Процесс имитационного исследования
Целью имитационного моделирования является воссоздание поведения реальной системы на основе результатов наблюдения наиболее существенных взаимодействий между её частями, другими словами — разработке симулятора исследуемой предметной области для проведения необходимых экспериментов.
Различают следующие имитационные модели:
• непрерывные;
• дискретные;
• непрерывно-дискретные.
В непрерывных имитационных моделях значения изменяются непрерывно, состояние системы меняется как непрерывная функция времени. Описываются такие модели, чаще всего, системами дифференциальных уравнений.
В дискретных имитационных моделях переменные изменяются в определенные моменты времени. Динамика дискретных моделей представляет собой процесс перехода от момента наступления очередного события к моменту наступления следующего события.
В реальных системах непрерывные и дискретные процессы часто невозможно разделить. Что бы решить проблемы имитации этих процессов были разработаны непрерывно-дискретные модели, в которых совмещаются механизмы имитации систем, характерные, как для непрерывных, так и для дискретных моделей.
В описании имитационной модели выделяют две составляющие:
• статическое описание системы, которое, по сути, является описанием
ее структуры. При разработке имитационной модели необходимо применять структурный анализ моделируемых процессов.
• динамическое описание системы, то есть описание взаимодействия ее отдельных частей. При его составлении чаще всего требуется построение функциональной модели моделируемых динамических процессов.
Метод статистического моделирования или как его еще называют -метод статистических испытаний. Это - численный метод, суть которого состоит в получении оценок вероятностных характеристик, совпадающих с решением аналитических задач. Этот метод используется для симуляции процессов, происходящих в системах, внутри которых есть место случайным событиям или воздействиям. Основной идеей метода статистического моделирования, является замена детерминированной задачи эквивалентной схемой некоторой стохастической системы, выходные характеристики которой совпадают с результатом решения детерминированной задачи. Конечно, если произвести такую замену точность результата сильно пострадает, однако эта проблема решается количеством испытаний. С ростом количества экспериментов уменьшается погрешность. Классификация видов статистического моделирования
Рис. 2. Виды статистического моделирования Динамические системы. Динамической системой можно назвать любой объект, процесс или явление, для которого однозначно определено его состояние, как совокупность некоторых величин и задан закон, который описывает изменение начального состояния с течением времени. Динамическими объектами могут быть механические, производственные, физические, химические, биологические объекты, вычислительные процессы и др.
Динамические системы описываются различными способами: дифференциальными уравнениями, дискретными отображениями, марковскими цепями, графическими образами и др. Классифицируются динамические системы по видам операторов отображения и структуре фазового пространства. Динамические системы подразделяются на линейные
и нелинейные, непрерывные и дискретные системы. В свою очередь операторы системы бывают линейными и нелинейными, с дискретным и непрерывным временем. В основе методологии моделирования динамических систем и построения объектно-ориентированных моделей в технических системах лежит агрегативный подход, суть которого заключается в представлении сложной системы в виде агрегата (черного ящика), имеющего множество входных и выходных параметров и воздействующих управляющих значений. Математически агрегат представляет собой совокупность множеств и случайных операторов. Агрегативные системы позволяют описать широкий круг объектов исследования с отображением системного характера этих сложных объектов, с возможностью разделения сложной системы на некоторое число подсистем, с сохранением связей и взаимодействий между частями.
Численные модели систем управления системой и ее элементами представляются в виде уравнений динамики, которые записываются либо в форме дифференциальных, интегральных и разностных уравнений, либо в виде матричных уравнений в пространстве состояний, благодаря которому они нашли широкое применение в инженерной практике. Такое описание динамических систем и элементов позволяет легко перейти к уравнениям для моделирования, а также провести имитацию систем автоматического управления в виде структурных схем с помощью аппарата передаточных функций и динамических звеньев. Для моделирования динамических систем используются, так называемые среды моделирования: VISSIM, SIMULINK+MATLAB, PowerSim, Multisim, LabView, Arena, Anylogic и др.
Рассмотрим следующие методы моделирования динамических систем.
Системная динамика — метод имитационного моделирования, где для моделируемой системы строятся графические схемы причинно -следственных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих схем модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других помогает понять суть происходящего, путем выявления причинно-следственных связей между объектами. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции и др. Метод основан Джеем Форрестером в 1950 годах.
Дискретно-событийное моделирование. Автор Дж. Гордон, который в начале 1960-х годов создал на IBM систему дискретно-событийного программирования GPSS (Global Purpose Simulation System). Основной объект в этой системе - транзакт. Этот объект может представлять собой работников, клиентов, покупателей, детали, сырье, документы, сигналы. «Перемещаясь» по модели, транзакты встают в очередь к одноканальным и многоканальным устройствам, занимают и освобождают эти устройства, появлятся и исчезают. Таким образом, дискретно-событийную модель можно рассматривать как систему обслуживания заявок. Аналитические
результаты для большого количества частных случаев таких моделей рассматриваются в теории массового обслуживания.
Этот подход используется для описания перехода системы из одного состояния в другое дискретным образом в виде события. Подход к построению имитационных моделей, предлагающий заменить реальные процессы такими событиями, и называется "дискретно-событийным" моделированием. Этот вид моделирования чаще всего используется для производственных процессов, где динамика системы может быть представлена как последовательность операций, так называемое, процессное моделирование. Процессное моделирование используется на среднем или низком уровне абстракции: каждый объект создается как отдельная сущность, большое количество деталей "физического уровня" (геометрия, ускорения/замедления) опускается. Такой подход широко используется в моделировании бизнес-процессов, производства, логистики и т.д.
Агентное моделирование —достаточно новый (1990-е-2000-е гг.) метод в имитационном моделировании, который используется для исследования децентрализованных систем, Цель агентных моделей — получить представление о глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из индивидуального поведения её отдельных активных объектов -агентов, и взаимодействии этих агентов в системе. Агент — некоторая сущность, имеющая активность, индивидуальное поведение, принимающая решения в соответствии с определенным сводом законов и способная к самоизменению. «С точки зрения практического применения агентное моделирование можно определить как метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и то, как это поведение определяет поведение всей системы в целом» 84.
Наука не стоит на месте. Появляются новые системы, процессы, явления, а вслед за ними и новые методы их моделирования. Для каждой области свой, идеально подходящий метод имитационного моделирования. Так для бизнес-инжиниринга подходит метод системной динамики, а для рыночного стратегического моделирования метод агентов. Наиболее интересный и универсальный метод - дискретно событийный.
Использованные источники:
1. Сайт компании Anylogic. URL: http://www.anylogic.ru/use-of-simulation
2. Павелко Я.О. Имитационное моделирование: теория и практика./ Осетрова Н.В URL: http://www.scienceforum.ru/2013/21/2365
84 Anylogic - «Изучаем имитационное моделирование»
