В     статье представлена модель, результаты моделирования, пояснения что дает данная модель для описания поведения реальных фирм. Данная исследовательская работа изучает поведение фирмы полагая что ее поведение зависит от ее структуры. Моделирование поведения фирмы предполагает составление набора уравнений определенных как балансовые тождества или поведенческие уравнения. Определить балансовые тождества довольно просто так как они происходят непосредственно от балансового отчета и отчета о прибылях и убытках.

    Определить поведенческие уравнения считается задачей более проблематичной так как для этого необходимо сделать некоторые допущения. Так в этой модели фирмы предполагается, чтобы объемы производства изменяются положительно соразмерно с суммой фиксированных фондов. Пока существует это предположение остаются вопросы достоверности модели, проверки ее результатов.

Раздел1. Теоретические основы

    Модель – это система, что-то что имитирует; упрощенное описание, особенно математический, системы или процесса, чтобы помогать вычислению и прогнозам. Данная статья рассматривает математических моделях. Моделирование определено как процесс «запуска модели системы с приемлемыми входящими данными и наблюдение соответствующих результатов на выходе». Отмечается, что слово «моделирование» производно от латинского simulare(претендовать) и следовательно претендует, чтобы быть или, чтобы имитировать что-то. Определения слова «модель» стремятся подчеркивать существительное или такое близкое слово как «система», а слово «моделирование» определяется как глагол, процесс («запуск», «имитация»). Это показывает как два понятия связываются вместе в научно-исследовательском процессе. Прежде, чем начинать моделирование нужно создать модель определенного вида. А моделирование затем будет представлять собой экспериментальный процесс использования модели, для того, чтобы понять поведение модели и поведение системы в действительности, которая представлена моделью. Моделирование является только одним из способов использования математической модели: аналитический метод, дающий точное решение является иногда альтернативой для простых линейных моделей.

Раздел 2.Модель

    Вначале была определена математическая модель фирмы эта модель представляет статическое или поведение фирмы в отдельный период времени и также представляет связь между рассматриваемым периодом и следующим. Было изучено поведение модели за ряд периодов времени, для того чтобы стало понятно почему такое поведение происходило , затем автором были обобщены сведения и сымитированы. Уравнения, формирующие модель полностью описаны в Brady (1999). Система уравнений может быть сведены к двум фундаментальным функциям: функции спроса и функции предложения. В отличие от неоклассической экономической модели система не пытается приравнивать спрос и предложение и следовательно модель не действует в оптимальных условиях где предельный доход равняется предельная цене. Вместо этого данная модель основана на нелинейной функции, в которой количество проданных товаров равняется количеству произведенных или требующихся товаров, какое более низкое. Это предположение справедливо для отдельной фирмы, так как в действительности фирмах не могут произвести столько сколько требуется, или продать все если достаточно высокий спрос или хранить товары если спрос низкий. Неоклассическая экономическая модель больше подходит для описания отрасли промышленности чем для описания отдельной фирмы Две фундаментальных функции в модели могут быть представлены как:

Спрос = f (Спрос)

Предложение поставлять = g (чистые основные фонды(стоимость имущества за вычетом обязательств)) Остальные уравнения следуют из этих двух фундаментальных функций

H. = max (спрос, предложение)

Цена = h (спрос)

Доход= Прибыль –Цена(Себестоимость)

    Моделирование модели проводилось двумя методами. Первый метод использовал стандартное программное обеспечение (электронные таблицы). Модель фирмы была установлена как серия уравнений в ячейках столбца таблицы; каждый период моделирования, требовал новый столбец. Значения параметров хранились в отдельной области посвященной параметрам модели. Начальные условия вводились непосредственно в ячейки соответствующего периода . Как только все величины будут заданы, электронная таблица немедленно вычисляет все значения по времени. Было предусмотрено графическое представление результатов моделирования, был создан макрос чтобы результаты можно было рассмотреть в динамике. Второй метод использовал язык программирования C ++. Модель представляла собой ту же совокупность уравнений как и для электронных таблиц, но диапазон величин параметра может автоматически изменяться пошагово от стартовой величины до конечной величины и результирующий и таким образом строился график результатов, что сделать очень трудно, а может и невозможно, используя электронные таблицы.

Раздел 3.Результаты

    В качестве результатов моделирования в статье представлены графики моделирования для логистического роста при спросе и для совокупного суммарного роста при спросе. Форма этих образов остается сравнительно константой как начальные условия или изменение величин параметра. Оба графика описывают линию поведения фирмы, хотя каждый по-разному. Во-вторых, некоторые полосы в обеих множествах регулярные и некоторые нерегулярные (нечеткие, в крапинку), нерегулярные полосы, подразумевают, что уровень чистых основных фондов меняется со временем неравномерным образом. В-третьих, общая тенденция на каждой диаграмме – с левого верхнего угла к правому нижнему.

Раздел 4.Дискуссия

Так как динамическая система не линейна, ее не возможно решить аналитически. Кроме того комбинирование уравнений с графиками на выходе дает наглядное представление результатов моделирования. Например, диаграмма бифуркации показанная над очень ясно идентифицирует точку бифуркации и исследователь легко может определить условия в или около точки бифуркации. Раздел 5 Будущие исследования Данная модель предполагает, что весь доход вновь реинвестирован в фирму. В действительности это не так. Фирма может сохранить часть дохода, чтобы затем как непредвиденный резерв, чтобы удержать рост компании. Этот показатель тем не менее мог бы включаться сравнительно легко в модель.