IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

Проблема математического моделирования экономических процессов одной из актуальных. В экономике в последние годы все чаще методы экономического моделирования для проведения исследований и анализа процессов, происходящих в экономических системах, для определения взаимосвязи между системы, чтобы сформировать прогноз, научно .

Цель математического моделирования экономических является использование математических методов для эффективного решения проблем, возникающих в сфере, с использованием современных технологий.

Исследования последних лет показывают, что динамика экономических систем на различных уровнях адекватно описывается многоканальных блоков оператора. Он широко используется в автоматическом методе теории управления графического - аналитического представления математической модели объекта в качестве "динамических элементов" позволяет проводить анализ системы, описанной в качестве линейных и нелинейных отношений, и может быть успешно применен к моделирование экономических систем.

В качестве примера, для способа определения адекватности метода , было выбрано торгово-закупочное предприятие.

Реализация модели в дискретном времени введения требуемой с учетом уровня "памяти", позволяет сохранять значение на своем входе командой извне. Если ни один из членов команды не держит на своем выходе ранее сохраненное состояние.

Входная схема получает поток средств на покупку товаров (рисунок 1). Блок “Divider” (разделитель) рассчитывает количество приобретенных товаров. Заказы потока генерируются случайным образом. Доходность рассчитывается по формуле (1)

,

(1)

где – доходность, – количество приобретенных товаров, Cn – цена продаж, .

Затем высчитываем остаток товаров на складе по формуле (2)

Dостаток = Vзакупок – P заказов .

(2)

Из полученного в результате потока дохода вычитаем деньги для того что бы заплатить зарплату сотрудникам по формуле (3).

ЗП = ТС * ОВ,

(3)

где ТС – часовая (или дневная) ставка, ОВ – количество отработанных часов.

Умножая поток по цене продажи заказов, мы получим величину потока доходов и вычитанием поток заказов от объема закупок, мы получаем текущее значение остатка товаров на складе. Из полученного в результате поток дохода вычтите денег, чтобы заплатить налоги и зарплаты сотрудников.

Мы формируем поток средств, выделяемых на оплату труда персонала. В соответствии со ст. 136 ТК РФ заработная плата должна выплачиваться не реже чем 2 раза в месяц, так что две формы потока средств, соответствующий авансовый платеж и заработной платы. Так как схема состоит из двух одинаковых ветвей, рассмотрим пример работы его верхней ветви. Блок "Counter Limited " действует как счетчик календарных дней месяца. Выходной сигнал компаратора “Compare to Constant” (по сравнению с константой) формируется сигнал логической длиной 1 длительностью "1 сек. ". (1 рабочий день) каждый раз, когда счетчик "Counter Limited" совпадает с постоянным блоком сравнения.

При этом ключ на вход на 1

Сложив на и на .

Подсчитаем единых взносов , по плате . В с п. 3, ст. 243 НК РФ единого взноса до числа , за . Фиксируем с подсистемы “Memory” расход платы по на числа . умножения сигнала на ставку (в около 30% ), мы величину средств, на ЕСВ.

Рассчитаем модель механизма расчета и уплаты налога на добавленную стоимость. В соответствии со ст. 146 НК. НДС уплачивается по итогам каждого налогового периода.

Блоки “Gain” и «Gain1» выделяют сумму НДС из суммы выручки и затрат на закупку товаров по ставке 18/118. Схема, основанная на блоках памяти “Memory7” и “Memory4” и календаре “Counter Limited6” с периодом равным 90 дней, формирует выходное значение, начисленное за квартал НДС. Интегратор “Integrator3” совместно с блоками “Switch3”, “Gain4” и календаря, основанного на блоке “Counter Limited6” с периодом 30 дней, формирует значения, равные суммам, подлежащим ежемесячной уплате равными долями в течении налогового периода. Разработанная модель, несмотря на достаточно большое количество принятых упрощений, позволяет моделировать экономические процессы с учетом суточной динамики. Модель является масштабируемой и может быть дополнен модулями.

Список литературы

1. Карасёва Л. А. Статистика // Всемирная история экономической мысли: В 6 томах / Гл. ред. В. Н. Черковец. — М.: Мысль, 1987.— Т.I. От зарождения экономической мысли до первых теоретических систем политической жизни. — С. 484-494. — 606 с. — 20 000 экз. — ISBN 5-244-00038-1.

2. Миклашевский И. Н. Статистика теоретическая // Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона : в 86 т. (82 т. и 4 доп.). — СПб., 1890—1907.

3. Норман Дрейпер, Гарри Смит. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия = Applied Regression Analysis. — 3-е изд. —М.: «Диалектика», 2007. — С. 912. — ISBN 0-471-17082-8.

4. Орлов А. И. Прикладная статистика. Учебник. — М.: Экзамен, 2006. — 671 с.

Код для цитирования: Скопировать