浅谈微分方程模型在经济学中的应用

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1、浅谈微分方程模型在经济学中的应用摘要:从实际问题出发,研究如何应用数学工具来分析具体的经济问题,并进而影响决策。关键字:经济问题;处理决策;数学模型前言:当今社会,随着经济的全球化和世界金融市场的不断发展,各国越来越意识到在经济的腾飞中产生的问题的严重性。前不久的英国石油公司在墨西哥湾的原油泄漏,导致附近海域的生态直线下降。最近美国出台的第二轮量化宽松的货币政策引来各国的一直声讨。再比如最近中国股市的疯狂和十一月十二日股市的跳水。各种经济问题的处理,或者决策的产生,都越来越离不开一种工具——数学经济模型。一

2、、数学经济模型及其重要性  数学经济模型可以按变量的性质分成两类,即概率型和确定型。概率型的模型处理具有随机性情况的模型,确定型的模型则能基于一定的假设和法则,精确地对一种特定情况的结果做出判断。由于数学分支很多,加之相互交叉渗透,又派生出许多分支,所以一个给定的经济问题有时能用一种以上的数学方法去对它进行描述和解释。具体建立什么类型的模型,既要视问题而定,又要因人而异。要看自己比较熟悉精通哪门学科,充分发挥自己的特长。  数学并不能直接处理经济领域的客观情况。为了能用数学解决经济领域中的问题,就必须建立数

3、学模型。数学建模是为了解决经济领域中的问题而作的一个抽象的、简化的结构的数学刻划。或者说,数学经济建模就是为了经济目的,用字母、数字及其他数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构的刻划。而现代世界发展史证实其经济发展速度与数学经济建模的密切关系。数学经济建模促进经济学的发展;带来了现实的生产效率。在经济决策科学化、定量化呼声日渐高涨的今天,数学经济建模更是无处不在。如生产厂家可根据客户提出的产品数量、质量、交货期、交货方式、交货地点等要求,根据快速报价系统

4、与客户进行商业谈判。    二、构建经济数学模型的一般步骤    1.了解熟悉实际问题,以及与问题有关的背景知识。2.通过假设把所要研究的实际问题简化、抽象,明确模型中诸多的影响因素,用数量和参数来表示这些因素。运用数学知识和技巧来描述问题中变量参数之问的关系。一般情况下用数学表达式来表示,构架出一个初步的数学模型。然后,再通过不断地调整假设使建立的模型尽可能地接近实际,从而得到比较满意的结论。3.使用已知数据,观测数据或者实际问题的有关背景知识对所建模型中的参数给出估计值。4.运行所得到的模型。把模型的结

5、果与实际观测进行分析比较。如果模型结果与实际情况基本一致,表明模型是符合实际问题的。我们可以将它用于对实际问题进一步的分析或者预测;如果模型的结果与实际观测不一致,不能将所得的模型应用于所研究的实际问题。此时需要回头检查模型的组建是否有问题。问题的假使是否恰当,是否忽略了不应该忽略的因素或者还保留着不应该保留的因素。并对模型进行必要的调整修正。重复前面的建模过程,直到建立出一个经检验符合实际问题的模型为止。一个较好的数学模型是从实际中得来,又能够应用到实际问题中去的。    三、应用实例如果研究的问题具有动

6、态演化特点,即任一个时刻的状态与前一个时刻的状态有关,则可通过前后状态关系建立数学模型。如果模型是研究状态本身演化特性,称为动态分析模型.这类模型通常含有未知函数(状态演化函数)的导数或不同“时点”关系或其累积效果关系.含未知函数导数的方程称为微分方程;含未知函数两期以上关系的方程称为差分方程;含未知函数累计效应的方程为积分方程.微分、差分方程模型的建立通常采用微元分析法或前提假设法.微元分析法是在微小的时间间隔内,考查函数改变量的关系,再让时间间隔无限小(微分)或取时间间隔为一个单位(差分)得到方程;最后

7、给出考查初期所处状态,得到含初始条件的微分(差分)方程模型。微元分析必须建立在正确的科学定律或经济原理之上,才能正确反映问题变化的本质。如果问题的定律或原理不十分清楚,仅知道某些增减关系,这时只能通过对问题作出一定的假设,根据假设建立方程就是前提假设法.结果要进行检验.湖水污染问题某湖湖水容量为V=1012m3,上游下游各有一年流量为Q=1011m3的河水流进流出该湖。20年前,上游建了某工厂,生产中使用某有害物质。近来发现湖水中这种有害物质浓度已达0.03毫克/m3,河水污染浓度达到了0.05毫克/m3.

8、环保部门提出该工厂整改,并拟处罚款。该厂辩称:过去排放废水从未使河水污染超过环保要求的0.001,只是最近疏忽,才使河水污染,请求从轻发落。试建立数学模型对湖水污染问题作出分析。分析湖水的污染由河水的污染引起,并且,任意时刻湖水污染程度都与上一个时刻的污染程度及新引起污染有关,有动态特征,建立动态数学模型。符号:V湖水容量;Q河水流量;t考察问题的时刻。模型假设1.河水是湖水的唯一水源;2.湖水容量不变;3.河水

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