Оценка соответствия модели реальности (адекватность модели).

Метод статистических испытаний (Монте Карло)

При выполнении системного анализа важно оценивать, насколько соответствует используемая модель реальному объекту или процессу, ее адекватность. Это может быть оценено на логическом или экспериментальном уровнях. Но существует и объективная невозможность оценить адекватность модели на логическом уровне. Это касается, прежде всего, сложных систем - человек не может логически осмыслить взаимодействие десятков, сотен элементов. Поэтому такие модели стремятся упрощать, строить минимально достаточными - простыми без потери смысла и реальности процессов. Построить логически адекватную модель элемента (подсистемы) сложной системы реальнее, чем модель всей сложной системы в целом. Так как, система это не просто сумма свойств ее элементов, надо признать возможность ошибочных выводов, полученных при анализе части системы при переносе оценки на всю систему в целом. Кроме того, следует иметь ввиду и сложность учета влияния на систему в целом факторов внешней среды.

Здесь приходит на помощь особый способ моделирования — метод статистических испытаний (Монте Карло). Суть этого метода проста — имитируется достаточно долгая “жизнь” модели, несколько сотен семестров для нашего примера. При этом моделируются и регистрируются случайно меняющиеся внешние (входные)воздействия на систему. Для каждой из ситуации по уравнениям модели просчитываются выходные (системные) показатели. Затем производится обратный расчет — по заданным выходным показателям производится расчет входных. Конечно, никаких совпадений мы не должны ожидать — каждый элемент системы при входе “Да” вовсе не обязательно будет “Да” на выходе.

Но существующие современные методы математической статистики позволяют ответить на вопрос - можно ли и, с каким доверием, использовать данные моделирования. Если эти показатели доверия для нас достаточны, мы можем использовать модель для ответа на поставленные выше вопросы.

Моделирование при исследовании социально-экономических систем

В социальных и экономических системах прибегают к количественным, качественным и логическим характеристикам. Здесь, конечно, системный анализ требует и специальных знаний. Например, в области экономики и психологии. На основе этого строятся соответствующие модели: модель роста, планирования экономики, межотраслевого баланса, прогностического равновесия, бизнес процесса (бизнес-модель) и т.д.