Українською | English

BACKMAIN


УДК 65.012.34

 

В. Д.  Попова,

старший викладач, Класичний приватний університет

  

ФІЗИЧНІ АНАЛОГІЇ У МОДЕЛЮВАННІ РОЗПОДІЛУ ТОВАРНИХ ПОТОКІВ

 

PHYSICAL ANALOGIES ARE IN DESIGN OF DISTRIBUTION OF COMMODITY STREAMS

 

Annotation. The mathematical model of the distribution of trade flows in micro markets, which are built by analogy with the distribution of electrical currents in electrically conductive network, and the proposed criteria and methods of statistical evaluation.

 

Анотація. Розроблено математичну модель розподілу товарних потоків по мікроринках, яку побудовано за аналогією з розподілом електричних струмів в електропровідній мережі, і запропоновано критерії та методику їх статистичної оцінки.

 

Keywords: сommodity flows, material flows, potential micro markets, logistic model, the electrical analogy, physical economy.

 

Ключові слова: товарні потоки, матеріальні потоки, потенціал, мікроринки, логістична модель, електрична аналогія, фізична економіка.

 

 

I. Вступ

Розподіл товарних потоків є одним із об’єктивних показників сучасного конкурентного ринку. Для оцінки характеру розподілу матеріальних товарних потоків, спрямованих від виробника до споживачів, особливо останнім часом все частіше використовуються феноменологічні моделі фізичних явищ, що за формою математичного вираження можуть вважатися певними аналогами деяких економічних процесів.

Цей напрямок, який одержав назву «фізичної економіки», обґрунтований у багатьох працях, зокрема [1-4]. Фізика відноситься до більш загальної природничо-наукової сфери пізнання, тоді як класична (ортодоксальна) економіка є складовою соціогуманітарної сфери.

Незважаючи на принципово різний характер об’єктів, які стосуються цих областей пізнання, можна вважати, що загалом вироблено єдиний методичний підхід до їх дослідження. Однак з розвитком науки і суспільства стало даватись взнаки те, що обєкти соціогумагітарної сфери (зокрема, економічні процеси, моделі, системи та ін.) відрізняються від об’єктів природознавства більш високою складністю.

Системи сучасної науки й освіти все більше пропагують інтеграцію (конвергенцію) природничо-наукових і гуманітарних знань. Характерним стає проблемний підхід, який полягає в поєднанні зусиль учених різних спеціальностей. Обєктивна основа і запорука успішності такого підходу – єдність усього матеріального світу.

Подальше проникнення природничо-наукових методів у сфері економіки підтверджується і стимулюється такими тенденціями:

-         математизацією (прикладна економіка, системний аналіз в

економіці, економічна статистика тощо);

-         інформатизацією (комп’ютеризацією) досліджень;

-         використанням інструментальних методик та метрологічним забезпеченням.

Аналіз показує, що єдність фізичних та економічних явищ базується,перш за все, на тому, що матеріальні потоки, які розглядаються в кожному з цих наукових напрямків, квантуються: у фізиці – це елементарні частинки і квазічастинки, у економіці – гроші, які існують у одиничному стані.

Квантова механіка дає змогу економічній науці використовувати її методологічну основу, яка базується на двох основних принципах:

1. Принцип доповнюваності Бора (який зараз трактується як загальнонауковий): одержання експериментальної інформації про одні величини неодмінно веде до втрати інформації про деякі інші величини, додаткові до перших.

2. Принцип детермінізму, який визначає пріоритетну, домінуючу роль статистичних (ймовірносних) законів у природі і суспільстві.

З означених позицій виходить редукціонізм – методологічний підхід, згідно з яким вищі форми існування матерії можуть бути повністю пояснені на основі закономірностей, притаманних нижчим. Одним із прояв редукціонізму є фізикалізм – концепція, яка припускає «переклад» будь-якої науки на мову фізики.

Проте, фізикалізм принципово неспроможний пояснити процеси, які відбуваються з живою матерією, а також не завжди може бути використаний при моделюванні економічних процесів.

Тому, фізична економіка будується виключно на зовнішніх аналогіях з фізикою.

Отже, будь-який товарний або матеріальний потік може бути виражений у грошових одиницях. Аналогія між фізичними і грошовими потоками підсилюється, якщо взяти до уваги,що гроші об’єднуються у певні множини, безперервно рухаються, взаємодіють між собою, створюють своєрідні поля розповсюдження, характеризуються деяким потенціалом, переходять з однієї форми до іншої з виділенням чи поглинанням енергії тощо.

Узагальнюючи, можна сказати, що у замкненій економічній системі, яку являє собою сфера взаємодії постачальника з ринком збуту, діють закони нерозривності матеріальних потоків,збереження рівноваги у обмінних процесах і зростання ентропії.

 

ІІ. Постановка задачі

Розглянемо модель, в якій товарні потоки вподобляються електричним струмам.

Для кожного виду товарів може бути введена величина, яку називають потенціалом. Потенціал кількісно характеризує потребу у даному товарі, яка існує у вузлі транспортної мережі. Саме різниця потенціалів між вузлами створює у моделі потоки товарів.

Як зазначається у роботі [5], системи розподілу товарних потоків підкоряються тим же законам та математичним виразам, що й електричні мережі, через які протікає  електричний струм ( закони Кулона, Ома, правила Кірхгофа, кінетичне рівняння Максвела тощо).

Рушійною силою, яка характеризує динаміку розподілу товарних потоків є градієнт (перепад) між потенціалом виробника і потенціалом кожного з мікроринків споживачів; в електричній аналогії – це градієнт потенціалу, тобто, напруженість електричного поля.

    Для характеристики товарних потоків приймемо деякі припущення:

1. Ринок складається з n незалежних споживачів (мікроринків).

2. Ринок виробництва і споживання є однопродуктовим.

Схематично модель ринку представлено на рис. 1.

 

Рис. 1. Схема розподілу товару по мікроринках

 

Необхідно визначити основні параметри логістичної моделі і запропонувати методику статистичної оцінки розподілу потенціалу в системі виробник-ринок.

 

ІІІ. Результати

 

Таблиця основних параметрів логістичної та електричної моделі

Логістичні моделі

Електричні моделі

1.

Потенціал і-го користувача

 

,

 

де Рi - ціна одиниці придбаного товару [грош. один.];

Ri -вільні фінансові кошти користувача для придбання товару [грош. один];

Qi - кількість (потік) товару на виділеному інтервалі часу, які в змозі придбати суб’єкт ринку

[матер. один.]

Електричний потенціал і - тої гілки

 

 [Вольт]

2.

Рушійна сила розподілу потоків

 

,

 

де - витрати на пересування і-го матеріального потоку [грош. один.];

P - загальний потенціал постачальника [грош. один.].

Напруженість електричного поля ( градієнт потенціалу)

 

E=

де  - відстань між двома потенціальними точками [см];

 - загальний потенціал вузла мережі

[Вольт].

3.

Потік товару для і-го користувача

Qi, [матер.один].

Електропровідність і - тої гілки  Si,  [1/Ом]

 

 

В логістичній моделі як правило грошовою одиницею є гривня, долар тощо; одиницею вимірювання матеріального потоку – штука, кг, м тощо; одиницею часу -  місяць, рік тощо.

За правилом Кірхгофа загальна електропровідність мережі, яка складається з паралельно з’єднаних гілок, дорівнює сумі електропровідностей окремих гілок (або сумі обернених значень опору):

 

                                                        (1)

 

По аналогії

 

                                                                      (2)

 

Розподіл потоків товарів через і - гілок можна оцінити, використовуючи статистичні методи.

Для початку слід визначити, до якої із статистичних сукупностей відноситься увесь спектр одержаних даних (наприклад, за один календарний рік по місяцям).

За умовами задачі можуть розглядатися кінцеві сукупності, причому, можуть бути два варіанти : n > 30 (велика сукупність) і n < 30 (мала сукупність). У нашому випадку будуть розглядатися щомісячні поставки, тобто, в межах кожної і - ої гілки кількість  відліків  буде складати 12 ( k=1,2,….12)

Таким чином, буде оцінюватися розкид даних за двома напрямками:

1.        В межах кожного окремого і-го мікроринку на протязі календарного року по-місячно ( Qk).

2.        Між мікроринками (Qi).

У кожному випадку при обчислюванні (плануванні) розміру партії до уваги беруться такі економічно обґрунтовані обмеження: розкид між запланованим  (Qп) і досягнутим розміром партіїї ( в межах Qmax  i Qmin ) не повинен перевищувати певної заданої величини, тобто:

 

(1 - g)Qп£ £  £ (1 + g)Qп                                     (3)

 

Але такий підхід не дає змоги позбутися двох невизначеностей:

1. Не виявляється хоча б якісно характер розподілу  Qі. Наприклад, величина Qі у межах календарного року може по-місячно коливатися періодично або монотонно, і це не буде виявлено.

2. Середнє  значення  величини Qі може систематично відхилятися у межах заданого розкиду у меншу або більшу сторону від запланованого.

Перший із зазначених недоліків можна спробувати усунути, вводячи у розгляд деяку величину gп , яка являє собою середнє квадратичне відхилення кожного з сукупності значень Qі від запланованого рівня Qп :

 

                                               (4)

 

Однак, більш об’єктивною буде оцінка незалежна від значення Qп, якщо у формулі (4) замість Qп підставити , яке є середньоарифметичним:

 

 =                                                                        (5)

 

                                                  (6)

 

Введемо  позначення

 

g=  .                                       (7)

 

Підставляючи (7) у рівняння (4) і враховуючи, що , одержимо:

 

.                                                            (8)

 

При a =1,      gn = g  .

Випадок, коли  a >1, слід виключити із розгляду, оскільки інакше це б означало, що порушуються умови (3). Але при a  порядок величини  gn і g  однаковий, що при достатньо великому n дозволяє другим членом під радикалом у формулі (6) знехтувати у порівнянні з a+1.

Тоді

gn                                                                      (9)

 

Таким чином, перехід від оцінки розподілу потоків за формулою (3) до оцінки за формулою (4) залишає неоднозначність: в залежності від знаку a величина gn  може відрізнятися від  g  , що позбавлено фізичного сенсу.

Вихід з цієї ситуації стає можливим, якщо одночасно виконуються три незалежні критерії:

1.  ;

2. g £ B ;

3. a £  С,

де А, В, С - максимально допустимі числові значення зазначених параметрів.

За умови виконання критерію 1 гарантується  відсутність суттєвих «викидів» у розподілі товарних потоків за партіями на протязі всього циклу поставок, що сприяє стабільності ринку.

Критерій 2 характеризує стабільність умов формування поставок незалежно від їх обсягу.

Критерій 3 може  бути корисним для виключення тенденції систематичних зсувів у бік зменшення або збільшення поставок проти планових.

 

IV. Висновки

1. Запропоновано використовувати в логістичній системі виробник – ринок користувачів електричну аналогію товарних потоків, у рамках якої може бути оцінений економічний потенціал кожного користувача і рушійна сила розподілу потоків.

2.  Надано статистичні критерії оцінки розподілу потоків товару по-місячно і у рамках кожного мікроринку, додержання яких гарантує стабільність умов формування поставок і ринку в цілому.

 

Список використаних джерел

1.        Ларуш Л. Вы на самом деле хотели бы все знать об экономике? / Л. Ларуш ; [пер. с англ.]. – М.: Шиллеровский институт, 1992. – 540 с.

2.        Конторов Д.С. Основы физической экономики (физические аналогии и модели в экономике) / Д.С. Конторов, Н.В. Михайлов, Ю.С. Саврасов. – М.: Радио и связь, 1999. – 184 с.

3.        Чернавский Д.С. О проблемах физической экономики. / Д.С. Чернавский, Н.И. Старков, А.Н. Щербаков.. – УФН. Т. 172. – 2002. – с. 1045-1066 [9].

4.        Суромейко О.С. Законы физики и организационная устойчивость предприятия. / О.С. Суромейко.- Запоріжжя: Економічний вісник НТУ «КПУ», №6. – 2009. – с. 236-240.

5.        Дулесов А.С., Дулесов В.Д. О связи процессов в электрических цепях с природой распределения товарных потоков. Современные материалы и технические решения, № 12, 2007, ч.2,с. 280-283

 Стаття надійшла до редакції 05.07.2012 р.

 

bigmir)net TOP 100

ТОВ "ДКС Центр"