Моделирование и прогнозирование экономических процессов - критерии, сущность и специфика

Содержание:

В практике системного моделирования мы обычно имеем дело с объектами, которые в процессе своей функции содержат элементы стохастики или подвержены стохастическим воздействиям внешней среды. Поэтому основным методом получения результатов с использованием имитационных моделей таких стохастических систем является метод статистического моделирования на компьютере, использующий в качестве теоретической основы предельные теоремы теории вероятностей.

На этапе системных исследований и проектирования, при создании и внедрении машинных моделей (аналитических и имитационных) часто используется метод статистического тестирования (Монте-Карло), основанный на использовании случайных чисел, т.е. возможных значений случайной величины с заданным распределением вероятностей. Большинство экономико-математических моделей характеризуются статическим подходом к изучению экономики, когда ее состояние изучается в данный момент времени. Под статической экономической системой понимается система, координаты которой можно считать постоянными в исследуемом временном интервале. Соответственно, при формулировании статической экономико-математической модели предполагается, что все зависимости относятся к одной точке времени и что моделируемая система является постоянной во времени. Возможные (а иногда и неизбежные) изменения полностью игнорируются, так как их рассмотрение не является необходимым для достижения цели моделирования. Предполагается, что все интересующие процессы, происходящие в системе, не требуют расширения времени в их описании, так как они могут быть охарактеризованы с достаточной точностью известными и неизвестными величинами, не зависящими от времени. Поэтому в статической модели время явно не вводится. Статические модели характеризуют смоделированную систему в определенный момент времени. Эта точка во времени обычно может представлять собой целый временной интервал в виде конца, середины или начала, в котором предполагается, что система не изменилась.

Большинство экономико-математических моделей статичны. Эта точка зрения настолько укоренилась в сознании большинства экономистов, что почти всегда предполагается, что модель статична, а когда она не является таковой, то утверждается только, что модель динамична. На самом деле, большое разнообразие задач экономического анализа и планирования естественно приводит к появлению статических моделей, которые позволяют ставить задачу с жестко фиксированной структурой моделируемой системы. Поскольку статические модели не включают в себя фактор времени в формализованной форме, они всегда проще, чем динамические модели одних и тех же экономических систем, которые в той или иной степени учитывают этот фактор. Поэтому при экономико-математическом моделировании характерно, что сначала разрабатываются статические модели, которые затем усложняются фактором времени и трансформируются в динамические модели. В частности, изначально модели балансировки отрасли, различные модели сводились к проблеме транспортировки и проблеме распределения линейного программирования, к проблеме потока сети и т.д. были статическими. Впоследствии для всех этих моделей были разработаны динамические аналоги и обобщения. Однако сложность далеко не всегда оказывается продуктивной, даже в тех случаях, когда динамический аспект моделируемой системы не безразличен к цели моделирования.

Группу макроэкономических моделей можно разделить на статические модели. К ним относятся экономические модели, предназначенные для описания крупных секторов экономики или экономики страны в целом. Целью макроэкономического моделирования является изучение экономических законов, сочетающих в себе наиболее важные и значимые показатели. В целом, математические модели экономики, разработанные к настоящему времени, можно условно разделить на две основные группы:

• Модели экономического роста (часто это динамические модели);
• Модели межотраслевого баланса.

Модели первой группы работают с крупными агрегатными показателями (валовой внутренний продукт, национальный доход, объем основных фондов, накопительные и потребительские фонды). Эти модели предназначены для изучения фундаментальных тенденций экономического развития на длительные периоды времени (например, несколько десятилетий). Эти модели часто представлены производственными функциями.

Статические модели включают в себя большинство линейных задач программирования (максимизация выхода в заданном ассортименте, проблема диеты, оптимальные распределения, резка материалов и многие другие).

Классификационные критерии моделирования

Моделирование (в широком смысле) - это фундаментальный исследовательский метод во всех областях знаний и научно обоснованный метод оценки свойств сложных систем, который используется для принятия решений в различных областях инженерной деятельности. Существующие и проектируемые системы могут быть эффективно исследованы с помощью математических моделей (аналитических и имитационных), реализованных на современных компьютерах, которые в данном случае служат экспериментальными инструментами с системной моделью.

Моделирование основано на теории сходства, которая гласит, что абсолютное сходство может иметь место только тогда, когда объект заменяется другим точно таким же объектом. В моделировании нет места абсолютному сходству, и цель состоит в том, чтобы модель достаточно хорошо представляла ту сторону работы изучаемого объекта.

Целью моделирования на этапе внедрения и эксплуатации сложных систем является моделирование возможных ситуаций для принятия обоснованных и прогнозных решений по управлению объектами. В качестве одного из первых признаков классификации типов моделирования можно выбрать степень полноты модели и разделить модели по этому знаку:

• Полный,
• неполный
• примерный.

Полное моделирование основано на полном сходстве, которое можно увидеть как во времени, так и в пространстве.

Неполное моделирование характеризуется неполным сходством модели с исследуемым объектом.

В зависимости от характера исследуемых процессов в системе S можно разделить все виды моделирования:

• детерминистический;
• стохастический;
• статический и динамический;
• разрозненно;
• непрерывный;
• дискретно-прерывно.

Детерминистическое моделирование моделей детерминистических процессов, т.е. процессов, в которых предполагается отсутствие всех случайных воздействий.

Стохастическое моделирование представляет собой вероятностные процессы и события. В этом случае анализируется ряд реализаций случайного процесса и оцениваются усредненные свойства, т.е. набор однородных реализаций.

Статическое моделирование используется для описания поведения объекта в определенный момент времени, в то время как динамическое моделирование отражает поведение объекта во времени.

Дискретное моделирование используется для описания процессов, которые считаются дискретными, в то время как непрерывное моделирование отражает непрерывные процессы в системах, а дискретно-непрерывное моделирование используется, когда необходимо различать наличие как дискретных, так и непрерывных процессов.

В зависимости от формы представления объекта (системы S) можно различать умственное и реальное моделирование.

Ментальное моделирование часто является единственным способом моделирования объектов, которые либо практически не реализуются в заданном промежутке времени, либо существуют вне условий, возможных для их физического создания. Например, многие ситуации в микромире, которые не могут быть изучены с помощью физических экспериментов, могут быть проанализированы на основе ментального моделирования.

Экономическое моделирование - это упрощение экономических процессов, явлений или объектов путем абстрагирования от них и свойств, не являющихся существенными для целей исследования.

Моделирование как метод прогнозирования экономических процессов

Моделирование является одним из наиболее популярных методов описания процессов и явлений в природе и обществе. Экономика была первой областью знаний, в которой были построены операционные модели для целей прогнозирования.

Модель - это абстрактное представление реального объекта (процесса, устройства или концепции) в той или иной форме (математической, графической и т.д.), которое служит инструментом получения информации об этом объекте. Процесс построения моделей называется моделированием.

Содержание метода моделирования состоит из следующих взаимосвязанных процессов:

• Предварительное изучение объекта и выделение его существенных особенностей;
• Экспериментальный и теоретический анализ модели;
• Сравнение результатов с данными объекта;
• Коррекция модели.

Для получения наиболее полного описания исследуемого объекта обычно создается несколько моделей по отношению к объекту. Их совокупность формирует систему прогностических моделей. Разработка такой системы осуществляется в три этапа:

• Разработка отдельных, но одновременно взаимосвязанных, взаимодействующих моделей в рамках единой системы прогнозных моделей;
• Определение порядка использования моделей, методов оценки и методов верификации полученных комплексных прогнозов;
• Практическое применение моделей и, исходя из результатов, их уточнение и дальнейшее развитие.

Разработка и применение моделей прогнозирования часто требует использования математических методов. Именно они могут обеспечить соблюдение высоких требований к обоснованности, эффективности и своевременности прогнозов развития экономических процессов. Поэтому эконометрика, описывающая процессы создания и применения экономико-математических моделей, стала очень популярной в экономике.

Сущность и специфика прогнозирования экономических процессов

Прогноз - это научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и условиях его развития. Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием.

Во всех сферах жизнедеятельности общества прогнозирование является важным связующим звеном между теорией и практикой (это утверждение относится и к экономике). Прогнозирование экономических процессов является объективной необходимостью, позволяет экономическим агентам решать следующие задачи:

• сформулировать текущие и достижимые цели своего собственного и социального развития;
• определить уровень и состав экономических ресурсов, которые обеспечат достижение этих целей
• определить наиболее вероятные и эффективные варианты реализации плановых документов с различными концепциями планирования
• обосновать основные направления экономической и технической политики;
• предсказывать последствия принятых и реализованных управленческих решений.

Таким образом, прогнозирование является одним из важнейших научных факторов при формулировании стратегии и тактики экономической деятельности граждан и организаций, определяющих основные параметры экономических процессов.

Прогнозирование экономических процессов по существу является форсайтом, то есть продвинутым представлением экономической реальности, основанным на знании естественных, социальных и духовных законов. Процессы в рамках прогнозирования могут быть изучены с различной степенью специфичности и типами воздействий. Выделяются следующие формы прогнозирования:

1. Гипотеза - это качественная характеристика исследуемых объектов, выражающая общие закономерности их поведения на основе теоретических законов и причинно-следственных связей;
2. Прогнозирование - это количественная и качественная характеристика исследуемых объектов, основанная на прикладной теории, характеризующаяся большей определенностью и надежностью, но все же имеющая вероятностный характер;
3. План представляет собой фиксацию (направленное определение) конкретных, подробных событий исследуемого объекта, целей и задач его развития, путей и средств их достижения, основанную на конкретной теории.

Описанные выше формы форсайта тесно взаимосвязаны. Таким образом, прогноз основан на гипотезе и в то же время является основой для планирования, таким образом, играет роль связующего звена.

Прогнозирование экономических процессов расширенного воспроизводства основано на изучении их основных закономерностей. Теоретической основой прогнозирования является, прежде всего, экономическая теория, которая включает в себя микроэкономику и макроэкономику. Кроме того, в качестве источников прогнозной информации, опыта, накопленного в ходе аналогичных процессов и событий, суждений экспертов (специалистов) по изучаемой теме, используется информация, собранная с помощью анкет, интервью, опросов и обработанных данных.

На основе этих данных делаются прогнозы развития экономических процессов - для этого используется мнение экспертов, проводится экстраполяция или моделирование объекта.