3) Технология экономических экспериментов
Многообразие экономических явлений требует для своего описания всего спектра экономико-математических средств. В ряде случаев удается получить небанальные модели, вполне поддающиеся формальному анализу. Эти модели формируют известное научное направление – математическую экономику. Большинство же дескриптивных моделей анализируется в режиме вычислительного эксперимента на ЭВМ .
Несмотря на известные успехи, большая область экономических явлений не поддается моделированию прежде всего из-за недостатка или незрелости (неформализуемости) содержательного знания. Это в первую очередь относится к тем экономическим процессам, где существенно поведение человека, в частности, менеджерское, где важны процессы образования и деятельности различных экономически организованных коллективов: предприятий, акционерных обществ, финансовых групп и т.п., т.е. хозяйствующих субъектов. В то же время именно в этой плоскости лежит множество актуальных экономических проблем.
Естественной реакцией на недостаток поведенческих элементов в моделях является подключение к технологическим моделям, отражающим, в основном, хорошо известные и потому формализуемые экономические связи, человека (экспертов) на различные роли, соответствующие реальным рабочим местам в моделируемых процессах. Появляются человеко-машинные модели, в которых вычисления по формализованным отношениям создают ту или иную обстановку вокруг вовлеченных в модельную среду экспертов, а последние генерируют специфически человеческие реакции на эту обстановку, подчиняясь в меру способности и желания тому или иному заранее согласованному сценарию. Эффект от такого соединения экспертной деятельности и модельных вычислений выражается не только и часто не столько в итоговых численных данных, сколько в заметном росте компетентности экспертов, имеющих возможность проанализировать проблему как бы изнутри, в ускоренном (замедленном) времени, особом ракурсе (финансовом, производственном, социальном и т.п.) или, наоборот, в системном виде. Следовательно, в таких человеко модельных экспериментах формализованная часть не только воспроизводит причинно-следственные экономические связи, но и играет роль мощного катализатора экспертной деятельности вне модели. Все это побуждает не только создавать особые модели (с хорошим диалогом, в частности), но и делать акцент в экспериментах на работе с экспертами, на экстрагировании полезной информации из накопленных ими знаний. В результате появляется обобщенная технология модельно-игровых экспериментов (рис. 1), содержание основных этапов которой состоит в следующем.
Вся технология ведется группой поддержки, компетентной в организации модельных экспериментов. Следуя рис. 1, в основе технологии лежат банки моделей (3), экспертов (4) и экономико-статистической информации (5). В первом банке накапливаются разработанные в разное время и по различным поводам дескриптивные модели экономических процессов, стандартно оформленные, охарактеризованные и приспособленные под единую технологию использования. Во втором хранятся данные об экспертах и их специализации с рейтинговыми оценками их компетентности по тем или иным аспектам экономической проблематики. Такие оценки получаются и корректируются, в частности, методами, описанными в [5, 6].
Информационный банк накапливает экономические данные, необходимые для калибровки моделей. Источниками таких данных служат как обычные экономические отчеты, справочники, нормативы и т.д., так и результаты проведенных ранее экспериментов: выявленные целевые функции субъектов экономики, их поведенческие характеристики и т.п. Ведение и пополнение этих банков – первая задача группы поддержки.
Поступающая на экспертизу проблема предварительно анализируется (1) с точки зрения полезности применения к ее исследованию модельного инструментария. При положительном решении формируется специальная группа экспертов-аналитиков (2). Аналитики вместе с группой поддержки после более глубокого изучения проблемы планируют модельный (модельно-игровой) эксперимент и подбирают (6): подходящие модели, экспертов на игровые роли, сценарии предстоящих экспериментов. Здесь же предварительно калибруются модели.
Реализация плана эксперимента начинается с введения в проблематику экспертов-игроков (7): изучения игровых сценариев, назначения на роли, знакомства с рабочими местами и т.п. Для игроков создается ситуация как в жизни, поэтому модельная часть представляется для них во многом как черный ящик. Аналитики же полностью информируются о свойствах моделей, особенно о допущенных упрощениях, чтобы они могли максимально достоверно оценивать условность экспериментальных результатов.
Собственно эксперимент (8) состоит из серии игр с моделями, сопровождаемых межигровыми обсуждениями, где эксперты высказывают и уточняют свои мнения, после чего возможно изменение состава моделей, их поднастройка, уточнение сценариев и т.п.
Информация по ходу эксперимента (численная и вербальная) фиксируется (9) и обрабатывается аналитиками (10) для вынесения окончательного мнения по проблеме.
Очень важным является анализ данных, полученных в итоге имитационных игр. Учитывая, что существенная часть эвристической (творческой, идейной) информации зарождается в ходе имитационных экспериментов или в межигровых обсуждениях, она фиксируется средствами аудио- и видеотехники для последующего воспроизведения и рассмотрения ее аналитиками.
Численная информация появляется в модельных экспериментах из динамики выбранных показателей, причем имитационные прогоны моделей дают, как правило, столь обширные данные, что для их обзора и анализа нужны специальные методы обработки. Для этого оригинальная информация из моделей пополняется производной (например, относительными показателями, индексами и т.п.), сжимается (суммируется, усредняется, сворачивается и т.д.) и по выбору аналитиков визуализируется в любых на- глядных формах, облегчающих исследование (в графиках, диаграммах, таблицах и т.п.).
Фундаментальные проблемы ЭЭ во многом связаны с созданием ее главного инструмента – моделей. Адекватное моделирование экономической реальности требует методологического продвижения в нескольких направлениях, в числе которых важнейшими являются моделирование интеллектуальной экономической деятельности и динамическая калибровка моделей.
Решение первой проблемы определяет способность моделей отобразить поведение хозяйствующих субъектов экономики. Это проявляется, прежде всего, в целеполагающей деятельности указанных субъектов, в выборе критериев экономической деятельности и самого пространства поведения. В целом требуются фундаментальные достижения в разработке проблем искусственного экономического интеллекта.
Другое важное качество, которое необходимо отразить в моделях, это динамичность экономических процессов со свойственными им показателями инерционности и скорости протекания (или характерного времени изменчивости). Таким образом, отражение динамики экономических процессов – это проблема и калибровки моделей и их конструкции. Только с учетом данного фактора динамичности модели могут претендовать на адекватность и применимость в экспериментах.
Что касается программных средств для проведения экономических экспериментов, то некого стандартного программного средства не существует. В каждом конкретном случае выбор программных средств зависит от целей эксперимента. Если эксперимент простой, то возможно применение средств, имеющихся в таких программах как Statistica, MathCad и др. Если же эксперимент сложный, то требуется разработка специального программного кода средствами языков программирования достаточно высокого уровня, например Java.