Технологии моделирования рынков и рыночной системы

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Пермский национальный исследовательский политехнический университет»

К.А. Гуреев, С.А. Чёрный

ТЕХНОЛОГИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ РЫНКОВ И РЫНОЧНОЙ СИСТЕМЫ

Утверждено Редакционно-издательским советом университета

в качестве учебного пособия

Под редакцией профессора В.А. Харитонова

Издательство Пермского национального исследовательского

политехнического университета

2016

УДК 332.7:651.012.123+:651.012.123:519.86] (075.8) Г95

Рецензенты:

д-р экон. наук, профессор Г.А. Гершанок (Институт повышения квалификации РМЦПК, г. Пермь);

д-р экон. наук, профессор И.В. Ёлохова (Пермский национальный исследовательский политехнический университет)

Гуреев, К.А.

Г95 Технологии моделирования рынков и рыночной системы : учеб. пособие / К.А. Гуреев, С.А. Чёрный / под ред. В.А. Харитонова. – Пермь : Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2016. – 159 с.

ISBN 978-5-398-01642-0

Рассмотрены модели принятия управленческих решений с использованием интеллектуальных технологий анализа рынков. Показаны возможности применения приемов нечеткой математики для описания предпочтений экономических субъектов.

Может быть использовано студентами, обучающимися по направлению 38.03.02 (080200.62) «Менеджмент», при изучении дисциплин «Управление фирмой», «Методы принятия управленческих решений» и «Экономика народного хозяйства», а также магистрантами, специализирующимися в области производственного менеджмента.

УДК 332.7:651.012.123+:651.012.123:519.86] (075.8)

2

4

ВВЕДЕНИЕ

Современные экономические условия, характеризующиеся высокими темпами инновационного и конкурентного развития, связанные с формированием новой социально-экономиче- ской системы, построенной на всё более тесных связях её составных частей, требуют пристального внимания и участия управляющих структур, определяющих направленность развития и совершенствования функционирования всех сфер экономической деятельности.

Внастоящее время следует обратить особое внимание на особенности функционирования макроэкономической системы (МЭС): высокие темпы научно-технических изменений, ускорение материальных, финансовых и информационных потоков, исчерпание части ресурсов и снижение их доступности, что провоцирует дефицит, отражающийся на всех составляющих экономической системы, расширенная глобализация, усложняющая регулирование и взаимодействие государства и общества.

Российская экономика не является исключением, а лишь подтверждает мировой тренд социально-экономического развития. В некоторых аспектах ситуация отечественной экономики усугубляется экспортно-сырьевой направленностью развития, нарушением баланса между инвестициями и национальными сбережениями, несовершенством механизмов регулирования рыночной экономической системы.

Всвязи с этим становится актуальным целый круг задач, требующих немедленного решения: это анализ макроэкономической ситуации как целостной системы, прогнозирование её

развития и разработка направленных методов управления и целевого регулирования со стороны государственных структур. Одной из основных экономических проблем, решаемых в области анализа и управления развитием экономической сис-

5

темы, является проблема воспроизводства. Воспроизводственный подход предполагает рассмотрение взаимосвязей всех системообразующих частей макроэкономической структуры в их многообразии производства, распределения, обмена, потребления и накопления с учётом системообразующих описаний закономерностей поведения субъектов.

Решением большинства проблем анализа и управления указанным экономическим процессом является формирование модели поддержки принятия решений, позволяющей с большей степенью обоснованности принимать решения лицам, принимающим решения (ЛПР), обладающим значительной научной, исследовательской и экспериментальной базой. Повышение эффективности функционирования макроэкономической системы во многом зависит от эффективности самого математического аппарата, способного спрогнозировать сценарии развития при известных параметрах принимаемых управленческих решений и определяемых степенях их воздействия на экономическую систему.

Исследования в области моделирования макроэкономических систем ранее не использовали весьма актуальный подход на основе интеллектуальных технологий, моделирующих поведение участников. Отличительной чертой данных моделей является оценка степени влияния применяемых механизмов регулирования непосредственно на субъекты экономики.

Проблема управления воспроизводственным процессом интересовала многих авторов: Е. Домара, Дж. Кейнса, Ф. Кене, В. Леонтьева, К. Маркса, Ф. Модильяни, П. Самуэльсона, Р. Салоу, Р. Стоуна, М. Фридмана, Э. Хансена, Р. Харрода, Дж. Хикса. Эти учёные разрабатывали модели экономического роста в виде траекторий с учётом ранее наблюдаемых степеней влияния отдельных управляющих мероприятий и их комплексов. Также многие работы посвящались экономическим циклам, которые обусловливались различными временными рамками и причинными событиями, отражающимися на конъюнк-

6

турных изменениях. Решался и локальный спектр задач, связанный с поддержанием желаемых темпов экономического роста, уровня инфляции, безработицы, формированием финан- сово-материальных потоков между отдельными элементами системы и внутри каждой из них, определением оптимальных мер государственного регулирования системы и её компонентов. Также требуется отметить многообразие используемых ранее подходов, основанных на различных балансовых, статических и динамических, вероятностных и индикативных моделях и др.

Необходимо отметить, что частично авторы уже двигаются в заданном направлении, используя предлагаемый подход в области моделирования «больших» систем на основе теории принятия решений с использованием механизмов комплексного оценивания (С.Н. Васильев [6], В.Н. Бурков [4], Д.А. Новиков [4, 5], В.В, Кульба [7], Р.М. Юсупов [8], Е. Маркова [3] и др.). Пожалуй, основоположниками направления моделирования на основе интеллектуальных технологий в области управления рыночными системами по праву можно считать В.А. Харитонова [9, 10], А.О. Алексеева [11], Д.А. Новикова и др.

Обоснована актуальность исследования макроэкономической системы как сложной динамической многообразной системы, включающей в себя в первую очередь поведение субъектов как объекта моделирования, формирующих кругооборот товарных, ресурсных, финансовых, информационных потоков, образующих взаимосвязь между всеми компонентами данной системы.

В процессе решения данной проблемы мы опирались на труды отечественных и зарубежных учёных, создавших и развивающих различные направления в области моделирования и управления экономическими системами, внёсших огромный вклад в развитие данного направления. Учитывались разработки:

7

1)В.В. Леонтьева, С.В. Казанцева, М.Н. Узякова, В.В. Ивантера при решении задач планирования, распределения ресурсов, балансовых моделей;

2)Б.Н. Кузыка, В.И. Кушлина, С.Ю. Глазьева и др., касающиеся моделей индикативного планирования и национального программирования;

3)А.А. Петрова, Дж. Форрестера, Р. Шона, Ю.С. Попкова

идр., касающиеся имитационного моделирования и моделей системной динамики;

4)Е.А. Абрамова, Э.Б. Ершова, А.Р. Белоусова и др., касающиеся балансовых моделей экспериментального характера;

5)Д.А. Новикова, В.Н. Буркова, Р.С. Гринберга и др., реализующие теорию управления сложными системами на основе теории принятия решений и имитационных моделей производственных и макроэкономических систем.

Необходимо также упомянуть обращение к известным работам в области разработки интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений и ситуационного подхода авторов Ю.Ф. Тельнова, Т.А. Гавриловой, Г.С. Поспелова, Д.Л. Андрианова и др.

Большое количество работ в области моделирования, в том числе макроэкономических процессов, не позволило определить наиболее значимую технологию всех процессов и взаимосвязей в данной системе. Это обусловливается как сложностью самой системы, требующей крайне больших трудозатрат по её моделированию, многофакторностью и неисчислимым множеством требующих учёта процессов, так и существующими разделениями между макро- и микропроцессами. В частности, по многим причинам, авторы отказываются начинать процесс моделирования макроэкономической системы с самих субъектов экономики, мотивируя этот отказ невозможностью и отсутствием необходимости в столь глубокой детализации, считая, что поведение социума уже лежит

8

в основе выделенных взаимосвязей с использованием макростатистических данных. Данное утверждение может быть подвергнуто критике, так как именно поведение отдельных рыночных участников вследствие их совокупности определяет экономическую динамику.

Предлагаемое учебное пособие может представлять интерес для студентов, аспирантов и научных сотрудников, специализирующихся в области управления сложными организаци- онно-экономическими системами. Оно состоит из четырёх глав. Первая глава является вводной, содержащей описание эволюции экономической системы с позиции её моделирования с использованием интеллектуальных технологий, учитывающих человеческий фактор, описание использованного математического аппарата и подробное обоснование необходимости его применения в процессах моделирования макроэкономических систем. Также первая глава пособия подробно описывает теоретический базис, выразившийся в виде концепции моделирования рыночной системы с использованием интеллектуальных технологий. Во второй главе освещены основные положения и этапы процесса моделирования индивидуальных предпочтений участника и определен процесс обработки данных с построением на их основе модели поведения участников и получением, таким образом, локальной рыночной модели. Третья глава посвящена процессу построения коллективных моделей предпочтений, призванных адаптировать предложенный механизм применительно к построению макроэкономической системы. Метод основывается на определении состава и структуры социума с выбором наиболее близкой модели для каждой из составных частей с учётом данной структуры в процессах построения совокупных спроса и предложения. В четвёртой главе рассматриваются вопросы формирования динамических рыночных моделей на основе цепей сценариев с определением вероятностей наступления каждого их них.

9

После изучения первой главы студент должен овладеть уникальными инжинирингово-управленческими компетенциями в области моделирования рынка, состоящими из знаний в области теории рынка, рыночных отношений, законов рыночной динамики и конкуренции, умений проводить маркетинговые исследования, определять доли рынка основных участников, деловые и потребительские индексы рынка; интеллектуальными технологиями моделирования предпочтений основных участников рыночных отношений, методами анализа и моделирования рынка недвижимости и т.д.

Освоение материала второй главы позволяет овладеть уникальными управленческими компетенциями в области моделирования отдельных рыночных сегментов, приобрести навыки в использовании рассматриваемой технологии, в частности: определение необходимого и достаточного перечня «терминальных» критериев, необходимых для включения их в модель при условии сохранения её адекватности, агрегирование древа критериев и обозначение иерархий, наполнение матриц свёртки с использованием установленных правил их формирования, использование различных подходов в процессе построения модели и т.д.

Третья глава даёт возможность специалисту приобрести необходимые навыки для проведения исследований в отношении состава и структуры социума. Анализируя различные рыночные сегменты, исследователь может получить существенную дополнительную информацию, позволяющую более точно определить рыночную конъюнктуру, а также динамику изменения отношения потребителей с учётом их предпочтений.

Последняя глава пособия даёт понимание процесса проведения прикладных исследований с использованием деловых имитационных игр, позволявших проверять адекватность созданных моделей поведения участников рынка и оценивать эффективность предлагаемых управленческих решений, направленных на изменение динамики развития рыночной системы в целом.

10