Технологии моделирования рынков и рыночной системы

Риc. 1.8. Формирование и расходование бюджета домохозяйства

Рис. 1.9. Формирование и расходование бюджета предприятий

23

Рис. 1.10. Формирование и расходование бюджета государства

в действительности позволяет отстраниться от различий домохозяйств и предприятий, в частности, устанавливая, что в их основе находится группа людей со своими предпочтениями. Стирается грань между макро- и микроэкономическими субъектами, определяемая лишь масштабом группы. Становится возможным применение законов микроэкономики при изучении макроэкономических процессов. На первое место выдвигается исследование сложившихся основ принятия решений как результата эволюции общества и образования неких традиций поведения. Становится понятным поведение, частично описываемое понятием «генетическая память», – совокупность врожденных (наследственных) реакций, способствующих выживанию.

Институты, сложившиеся в обществе, и как «нормы, обычаи поведения в обществе», и как «закрепление норм и обычаев в виде законов, организаций, учреждений» определяют поведение участника рынка как лица, принимающего решение, меняя основу выбора и его черт. Становится очевидным, что моделирование рыночной системы без учёта поведения субъекта данной системы в виде единицы или группы участников просто бессмысленно.

Требуется проанализировать, учитывалась ли ранее при составлении модели рынка указанная особенность, возможно ли их использование для реальных рыночных исследований.

1.2. Анализ существующих подходов к решению задач моделирования рынка и рыночных систем

Рассматривая вопросы классификации экономико-матема- тических методов с целью определения наиболее «подходящего метода моделирования, отметим, что они представляют собой комплекс экономико-математических дисциплин, являющихся сплавом экономики, математики и кибернетики.

25

Поэтому классификация экономико-математических методов сводится к классификации научных дисциплин, входящих в их состав [26]. Хотя общепринятая классификация этих дисциплин пока не выработана, с известной степенью приближения в составе экономико-математических методов можно выделить следующие разделы:

•экономическая кибернетика: системный анализ эконо-

мики, теория экономической информации и теория управляющих систем;

•математическая статистика: экономические прило-

жения данной дисциплины – выборочный метод, дисперсионный анализ, корреляционный анализ, регрессионный анализ, многомерный статистический анализ, факторный анализ, теория индексов и др.;

•математическая экономия и изучающая те же вопросы с количественной стороны эконометрия: теория экономического роста, теория производственных функций, межотраслевые балансы, национальные счета, анализ спроса и потребления, региональный и пространственный анализ, глобальное моделирование и др.;

•методы принятия оптимальных решений, в том числе исследование операций в экономике. Это наиболее объемный

[27] раздел, включающий в себя следующие дисциплины и методы: оптимальное (математическое) программирование, в том числе методы ветвей и границ, сетевые методы планирования и управления, программно-целевые методы планирования и управления, теорию и методы управления запасами, теорию массового обслуживания, теорию игр, теорию и методы принятия решений, теорию расписаний. В оптимальное (математическое) программирование входят, в свою очередь, линейное программирование, нелинейное программирование, динамическое программирование, дискретное (целочисленное) программирование, дробно-линейное программирование, параметрическое программирование, сепарабельное программи-

26

рование, стохастическое программирование, геометрическое программирование [28];

•методы и дисциплины, специфичные как для централизованно планируемой экономики, так и для рыночной (конкурент-

ной) экономики. К первым можно отнести теорию оптимального функционирования экономики, оптимальное планирование, теорию оптимального ценообразования, модели материально-тех- нического снабжения и др. Ко вторым – методы, позволяющие разработать модели свободной конкуренции, модели капиталистического цикла, модели монополии, модели индикативного планирования, модели теории фирмы и т.д. Многие из методов, разработанных для централизованно планируемой экономики, могут оказаться полезными и при экономико-математическом моделировании в условиях рыночной экономики [29];

•методы экспериментального изучения экономических явлений. К ним относят, как правило, математические методы анализа и планирования экономических экспериментов, методы машинной имитации (имитационное моделирование), деловые игры. Сюда можно отвести также и методы экспертных оценок, разработанные для оценки явлений, не поддающихся непосредственному измерению. Перейдем теперь к вопросам классификации экономико-математических моделей, другими словами, математических моделей социально-экономических систем и процессов. Единой системы классификации таких моделей в настоящее время также не существует, однако обычно выделяют более десяти основных признаков их классификации или классификационных рубрик. Рассмотрим некоторые из этих рубрик [30].

По общему целевому назначению экономико-математи- ческие модели делятся на теоретико-аналитические, используемые при изучении общих свойств и закономерностей экономических процессов, и прикладные, применяемые в решении

конкретных экономических задач анализа, прогнозирования и управления.

27

По степени агрегирования объектов моделирования моде-

ли разделяются на макроэкономические и микроэкономические

[31]. Хотя между ними и нет четкого разграничения, к первым из них относят модели, отражающие функционирование экономики как единого целого, в то время как микроэкономические модели связаны, как правило, с такими звеньями экономики, как предприятия и фирмы.

По конкретному предназначению, т.е. по цели создания и применения, выделяют балансовые модели, выражающие требование соответствия наличия ресурсов и их использования; трендовые модели, в которых развитие моделируемой экономической системы отражается через тренд (длительную тенденцию) ее основных показателей; оптимизационные модели, предназначенные для выбора наилучшего варианта из определенного числа вариантов производства, распределения или потребления; имитационные модели, предназначенные для использования в процессе машинной имитации изучаемых систем или процессов и др. [32].

По типу информации, используемой в модели, экономикоматематические модели делятся на аналитические, построенные на априорной информации, и идентифицируемые, построенные на апостериорной информации.

По учету фактора времени модели подразделяются на статические, в которых все зависимости отнесены к одному моменту времени, и динамические, описывающие экономические системы в развитии.

По учету фактора неопределенности модели распадаются на детерминированные, если в них результаты на выходе однозначно определяются управляющими воздействиями, и стохастические (вероятностные), если при задании на входе модели определенной совокупности значений на ее выходе могут получаться различные результаты в зависимости от действия случайного фактора [28].

28

Экономико-математические модели могут классифицироваться также по характеристике математических объектов, включенных в модель, другими словами, по типу математического аппарата, используемого в модели. По этому признаку могут быть выделены матричные модели, модели линейного

инелинейного программирования, корреляционно-регрессион- ные модели, модели теории массового обслуживания, модели сетевого планирования и управления, модели теории игр и т.д.

Наконец, по типу подхода к изучаемым социальноэкономическим системам выделяют дескриптивные и нормативные модели. При дескриптивном (описательном) подходе получаются модели, предназначенные для описания объяснения фактически наблюдаемых явлений или для прогноза этих явлений; в качестве примера дескриптивных моделей можно привести названные ранее балансовые и трендовые модели. При нормативном подходе интересуются не тем, каким образом устроена и развивается экономическая система, а как она должна быть устроена и как должна действовать в смысле определенных критериев. В частности, все оптимизационные модели относятся к типу нормативных; другим примером могут служить нормативные модели уровня жизни [33].

Сучётом приведённой выше классификации [34] оптимальной представляется классическая модель спроса и предложения, которая, в свою очередь, является микроэкономической моделью. Множество факторов (детерминантов спроса

ипредложения) среди множества математических моделей вынуждает выбрать класс многофакторных моделей, а меняющаяся зависимость итогового уровня спроса или предложения в зависимости от сочетания факторов определяет необходимость принятия нелинейных моделей. Цель работы – выбор оптимального (рационального) решения, требующего от модели возможности проведения на ней аналитических исследований. Различность сочетания факторов, влияющих на результат, с разной степенью определяет выбор статической модели, от-

29

ражающей фактическую ситуацию в текущий момент времени. Модель, отражающая фактические события, является дескриптивной [35].

С учётом вышесказанного выбранная модель является прикладной, микроэкономической, аналитической, дескриптивной, детерминированной, имитационной, нелинейной, с использованием матричных свёрток.

Проведённая классификация позволяет сформулировать некоторое концептуальное утверждение в отношении предполагаемой концепции моделирования рынков и рыночной системы:

1. Адекватность моделей предпочтений игроков рынка обеспечивается нелинейными механизмами комплексного оце-

и сложным процессом, требующим специальной экономической, математической подготовки. В большинстве случаев лица, принимающие решения, не обладают достаточным уровнем знаний, что им и необязательно в их повседневной деятельности. По этой причине требуется создание готового инструмента для решения прикладной задачи, позволяющего ЛПР (лицу принимающему решение), воспользовавшись им, принять рациональное решение относительно объекта управления. На основе данного высказывания определяется второе положение концепции.

2. Разработка прикладных моделей должна быть обеспечена методикой, предусматривающей решение задачи выбора матриц свёртки лицами, принимающими решение (ЛПР) в данной предметной области и снижающими требования к их специальной подготовке.

Среди множества программных средств, позволяющих реализовать использование выбранной методики моделирования и смоделировать сам тип выбранной модели, а также ана-

30