Технологии моделирования рынков и рыночной системы

поскольку возможно понимание всех исходов при наступлении событий, экономических последствий. Также в процессе воссоздания системы и ее исследования не будет нанесен существенный ущерб. Ценность моделирования также может проявиться в образовательном процессе, где обучающийся на практике принимает решения, видит их последствия и, анализируя собственные ошибки, вырабатывает политику поведения, ограниченную масштабами изменений, используемыми инструментами и осознаваемыми экономическими последствиями.

Возрождение имитационного моделирования послужило популяризации деловых имитационных игр в организации и управлении. Эволюционирующее понятие деловой имитационной игры «ДИИ» в условиях развития компьютерных технологий приобрело новую трактовку за счет получения возможности без участия людей определять ход процесса, т.е. автоматизировать процессы взаимодействия субъектов. Известен следующий перечень признаков ДИИ [58, 59]:

•постановка задачи, проблемы или ситуации, требующих решения;

•наличие оговоренных особенностей моделируемого объекта или модели в целом;

•определение возможного перечня управленческих решений, т.е. воссоздание управленческой деятельности;

•присвоение участникам игры ролей и соответствующих функций;

•указание условий взаимодействий между игроками, адекватных реальным связям в условиях горизонтального и вертикального взаимодействия;

•наличие возможностей многоступенчатых решений, являющихся следствиями друг друга;

•определение конфликтов интересов, причем в ситуациях как полной определенности, так и неопределенности с допущением вероятностей наступления событий и без них;

71

•указание наличия временного фактора, сопоставимого

среальными временными условиями, ограничивающего процессы принятия решения;

•присутствие системы оценки деятельности игроков с целью создания условий состязаний.

ДИИ также позволяют даже при условии моделирования одного отдельного объекта создавать множества ограничений на разных этапах игры, что формирует управленческий навык приспосабливаться к меняющимся условиям и, что не менее важно, определять приоритеты решаемых задач с учетом различия отражения результатов решения на модели.

Внастоящий момент ДИИ можно разделить на несколько категорий, где присутствуют микро- и макроэкономические объекты моделирования. В рамках предпринимательской деятельности существуют такие имитируемые задачи, как разработка планов, учет и анализ результатов, управление производством, контроль на различных уровнях, проектирование, оценка состояния. Моделирование на макроэкономическом уровне,

содной стороны, упрощается за счет учета меньшего числа факторов в самой модели и отсутствия жестких ограничений, однако в значительной мере усложняется за счет необходимости учета контингента, его разнородности и необходимости решать проблемы каждой из групп [58, 60].

Внастоящий момент имитационное моделирование на микроэкономическом уровне решает ряд задач:

•разработка планов основных работ на предприятиях;

•оценка результатов финансовой и хозяйственной деятельности;

•управление производственным процессом;

•проектирование, анализ и оценка проектных данных;

•анализ экономической среды и состояния рыночного сегмента и т.д.

Задачи, решаемые на макроэкономическом уровне, могут быть сведены к следующим [58, 59, 61]:

72

•анализ макроэкономической ситуации по основным группам показателей оценки развития;

•разработка методов регулирования экономики и оценка ожидаемых результатов;

•оптимизация управленческих воздействий на условиях минимизации затрат и степени воздействия на экономику в целом и т.д.

Для создания имитационных игр требуется определить основные принципы их разработки. Существует несколько разновидностей ДИИ, где основными участниками являются люди, распределенные по ролям, и «автоматы» (под автоматом понимается запроектированный алгоритм принятия решений, действующий на основании заданной целевой функции). Таким образом, можно выделить три вида игр:

–игры людей;

–игры «автоматов»;

–игра, построенная на взаимодействии человека и «авто-

мата».

Основное различие двух участников заключается в неспо-

собности «автомата» принимать иррациональные решения, в корне изменяющие ход игры и вызывающие соответствующие цепные реакции.

Деловая игра может состояться как в учебных, так и исследовательских целях лишь в тех условиях, когда интересы ее участников различны и во многом противоречивы, т.е. разнятся. При этом разница должна быть определена и формально зафиксирована. Не исключаются ситуации, когда различие целей дополнительно увязывается единой целевой системой, т.е. наилучший результат может быть достигнут лишь при соблюдении определённых требований обоими участни-

ками [58, 63].

Деловая игра не имеет целью получить конечный результат модели, она призвана отражать ход процесса и соответствующие взаимосвязи. Таким образом, предсказать конечный

73

результат в игре с учетом неизвестности будущих принимаемых решений невозможно. Игра полезна в большей степени тогда, когда она отличается своей динамикой, и еще больший эффект достигается, если носит вероятностный характер. С позиции оптимизации наиболее целесообразно выстраивать игры

свозможностью «отката» ситуации к прежнему состоянию

сцелью выбора иного решения и оценки различности результатов. Как и в практической деятельности, время для принятия решения должно быть ограниченно, и при этом само решение формализовано, что дополнительно корректируется на масштаб. При этом любая имитационная модель должна в себе сочетать формализуемые и неформализуемые блоки, так как первое обеспечивает достаточную обоснованность решений игроков, а отсутствие свободы выбора лишит ее реалистичности

[52, 68].

Выбранный объект моделирования и имитации должен быть полностью раскрыт с позиции имеющихся закономерностей его функционирования. Любому из игроков должна быть понятна цель, к которой стремится система, и закономерности функционирования, в том числе подсистемы, а также имеющиеся ограничения. Определяя процесс функционирования, требуется формализовать процесс принятия решения и «побудители» поступков. Особую важность приобретает доскональное изучение влияний принимаемых решений на систему в целом. Также требуется выявить вероятностный характер воздействий внутренней и внешней среды, принимаемых в процессе принятия решений, различные значения, т.е. меняя последствия. Необходимо отметить, что в одной и той же игре могут быть сформулированы цели, на первый взгляд связанные друг

сдругом, с другой стороны – частично противоречащие. Так, например, частично противоречат друг другу решения о максимизации эффективности деятельности системы и социальность решения.

74

Любая из игр может включать в себя перечень обязательной и дополнительной информации (при этом дополнительная информация может быть ошибочной). Таким образом, игрок должен произвести сортировку входящей информации по следующим направлениям [58]:

• решаемая задача (текущее решение, его взаимосвязь с общей целью игры, известные ограничения в принимаемых решениях);

•влияние вероятностного характера принимаемых решений на систему в целом, его составляющие сроки и т.д.;

•имеющиеся альтернативы, их взаимосвязь и противоречивость;

•обнаруживаемые связи с внешней средой и внутренними факторами и их комплексное влияние на процесс принятия решения;

•разделенные группы общей и специальной информации

иусловия их применимости и т.д.

Любая ДИИ должна иметь разработанную обеспечивающую часть, имитирующую свод решений множества игроков в единую систему и принятие комплексного решения для дальнейшего «раунда» игры. Принято, что имеющийся программный комплекс, в общем, понятен игрокам, т.е. существует инструкция по эксплуатации программных решений. При этом отражается взаимосвязь модели с реальным процессом, конкретизируются исключения и дополнения. Составление и анализ модели, задействованной в ДИИ, происходит в несколько этапов: от демонстрации простейшей (упрощенной) модели, отражающей главные качественные особенности моделируемых объектов, до представления полной системы с возможностью учета множества факторов и ограничений [58]. В зависимости от изучаемых отдельных явлений модель может сокращаться, упрощаться или в нее могут добавляться различные условия. Процесс проведения игры представляет собой многоитерационную деятельность, по факту окончания каждой ите-

75

рации выделяются промежуточные результаты. В конечном счете модель представляет собой формализованную организационную систему, основанную на механизмах и организационных правилах. Процесс построения такой системы носит скорее исследовательский характер. Здесь можно выделить следующие этапы:

•описание организационной системы, подлежащей моделированию, и модели соответственно;

•определение направления движения информационных потоков между элементами системы;

•выведение перечня переменных, описывающих состояние системы;

•выведение всех типов ограничений (глобальных и локальных), сообщаемых игрокам и влияющих на их выбор;

•выведение способа определения данных для вывода управленческого воздействия;

•формулирование целевой функции всех участников

игры;

•описание процедуры формирования управленческого воздействия;

•анализ разработанной системы по формальным признакам;

•разработка плана ведения ДИИ и экспериментов;

•выведение инструкции для всех игроков;

•проведение деловой игры;

•подведение итогов и анализ полученных результатов, что отражается в итоговом заключении; оценка предлагаемых изменений.

В Институте проблем управления РАН были определены требования к построению и организации деловых имитационных игр, определяющие все вышеперечисленные этапы [58]. Общие положения включают определение сроков, места проведения, способа оформления результатов и т.д. Также даются ссылки на методические и инструктивные материалы. Форми-

76

руемые общие и частные цели проведения данной деловой игры в том числе определяются спецификой местных условий. Указываются общие этапы проведения игры, способы сбора данных, ссылки на методику интерпретации результатов, порядок перехода на сокращенную схему проведения игры, что в целом входит в методику решения изучаемых проблем. Указываются все участники, а также организаторы и эксперты и дается общая характеристика каждого участника, задействованного в игре. Данные позволяют определить уровень подготовленности всех участников, что требуется к учету в процессе проведения ДИИ. Определяются игровые периоды и необходимое время для их проведения.

С точки зрения научного эксперимента «Общие положения», описывающие условия эксперимента, представляют собой ценность как методического, так и эксплуатационного характера. Четко сформулированная цель, общее назначение игры, краткая ее характеристика и описание конструкции модели позволяют определить ценность эксперимента в целом. Получаемый в результате проведения отчет, описывающий исходное и конечное состояние объекта исследования, а также данные об участниках, их стратегиях и отдельных результатах позволяют провести полный анализ всех событий и прийти к выводу, что выбранная экспериментальная группа репрезентативна, а полученные данные носят актуальный характер. Сводка наблюдений и сделанные на их основе предложения, оформленные в виде отчета о деятельности по поводу игры, позволяют сформулировать реальные предложения по совершенствованию фактически существующей системы. Выводы и заключения по проблеме, а также предложения по реализации этих выводов формируются в документ директивного характера в качестве рекомендации к действию реальных субъектов. Дополнительно формулируются частное и актуальные новые направления исследования, что позволяет непрерывно развивать существующую систему (рис. 2.11).

77

Сравнение результатов ДИИ в рамках «игры автоматов» с игрой с участием людей позволит определить адекватность созданной модели. Отклонения будут означать, что в модели присутствуют неточности, которые требуют устранения. Ранее указывались возможные неточности, однако корректировку следует рассмотреть подробнее.

На первом этапе корректировки необходим обстоятельный анализ источников погрешностей в процедуре моделирования с целью уменьшения их влияния.

Основными источниками погрешностей разработанной технологии являются:

1)рефлексии предпочтений игроков рынка как представление ЛПР (лицо принимающее решение) об их поведении

взадачах выбора. В предложенной технологии ошибка моделирования данного типа может проявиться в период определения типа игроков. Получение и анализ дополнительной информации об игроках рынка позволит устранить этот вид погрешности;

2)методическая погрешность вычисления комплексных оценок, связанная с приведением переменных к стандартной модели нечёткого числа на пути приближения к корню дерева критериев, имеющая несистематический характер и укладывающаяся по результатам экспериментов в интервал 0–3 %;

3)погрешности измерения (экспертного оценивания) текущих значений переменных. Она может быть уменьшена путём расширения состава экспертов и использования более совершенных процедур обработки экспертной информации, например активной экспертизы;

4)методические погрешности приближённого представления функций приведения критериев к стандартной шкале комплексного оценивания могут быть уменьшены путём более тщательной проработки процедур их построения;

5)погрешности линеаризации моделей предпочтений в рабочей точке – также несистематические погрешности, влия-

79

ние которых на результаты моделирования невелико, при соблюдении границ ε-областей;

6) собственные колебания параметров рынка, зависящие от продолжительности моделирования. Это обстоятельство требует возобновления обращения технологии моделирования с периодом, зависящим от конкретного рынка.

Второй этап коррекции модели предусматривается в том случае, если усилия на первом этапе оказались недостаточны. Здесь коррекция модели осуществляется в направлении варьирования её параметрами до тех пор, пока ожидаемые изменения рынка по результатам моделирования не совпадут с данными наблюдений:

–целенаправленный сдвиг функций приведения частных критериев в направлении, согласном со знаком несовпадения действительных и ожидаемых значений (параметрическая коррекция). При большом числе наблюдений может идти речь

оминимизации, а не о полном устранении несовпадений;

–введение нечёткого наполнения матрицы свёртки в рамках структурной коррекции.

Следует заметить, что небольшие погрешности моделирования относительно размеров областей определения стандартных функций свёртки делают целесообразным использование точных методов на моделях данного класса, поскольку при этом, как правило, сохраняется стратегическое направление динамики изменения рабочей точки.

Поскольку требуется определить, насколько выявленные параметры соответствуют действительности, представим ситуацию, при которой фактический маркетинговый рыночный анализ установил, что уровень показателя выше, чем полученные значения. В представленной первоначальной шкале минимальный уровень показателя в количественном выражении

принят в размере dmin, что соответствует качественному значению Dmin 1, тогда как максимальный dmax соответствует качественному значению Dmax. Поиск физического значения уровня

80