Исследование социально-экономических и политических процессов. Ч.1. Учебное пособие

21

имитационные модели.

Сточки зрения средств выражения используются следующие формы представления объектов:

- словесное описание; - графическое представление;

- блок-схемы, матрица решений; - математическое описание. Соответственно, модели бывают: - предметные; - знаковые;

- математические.

В большинстве случаев при исследовании СЭиПП необходимо выбрать нужную вам модель, в противном случае – разработать свою.

Предметные модели отображают содержательные свойства исследуемого объекта, сконцентрированные на пространственно и функционально ограниченном объеме. Знаковые модели ориентированы на отображение структуры объекта, обозначенной системой символов, выражающих свойства и признаки в условиях изменяющейся среды. Математические модели базируются на использовании логико-математических методов.

Сточки зрения назначения модели делятся:

-на модели принятия решений;

-модели компромиссов (позволяют взвешивать и оценивать замены в средствах и целях);

-многоцелевые модели, предназначенные для выбора между сложными вариантами;

-оптимизационные модели (ориентированы на нахождение локальных оптимумов);

-оценочные модели (служат способом определения отношения состояния исследуемой системы);

-познавательные модели (описывают способ достижения достоверности в рамках данного метода рассуждений);

22

- диагностические модели – модели, нормализующие работу системы в случае нарушений. Термин диагностика использовал Ст. Янг в описании подходов, этапов и моделей.

3. Свойства моделей.

1.Конечность моделей. Это свойство говорит о том, что модель отражает только некоторые свойства «бесконечного» объекта.

2.Упрощенность. Это свойство вытекает из конечности, но отличается от него. Оно связано с тем, что мы вынуждены работать с этими моделями. Пример упрощения – линеаризация.

3.Приближенность модели. Она отличается от конечности и упрощенности тем, что носит количественный аспект и связана с результатами приближенных расчетов (ошибки округления и т.д.).

4.Адекватность. Как правило, рассматривается цель: если цель исследования достигается, то модель считается адекватной.

5.Динамизм – способность в случае необходимости перестройки модели на другой уровень.

6.Робастность – проектирование в моделируемой системе способности реагировать и исправлять возникающие в ходе моделирования ошибки.

7.Релевантность – соответствие привлекаемых параметров целям и характеру моделируемого объекта.

8.Невозможность полной формализации моделирования, сложность алгоритмизации. Как следствие, моделирование является одновременно наукой и искусством.

4. Системный анализ и выбор методов моделирования

Потребность в системном анализе возникает, когда задача или проблема настолько усложняется, что для её постановки и решения не может быть сразу определен подходящий аппарат формализации, когда требуется участие специалистов различных областей знаний. Это ведет к тому, что постановка задачи становится проблемой, для

23

решения которой нужно разрабатывать специальные подходы и приемы, получить выражения, связывающие цель со средствами её достижения. Эти выражения носят различные названия, например целевая функция, критерий функционирования, показатель эффективности и т.д.

Если известен закон, связывающий цель со средствами, то проблема решается сравнительно просто. Если закон неизвестен, то с помощью статистических исследований пытаются выявить закономерность. Если статистические исследования недоступны, то выдвигаются гипотезы, проверяемые тем или иным способом.

Различными авторами были предложены схемы системного анализа, которые, если обобщить, можно свести к следующим этапам:

1)формулировка целей исследования, анализ проблемы и методов её решения;

2)генерация альтернатив решения проблемы;

3)выбор оптимального варианта;

4)принятие решения и контроль за его выполнением.

Задачи, стоящие при исследовании социально-экономических и политических процессов (ИСЭиПП) и разработке управленческих решений, требуют объединения множества субъектов (можно назвать коллективом исследователей) и использования системных представлений, приемов и методов системного анализа.

Выбор методов моделирования

Выбор метода можно осуществить, только зная какие вообще существуют методы (см. п. 1.4 «Классификация методов»).

Кроме того, при выборе можно использовать следующую классификацию.

1.Методы моделирования макропроцессов. К ним относятся: система национальных счетов (в её рамках - модель Леонтьева или МобСНС), производственные функции.

2.Экономико-статистические методы: корреляционный анализ, дисперсионный анализ, регрессионный анализ, кластерный анализ, статистические игры, метод Монте-Карло (метод статистических испытаний), методы моделирования систем массового обслуживания.

24

3. Исследование операций: математическое программирование, теория стратегических игр, теория управления запасами.

Классификации методов необходимы для того, чтобы из всего множества методов и моделей выбрать те, которые подходят для целей вашего исследования.

5. Методы формализованного представления систем

1.Аналитические методы. Система представляется точкой в n- мерном пространстве с некоторыми координатами, одной из которых может быть время. Эта точка может совершать движение в пространстве, что соответствует процессу. Отображение системы осуществляется либо с помощью функции, либо с помощью оператора, либо с помощью функционала.

Функция – это однозначное отображение множества X в множество Y.

Функционал. X – это множество чисел, а Y – множество вещественных чисел.

Оператор – отображение множества функций на множестве функций.

Основу понятийного аппарата составляют понятия классической математики и некоторых специальных разделов, таких как математическое программирование и теория игр. Аналитические методы применяются, если свойства системы можно отобразить с помощью детерминированных величин или зависимостей.

2.Статистические методы характеризуются тем, что в n-мерном пространстве система отображается не точкой, а облаком, границы которого заданы с некоторой вероятностью и движение которого определяется некоторой случайной функцией. Статистические методы применяются при распознавании образов, стохастическом программировании (задачи линейного программирования, некоторые параметры которых являются случайными числами), в некоторых разделах теории игр, в частности статистических играх. Для статистических методов характерно использование выборочных

25

данных и распространение выводов и закономерностей на всю систему.

3.Теоретико-множественные представления. Они базируются на понятиях: множество, элементы множества, отношения на множествах. Система отображается в виде совокупности разнородных множеств и отношений между ними (множество элементов, множество входных параметров, множество выходных параметров и т.д.). Множества могут задаваться различными способами, в частности перечислением элементов.

4.Логические методы. Переводят реальную систему и отношения в ней на язык одной из алгебр логики (булева алгебра). Основные понятия булевой алгебры: высказывания, которые принимают два значения, – истина или ложь; предикат – неопределенное высказывание, которое в зависимости от Х принимает значение 0 или 1; логические функции – предикаты, связанные операциями. Логические методы применяются при исследовании новых структур систем разнообразной природы.

5.Лингвистические и семантические представления. Базируются на понятии тезауруса. Это множество смысловых выражений элементов языка с заданными символическими отношениями. Характерно такое понятие, как грамматика (это правила образования смысловыражений элементов разных уровней тезауруса). Семантика рассматривает смысл или содержание элементов языка. Прагматика связана с характеристиками целей. Семантические представления базируются на понятиях: знаковая система, знаковая ситуация – и применяются при анализе текстов и языков, например при создании языка моделирования. Кроме того, лингвистические и семантические представления можно использовать при анализе политических процессов.

6.Графические представления. Использование графиков, диаграмм, гистограмм, графиков Ганта, сетевых графиков, деревьев целей, деревьев решений и т.д.

26

6. Методы, направленные на активизацию использования интуиции и опыта специалистов

Выделяют следующие методы.

1.Словесное (вербальное) описание ситуации или постановка

задачи.

2.Метод мозгового штурма, подразделяется:

-на прямую мозговую атаку (критика запрещается);

-методы комиссий, судов, советов (критика обязательна).

3.Синектика (продолжение методов мозгового штурма). Она предназначена для генерации альтернатив с помощью ассоциативного мышления и отличается тем, что группу специалистов специально отбирают и готовят.

4.Сценарии. Чаще всего составляются три сценария – оптимистический, пессимистический и реалистический. Сценарий представляет гипотетическое описание состояния системы в будущем, структурированное и логически обоснованное.

5.Методы экспертных оценок. Как правило, подразумевают количественные или качественные оценки, которые можно подвергнуть обработке (ранжирование, сравнение). Применяются в основном в следующих случаях:

- оценка различных параметров; - оценка различных вариантов или альтернатив.

Методы впервые были предложены американцами в 50-х годах

ХХвека.

Метод экспертных оценок необходим для получения информации. Существуют следующие методы сбора информации: статистическое наблюдение, шпионаж, экспертный опрос. Метод экспертных оценок применяется, когда нельзя использовать более точные методы. Также этот метод связан с выбором альтернатив принятия решений.

6. Методы структуризации: деревья целей, деревья решений, иерархии и сетевые графики. Дерево целей – это граф с сильными связями (это значит, что каждый элемент связан только с одним элементом высшего уровня). Иерархия – граф со слабыми связями.

27

Дерево решений предполагает вероятностные оценки на ветвях; в качестве вершин дерева решений рассматриваются различные события (состояния) системы, а на ветвях даются вероятности перехода из одного состояния в другое. Дерево решений иллюстрирует структуризацию во времени.

7. Морфологический анализ применяется для генерации альтернатив. Морфология – учение о внутренней структуре системы. Основоположником морфологического анализа считается швейцарский астроном Цвике. Он полагал, что необходимо рассматривать все объекты морфологического моделирования, систематически перебирать все возможные альтернативы посредством комбинирования всех структурных элементов системы или признаков.

Одним из самых распространенных методов морфологического анализа является метод морфологического ящика, который предполагает все возможные комбинации всех параметров системы (n- мерный ящик, число измерений равно числу параметров системы).

7. Методы имитационного моделирования

Имитационное моделирование – это процесс конструирования модели реальной системы и постановка экспериментов на этой модели для того, чтобы понять поведение этой системы, либо оценить различные стратегии, обеспечивающие функционирование системы.

Этот метод применяется при невозможности решить задачу аналитически, но при наличии формального описания. Невозможность решения аналитически может быть обусловлена двумя моментами: либо метод решения отсутствует, либо он слишком сложный.

В имитационной модели выделяются управляемые, или входные, параметры X, неуправляемые переменные Z и выход Y.

Наибольшее распространение получили две разновидности методов имитационного моделирования.

1. Метод Монте-Карло, или метод статистических испытаний. Создателями считаются Джон фон Нойман и Станислав Улам. Суть метода заключается в следующем: известен алгоритм преобразования входного вектора X в выход Y, и известны законы распределения

28

случайных величин X. С помощью датчика случайных чисел получаем конкретные реализации вектора X, для каждой из которых находим значения выхода Y. В результате множества опытов (статистических испытаний; их число может доходить до нескольких тысяч) получаем на выходе статистическую совокупность из n элементов, которую обрабатываем, в результате чего получаем её характеристики и закон распределения выхода Y.

2. Имитационное динамическое моделирование. Оно представлено динамическими моделями Дж. Форрестера – это модели предприятий, регионов, мировой экономики. Для этих моделей Дж. Форрестер разработал специальный язык, который назвал «динамо».

Суть метода динамического моделирования состоит в том, что он использовал два понятия, характерные для экономических систем:

-понятие потока;

-понятие запаса (на языке Форрестера – L – уровень).

Запас – это моментный показатель, а поток – интервальный показатель, изменение запаса, разница между тем, что прибыло и убыло.

В результате динамическая модель Дж. Форрестера представляет собой систему дифференциальных уравнений, которую можно записать в виде системы уравнений в конечных разностях:

Lt=Lt-1+Lt *∆t,

где t – момент времени, ∆t – разность между двумя моментами времени,

L – уровень, L – изменение уровня или потока.

Основные применения этой модели – модель предприятия и модель региона. Совместно с Д. Медоузом Дж. Форрестер создал модель ограниченного роста (построили три модели МИР1, МИР2, МИР3), которая связана с теорией ограниченного роста. Теория ограниченного роста появилась в конце 60-х гг. 20 в. Форрестер и Медоуз на динамической модели показали, что при сохранении тенденций развития в дальнейшем произойдет деградация, поскольку рост темпов развития не может продолжаться бесконечно.

29

8. Критерии и ограничения

Критерии и ограничения присутствуют во многих моделях системного анализа и, в первую очередь, в нормативных моделях, которые предназначены для принятия управленческих решений.

Критерии, как правило, характеризуют цели или потребности субъектов, а ограничения характеризуют ресурсы или возможности.

Критерии и ограничения связаны с вопросом выбора наилучшего варианта. Например, в большинстве случаев в качестве критерия социально-экономического развития региона выбирается качество жизни населения. Если мы произведем декомпозицию цели, то получим несколько блоков:

-уровень жизни;

-здоровье населения;

-безопасность жизни.

В качестве ограничений могут быть финансовые ограничения, общие для всех муниципальных образований, и специфические ограничения.

Наличие критериев и ограничений позволяет использовать при моделировании социально-экономических и политических процессов методы условной оптимизации (математическое программирование).

ТЕМА 4. Фактологическое обеспечение исследований

1.Понятие социального факта.

2.Понятие наблюдения, эксперимента, измерения.

3.Шкалы наименований и порядковые шкалы.

4.Шкалы интервалов.

5.Шкалы отношений, разностей, абсолютные шкалы.

1. Понятие социального факта

Термин «социальный» рассматриваем в широком смысле слова.

30

Социальным фактом является всякий образ действий, устоявшийся или нет, способный оказывать на индивида внешнее принуждение.

Предметное рассмотрение социального факта требует от исследователя выполнения следующих правил.

1.Социальный факт должен быть ограничен во времени и в пространстве.

2.Социальный факт обнаруживает самостоятельность в границах своего существования и независимость от поведения и желаний субъекта.

3.Социальный факт должен быть определен.

По мнению Рузарина, социальные факты не являются реальными конкретными явлениями, в них отражаются суждения об этой реальности.

Карл Р. Поппер считал, что с научной теорией соотносится не сам факт, а некоторая гипотеза невысокой степени общности, служащая обобщением этого факта.

Имре Лакатос считал, что в случае столкновения теории с фактом мы в действительности имеем столкновение двух теорий: первая – объяснительная, которая приходит в противоречие с фактом, вторая – интерпретационная, которая обосновывает существование факта и придает ему теоретическую значимость. Развитие познания в этом случае осуществляется благодаря взаимной критике несовместимых теорий перед лицом имеющихся фактов.

Источниками фактического материала, обеспечивающего эмпирический базис научного исследования, являются документальные данные (записи, статистические материалы, аналитические записки и т.д.), реальные события, данные опросов.

Классификация фактов по отношению к наблюдателю:

-завершенные;

-незавершенные.

Завершенные события проще облекаются в рациональную форму, а также проще понять их логику и смысл.

Кроме того, факты делятся: - на структурированные;