Начало Новости Технологии и ноу-хау  Дайджест Проекты Новосибирский филиал Персоналии Публикации 

Экономика

Технология нового поколения для построения макроэкономических моделей страны, региона, отрасли, корпорации

Цель этого проекта Экономика - разработка на основе аппарата недоопределенных вычислений технологии создания компьютерной модели макроэкономики страны, региона, отрасли, корпорации, а также базирующегося на ней бюджета с обеспечением его корректировки и сопровождения. Базируется на технологии INTEGRA.NM, представляющую собой специализированную версию электронных таблиц нового поколения. Обеспечивает планирование структуры экономики и бюджета как на предстоящий год (в шкале квартал/месяц), так и на перспективу, охватывающую период до десяти и более лет.

Использование этой технологии для создания математической модели экономики и бюджета делает возможным как оптимизацию стратегии экономического развития страны, региона, отрасли или крупной организации, так и содержательную автоматизацию основных стадий формирования, согласования и утверждения очередного бюджета, а также контроль на всех этапах его исполнения. Не менее важной областью применения данной технологии является моделирование развития экономики на перспективу с определением влияния выбранной стратегии на взаимосвязь и ограничения, накладываемые на ключевые параметры экономики и бюджета на ближайшие годы.

Технология способна обеспечивать решение задач объемом во много тысяч параметров и отношений на интервале 10 и более лет. Учитывая прикладную важность этих задач и обеспечиваемый новой технологией качественный скачок в их решении, общий эффект ее использования может оказаться равным нескольким процентам общего объема бюджета.

Применение недоопределенных моделей к задачам экономики и финансов

Технология способна обеспечивать решение задач объемом во много тысяч отношений и параметров на интервале 10 и более лет. Учитывая прикладную важность этих задач и обеспечиваемый новой технологией качественный скачок в их решении, общий эффект ее использования может оказаться равным нескольким процентам общего объема бюджета.

Математическое моделирование давно уже стало важным инструментом исследований и расчетов в области экономики и финансов. Оно позволяет правильно оценивать текущую ситуацию (анализ), видеть перспективы (прогноз), определять ориентиры (план) и достигать желаемых целей (управление). Однако, технология математического моделирования все еще требует совершенствования – свидетельством тому служат многочисленные неточности модельных экономических прогнозов, известных как в отечественной, так и в зарубежной практике.

Многие недостатки традиционного математического моделирования связаны со следующими его шестью устойчивыми особенностями:

1. АЛГОРИТМИЧНОСТЬ. Разработчик модели должен сформировать алгоритм модели – определить последовательность вычислений, в соответствии с которой должна работать модель.
2. ЦЕЛЕВОЙ ХАРАКТЕР. Модель предназначается для решения конкретной задачи. Изменение задачи моделирования обычно ведет к изменению модели. Например, модель производства, призванная решать задачу «от потребностей реализации» обычно требует доработок, если мы хотим получить решение задачи «от возможностей финансирования».
3. ОПРЕДЕЛЕННОСТЬ ЗНАЧЕНИЙ ПОКАЗАТЕЛЕЙ. Идеальным обычно считается решение, при котором все показатели точно определены. Другие решения рассматриваются как более или менее удачное приближение к идеальному точному решению.
4. ОПРЕДЕЛЕННОСТЬ СИСТЕМЫ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ. «Правильной» считается модель, содержащая зависимости, обеспечивающие однозначность точного решения. Такая модель не может быть ни недоопределена, ни переопределена. Например, система линейных уравнений может лежать в основе «правильной» модели, только если эта система является определенной и неоднородной.
5. РАЗГРАНИЧЕНИЕ «ВХОДОВ» И «ВЫХОДОВ» МОДЕЛИ. Входные показатели (аргументы) и выходные (функции) четко различаются.
6. ОГРАНИЧИТЕЛЬНЫЙ ОТБОР ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ИНФОРМАЦИИ. При построении модели отбрасывается информация избыточная, противоречивая и такая, использовать которую затруднительно.

Отказаться от устойчивых особенностей традиционного подхода нелегко как в силу их привычности, так и потому, что все эти особенности во многом обуславливают одна другую:

• алгоритмичность соответствует целевому характеру модели, предполагает определенность системы математических зависимостей, обуславливает разграничение «входов» и «выходов»,
• без определенности системы математических зависимостей нет определенности значений показателей,
• изменение «входов» и «выходов> требует изменения алгоритма решения и/или изменения системы математических зависимостей, составляющих модель,
• ограничительный отбор информации диктуется стремлением к определенности, возможностями алгоритма, желанием избежать противоречий.

Но отвечают ли особенности традиционного подхода реальным потребностям исследований и расчетов в области экономики и финансов? К сожалению, если и отвечают, то далеко не в полной мере.

Искусственной является идея алгоритмичности – реальная экономика формируется и «живет» в результате процессов, сильно отличающихся от модельных алгоритмов. Работа по составлению алгоритма затрудняет процесс построения моделей и временами создает анекдотическую ситуацию «моделируем не то, что существует, а то, что можем».

Целевой характер моделей обуславливает необходимость строить все новые и новые модели для описания идентичных по сути процессов, поскольку изучение одного и того же процесса ведет к рассмотрению многих различных модельных задач.

Отношение к определенность как к норме, отступление от которой нежелательно, мешает адекватно отразить характерную для экономических задач неполноту знаний о рассматриваемых при моделировании зависимостях и величинах и плохо вяжется с реальной экономикой, где показатели и зависимости чаще всего могут быть определены лишь приближенно.

Разграничение «входов» и «выходов», как и трудности отбора используемой информации, осложняют моделирование. Кроме того, в процессе отбора используемой информации нередко возникают ошибки при оценивании полезности информации, а часть полезной информации просто теряется.

Несоответствие особенностей традиционного подхода реальным потребностям моделирования в области экономики и финансов заставляет искать нетрадиционные подходы, для которых не были бы характерны алгоритмичность, узко целевой характер моделей, излишняя определенность, разграничение «входов» и «выходов», сложный отбор информации. Именно таким нетрадиционным подходом является технология недоопределенных вычислений (Н-вычислений), обеспечивающая разработку недоопределенных моделей (Н-моделей) сложных явлений и процессов.

С точки зрения специфики финансовых и экономических расчетов весьма ценными представляются следующие ключевые преимущества Н-моделей:

• возможность использования интервальных оценок показателей (наряду с точными оценками);
• допустимость работы с усложненными (неполными, избыточными, неупорядоченными) системами линейных и нелинейных уравнений и неравенств, включая неявные зависимости, связывающие рассматриваемые переменные;
• сохранение работоспособности и эффективности при «плохих» статистических данных – допустимо наличие линейно зависимых столбцов в матрицах статистических данных, позволительны пробелы в статистике, удается извлекать пользу из весьма грубых оценок;
• возможность контролировать прогнозный риск, выявлять и устранять причины чрезмерной недоопределенности;
• допустимость непосредственно задавать желаемые значения результирующих показателей;
• объективное оценивание качества информации, используемой в расчетах;
• автоматическое уточнение расчетов при поступлении дополнительных данных;
• высокая эффективность и быстродействие.