Модели и моделирование в экономике. Принципы моделирования в экономике

1. Моделирование как метод научного познания.

Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ в. Однако методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания.

Термин "модель" широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений. Рассмотрим только такие "модели", которые являются инструментами получения знаний.

Модель - это такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале

Под моделирование понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез.

Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Именно эта особенность метода моделирования определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания.

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств.

Процесс моделирования включает три элемента: 1) субъект (исследователь), 2) объект исследования, 3) модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Пусть имеется или необходимо создать некоторый объект А. Мы конструируем (материально или мысленно) или находим в реальном мире другой объект В - модель объекта А. Этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обуславливаются тем, что модель отражает какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимости и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть оригиналом), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала.

Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от отражения других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько "специализированных" моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе процесса моделирования модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение "модельных" экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее "поведении". Конечным результатом этого этапа является множество знаний о модели R.

На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал - формирование множества знаний S об объекте. Этот процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели. Мы можем с достаточным основанием переносить какой-либо результат с модели на оригинал, если этот результат необходимо связан с признаками сходства оригинала и модели. Если же определенный результат модельного исследования связан с отличием модели от оригинала, то этот результат переносить неправомерно.

Четвертый этап - практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

Для понимания сущности моделирования важно не упускать из виду, что моделирование - не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования "погружен" в более общий процесс познания. Это обстоятельство учитывается не только на этапе построения модели, но и на завершающей стадии, когда происходит объединение и обобщение результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств познания.

Моделирование - циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах. В методологии моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.

2. Особенности применения метода математического моделирования в экономике.

Проникновение математики в экономическую науку связано с преодолением значительных трудностей. В этом отчасти была "повинна" математика, развивающаяся на протяжении нескольких веков в основном в связи с потребностями физики и техники. Но главные причины лежат все же в природе экономических процессов, в специфике экономической науки.

Большинство объектов, изучаемых экономической наукой, может быть охарактеризовано кибернетическим понятием сложная система.

Наиболее распространено понимание системы как совокупности элементов, находящихся во взаимодействии и образующих некоторую целостность, единство. Важным качеством любой системы является эмерджентность - наличие таких свойств, которые не присущи ни одному из элементов, входящих в систему. Поэтому при изучении систем недостаточно пользоваться методом их расчленения на элементы с последующим изучением этих элементов в отдельности. Одна из трудностей экономических исследований - в том, что почти не существует экономических объектов, которые можно было бы рассматривать как отдельные (внесистемные) элементы.

Сложность системы определяется количеством входящих в нее элементов, связями между этими элементами, а также взаимоотношениями между системой и средой. Экономика страны обладает всеми признаками очень сложной системы. Она объединяет огромное число элементов, отличается многообразием внутренних связей и связей с другими системами (природная среда, экономика других стран и т.д.). В народном хозяйстве взаимодействуют природные, технологические, социальные процессы, объективные и субъективные факторы.

Сложность экономики иногда рассматривалась как обоснование невозможности ее моделирования, изучения средствами математики. Но такая точка зрения в принципе неверна. Моделировать можно объект любой природы и любой сложности. И как раз сложные объекты представляют наибольший интерес для моделирования; именно здесь моделирование может дать результаты, которые нельзя получить другими способами исследования.

Потенциальная возможность математического моделирования любых экономических объектов и процессов не означает, разумеется, ее успешной осуществимости при данном уровне экономических и математических знаний, имеющейся конкретной информации и вычислительной технике. И хотя нельзя указать абсолютные границы математической формализуемости экономических проблем, всегда будут существовать еще неформализованные проблемы, а также ситуации, где математическое моделирование недостаточно эффективно.

3. Особенности экономических наблюдений и измерений.

Уже длительное время главным тормозом практического применения математического моделирования в экономике является наполнение разработанных моделей конкретной и качественной информацией. Точность и полнота первичной информации, реальные возможности ее сбора и обработки во многом определяют выбор типов прикладных моделей. С другой стороны, исследования по моделированию экономики выдвигают новые требования к системе информации.

В зависимости от моделируемых объектов и назначения моделей используемая в них исходная информация имеет существенно различный характер и происхождение. Она может быть разделена на две категории: о прошлом развитии и современном состоянии объектов (экономические наблюдения и их обработка) и о будущем развитии объектов, включающую данные об ожидаемых изменениях их внутренних параметров и внешних условий (прогнозы). Вторая категория информации является результатом самостоятельных исследований, которые также могут выполняться посредством моделирования.

Методы экономических наблюдений и использования результатов этих наблюдений разрабатываются экономической статистикой. Поэтому стоит отметить только специфические проблемы экономических наблюдений, связанные с моделированием экономических процессов.

В экономике многие процессы являются массовыми; они характеризуются закономерностями, которые не обнаруживаются на основании лишь одного или нескольких наблюдений. Поэтому моделирование в экономике должно опираться на массовые наблюдения.

Другая проблема порождается динамичностью экономических процессов, изменчивостью их параметров и структурных отношений. Вследствие этого экономические процессы приходится постоянно держать под наблюдением, необходимо иметь устойчивый поток новых данных. Поскольку наблюдения за экономическими процессами и обработка эмпирических данных обычно занимают довольно много времени, то при построении математических моделей экономики требуется корректировать исходную информацию с учетом ее запаздывания.

Познание количественных отношений экономических процессов и явлений опирается на экономические измерения. Точность измерений в значительной степени предопределяет и точность конечных результатов количественного анализа посредством моделирования. Поэтому необходимым условием эффектного использования математического моделирования является совершенствование экономических измерителей. Применение математического моделирования заострило проблему измерений и количественных сопоставлений различных аспектов и явлений социально-экономического развития, достоверности и полноты получаемых данных, их защиты от намеренных и технических искажений.

В процессе моделирования возникает взаимодействие "первичных" и "вторичных" экономических измерителей. Любая модель народного хозяйства опирается на определенную систему экономических измерителей (продукции, ресурсов, элементов и т.д.). В то же время одним из важных результатов народнохозяйственного моделирования является получение новых (вторичных) экономических измерителей - экономически обоснованных цен на продукцию различных отраслей, оценок эффективности разнокачественных природных ресурсов, измерителей общественной полезности продукции. Однако эти измерители могут испытывать влияние недостаточно обоснованных первичных измерителей, что вынуждает разрабатывать особую методику корректировки первичных измерителей для хозяйственных моделей.

С точки зрения "интересов" моделирования экономики в настоящее время наиболее актуальными проблемами совершенствования экономических измерителей являются: оценка результатов интеллектуальной деятельности (особенно в сфере научно-технических разработок, индустрии информатики), построение обобщающих показателей социально-экономического развития, измерение эффектов обратных связей (влияние хозяйственных и социальных механизмов на эффективность производства).

4. Случайность и неопределенность в экономическом развитии.

Для методологии планирования экономики важное значение имеет понятие неопределенности экономического развития. В исследованиях по экономическому прогнозированию и планированию различают два типа неопределенности: "истинную", обусловленную свойствами экономических процессов, и "информационную", связанную с неполнотой и неточностью имеющейся информации об этих процессах. Истинную неопределенность нельзя смешивать с объективным существованием различных вариантов экономического развития и возможностью сознательного выбора среди них эффективных вариантов. Речь идет о принципиальной невозможности точного выбора единственного (оптимального) варианта.

В развитии экономики неопределенность вызывается двумя основными причинами. Во-первых, ход планируемых и управляемых процессов, а также внешние воздействия на эти процессы не могут быть точно предсказуемы из-за действия случайных факторов и ограниченности человеческого познания в каждый момент. Особенно характерно это для прогнозирования научно-технического прогресса, потребностей общества, экономического поведения. Во-вторых, общего сударственное планирование и управление не только не всеобъемлющи, но и не всесильны, а наличие множества самостоятельных экономических субъектов с особыми интересами не позволяет точно предвидеть результаты их взаимодействий. Неполнота и неточность информации об объективных процессах и экономическом поведении усиливают истинную неопределенность.

На первых этапах исследований по моделированию экономики применялись в основном модели детерминистского типа. В этих моделях все параметры предполагаются точно известными. Однако детерминистские модели неправильно понимать в механическом духе и отождествлять их с моделями, которые лишены всех "степеней выбора" (возможностей выбора) и имеют единственное допустимое решение. Классическим представителем жестко детерминистских моделей является оптимизационная модель народного хозяйства, применяемая для определения наилучшего варианта экономического развития среди множества допустимых вариантов.

В результате накопления опыта использования жестко детерминистских моделей были созданы реальные возможности успешного применения более совершенной методологии моделирования экономических процессов, учитывающих стохастику и неопределенность. Здесь можно выделить два основных направления исследований. Во-первых, усовершенствуется методика использования моделей жестко детерминистского типа: проведение многовариантных расчетов и модельных экспериментов с вариацией конструкции модели и ее исходных данных; изучение устойчивости и надежности получаемых решений, выделение зоны неопределенности; включение в модель резервов, применение приемов, повышающих приспособляемость экономических решений к вероятным и непредвидимым ситуациям. Во-вторых, получают распространение модели, непосредственно отражающие стохастику и неопределенность экономических процессов и использующие соответствующий математический аппарат: теорию вероятностей и математическую статистику, теорию игр и статистических решений, теорию массового обслуживания, стохастическое программирование, теорию случайных процессов.

5. Проверка адекватности моделей.

Сложность экономических процессов и явлений и другие отмеченные выше особенности экономических систем затрудняют не только построение математических моделей, но и проверку их адекватности, истинности получаемых результатов.

В естественных науках достаточным условием истинности результатов моделирования и любых других форм познания является совпадение результатов исследования с наблюдаемыми фактами. Категория "практика" совпадает здесь с категорией "действительность". В экономике и других общественных науках понимаемые таким образом принцип "практика - критерий истины" в большей степени применим к простым дескриптивным моделям, используемым для пассивного описания и объяснения действительности (анализа прошлого развития, краткосрочного прогнозирования неуправляемых экономических процессов и т.п.).

Однако главная задача экономической науки конструктивна: разработка научных методов планирования и управления экономикой. Поэтому распространенный тип математических моделей экономики - это модели управляемых и регулируемых экономических процессов, используемые для преобразования экономической действительности. Такие модели называются нормативными. Если ориентировать нормативные модели только на подтверждение действительности, то они не смогут служить инструментом решения качественно новых социально-экономических задач.

Специфика верификации нормативных моделей экономики состоит в том, что они, как правило, "конкурируют" с другими, уже нашедшими практическое применение методами планирования и управления. При этом далеко не всегда можно поставить чистый эксперимент по верификации модели, устранив влияние других управляющих воздействий на моделируемый объект.

Ситуация еще более усложняется, когда ставится вопрос о верификации моделей долгосрочного прогнозирования и планирования (как дескриптивных, так и нормативных). Ведь нельзя же 10-15 лет и более пассивно ожидать наступления событий, чтобы проверить правильность предпосылок модели.

Несмотря на отмеченные усложняющие обстоятельства, соответствие модели фактам и тенденциям реальной экономической жизни остается важнейшим критерием, определяющим направления совершенствования моделей. Всесторонний анализ выявляемых расхождений между действительностью и моделью, сопоставление результатов по модели с результатами, полученными иными методами, помогают выработать пути коррекции моделей.

Значительная роль в проверке моделей принадлежит логическому анализу, в том числе средствами самого математического моделирования. Такие формализованные приемы верификации моделей, как доказательство существования решения в модели, проверка истинности статистических гипотез о связях между параметрами и переменными модели, сопоставления размерности величин и т.д., позволяют сузить класс потенциально "правильных" моделей.

Внутрення непротиворечивость предпосылок модели проверяется также путем сравнения друг с другом получаемых с ее помощью следствий, а также со следствиями "конкурирующих" моделей.

Оценивая современное состояние проблемы адекватности математических моделей экономике, следует признать, что создание конструктивной комплексной методики верификации моделей, учитывающей как объективные особенности моделируемых объектов, так и особенности их познания, по-прежнему является одной из наиболее актуальных задач экономико-математических исследований.

6. Классификация экономико-математических моделей.

Математические модели экономических процессов и явлений более кратко можно назвать экономико-математическими моделями. Для классификации этих моделей используются разные основания.

По целевому назначению экономико-математические модели делятся на теоретико-аналитические, используемые в исследованиях общих свойств и закономерностей экономических процессов, и прикладные, применяемые в решении конкретных экономических задач (модели экономического анализа, прогнозирования, управления).

Экономико-математические модели могут предназначаться для исследования разных сторон народного хозяйства (в частности, его производственно-технологической, социальной, территориальной структур) и его отдельных частей. При классификации моделей по исследуемым экономическим процессам и содержательной проблематике можно выделить модели народного хозяйства в целом и его подсистем - отраслей, регионов и т.д., комплексы моделей производства, потребления, формирования и распределения доходов, трудовых ресурсов, ценообразования, финансовых связей и т.д.

Остановимся более подробно на характеристике таких классов экономико-математических моделей, с которыми связаны наибольшие особенности методологии и техники моделирования.

В соответствии с общей классификацией математических моделей они подразделяются на функциональные и структурные, а также включают промежуточные формы (структурно-функциональные). В исследованиях на народнохозяйственном уровне чаще применяются структурные модели, поскольку для планирования и управления большое значение имеют взаимосвязи подсистем. Типичными структурными моделями являются модели межотраслевых связей. Функциональные модели широко применяются в экономическом регулировании, когда на поведение объекта ("выход") воздействуют путем изменения "входа". Примером может служить модель поведения потребителей в условиях товарно-денежных отношений. Один и тот же объект может описываться одновременно и структурой, и функциональной моделью. Так, например, для планирования отдельной отраслевой системы используется структурная модель, а на народнохозяйственном уровне каждая отрасль может быть представлена функциональной моделью.

Выше уже показывались различия между моделями дескриптивными и нормативными. Дискриптивные модели отвечают на вопрос: как это происходит? или как это вероятнее всего может дальше развиваться?, т.е. они только объясняют наблюдаемые факты или дают вероятный прогноз. Нормативные модели отвечают на вопрос: как это должно быть?, т.е. предполагают целенаправленную деятельность. Типичным примером нормативных моделей являются модели оптимального планирования, формализующие тем или иным способом цели экономического развития, возможности и средства их достижения.

Применение дескриптивного подхода в моделировании экономики объясняется необходимостью эмпирического выявления различных зависимостей в экономике, установления статистических закономерностей экономического поведения социальных групп, изучения вероятных путей развития каких-либо процессов при неизменяющихся условиях или протекающих без внешних воздействий. Примерами дескриптивных моделей являются производственные функции и функции покупательского спроса, построенные на основе обработки статистических данных.

Является ли экономико-математическая модель дескриптивной или нормативной, зависит не только от ее математической структуры, но от характера использования этой модели. Например, модель межотраслевого баланса дескриптивна, если она используется для анализа пропорций прошлого периода. Но эта же математическая модель становится нормативной, когда она применяется для расчетов сбалансированных вариантов развития народного хозяйства, удовлетворяющих конечные потребности общества при плановых нормативах производственных затрат.

Многие экономико-математические модели сочетают признаки дескриптивных и нормативных моделей. Типична ситуация, когда нормативная модель сложной структуры объединяет отдельные блоки, которые являются частными дескриптивными моделями. Например, межотраслевая модель может включать функции покупательского спроса, описывающие поведение потребителей при изменении доходов. Подобные примеры характеризуют тенденцию эффективного сочетания дескриптивного и нормативного подходов к моделированию экономических процессов. Дескриптивный подход широко применяется в имитационном моделировании.

По характеру отражения причинно-следственных связей различают модели жестко детерминистские и модели, учитывающие случайность и неопределенность. Необходимо различать неопределенность, описываемую вероятностными законами, и неопределенность, для описания которой законы теории вероятностей неприменимы. Второй тип неопределенности гораздо более сложен для моделирования.

По способам отражения фактора времени экономико-математические модели делятся на статические и динамические. В статических моделях все зависимости относятся к одному моменту или периоду времени. Динамические модели характеризуют изменения экономических процессов во времени. По длительности рассматриваемого периода времени различаются модели краткосрочного (до года), среднесрочного (до 5 лет), долгосрочного (10-15 и более лет) прогнозирования и планирования. Само время в экономико-математических моделях может изменяться либо непрерывно, либо дискретно.

Модели экономических процессов чрезвычайно разнообразны по форме математических зависимостей. Особенно важно выделить класс линейных моделей, наиболее удобных для анализа и вычислений и получивших вследствие этого большое распространение. Различия между линейными и нелинейными моделями существенны не только с математической точки зрения, но и в теоретико-экономическом отношении, поскольку многие зависимости в экономике носят принципиально нелинейный характер: эффективность использования ресурсов при увеличении производства, изменение спроса и потребления населения при увеличении производства, изменение спроса и потребления населения при росте доходов и т.п. Теория "линейной экономики" существенно отличается от теории "нелинейной экономики". От того, предполагаются ли множества производственных возможностей подсистем (отраслей, предприятий) выпуклыми или же невыпуклыми, существенно зависят выводы о возможности сочетания централизованного планирования и хозяйственной самостоятельности экономических подсистем.

По соотношению экзогенных и эндогенных переменных, включаемых в модель, они могут разделяться на открытые и закрытые. Полностью открытых моделей не существует; модель должна содержать хотя бы одну эндогенную переменную. Полностью закрытые экономико-математические модели, т.е. не включающие экзогенных переменных, исключительно редки; их построение требует полного абстрагирования от "среды", т.е. серьезного огрубления реальных экономических систем, всегда имеющих внешние связи. Подавляющее большинство экономико-математических моделей занимает промежуточное положение и различаются по степени открытости (закрытости).

Для моделей народнохозяйственного уровня важно деление на агрегированные и детализированные.

В зависимости от того, включают ли народнохозяйственные модели пространственные факторы и условия или не включают, различают модели пространственные и точечные.

Таким образом, общая классификация экономико-математических моделей включает более десяти основных признаков. С развитием экономико-математических исследований проблема классификации применяемых моделей усложняется. Наряду с появлением новых типов моделей (особенно смешанных типов) и новых признаков их классификации осуществляется процесс интеграции моделей разных типов в более сложные модельные конструкции.

7. Этапы экономико-математического моделирования.

Основные этапы процесса моделирования уже рассматривались выше. В различных отраслях знаний, в том числе и в экономике, они приобретают свои специфические черты. Проанализируем последовательность и содержание этапов одного цикла экономико-математического моделирования.

1. Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ. Главное здесь - четко сформулировать сущность проблемы, принимаемые допущения и те вопросы, на которые требуется получить ответы. Этот этап включает выделение важнейших черт и свойств моделируемого объекта и абстрагирование от второстепенных; изучение структуры объекта и основных зависимостей, связывающих его элементы; формулирование гипотез (хотя бы предварительных), объясняющих поведение и развитие объекта.

2. Построение математической модели. Это - этап формализации экономической проблемы, выражения ее в виде конкретных математических зависимостей и отношений (функций, уравнений, неравенств и т.д.). Обычно сначала определяется основная конструкция (тип) математической модели, а затем уточняются детали этой конструкции (конкретный перечень переменных и параметров, форма связей). Таким образом, построение модели подразделяется в свою очередь на несколько стадий.

Неправильно полагать, что чем больше фактов учитывает модель, тем она лучше "работает" и дает лучшие результаты. То же можно сказать о таких характеристиках сложности модели, как используемые формы математических зависимостей (линейные и нелинейные), учет факторов случайности и неопределенности и т.д. Излишняя сложность и громоздкость модели затрудняют процесс исследования. Нужно учитывать не только реальные возможности информационного и математического обеспечения, но и сопоставлять затраты на моделирование с получаемым эффектом (при возрастании сложности модели прирост затрат может превысить прирост эффекта).

Одна из важных особенностей математических моделей - потенциальная возможность их использования для решения разнокачественных проблем. Поэтому, даже сталкиваясь с новой экономической задачей, не нужно стремиться "изобретать" модель; вначале необходимо попытаться применить для решения этой задачи уже известные модели.

В процессе построения модели осуществляется взаимосопоставление двух систем научных знаний - экономических и математических. Естественно стремиться к тому, чтобы получить модель, принадлежащую хорошо изученному классу математических задач. Часто это удается сделать путем некоторого упрощения исходных предпосылок модели, не искажающих существенных черт моделируемого объекта. Однако возможна и такая ситуация, когда формализация экономической проблемы приводит к неизвестной ранее математической структуре. Потребности экономической науки и практики в середине ХХ в. способствовали развитию математического программирования, теории игр, функционального анализа, вычислительной математики. Вполне вероятно, что в будущем развитие экономической науки станет важным стимулом для создания новых разделов математики.

3. Математический анализ модели. Целью этого этапа является выяснение общих свойств модели. Здесь применяются чисто чисто математические приемы исследования. Наиболее важный момент - доказательство существования решений в сформулированной модели (теорема существования). Если удастся доказать, что математическая задача не имеет решения, то необходимость в последующей работе по первоначальному варианту модели отпадает; следует скорректировать либо постановку экономической задачи, либо способы ее математической формализации. При аналитическом исследовании модели выясняются такие вопросы, как, например, единственно ли решение, какие переменные (неизвестные) могут входить в решение, каковы будут соотношения между ними, в каких пределах и в зависимости от каких исходных условий они изменяются, каковы тенденции их изменения и т.д. Аналитической исследование модели по сравнению с эмпирическим (численным) имеет то преимущество, что получаемые выводы сохраняют свою силу при различных конкретных значениях внешних и внутренних параметров модели.

Знание общих свойств модели имеет столь важное значение, часто ради доказательства подобных свойств исследователи сознательно идут на идеализацию первоначальной модели. И все же модели сложных экономических объектов с большим трудом поддаются аналитическому исследованию. В тех случаях, когда аналитическими методами не удается выяснить общих свойств модели, а упрощения модели приводят к недопустимым результатам, переходят к численным методам исследования.

4. Подготовка исходной информации. Моделирование предъявляет жесткие требования к системе информации. В то же время реальные возможности получения информации ограничивают выбор моделей, предназначаемых для практического использования. При этом принимается во внимание не только принципиальная возможность подготовки информации (за определенные сроки), но и затраты на подготовку соответствующих информационных массивов. Эти затраты не должны превышать эффект от использования дополнительной информации.

В процессе подготовки информации широко используются методы теории вероятностей, теоретической и математической статистики. При системном экономико-математическом моделировании исходная информация, используемая в одних моделях, является результатом функционирования других моделей.

5. Численное решение. Этот этап включает разработку алгоритмов для численного решения задачи, составления программ на ЭВМ и непосредственное проведение расчетов. Трудности этого этапа обусловлены прежде всего большой размерностью эконномических задач, необходимостью обработки значительных массивов информации.

Обычно расчеты по экономико-математической модели носят многовариантный характер. Благодаря высокому быстродействию современных ЭВМ удается проводить многочисленные "модельные" эксперименты, изучая "поведение" модели при различных изменениях некоторых условий. Исследование, проводимое численными методами, может существенно дополнить результаты аналитического исследования, а для многих моделей оно является единственно осуществимым. Класс экономических задач, которые можно решать численными методами, значительно шире, чем класс задач, доступных аналитическому исследованию.

6. Анализ численных результатов и их применение. На этом заключительном этапе цикла встает вопрос о правильности и полноте результатов моделирования, о степени практической применимости последних.

Математические методы проверки могут выявлять некорректные построения модели и тем самым сужать класс потенциально правильных моделей. Неформальный анализ теоретических выводов и численных результатов, получаемых посредством модели, сопоставление их с имеющимися знаниями и фактами действительности также позволяют обнаруживать недостатки постановки экономической задачи, сконструированной математической модели, ее информационного и математического обеспечения.

Взаимосвязи этапов. На рис.1 изображены связи между этапами одного цикла экономико-математического моделирования.

Обратим внимание на возвратные связи этапов, возникающие вследствие того, что в процессе исследования обнаруживаются недостатки предшествующих этапов моделирования.

Уже на этапе построения модели может выясниться, что постановка задачи противоречива или приводит к слишком сложной математической модели. В соответствии с этим исходная постановка задачи корректируется. Далее математический анализ модели (этап 3) может показать, что небольшая модификация постановки задачи или ее формализации дает интересный аналитический результат.

Наиболее часто необходимость возврата к предшествующим этапам моделирования возникает при подготовке исходной инфориации (этап 4). Может обнаружиться, что необходимая информация отсутствует или же затраты на ее подготовку слишком велики. Тогда приходится возвращаться к постановке задачи и ее формализации, изменяя их так, чтобы приспособиться к имеющейся информации.

Поскольку экономико-математические задачи могут быть сложны по своей структуре, иметь большую размерность, то часто случается, что известные алгоритмы и программы для ЭВМ не позволяют решить задачу в первоначальном виде. Если невозможно в короткий срок разработать новые алгоритмы и программы, исходную постановку задачи и модель упрощают: снимают и объединяют условия, уменьшают число факторов, нелинейные соотношения заменяют линейными, усиливают детерминизм модели и т.д.

Недостатки, которые не удается исправить на промежуточных этапах моделирования, устраняются в последующих циклах. Но результаты каждого цикла имеют и вполне самостоятельное значение. Начав исследование с построения простой модели, можно быстро получить полезные результаты, а затем перейти к созданию более совершенной модели, дополняемой новыми условиями, включающей уточненные математические зависимости.

По мере развития и усложнения экономико-математического моделирования его отдельные этапы обособляются в специализированные области исследований, усиливаются различия между теоретико-аналитическими и прикладными моделями, происходит дефференциация моделей по уровням абстракции и идеализации.

Теория математического анализа моделей экономики развилась в особую ветвь современной математики - математическую экономику. Модели, изучаемые в рамках математической экономики, теряют непосредственную связь с экономической реальностью; они имеют дело с исключительно идеализированными экономическими объектами и ситуациями. При построении таких моделей главным принципом является не столько приближение к реальности, сколько получение возможно большего числа аналитических результатов посредством математических доказательств. Ценность этих моделей для экономической теории и практики состоит в том, что они служат теоретической базой для моделей прикладного типа.

Довольно самостоятельными областями исследований становятся подготовка и обработка экономической информации и разработка математического обеспечения экономических задач (создание баз данных и банков информации, программ автоматизированного построения моделей и программного сервиса для экономистов-пользователей). На этапе практического использования моделей ведущую роль должны играть специалисты в соответствующей области экономического анализа, планирования, управления. Главным участком работы экономистов-математиков остается постановка и формализация экономических задач и синтез процесса экономико-математического моделирования.

8. Роль прикладных экономико-математических исследований.

Можно выделить по крайней мере четыре аспекта применения математических методов в решении практических проблем.

1. Совершенствование системы экономической информации. Математические методы позволяют упорядочить систему экономической информации, выявлять недостатки в имеющейся информации и вырабатывать требования для подготовки новой информации или ее корректировки. Разработка и применение экономико-математических моделей указывают пути совершенствования экономической информации, ориентированной на решение определенной системы задач планирования и управления. Прогресс в информационном обеспечении планирования и управления опирается на бурно развивающиеся технические и программные средства информатики.

2. Интенсификация и повышение точности экономических расчетов. Формализация экономических задач и применение ЭВМ многократно ускоряют типовые, массовые расчеты, повышают точность и сокращают трудоемкость, позволяют проводить многовариантные экономические обоснования сложных мероприятий, недоступные при господстве "ручной" технологии.

3. Углубление количественного анализа экономических проблем. Благодаря применению метода моделирования значительно усиливаются возможности конкретного количественного анализа; изучение многих факторов, оказывающих влияние на экономические процессы, количественная оценка последствий изменения условий развития экономических объектов и т.п.

4. Решение принципиально новых экономических задач. Посредством математического моделирования удается решать такие экономические задачи, которые иными средствами решить практически невозможно, например: нахождение оптимального варианта народнохозяйственного плана, имитация народнохозяйственных мероприятий, автоматизация контроля за функционированием сложных экономических объектов.

Сфера практического применения метода моделирования ограничивается возможностями и эффективностью формализации экономических проблем и ситуаций, а также состоянием информационного, математического, технического обеспечения используемых моделей. Стремление во что бы то ни стало применить математическую модель может не дать хороших результатов из-за отсутствия хотя бы некоторых необходимых условий.

В соответствии с современными научными представлениями системы разработки и принятия хозяйственных решений должны сочетать формальные и неформальные методы, взаимоусиливающие и взаимодополняющие друг друга. Формальные методы являются прежде всего средством научно обоснованной подготовки материала для действий человека в процессах управления. Это позволяет продуктивно использовать опыт и интуицию человека, его способности решать плохо формализуемые задачи.

В практике управления часто приходится решать задачи, связанные с изменением условий функционирования объекта. Подчас изменения системы управления в ходе различных экспериментов достигаются методами проб и ошибок, которые порой оборачиваются немалыми просчетами для потребителей. Нередко судьбу эксперимента определяют внешние условия функционирования объекта управления, не регулируемые им. Существенная часть внутренних факторов и внешних условий постоянно находится в развитии во времени и пространстве. В результате все сложнее становится без специальных методов, опираясь лишь на простые расчеты и тем более на интуицию, прогнозировать поведение объекта управления при переходе на рыночные механизмы хозяйствования, разрабатывать альтернативные решения.

Разрешение возникающих в связи с этим проблем в значительной мере облегчается благодаря экономическому моделированию. Процессы, поддающиеся количественному измерению, можно описать в виде экономических моделей, введя условные обозначения для составляющих их факторов и результатов. Рассчитав такие модели, легко использовать их для научно обоснованного управления объектом анализа, прогнозирования, распределения ресурсов и маневра ими, для контроля за эффективностью работы и реализации иных функций управления.

Административные и экономические методы управления имеют наряду с характерными отличиями и много общего. В практике управления они дополняют друг друга. Важно подчеркнуть, что административные решения - это не просто некие директивы, а решения, обоснованные с точки зрения их экономической целесообразности.

Эффективное повседневное применение в управлении предприятием экономических методов предполагает наличие объективных предпосылок и умений пользоваться такими инструментами рыночной экономики, как цены и налоги, кредиты и банковские ставки, котировки ценных бумаг.

Контрольные вопросы

1. Что такое методы управления?

1. Как классифицируются методы управления?
2. Чем характерны административные и экономические методы?
3. В чем различия и каковы возможности применения административных и экономических методов управления?

Тема 5. Особенности стратегии, прогнозирования и планирования в управлении государством

Цель: Раскрыть сущность стратегии, прогнозирования и планирования

5.1 Научно-методологические основы экономического прогнозирования. Сущность, принципы и методы прогнозирования

Прогнозирование как метод познания объективных и причинно-следственных связей процессов в комплексе „природа-человек-общество", всегда обеспечивало научную базу сознательного принятия альтерна­тивных и эффективных решений в области будущего состояния этих процессов. В условиях дальнейшего углубления отраслевого и территориального разделения труда, ускорения научно-техни­ческого прогресса, усложнения производственных и управлен­ческих отношений, укрепления международной экономической интеграции среди обществоведческих прогнозов первостепен­ную роль играют прогнозы социально-экономические.

Социально-экономические прогнозы классифицируются по своим объектам, временному интервалу, функциональным при­знакам, способам и т. д., хотя такая классификация в какой-то мере носит условный характер. В качестве объектов служат макроэкономические показатели и структурные закономерно­сти, перспективы развития отраслей (межотраслевых комплек­сов) и регионов, первичных звеньев народного хозяйства. В состав макроэкономических прогнозов входят и демографиче­ские прогнозы, а также исследования по прогнозированию из­менения спроса и других обобщающих показателей социального характера.

По продолжительности выбранного периода различа­ются оперативные (месячные, квартальные), краткосрочные (до одного года), среднесрочные (3-5 лет) и долгосрочные (10-15 лет) прогнозы.

Попытка предвидеть процессы более отдаленных перспектив уже „граничит" с гипотезой. Присутствуют элементы условности и при делении прогнозов по функциональным при­знакам (поисковые и нормативные), поскольку в обоих случаях должна быть охарактеризована возможность достижения по­ставленной конечной цели.

В ходе выполнения прогнозных работ сложилась определен­ная система их методов. По вопросу о сущности и классифика­ции этих методов в литературе существует довольно большой разброс мнений, не подвергнутых еще научному анализу. Даже в учебнике по основам социально-экономического прогнозиро­вания научное определение его методов представлено, мягко говоря, весьма неудачно. Представляется, что рассматри­ваемые методы никак не могут быть восприняты „как совокуп­ность приемов и способов мышления, позволяющих... вывести суждения определенной достоверности относительно его (субъ­екта) будущего развития".

Во-первых, приемы и способы мыш­ления представляют собой объект вполне самостоятельной общественной науки и, во-вторых, задача прогнозирования за­ключается вовсе не в том, чтобы „вывести суждения", а в том, чтобы обеспечить научное „обслуживание" решений по государ­ственному (макроэкономическому) регулированию социально-хозяйственных систем.

В качестве основных методов прогнозирования следует на­звать методы „Дельфи", индивидуальных и коллективных экспер­тных оценок, „мозговой атаки", анализа, экстраполяции, экономико-математического моделирования, итерации и др. Ра­зумеется, применение каждого из этих методов предполагает наличие конкретных методов расчета тех или иных показателей и требует соответствующей его организации.

Рассмотрение принципов и методов прогнозирования в их теоретическом и организационном единстве представляет собой его методологию, которая, с другой стороны, должна хорошо „вписываться" в методологию планирования социально-хозяйст­венных систем. В противном случае процесс использования результатов прогнозирования в планировании (т. е. системы Прогнозирование-планирование-финансирование") может быть значительно затруднен.

Прогнозы предшествуют планам и предполагают научное предвидение основанное на знании закономерностей развитие экономики и общества.

Прогнозирование по длительности периода делится на:

· Краткосрочное (до 3-х лет)

· Среднесрочное (от 3 до 10 лет)

· Долгосрочное (от 10 и выше)

Природа краткосрочного прогноза соответствует прогноз процесса выполнение годового и плана текущего хозяйствующих процессов связанные с движением фин потоков изменением цен, структуры платежеспособного спроса, влиянием производства на развитие всей экономики.

Государственное регулирование на практике осуществляется с помощью различных методов.

Метод в самом общем значении - это способ достижения цели, определенным образом упорядоченная деятельность по реализации выбранных целевых установок. Исторический опыт свидетельствует, что спектр применяемых форм, инструментов и методов государственного регулирования экономики постоянно расширяется. В экономической практике наиболее распространенными видами такой упорядоченной деятельности являются прогнозирование и планирование.

а) Прогнозирование социально-экономической динамики развития национальной экономики

Национальное прогнозирование представляет собой процесс формирования системы научно-обоснованных представлений о направлениях развития национальной экономики. Его содержание связано с определением спектра возможных вариантов развития национальной экономики для принятия оптимального решения.

Прогноз развития национальной экономики представляет собой комплекс аргументированных предположений, выраженных в качественной и количественной формах и дающих представление о будущих параметрах развития национальной экономики. В основе разработки этих прогнозов лежат научные методы познания социально-экономических явлений и использование всей совокупности методов, средств и способов экономической прогностики.

Целью национальных прогнозов является:

Создание научных предпосылок, включающих научный анализ тенденций развития экономики;

Вариантное предвидение предстоящего развития общественного воспроизводства, учитывающего как сложившиеся тенденции, так и намеченные цели;

Оценка возможных последствий принимаемых решений;

Обоснование направлений социально-экономического и научно-
технического развития страны для принятия управленческих решений.

В зависимости от характера исследуемых объектов выделяются следующие виды прогнозов:

1.Экономические прогнозы, которые исследуют перспективы развития
отдельных элементов производительных сил и производственных
отношений, как-то: объем и динамика ВВП, уровень инфляции,
производительность труда, воспроизводство трудовых ресурсов и основных
фондов, объем, состав и эффективность инвестиций, темпы экономического
роста и т.д.

2.Прогнозы природных ресурсов, характеризующие вовлечение их в
хозяйственный оборот и охватывающие все виды ресурсов общественного
воспроизводства и природную среду: топливо и минеральные ресурсы,
ресурсы космоса и Мирового океана, некоторые виды энергии,
растительный и животный мир, охрану окружающей среды.

3.Научно-технические прогнозы, которые рассматривают достижения
НТП, оказывающие влияние на размещение производства, природные
факторы. Это: прогнозы а) развития науки и техники; б) фундаментальных
и прикладных исследований; в) развития и использования достижений
НТП; г) определения последствий НТП.

4. Демографические прогнозы, охватывающие движение
народонаселения и воспроизводство трудовых ресурсов, уровень занятости,
его квалификационный и профессиональный состав.

5. Прогнозы социального развития, которые включают потребление
населением продуктов питания и непродовольственных товаров,
розничный товарооборот, развитие отраслей непроизводственной сферы:
общее и профессиональное образование, культуру и искусство,
здравоохранение, коммунальное хозяйство и бытовое обслуживание и др.

Национальное прогнозирование охватывает все аспекты и уровни национальной экономики и основывается на совокупности всех вышеприведенных прогнозов, т.е. носит комплексный характер. Все эти прогнозы базируются на информации, которую предоставляют соответствующие органы исполнительной власти. Основной орган -ациональное статистическое агентство и его региональные органы, которые собирают первичную информацию, обобщают ее и публикуют. Другие министерства несут ответственность за предоставление в срок формации по сферам их ведения: по денежно-кредитной сфере – Национальный (Центральный) банк страны, по исполнению бюджета - Министерство финансов, по сбору налогов - Государственная налоговая служба, по таможенной статистике - Государственный таможенный комитет и т.д.

Разработка национальных прогнозов вне зависимости от их временного лага основывается на следующих методических принципах:

· принцип научной обоснованности означает, что во всех прогнозах необходим учет требований объективных экономических законов и их создание должно базироваться на применении научного инструментария, глубоком изучении достижений отечественного и зарубежного опыта формирования прогнозов;

· принцип адекватности прогноза объективным закономерностям
характеризует не только процесс выявления и оценку устойчивых
тенденций и взаимосвязей в экономике, но предполагает учет
вероятностного характера реальных процессов и возможность отклонений;

· принцип целенаправленности предопределяет активный характер прогнозов, поскольку его содержание не сводится только к предвидению, а включает и цели, которые предстоит достигнуть в экономике в будущем;

· принцип альтернативности связан с возможностью развития народнохозяйственного комплекса и его отдельных звеньев по разным траекториями при разных взаимосвязях и структурных соотношениях, т.е. возникает необходимость построения альтернативных вариантов путей развития хозяйства;

· принцип системности предполагает учет движения отраслей, секторов, сфер и субъектов экономической деятельности в целостности, в совокупности, в единой системе, что позволяет разработать согласованный, непротиворечивый прогноз по каждому направлению, способствующий решению общих целей системы.

Все эти принципы в той или иной мере должны находить отражение при разработке всех видов прогнозов.

В прогнозировании используются следующие общенаучные подходы: исторический и комплексный. Исторический подход заключается в рассмотрении каждого явления и процесса во взаимосвязи его исторических форм, то есть исходит из того, что современное состояние исследуемого объекта есть закономерный результат его предшествующего развития в прошлом и настоящем. Комплексный подход заключается в рассмотрении объекта исследования в его связи и зависимости с другими процессами и явлениями. В его рамках выделяют генетический (исследовательский, поисковый) и нормативный (целевой) подходы. При генетическом подходе конечной целью является определение возможных состояний объекта прогнозирования в перспективе, с учетом сохранения существующих тенденций развития этого объекта. При нормативном подходе принимается в качестве цели определение путей и сроков достижения возможного состояния объекта в будущем.

Под методами прогнозирования понимается совокупность приемов и способов мышления, позволяющая на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных переменных, а также учета изменений в рамках рассматриваемого явления вынести суждение определенной в достоверности относительно будущего его развития различают интуитивные методы прогнозирования и формализованные методы прогнозирования. Интуитивные методы прогнозирования используются для решения сложных, неформализируемых проблем, позволяют получить прогнозную оценку состояния объекта в будущем в зависимости от информационной обеспеченности. Их сущность заключается в построении рациональной процедуры интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки полученных результатов. При этом обобщенное мнение экспертов принимается как решение проблемы.

В зависимости от организации экспертной оценки и формы опроса экспертов различают методы индивидуальных и коллективных экспертных оценок. Каждый из них имеет несколько разновидностей. Так, наиболее распространенными среди методов индивидуальных экспертных оценок являются:

Метод «интервью», когда осуществляется непосредственный контакт эксперта и специалиста по схеме «вопрос- ответ», в ходе которого эксперт в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед специалистом вопрос относительно перспектив развития прогнозируемого объекта;

Аналитический метод; здесь осуществляется логический анализ какой- либо прогнозируемой ситуации. Он предполагает самостоятельную работу эксперта над анализом будущего конкретного объекта;

Метод написания сценария, который основан на определении логики процесса или явления во времени, но при различных условиях.

Наиболее известными среди методов коллективных экспертных оценок являются:

Метод «Дельфи». Его особенности: многочисленность и анонимность экспертов; отказ от личных контактов и коллективных обсуждений; многотуровая процедура опроса экспертов посредством их анкетирования; сохранение анонимности оценок, аргументации и критики; обоснование ответов экспертов по запросу организаторов.

Метод «коллективной генерации идей». Здесь при помощи «мозговой атаки» сначала активизируется творческий потенциал специалистов, что находит отражение в генерации определенной идеи. Затем следует процесс Деструктирования (разрушения, критики) этой идеи и формулируется контридея. Это позволяет за короткое время путем вовлечения в активный творческий процесс получить продуктивные результаты.

Формализованные методы прогнозирования базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет облегчить деятельность специалистов по обработке информации и оценке результатов.

Различают методы экстраполяции и методы математического моделирования. Методы экстраполяции - это методы научного исследования заключающиеся в распространении выводов, полученных из наблюдений над одной частью явления на другую его часть. На основе выявления закономерностей изменения уровня в изучаемом отрезке времени возможно продолжение уровня ряда динамики на будущее объекта (перспективная экстраполяция) или в его прошлое (ретроспективная экстраполяция).

Методы математического моделирования предполагают построение моделей, основанных на реальных процессах. Содержанием процесса моделирования являются: конструирование модели на основе предварительного изучения объекта; выделение его сущностных характеристик; теоретический и экспериментальный анализ модели; сопоставление результатов моделирования с фактическими данными об объекте; корректировка и уточнение модели.

Особое место в системе государственного регулирования занимает разработка концепции социально - экономического развития страны. Ее основное назначение - определение стратегических целей развития национальной экономики и средств их достижения.

Цели социально - экономического развития страны могут выражаться с помощью совокупности качественных и количественных характеристик - целевых установок (ориентиров), целевых показателей и нормативов.

На основе системы национальных прогнозов и концепции разрабатывается собственно стратегия социально - экономического развития страны или государственный стратегический план, который выступает важнейшим элементом в системе государственного регулирования экономики.

б) Планирование социально-экономического развития страны

Планирование является одним из действенных методов государственного регулирования экономики.

Планирование в самом общем виде представляет собой процесс подготовки и принятия управленческого решения, основанный на обработке исходной информации и включающей в себя выбор и научную подготовку целей, определение средств и путей их достижения. Значение планирования состоит в необходимости обеспечить научно-обоснованное руководство развитием экономики страны. А это предполагает знание и использование объективных экономических законов, основных положений и выводов экономической теории, накопленного опыта и хозяйственной практики.

Планирование осуществляется на различных уровнях управления: на макроуровне - макроэкономическое планирование, на уровне регионов -региональное планирование, на уровне предприятия или фирмы -микроэкономическое планирование.

План представляет собой постановку точно определенной цели и предвидение детальных событий исследуемого объекта; в нем устанавливаются пути и средства развития в соответствии с поставленными целями и обосновываются принимаемые управленческие решения.

В планировании выделяют три стороны: социально-экономическую, методологическую и организационную.

5.2 Сущность, научные основы и характерные черты стратегического и индикативного планирования развития экономики.

По форме проявления и содержанию планирование бывает директивным, индикативным и стратегическим.

Директивное планирование представляет собой процесс разработки планов, имеющих силу юридического закона, и комплекс мер по обеспечению их выполнения. Директивные планы носят адресный характер, обязательный для всех исполнителей, а должностные лица несут ответственность за их выполнение. В бывшем СССР и ряде социалистических стран они использовались для прямого воздействия центра на все звенья народного хозяйства.

Кроме того, директивные планы отличались чрезмерной детализацией, что делало их трудновыполнимыми.

Индикативное планирование - это основной метод воздействия на функционирование рыночной экономики, средство реализации социально-экономической политики государства. Оно обеспечивает решение многих вопросов экономической жизни, осуществление которых только рыночными методами без мер государственного воздействия затруднительно. Индикативное планирование представляет собой процесс формирования системы параметров (индикаторов), характеризующих такое состояние и развитие экономики, которое соответствовало бы государственной экономической политике. Индикаторами могут быть такие показатели как динамика, структура, эффективность экономики, состояние финансов, денежного обращения, рынка товаров и ценных бумаг, движение Цен, занятость, уровень жизни и т. д.

Индикативное планирование является наиболее приемлемым для условий рыночной экономики и широко распространенным во всем мире методом государственного регулирования. Индикативный план не имеет Директивного характера, содержит ограниченное число обязательных заданий и носит в значительной мере рекомендательный, направляющий характер.

Таким образом, суть макроэкономического планирования состоит не в разработке и доведении многочисленных показателей до исполнителей, ручной постановке целей предстоящего развития и выработке Действенных средств и возможностей для их реального достижения. Оно направлено на увязку всех факторов производства и поддержание макроэкономической сбалансированности натурально-вещественных и финансово-стоимостных потоков, обеспечение рационального и эффективного использования ресурсов.

По периоду действия бывают долгосрочные планы (10 и более лет), среднесрочные (3-5 лет) и текущие (годовые) планы.

Основными методологическими принципами планирования являются следующие:

Принцип научности, который означает, что планы разрабатываются
на основе глубокого познания и использования законов и закономерностей
экономического развития, с использованием достижений НТП, математики,
кибернетики и других наук;

Принцип социальной направленности и приоритета общественных
потребностей; он предполагает, что в планировании следует, прежде всего,
исходить из интересов человека и общества;

Принцип повышения эффективности общественного производства,
который предусматривает, чтобы все цели и задачи осуществлялись с
наименьшими затратами, т.е. с максимальной экономией живого и
овеществленного труда;

Принцип пропорциональности и сбалансированности означает что
необходимо корректировать рыночный механизм установления пропорций
так, чтобы обеспечить их соответствие национальным интересам;

Принцип приоритетности означает необходимость выбора
приоритетных направлений в развитии экономики, поскольку ресурсы
всегда ограничены, а потребности безграничны;

Принцип согласованности краткосрочных и долгосрочных целей и
задач предполагает сочетание различных плановых документов, их
непротиворечивость и однонаправленность.

К основным методам планирования относятся балансовый, нормативный и программно-целевой методы.

Балансовый метод исходит из того, что каждый вид продукции является, с одной стороны, результатом какой-то деятельности, а с другой - ресурсом для потребления. Это означает, что необходимо всегда увязывать потребности с источником их удовлетворения. Выявляются ресурсы и потом увязываются с расчетными потребностями, то есть балансируются. Поскольку совокупные потребности, как правило, выше возможных объемов ресурсов, то в процессе разработки планов происходит ранжирование потребностей - распределение по значимости на первоочередные, менее важные и т. д.

В общей системе экономических балансов выделяются материальные, трудовые и финансовые балансы. Материальные балансы характеризуют наличие и состояние вещественных элементов процесса воспроизводства, трудовые-квалифицированный и численный уровень трудовых ресурсов, финансовые - состояние финансовой системы страны.

Нормативный метод основан на определении и использовании системы

нормативов, отражающей достижения НТП. Норма в самом общем смысле слова научно-обоснованная мера общественно-необходимых затрат на изготовление единицы продукта заданного качества.

Норматив - это поэлементная составляющая нормы, характеризующаястепень использования ресурса или его удельного расхода на единицу измерения (продукции, объема, поверхности и т. п.). Экономические нормативы отражают общественные требования к результатам деятельности и характеризуют необходимый уровень использования ресурса на конечный результат.

Комплекс норм и нормативов называется нормативной базой.

Программно-целевой метод - это способ формирования системы плановых решений крупных народнохозяйственных проблем. Его сущность состоит в отборе основных целей социального, экономического и научно-технического развития, разработке взаимоувязанных мероприятий по их достижению в намеченные сроки при сбалансированном обеспечении ресурсами.

Важнейшим видом планирования является стратегическое планирование. Оно ориентировано на долгосрочную перспективу и определяет основные направления социально-экономического развития страны. Его суть состоит в выборе главных приоритетов развития национальной экономики, ведущую роль в реализации которых должно взять на себя государство. Посредством стратегического планирования определяются пути, по которому предстоит идти стране, решается на каких рынках лучше действовать, какую технологию осваивать в первую очередь, как обеспечить социальное единство страны, на какие секторы экономики и общественные структуры при этом следует опираться.

Основная цель стратегического планирования - обеспечение достаточного потенциала для успешного развития национальной экономики. Свое отражение стратегическое планирование находит в концепциях общегосударственного развития.

Объективная необходимость стратегического планирования, по-видимому, вытекает из того, что разноуровневость экономики, сосуществование разных видов собственности, неоднозначное и нелинейное развитие разных отраслей, с фер и регионов предполагают разнонаправленность мотивов, действий, Решений. А эффективное хозяйствование на макроуровне не может быть Достигнуто без определенной макроэкономической стабильности и сбалансированности. Необходимо рассматривать национальную экономику как Целостный объект реализации принимаемых общегосударственных решений к ак текущего, так и перспективного характера. А это предполагает За олаловременно и на научной основе определение «контуров», «магистрального П У Ш » движения макроэкономических процессов в национальной экономике.

К тому же ограниченность ресурсов, происходящие процессы Регионального разделения труда, добычи и переработки, размещенных на конкретных территориях, природных ресурсов поднимают на общегосударственный уровень проблему оптимального развития и размещения производительных сил. Это требует перспективного взгляда в будущее.

При разработке стратегии производства определяют основные параметры развития национальной экономики, которые приобретают статус Государственных целевых программ. Эти программы представляют собой директивный и адресный документ, увязанный по ресурсам, исполнителям, срокам исполнения, включающий социально-экономические, производственные, научно-технические, организационно-хозяйственные задания и мероприятия, направленные на решение конкретной народнохозяйственной проблемы наиболее эффективными путями.

Как видно отсюда, планирование предстает как испытанный метод регулирования экономики во всем мировом экономическом пространстве.

Распространенной методикой описания тех или иных процессов и явлений служит моделирование. Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования. Модель конструируется исследователем так, чтобы операции отображали характеристики объекта (взаимосвязи, структурные и функциональные параметры и т.п.), существенные для цели исследования.

Конструирование модели на основе предварительного изучения объекта и выделения его существенных характеристик, экспериментальный и теоретический анализ модели, сопоставление результатов с данными объекта, корректировка модели составляют содержание метода моделирования.

В экономическом и социальном прогнозировании широко используются различные модели. Модель (лат. modeelus) – мера, образец. В науке термин «модель» означает какой-либо условный образ объекта исследования, а в прогнозировании – экономические или социальные процессы.

Средством изучения закономерностей развития экономики, социальных процессов является экономико-математическая модель. Она представляет собой систему формализованных соотношений, описывающих основные взаимосвязи элементов, образующих экономическую систему.

Система экономико-математических моделей эконометрического типа служит для описания относительно сложных процессов экономического или социального характера. Эконометрическое моделирование основано на обработке статистической информации ретроспективного характера, оценке отдельных переменных величин, их параметров*.

Определенные виды моделей экономического и социального прогнозирования могут классифицироваться в зависимости от критерия оптимизации или наилучшего ожидаемого результата.

Так, например, различаются модели, в которых минимизируются затраты и модели, предусматривающие получение максимума продукции.

С учетом фактора времени могут быть модели статические (т.е. когда ограничения в модели устанавливаются для одного определенного отрезка времени в течение планового периода и при этом минимизируются затраты или максимизируется конечный результат) или динамические (в этом случае ограничения установлены для нескольких отрезков времени при той же минимализации или максимизации эффекта за весь плановый период).

Принято различать следующие эконометрические модели: факториальные, структурные и комбинированные. Один и тот же тип моделей может быть применен к различным экономическим объектам. В зависимости от уровня агрегатирования показателей развития народного хозяйства различают макроэкономические, межотраслевые, межрайонные, отраслевые, региональные модели. По аспектам развития народного хозяйства различают модели воспроизводства основных фондов, трудовых ресурсов, системы финансов, ценообразования и др.

Факторные модели описывают зависимость уровня и динамики того или иного экономического показателя, от уровня и динамики влияющих на него экономических показателей – аргументов.

Переменные эконометрические модели подразделяются на экзогенные (внешние) и эндогенные (внутренние). Например, экзогенный фактор в модели может представлять собой для предприятия ритмичность поставок сельскохозяйственной продукции (перерабатывающая промышленность); эндогенный – наличие трудовых ресурсов на предприятии.

Факторные модели могут быть однофакторными (тренд) и многофакторными (линейного и нелинейного типа).

Структурные модели описывают соотношения, связи между отдельными элементами образующими одно целое или агрегат. Эти модели являются моделями структурно-балансового типа, наряду с разбивкой какого-либо агрегата на составляющие элементы рассматриваются взаимосвязи этих элементов. Такие модели имеют матричную форму и применяются для анализа и прогноза межотраслевых и межрайонных связей.

Статистическое моделирование представляет собой поиск вида и параметров функций (регрессий), в которых в качестве зависимой переменной выступает прогнозируемый показатель (например, урожайность сельскохозяйственных культур, продуктивность животных), а в качестве независимых переменных – формирующие его факторы.

Важная роль в системе рассматриваемых методов прогнозирования принадлежит экономико-статистическим моделям типа производственных функций , описывающих статистические зависимости результатов производства (зависимые переменные), от различных факторов (независимые переменные). Эта зависимость выражается уравнением множественной корреляции.

На основе использования отраслевых производственных функций осуществляется: анализ факторов роста производства, прогнозирование вероятных объемов производства при известных оценках ресурсов на перспективу; расчет необходимых объемов ресурсов при установлении потребности в продукции отрасли; расчет индекса эффективности производства.

Решение многих задач экономического прогнозирования связано с выбором наиболее приемлемого для данных условий варианта. Для этого используются модели типа оптимизационных . Одним из наиболее разработанных и широко проверенных на практике методов решения задач оптимизации является линейное программирование.

В задачах динамического программирования рассматривается система, которая со временем может менять свое состояние, причем оказывается возможным управление этим процессом.

Динамическому программированию свойственен следующий подход: процесс развития разделяется на ряд последовательных этапов и производится последовательная оптимизация каждого из них, начиная с последнего. Для каждого этапа находится условное оптимальное управление, после чего, когда процесс доведен до исходного состояния, снова проходит всю последовательность шагов, но уже из множества условных оптимальных уравнений выбирается одно. Таким образом, однократное решение сложной задачи заменяется многократным решением простой. При этом используется принцип оптимальности: каковы бы ни были начальное состояние и принятое решение на первом шаге, все последующие решения должны составлять оптимальную стратегию относительно нового состояния.

В отличие от вышерассмотренных моделей, где условия задач описываются только в виде линейных отношений, в нелинейных моделях используются как линейные отношения, так и зависимости любого вида. К ним относятся стохастические (вероятностные) модели , в которых часть или все параметры являются случайными величинами.

Прогнозирование с использованием теории распознавания образов илипрогнозирование по аналогии состоит в выборе классов состояния объектов, которые могут быть заданы качественными и количественными характеристиками.

Другим методом прогнозирования с использованием математического аппарата является теория катастроф, которая представляет собой исследовательскую программу изучения и прогнозирования неустойчивости различных систем. Такое название она получила потому, что потеря устойчивости по своим проявлениям может быть катастрофична, даже если не приводит к гибели или разрушению системы, а лишь обуславливает переход к иной траектории развития.

Теория нейросетей используется в прогнозировании экономических явлений. Нейросеть – это сеть с конечным числом слоев из однородных элементов – аналогов нейронов с различными типами связей между слоями нейронов. В основе нейросетей лежат не прежние статистические и линейные модели, а гибкие нелинейные нейросетевые модели.

Вопросы для самоконтроля:

1. На какие стадии подразделяется процесс прогнозирования?

2. В каких случаях применяются интуитивные методы прогнозирования?

3. Дайте характеристику интуитивным методам прогнозирования.

4. Дайте характеристику методам коллективных экспертных оценок.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

по курсу: Компьютерное моделирование.

на тему: "Моделирование в экономике и его использование в развитии и формализации экономической теории."

Введение

1. Понятие экономической модели

2. Математическая структура модели и её содержательная интерпретация

5. Особенности экономических измерений и наблюдений

Введение

Современная экономическая теория, как на микро, так и на макроуровне включает как естественный, необходимый элемент математической модели и методы. Использование математики в экономике позволяет, во-первых, выделить, и формализовано описать наиболее важные, существенные связи экономических переменных и объектов: изучение столь сложного объекта предполагает высокую степень абстракции. Во-вторых, из четко сформулированных исходных данных и соотношений методами дедукции можно получать выводы, адекватные изучаемому объекту в той же мере, что и сделанные предпосылки. В-третьих, методы математики и статистики позволяют индуктивным путем получать новые знания об объекте: оценивать форму и параметры зависимостей его переменных, в наибольшей степени соответствующие имеющимся наблюдениям. Наконец, в-четвертых, использование языка математики позволяет точно и компактно излагать положения экономической теории, формулировать ее понятия и выводы.

Математические модели использовались с иллюстративными и исследовательскими целями еще Ф.Кенэ (1758 г., «Экономическая таблица»), А.Смитом (классическая макроэкономическая модель), Д.Рикардо (модель международной торговли). В XIX веке большой вклад в моделирование рыночной экономики внесла математическая школа (Л.Вальрас, О.Курно, В.Парето, Ф.Эджворт и др.). В XX веке математические методы моделирования применялись очень широко, с их использованием связаны практически все работы, удостоенные Нобелевской премии по экономике (Д.Хикс, Р.Солоу, В.Леонтьев, П.Самуэльсон и др.).

Развитие микроэкономики, макроэкономики, прикладных дисциплин связано со все более высоким уровнем их формализации. Основу для этого заложил прогресс в области прикладной математики -- теории игр, математического программирования, математической статистики. В России в начале XX века большой вклад в математическое моделирование экономики внесли В.К. Дмитриев и Е.Е. Слуцкий. В 1930-1950 гг. в этой области не наблюдалось прогресса вследствие идеологических ограничений тоталитарного режима. В 1960-1980 годы экономико-математическое направление возродилось (B.C. Немчинов, В.В. Новожилов, Л.В. Канторович), но было связано в основном с попытками формально описать «систему оптимального функционирования социалистической экономики» (Н.П. Федоренко, С.С. Шаталин и др.). Строились многоуровневые системы моделей народно-хозяйственного планирования, оптимизационные модели отраслей и предприятий. Сейчас важной задачей является моделирование процессов переходного периода.

Любое экономическое исследование всегда предполагает объединение теории (экономической модели) и практики (статистических данных). Мы используем теоретические модели для описания и объяснения наблюдаемых процессов и собираем статистические данные с целью эмпирического построения и обоснования моделей.

1. Экономические модели. Понятие экономической модели

Для изучения различных экономических явлений экономисты используют их упрощенные формальные описания, называемые экономическими моделями. Примерами экономических моделей являются модели потребительского выбора, модели фирмы, модели экономического роста, модели равновесия на товарных, факторных и финансовых рынках и многие другие. Строя модели, экономисты выявляют существенные факторы, определяющие исследуемое явление и отбрасывают детали, несущественные для решения поставленной проблемы. Формализация основных особенностей функционирования экономических объектов позволяет оценить возможные последствия воздействия на них и использовать такие оценки в управлении.

Как обычно строится экономическая модель?

1. Формулируются предмет и цели исследования.

2. В рассматриваемой экономической системе выделяются структурные или функциональные элементы, соответствующие данной цели, выявляются наиболее важные качественные характеристики этих элементов.

3. Словесно, качественно описываются взаимосвязи между элементами модели.

4. Вводятся символические обозначения для учитываемых характеристик экономического объекта и формализуются, насколько возможно, взаимосвязи между ними. Тем самым формулируется математическая модель.

5. Проводятся расчеты по математической модели и анализ полученного решения.

2. Математическая структура модели и ее содержательная интерпретация

Следует различать математическую структуру модели и ее содержательную интерпретацию. Рассмотрим следующие два простых примера.

Пример 1. Пусть требуется определить, какую сумму следует положить в банк при заданной ставке процента (20% годовых), чтобы через год получить $12 ООО?

начальная сумма денег -- М 0 ,

конечная сумма денег -- m 1 ,

ставка процента -- R

и записывая соотношение между ними

Пример 2. Пусть требуется определить, каков был объем выпуска продукции завода, если в результате технического перевооружения средняя производительность труда увеличилась на 20% и завод стал выпускать 12000 единиц продукции.

Вводя формальные обозначения для величин, фигурирующих в задаче:

Начальный выпуск-- Q 0

конечный выпуск-- Q 1

процент прироста производительности -- R

и записывая соотношение между ними (следующее из определения средней производительности труда Q/L)

найдем искомую величину из решения основного уравнения модели

Сравнивая полученные модели и результаты, мы можем заметить, что математическая форма модели

и даже числовые значения входящих в нее величин в обоих случаях одинаковы, однако экономическая ситуация, описываемая моделью, экономическая интерпретация модели и результатов расчета совершенно различны. Таким образом, одни и те же математические модели и методы могут быть использованы для решения совершенно различных экономических задач.

3. Моделирование как метод научного познания

Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ в. Однако методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания. Термин "модель" широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений. Рассмотрим только такие "модели", которые являются инструментами получения знаний. Модель - это такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале. Под моделирование понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез. Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Именно эта особенность метода моделирования определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания. Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств.

Процесс моделирования включает три элемента:

1) субъект (исследователь),

2) объект исследования,

3) модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Пусть имеется или необходимо создать некоторый объект А. Мы конструируем (материально или мысленно) или находим в реальном мире другой объект В - модель объекта А. Этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обуславливаются тем, что модель отражает какие-либо существенные черты объекта оригинала. Вопрос о необходимости и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть оригиналом), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала.

Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от отражения других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько "специализированных" моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации. На втором этапе процесса моделирования модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение "модельных" экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее "поведении". Конечным результатом этого этапа является множество знаний о модели R. На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал - формирование множества знаний S об объекте.

Этот процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели. Мы можем с достаточным основанием переносить какой-либо результат с модели на оригинал, если этот результат необходимо связан с признаками сходства оригинала и модели. Если же определенный результат модельного исследования связан с отличием модели от оригинала, то этот результат переносить неправомерно. Четвертый этап - практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

Для понимания сущности моделирования важно не упускать из виду, что моделирование - не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования "погружен" в более общий процесс познания. Это обстоятельство учитывается не только на этапе построения модели, но и на завершающей стадии, когда происходит объединение и обобщение результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств познания. Моделирование - циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах. В методологии моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.

4. Особенности применения метода

Проникновение математики в экономическую науку связано с преодолением значительных трудностей. В этом отчасти была "повинна" математика, развивающаяся на протяжении нескольких веков в основном в связи с потребностями физики и техники. Но главные причины лежат все же в природе экономических процессов, в специфике экономической науки. Большинство объектов, изучаемых экономической наукой, может быть охарактеризовано кибернетическим понятием сложная система. Наиболее распространено понимание системы как совокупности элементов, находящихся во взаимодействии и образующих некоторую целостность, единство. Важным качеством любой системы является эмерджентность - наличие таких свойств, которые не присущи ни одному из элементов, входящих в систему. Поэтому при изучении систем недостаточно пользоваться методом их расчленения на элементы с последующим изучением этих элементов в отдельности. Одна из трудностей экономических исследований - в том, что почти не существует экономических объектов, которые можно было бы рассматривать как отдельные (внесистемные) элементы.

Сложность системы определяется количеством входящих в нее элементов, связями между этими элементами, а также взаимоотношениями между системой и средой. Экономика страны обладает всеми признаками очень сложной системы. Она объединяет огромное число элементов, отличается многообразием внутренних связей и связей с другими системами (природная среда, экономика других стран и т.д.). В народном хозяйстве взаимодействуют природные, технологические, социальные процессы, объективные и субъективные факторы.

Сложность экономики иногда рассматривалась как обоснование невозможности ее моделирования, изучения средствами математики. Но такая точка зрения в принципе неверна. Моделировать можно объект любой природы и любой сложности. И как раз сложные объекты представляют наибольший интерес для моделирования; именно здесь моделирование может дать результаты, которые нельзя получить другими способами исследования. Потенциальная возможность математического моделирования любых экономических объектов и процессов не означает, разумеется, ее успешной осуществимости при данном уровне экономических и математических знаний, имеющейся конкретной информации и вычислительной технике.

И хотя нельзя указать абсолютные границы математической формализуемости экономических проблем, всегда будут существовать еще неформализованные проблемы, а также ситуации, где математическое моделирование недостаточно эффективно.

моделирование математический измерение экономический

5. Особенности экономических наблюдений и измерений

Уже длительное время главным тормозом практического применения математического моделирования в экономике является наполнение разработанных моделей конкретной и качественной информацией. Точность и полнота первичной информации, реальные возможности ее сбора и обработки во многом определяют выбор типов прикладных моделей. С другой стороны, исследования по моделированию экономики выдвигают новые требования к системе информации. В зависимости от моделируемых объектов и назначения моделей используемая в них исходная информация имеет существенно различный характер и происхождение. Она может быть разделена на две категории: о прошлом развитии и современном состоянии объектов (экономические наблюдения и их обработка) и о будущем развитии объектов, включающую данные об ожидаемых изменениях их внутренних параметров и внешних условий (прогнозы).

Вторая категория информации является результатом самостоятельных исследований, которые также могут выполняться посредством моделирования. Методы экономических наблюдений и использования результатов этих наблюдений разрабатываются экономической статистикой. Поэтому стоит отметить только специфические проблемы экономических наблюдений, связанные с моделированием экономических процессов. В экономике многие процессы являются массовыми; они характеризуются закономерностями, которые не обнаруживаются на основании лишь одного или нескольких наблюдений.

Поэтому моделирование в экономике должно опираться на массовые наблюдения. Другая проблема порождается динамичностью экономических процессов, изменчивостью их параметров и структурных отношений. Вследствие этого экономические процессы приходится постоянно держать под наблюдением, необходимо иметь устойчивый поток новых данных. Поскольку наблюдения за экономическими процессами и обработка эмпирических данных обычно занимают довольно много времени, то при построении математических моделей экономики требуется корректировать исходную информацию с учетом ее запаздывания.

Познание количественных отношений экономических процессов и явлений опирается на экономические измерения. Точность измерений в значительной степени предопределяет и точность конечных результатов количественного анализа посредством моделирования. Поэтому необходимым условием эффектного использования математического моделирования является совершенствование экономических измерителей. Применение математического моделирования заострило проблему измерений и количественных сопоставлений различных аспектов и явлений социально-экономического развития, достоверности и полноты получаемых данных, их защиты от намеренных и технических искажений.

В процессе моделирования возникает взаимодействие "первичных" и "вторичных" экономических измерителей. Любая модель народного хозяйства опирается на определенную систему экономических измерителей (продукции, ресурсов, элементов и т.д.). В то же время одним из важных результатов народнохозяйственного моделирования является получение новых (вторичных) экономических измерителей - экономически обоснованных цен на продукцию различных отраслей, оценок эффективности разнокачественных природных ресурсов, измерителей общественной полезности продукции. Однако эти измерители могут испытывать влияние недостаточно обоснованных первичных измерителей, что вынуждает разрабатывать особую методику корректировки первичных измерителей для хозяйственных моделей.

С точки зрения "интересов" моделирования экономики в настоящее время наиболее актуальными проблемами совершенствования экономических измерителей являются: оценка результатов интеллектуальной деятельности (особенно в сфере научно-технических разработок, индустрии информатики), построение обобщающих показателей социально-экономического развития, измерение эффектов обратных связей.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Понятие имитационного моделирования, применение его в экономике. Этапы процесса построения математической модели сложной системы, критерии ее адекватности. Дискретно-событийное моделирование. Метод Монте-Карло - разновидность имитационного моделирования.

контрольная работа , добавлен 23.12.2013


Цель математического моделирования экономических систем: использование методов математики для эффективного решения задач в сфере экономики. Разработка или выбор программного обеспечения. Расчет экономико-математической модели межотраслевого баланса.

курсовая работа , добавлен 02.10.2009


Экономико-математическое моделирование как метод научного познания, классификация его процессов. Экономико-математическое моделирование транспортировки нефти нефтяными компаниями на примере ОАО "Лукойл". Моделирование личного процесса принятия решений.

курсовая работа , добавлен 06.12.2014


Понятие экономико-математического моделирования. Совершенствование и развитие экономических систем. Сущность, особенности и компоненты имитационной модели. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.

курсовая работа , добавлен 23.04.2013


ЭМ методы - обобщающее название дисциплин, находящихся на стыке экономики, математики и кибернетики, введенное В.С. Немчиновым. Теория экономической информации. Этапы экономико-математического моделирования. Моделирование экономических функций.

курс лекций , добавлен 25.01.2010


Открытие и историческое развитие методов математического моделирования, их практическое применение в современной экономике. Использование экономико-математического моделирования на всей уровнях управления по мере внедрения информационных технологий.

контрольная работа , добавлен 10.06.2009


Разделение моделирования на два основных класса - материальный и идеальный. Два основных уровня экономических процессов во всех экономических системах. Идеальные математические модели в экономике, применение оптимизационных и имитационных методов.

реферат , добавлен 11.06.2010


Математическое моделирование как теоретико-экспериментальный метод позновательно-созидательной деятельности, особенности его практического применения. Основные понятия и принципы моделирования. Классификация экономико-математических методов и моделей.

курсовая работа , добавлен 13.09.2011


Исследование особенностей разработки и построения модели социально-экономической системы. Характеристика основных этапов процесса имитации. Экспериментирование с использованием имитационной модели. Организационные аспекты имитационного моделирования.

реферат , добавлен 15.06.2015


Основные этапы математического моделирования, классификация моделей. Моделирование экономических процессов, основные этапы их исследования. Системные предпосылки формирования модели системы управления маркетинговой деятельностью предприятия сферы услуг.

Как социально ориентированное ни одно хозяйственное действие не осуществляются безотносительно к другим (прошлым, настоящим, будущим): между ними имеет место каузальная (причинно-следственная) связь. Иными словами, реально существует причинная детерминация (обусловленность) событий. В простейшей форме это положение можно выразить так. Ни одно действие (событие) не является произвольным, всякое действие имеет в виде иного действия причину, является следствием этого (т.е. иного) действия. Если событие В возникает как устойчивая (типичная) реакция на событие Л, то В есть следствие (причины) А; значит, А - это детерминанта (условие) возникновения события В. Можно сказать также, что событие В причинно обусловлено событием А. Таким образом, идея причинной детерминации означает, что экономические события последовательны (упорядочены) как причины и следствия, или иначе, между этими событиями имеет место временная последовательность (следствие не может предшествовать своей причине).

Познать экономику - значит объяснить суть и типичные каузальные связи событий; установить детерминанты (часто говорят, основные факторы) экономических действий, явлений. Возникает, однако, вопрос: как теоретики изучают экономику?

Разнообразную и изменчивую реальность познать во всей ее полноте невозможно: каждое явление имеет множество свойств, обусловленных связями с другими явлениями, изменчиво и в этом смысле качественно неоднородно, а потому многозначно (неопределенно). Человек имеет дело с конкретными целостными событиями, а не с отдельными их частями, свойствами. Но эмпирически (чувственно) сущность и причинность событий неочевидны: сам по себе набор фактов ничего не значит, он приобретает смысл, только будучи объяснен; любой факт подлежит изучению с точки зрения определяющих его условий - иных фактов, связей с ними. Поэтому возникает необходимость в теории как в особом способе (методологии) познания.

Методология - это совокупность методов познания. Метод - совокупность приемов (допущений), правил (последовательности наблюдения, изучения, измерения, проверки) исследования и особого языка (символов) выражения представлений, регулирующих процесс познания и обеспечивающих его целенаправленность. Методология позволяет дать некоторую предварительную характеристику еще ней та пни о, в самом общем виде задать необходимое направление научного поиска и ограничить его диапазон.

При изучении явлений теоретики отвлекаются от случайного и выделяют типичное, используя научные понятия. Понятие - это абстракция, логический образ реального объекта. Его содержание - совокупность признаков и связей, характеризующих изучаемый объект. Оно является средством однозначного познания неопределенной действительности: посредством понятия изучаемые факты действительности мысленно упорядочиваются (связываются). В этом отношении теоретическое познание представляет собой оперирование логическими образами явлений действительности.

Понятия - это «идеальные типы», или «идеально-типические» конструкции. Идеальные в том смысле, что являются продуктами мышления (интеллектуальными конструкциями) и фиксируют лишь часть действительности, а типические - потому что отражают именно типичный аспект. Поскольку теоретическое познание означает абстрагирование от конкретной целостности (многогранности) явлений, с которой имеет дело эмпирическое познание, теоретический и эмпирический языки разные.

Познание предполагает изолированное от многих реальных факторов (обстоятельств) рассмотрение отдельных явлений, без которого невозможно выявление однозначности (определенности) связей, и представляет собой моделирование.

Моделирование - это процесс замещения реального объекта идеальным, подобным в том или ином отношении первому объекту. Первый объект называется оригиналом (прототипом), а второй - моделью. Модель, таким образом, - это логическая система, замещающая объект познания. В ходе моделирования устанавливаются некоторые исходные допущения - условия, упрощающие анализ. Затем выясняется: есть ли при данных условиях связь между изучаемыми явлениями; каким было бы при этих (идеальных, не идентичных реальным) предпосылках поведение экономических субъектов. Именно модель (условный образ реальности) - непосредственный предмет анализа; реальный объект является предметом лишь косвенно.

Моделирование как последовательный поиск предполагаемой связи не ограничивается констатацией фактов и представляет собой их интерпретацию (истолкование в соответствующих терминах, символах). Получаемые представления фиксируется в форме понятий, принципов и научных теорий, объясняющих сущность и связи изучаемых явлений. В дальнейшем эти представления соотносятся с оригинальным объектом на основании аналогии и проверяются.

Моделирование может быть словесным, графическим, математическим. Слова, как правило, многозначны: имеют множество смысловых значений. Между тем задача теории - однозначное объяснение явлений. Математический язык (язык формул) в большей мере отвечает требованию однозначности. Математика, оперирующая понятиями, принимающими численные значения, - это не только способ измерения, но и особая логика анализа, умозаключения и доказательства. Однако познание не может быть сведено к математическому мышлению. (Математическую модель не всегда можно построить, в частности потому, что изучаемая система может быть нелинейной; о нелинейности речь пойдет ниже.) Многообразие типов моделирования обусловлено неоднородностью действительности и тем, что ни один из них не является самодостаточным. Общий недостаток различных моделей - результаты в значительной мере зависят от исходных допущений.