Методология моделирования, анализа и синтеза оптимальных динамических свойств и траекторий развития экономических систем

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

Методология моделирования, анализа и синтеза оптимальных динамических свойств и траекторий развития экономических систем

08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

Автореферат диссертации на соискание ученой степени

доктора экономических наук

Мараховский Александр Сергеевич

Ставрополь 2008

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Ставропольский государственный университет»

Научный консультант: доктор экономических наук, профессор Торопцев Евгений Львович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор Бабкин Александр Васильевич

доктор экономических наук, профессор Давнис Валерий Владимирович

доктор экономических наук, профессор Попова Елена Витальевна

Ведущая организация: Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов

Защита состоится «25» декабря 2008 г. в 10.00 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.256.06 при Ставропольском государственном университете по адресу: 355009, г. Ставрополь, ул. Пушкина,1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ставропольского государственного университета.

Автореферат разослан «21» ноября 2008 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Радченко М.В.

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Необходимость постановки и решения задач эффективного прогнозирования, планирования и управления большими экономическими системами обусловлена научно-техническим прогрессом, широким общественным разделением труда, разносторонними хозяйственными связями между различными отраслями экономики, природно-экономическими зонами, районами и предприятиями, которые становятся все более многогранными и сложными. Поэтому без последовательного применения экономико-математических методов и вычислительной техники в экономических расчетах становится невозможно всесторонне и вовремя оценить ход социально-экономических и производственных процессов, своевременно и правильно реагировать на их отклонения от планируемых значений и рационально управлять производством.

В советский период применение методов экономико-математического моделирования на практике часто игнорировалось, так как они входили в противоречие с командно-административными принципами управления государством. Неразвитость математического аппарата для анализа исследуемых моделей (вырожденность матриц, жесткость систем уравнений и т.д.), а также отсутствие достаточной мощности электронно-вычислительных машин затрудняли разработку адекватных моделей и методов прогнозирования при переходе к рыночным принципам функционирования экономики.

Исторически так сложилось, что развитие методов математического моделирования с использованием динамических моделей оказалось гораздо глубже в областях науки напрямую не связанных с экономикой - это электротехника, гидродинамика, автоматическое управление различными системами и т.д. Применение современных компьютерных средств с одновременным заимствованием уже разработанных методов математической обработки из других отраслей науки позволяет существенно повысить уровень развития математического аппарата планирования и прогнозирования с использованием динамических моделей. Реализация такого заимствования, а также перенос опыта управления сложными динамическими системами в экономику делает тему исследования актуальной.

Степень разработанности проблемы. Современная экономическая наука традиционно большое внимание уделяет проблемам планирования и прогнозирования динамики развития макроэкономических систем. Сбалансированные траектории с максимальным темпом роста принято по предложению известного американского экономиста, лауреата Нобелевской премии П. Самуэлсона именовать магистралями. Первую магистральную модель построил в 30-х годах 20-го века выдающийся американский математик Дж.фон Нейман. Эта модель, которую называют моделью расширяющейся экономики, оказала глубокое воздействие на становление математической экономики. Теоретические положения магистральной теории были обобщены в модели Гейла, частным случаем которой является модель В. Леонтьева. Компактная форма записи и технические приемы расчетов модели межотраслевого баланса были разработаны Р. Стоуном.

В советское время особое внимание уделялось системе оптимального функционирования экономики и всячески подчеркивалось значение балансовых исследований и межотраслевого анализа для оценки гипотез социально-экономического развития и вариантов научно-технического прогресса, для анализа темпов и пропорций экономического роста, а также для решения иных задач макроэкономического прогнозирования. Задачами математического моделирования и практической реализацией планов в этой области занимались В.С. Немчинов, Л.В. Канторович, В.В. Новожилов, В.Л. Макаров, А.Г. Аганбегян, А.Г. Гранберг, М.С. Красс, В.В. Косов и др. В 1970-х годах появились теоретические исследования Э.Ф. Баранова, И.С. Матлина, А.Я. Дубовицкого, А.А. Милютина, А.М. Тер-Крикорова, направленные на решение вопроса об оптимизации показателей модели межотраслевого баланса. Это несравненно более сложная задача, чем однократный расчет, и ее эффективное решение возможно лишь в том случае, если оптимальную межотраслевую модель использовать как один из модулей системы оптимального индикативного планирования экономики в целом. Наиболее известными являются динамические и оптимизационные модели, разработанные в НИЭИ при Госплане СССР (Ф.Н. Клоцвог), в ИЭиОПП СО АН СССР (Н.Ф. Шатилов), в ГВЦ Госплана СССР (Б.М. Смехов, Я.М. Уринсон); модель межотраслевых взаимодействий (ИЭП НТП АН СССР, Ю.В. Яременко); модель «доход-товары» (В.Д. Белкин, В.В. Ивантер).

Среди современных макроэкономических моделей следует отметить RIM (Russian Interindustry Model), построенную группой сотрудников Института народнохозяйственного прогнозирования РАН под руководством Г.Р. Серебрякова. Модель имеет практическую направленность и предназначена для макроэкономического анализа и прогноза современной экономики России. Помимо центральной модели RIM, система моделей включает региональную межотраслевую модель, годовую учебно-отладочную макроэкономическую модель MANAMORU, квартальную макроэкономическую модель российской экономики QUMMIR, ценовую модель межотраслевого баланса, отраслевые подмодели.

Все перечисленные выше модели основаны на расширенных моделях статического межотраслевого баланса. Расширение связано с введением балансов по основным производственным фондам, учету трудоемкости, заработной платы и т.д. Математическим аппаратом этих моделей являются системы линейных уравнений и неравенств.

Пионерской работой раскрывающей возможности применения балансовых моделей в виде систем дифференциальных уравнений для анализа устойчивости и прогнозирования экономической динамики является докторская диссертация Е.Л. Торопцева. Исследования были основаны на анализе собственных динамических свойств экономических систем, посредством вычисления и оптимизации расположения на комплексной плоскости собственных чисел. Моделирование конечного спроса как динамической нагрузки на макросистему представлено в работах Т.Г. Гурнович.

Однако недостаточно проработанной является методология управления траекториями развития макроэкономических систем для получения наперед заданных сбалансированных режимов функционирования, что справедливо как для детерминированного, так и для стохастического подхода к описанию движений. Отсутствуют конкретные методы и методики, позволяющие оценить оптимальные параметры макросистем, находящихся в процессе достижения цели сбалансированного развития. Требуют дальнейшей проработки и детализации вопросы устойчивости, управляемости и чувствительности динамических экономических систем. Необходима разработка моделей макросистем, учитывающих влияние случайных факторов, воздействующих на конечный спрос. Актуальность проблемы, а также недостаточность ее разработанности на теоретическом, методологическом, экономико-математическом и программно-прикладном уровнях определили цель и задачи диссертационного исследования.

Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальностей ВАК (по экономическим наукам). Исследование выполнено в рамках специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики, в соответствии с паспортом специальности п. 1.5 - «Разработка и развитие математических методов и моделей глобальной экономики, межотраслевого, межрегионального и межотраслевого социально-экономического анализа, построение интегральных социально-экономических индикаторов», п. 1.8 «Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развития» и п. 2.1 «Развитие теории, методологии и практики компьютерного эксперимента в социально-экономических исследованиях и задачах управления».

Объектом исследования является макроэкономическая система России, которая может быть формализована в виде модели межотраслевого баланса.

Предметом исследования являются потоковые материально-вещественные процессы в макроэкономических системах, теоретические и практические проблемы их математического моделирования для эффективного машинного экспериментирования и управления экономической динамикой.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методологии анализа и синтеза балансовых динамических моделей, позволяющих осуществлять прогнозирование и планирование развития макроэкономических систем на кратко- и среднесрочных временных горизонтах.

В соответствии с целью поставлены и решены следующие основные научные задачи:

- исследование состояния информационно-статистической базы и современного уровня разработанности динамических и оптимизационных моделей межотраслевого баланса;

- разработка инструментария индикативного планирования и прогнозирования сбалансированного роста макроэкономических систем, учитывающего собственные составляющие движения этих систем, частоты, инкременты и декременты компонент экономической динамики;

- анализ моделей межотраслевого баланса учитывающих затраты на создание запасов сырья и материалов, возмещение выбытия и амортизации, поставки продукции фондообразующих отраслей на основе таких универсальных алгебраических характеристик как собственные числа и собственные вектора;

- разработка методологии формирования эталонных траекторий сбалансированного развития макроэкономических систем;

- проектирование алгоритма оптимизации собственных динамических свойств экономических систем на основе численного поиска совокупности варьируемых параметров системы;

- разработка метода разделения неустойчивых экономических систем на подсистемы, допускающие применение аппарата оптимального управления устойчивых систем;

- интегрирование динамических моделей межотраслевого баланса с вырожденной матрицей капитальных коэффициентов;

- формирование на основе статической модели Леонтьева-Форда динамической модели, учитывающей поступление загрязнений в окружающую среду с течением времени;

- разработка методологии синтеза параметров моделей макроэкономических систем, находящихся в процессе оптимального перехода к сбалансированному состоянию;

- определение совокупности параметров межотраслевых моделей, позволяющих выводить экономическую систему на магистральный путь развития по траекториям, которые приближают пропорции валового внутреннего продукта к оптимальным;

- анализ чувствительности, устойчивости и управляемости моделей динамических систем балансового типа;

- разработка методологии построения стохастических динамических моделей макроэкономических систем, учитывающих случайный характер изменения конечного спроса;

- определение и минимизация дисперсии валовых выпусков стохастической модели макросистемы;

- определение оптимальных параметров управления в модели макросистемы для двух режимов ее функционирования - возмущенного и невозмущенного;

- разработка комплекса программ, предназначенных для математического моделирования переходных процессов, протекающих в сложных экономических системах, а так же проверки адекватности полученных моделей, расчета прогнозных значений, синтеза параметров балансовых моделей экономических систем и траекторий их развития.

Теоретической и методологической основой исследования явились экономические законы, категории и теоретические положения функционирования макроэкономических систем разработанные экономистами-классиками Дж.Р. Хиксом, Р. Стоуном, М. Фридменом, В.В. Леонтьевым, В.С. Немчиновым, Л.В. Канторовичем, Дж. фон Нейманом, М. Моришима, М. Кубонива, Х. Никайдо и современными учеными Е.Л. Торопцевым, П.П. Федоренко, И.Н. Драгобыцким, А.О. Барановым, В.Н. Павловым и др.

В работе применялась методология моделирования экономических объектов с использованием методов экономической кибернетики и теории автоматического регулирования развитых Р. Алленым, О. Ланге, Н. Кабриновским, М. Калецким, К. Багриновским, Н. Красовским, П. Крутько.

На различных этапах работы использовались следующие методы: аналитический, абстрактно-логический, экономико-статистический, монографический, графический, экономико-математического моделирования, анализа и синтеза динамических систем.

Информационно-эмпирической базой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов, разработки научно-исследовательских учреждений, материалы научных конференций и личные наблюдения автора. Источниками исходной информации послужили статистические материалы Федеральной службы государственной статистики России. Таблицы «Затраты - выпуск», составленные в концепции системы национальных счетов и отражающие особенности экономики России. Аналитические данные отечественной и зарубежной справочной и научной литературы, научно-исследовательских учреждений, авторские модели, компьютерные программы и расчеты.

Рабочая гипотеза. Реализуемое государством планирование и прогнозирование межотраслевых макроэкономических показателей должно опираться на комплексы моделей, включающих динамические модели межотраслевого баланса в виде систем дифференциальных уравнений.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Разработаны теоретико-методологические основы исследования и управления динамическими свойствами сложных экономических систем, позволяющие синтезировать структуру макроэкономики, обладающей магистральными темпами роста, которые достигаются за счет применения новых методов синтеза оптимальных параметров конечного спроса. Предложенные экономико-математические решения базируется на применении аппарата современной теории оптимального управления и прикладного нелинейного программирования для анализа собственных динамических свойств экономических систем и синтеза высокого качества траекторий переходных процессов, включающего эффективные алгоритмы многопараметрической численной оптимизации, и на программном комплексе, реализующем этот аппарат.

2. Разработан математический аппарат для моделирования, анализа и синтеза желаемых динамических свойств, к которым относятся показатели устойчивости, управляемости, наблюдаемости и чувствительности к вариации параметров управления конечным спросом, влияющих на траектории развития экономических систем и зависящих от собственных чисел и собственных векторов матрицы коэффициентов замкнутой по потреблению модели межотраслевого баланса.

3. Разработаны методы анализа динамики развития макроэкономических систем на основе интегральных индикаторов, которыми являются собственные числа матрицы закрытой модели межотраслевого баланса. Методы отличаются возможностью варьирования всего спектра собственных чисел. Применение индикаторов для прогнозирования развития макроэкономических систем позволяет, анализировать текущее состояние и перспективы развития экономической системы, используя при этом минимальное число параметров.

4. Анализ собственных динамических свойств (СДС) выявил существование трех типов замкнутых систем:

- системы с отрицательным спектром собственных чисел, расположенных целиком в левой части комплексной плоскости, устойчивые в классическом понимании теории систем;

- системы с одним положительным собственным числом, называемые магистральными макросистемами, в которых постоянно сохраняются пропорции валового производства;

- системы с двумя и более положительными собственными числами, в которых присутствуют конкурирующие отрасли и при этом одни отрасли развиваются, а другие характеризуются падающими объемами производства.

5. Предложены методы формирования траекторий сбалансированного развития, позволяющие составлять замкнутые динамические модели межотраслевого баланса, динамические свойства которых являются эталонными для развивающихся экономических систем, что актуализирует постановку и решение задачи преследования, известной из теории дифференциальных игр и общей теории управления (задачи управляемого движения). Наличие эталонных систем с заранее заданными свойствами, позволяет указать цель и направление эволюции произвольной макроэкономической системы, что необходимо для расстановки приоритетов развития национальной экономики и формирования целостной экономической политики.

6. Реализован метод построения эталонной магистрали, основанный на численной минимизации функционала качества собственных динамических свойств экономических систем, результатом которого является матрица замкнутой системы, элементы которой гарантируют постоянное расширение экономики при первоначально заданных не оптимальных и не сбалансированных пропорциях валового производства.

7. Обоснована возможность расчленения неустойчиво развивающихся макросистем на устойчивые подсистемы. Предложен метод, использующий преобразование подобия как средство разделения неустойчивых макроэкономических систем на подсистемы, в которых применимы методы оптимального управления. Использование преобразования подобия позволило разбить исходные неустойчивые макросистемы на подсистемы, в которых возможно применение методов синтеза развитых для устойчивых систем, с целью получения оптимальных параметров конечного потребления и функционирования макроэкономических систем в сбалансированном режиме. макроэкономический система сбалансированный оптимизация

8. Обоснована возможность использования метода построения эталонных систем и траекторий, применяя балансовые модели, в которых матрица капитальных коэффициентов вырождена. Метод основан на представлении дифференциальных уравнений модели в виде системы дифференциально-алгебраических уравнений, алгоритм решения которой позволяет получить эталонные траектории вырожденных моделей макросистем. Данный метод применим к динамическому варианту модели Леонтьева-Форда, с помощью которой учитывались затраты на предотвращение загрязнений, выбрасываемые в окружающую среду с течением времени.

9. Разработана методика расчета оптимальных траекторий переходных процессов в развивающихся макросистемах, основанная на синтезе линейно-квадратичного регулятора, позволяющего сформировать внешнее инвестиционное или импортно-экспортное воздействие на экономику для оптимального достижения траекторий эталонных систем. В отличие от других методик, например u-оптимального управления, применение современных алгоритмов многомерной оптимизации, реализованных в математическом пакете MatLab, позволяет оперировать большим количеством варьируемых параметров, что способствует успешному решению задач с большой размерностью обрабатываемых моделей.

10. Осуществлен синтез коэффициентов матриц прямых материальных и капитальных затрат, а также матриц импортно-экспортного сальдо макроэкономических систем, находящихся в процессе перехода к сбалансированному состоянию, которое достигается путем преследования траекторий эталонных систем. Синтез параметров основан на решении обратной задачи определения матричных коэффициентов по сформированным оптимальным траекториям переходного процесса развития макросистем. Вычисление матричных коэффициентов модели переводит задачу из математической плоскости в экономическую, в связи с чем результаты синтеза могут быть использованы лицами, ответственными за принятие экономических решений с целью достижения их эффективности.

11. Определены критерии чувствительности, устойчивости и управляемости детерминированных динамических моделей макросистем. Критерии чувствительности получены на основе передаточной функции динамической системы и отражают чувствительность самой передаточной функции, частотных характеристик, переходных характеристик, корней характеристического уравнения к варьируемым параметрам модели макросистемы. Устойчивость моделей оценивалась по критерию Михайлова, с помощью которого определялась граница устойчивости, отличающаяся постоянным уровнем ВВП. Теоретически сохранять такое состояние средствами и методами экономического регулирования можно сколь угодно долго, поддерживая постоянный, вышедший на насыщение уровень валовых выпусков, тем самым, заставляя макросистему стабильно функционировать. Управляемость моделей оценивалась с использованием матрицы управляемости специального вида и грамиана управляемости, которые показали, что управление темпами развития макросистем целесообразно проводить с использованием всех отраслей участвующих в формировании ВВП. Рассмотренные критерии увеличивают информативность моделей макроэкономических систем, что необходимо для экономистов-аналитиков, занимающихся тонкой настройкой и анализом производственных планов.

12. Обосновано применение методологии анализа линейных стохастических систем к динамическим межотраслевым моделям, что позволило исследовать статистическую точность, управляемость и проводить оценивание основных параметров макросистем при наличии в них случайных составляющих. Анализ основан на разработанных в теории систем и автоматического управления методах контроля параметров стохастических динамических систем. Стохастический подход для анализа, синтеза и управления моделями макроэкономических систем содержит в себе все преимущества детерминированного подхода и учитывает влияние случайных факторов, тем самым расширяет границы применимости стохастических моделей, которые более адекватно описывают реальную экономическую ситуацию в стране.

13. Разработан и защищен свидетельствами об официальной регистрации программный комплекс, имеющий модульную структуру, в которой реализованы алгоритмы анализа и синтеза параметров многомерных макроэкономических систем. Комплекс содержит набор программных инструментов, позволяющих решать различные задачи планирования и прогнозирования, используя ежегодно публикуемые в статистическом сборнике «Система таблиц «Затраты - Выпуск» России» данные Федеральной службы государственной статистики. Комплекс программ, позволяет проводить математическое моделирование процессов, протекающих в макроэкономических системах, а так же предназначен для проверки адекватности полученных моделей, расчета прогнозных и оптимальных значений параметров моделей и траекторий развития экономических систем.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в разработке новых теоретико-методологических положений, математического аппарата и прикладного программного обеспечения, позволяющих прогнозировать и планировать развитие макроэкономических систем по заданным траекториям. Конкретное приращение научного знания заключается в следующем:

- На основе интегральных индикаторов, которыми являются собственные числа и векторы матрицы состояния межотраслевой балансовой модели, предварительно приведенной к нормальной форме Коши, разработаны методы исследования динамики сложных экономических систем. Отличительной особенностью методов является их применимость, как к устойчивым, так и к неустойчиво развивающимся экономическим системам. Использование индикаторов для прогнозирования развития макроэкономических систем позволяет анализировать текущее состояние и перспективы развития производства, варьируя при этом минимальным числом параметров.

- Разработаны методы формирования сбалансированных траекторий устойчивого развития, позволяющие получать замкнутые по потреблению балансовые модели макроэкономики, обладающие так называемыми эталонными динамическими свойствами, что позволяет оценить существующую динамику с точки зрения возможной или эталонной. Наличие эталонных систем с заранее заданными свойствами, позволяет указать цель и направление эволюции произвольной макроэкономической системы, что необходимо для расстановки приоритетов развития национальной экономики.

- На основе линейно-квадратичного функционала качества регулирования, учитывающего затраты на управление, разработана методика реализации оптимального перехода траектории произвольной развивающейся экономической системы к траектории - эталону. Методика основана на синтезе так называемого оптимального экономического регулятора, эффект от работы которого формализуется в виде матрицы коэффициентов, замыкающих открытую модель по потреблению. Процедура замыкания позволяет сформировать необходимое внешнее инвестиционное или импортно-экспортное воздействие на экономику для достижения эталонных траекторий. В отличие от других методик управления имеется возможность корректного перехода к задаче синтеза коэффициентов затрат межотраслевых балансовых моделей.

- Решена обратная задача перехода от формальных параметров регулирования, используемых для преследования эталонных траекторий, к параметрам межотраслевых моделей - матрицам прямых материальных, капитальных и трудовых затрат, которые определяются на основе сформированных оптимальных траекторий переходного процесса.

- Для динамических межотраслевых балансовых моделей определены критерии чувствительности к варьируемым параметрам, устойчивости в развитии и управляемости конечным спросом, позволяющие судить о качестве переходных процессов макросистем, не прибегая к непосредственному интегрированию. Критерии чувствительности получены на основе исследования свойств передаточной функции динамической системы и отражают чувствительность самой передаточной функции, ее частотных и переходных характеристик к варьируемым параметрам модели макросистемы. Устойчивость моделей оценивалась по критерию Михайлова, с помощью которого определялась граница устойчивости, отличающаяся постоянным уровнем валового внутреннего продукта. Теоретически сохранять такое состояние средствами и методами экономического регулирования можно сколь угодно долго поддерживая постоянный уровень валовых выпусков, тем самым заставляя макросистему стабильно функционировать. Управляемость моделей оценивалась с использованием матрицы управляемости специального вида и грамиана управляемости, которые показали, что управление темпами развития макросистем целесообразно проводить с использованием всех отраслей участвующих в формировании ВВП. Рассмотренные критерии увеличивают информативность моделей макроэкономических систем, что необходимо для экономистов-аналитиков, занимающихся более тонкой настройкой и анализом планов.

- Осуществлено с минимальной дисперсией практическое оценивание вектора ВВП в балансовой модели «затраты-выпуск» с наличием в системе случайных колебаний, возникающих под действием непредсказуемо изменяющегося спроса, цен и других экономических факторов.

- Определены оптимальные параметры конечного спроса двух режимов управления макросистемой - возмущенного и невозмущенного. Для возмущенного режима синтезирован закон управления конечным спросом из условия осуществления назначенных траекторий движения по математическому ожиданию из начального состояния в конечное. В невозмущенном состоянии закон управления был сформирован таким образом, что позволял удерживать валовые выпуски в окрестности устойчивого функционирования на определенном стабильном уровне. Стохастический подход для анализа, синтеза и управления моделями макроэкономических систем содержит в себе все преимущества детерминированного подхода и учитывает влияние случайных факторов, тем самым расширяет границы применимости стохастических моделей, которые более адекватно описывают экономическую ситуацию в стране.

- Разработан программный комплекс, предназначенный для решения широкого круга научно-исследовательских, проектных, управленческих, прогнозных задач, использующий макроэкономические данные Федеральной службы государственной статистики, имеющий модульную структуру, в которой реализованы алгоритмы анализа и синтеза параметров многомерных экономических систем.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что ее основные положения расширяют границы применимости математического аппарата моделирования, прогнозирования и планирования в экономике, за счет использования методологии анализа и оптимального синтеза динамических балансовых моделей. Разработанные в ходе исследования методы и модели реализованы в программном комплексе и внедрены в работу комитета экономического развития и торговли администрации города Ставрополя на микроуровне городских субъектов, а также на мезоуровне в виде методических рекомендаций по оптимальному распределению материальных, капитальных, трудовых и других затрат, с целью повышения устойчивости и сбалансированности развития региональной экономической системы (на материалах Ставропольского края).

Методические материалы, разработанные в процессе диссертационного исследования, использованы в учебном процессе Ставропольского государственного университета для преподавания дисциплин «Экономико-математические методы и моделирование», «Имитационное моделирование экономических процессов», «Теория систем и системный анализ», «Социально-экономическое прогнозирование», «Информационные системы в экономике», «Математическая экономика».

Апробация результатов исследований. Основные методологические положения диссертационной работы и предложения по практической их реализации докладывались автором на:

- международных научно-практических конференциях: «Развитие форм и инструментария управления аграрной экономикой региона» (г. Ставрополь, 2005г.), «Системный анализ в проектировании и управлении» (г. Санкт-Петербург, 2005-2007г.), «Современные проблемы развития экономики и социальной сферы» (г. Ставрополь, 2005г.), «Современные формы и методы управления аграрной экономикой» (г. Ставрополь, 2005г.), «Конкуренция на российских рынках» (г. Ставрополь, 2006г.), «Информационные системы, технологии и модели управления производством» (г. Ставрополь, 2007г.), «Актуальные вопросы развития финансовых отношений региона» (г. Ставрополь, 2007г.), «Менеджмент качества и устойчивое развитие экономических систем» (г. Ставрополь, 2007г.), «Современные финансово-экономические проблемы в условиях глобализации» (г. Ставрополь, 2008г.), «Экономическое прогнозирование - модели и методы» (г. Воронеж, 2008г.), «Инфокоммуникационные технологии в науке, производстве и образовании» (г. Ставрополь, 2008г.);

- ежегодных Межрегиональных и Межвузовских научно-практических конференциях «Экономика регионов России: анализ современного состояния и перспективы развития» (г. Ставрополь, 2004г.), «Современные проблемы развития экономики и социальной сферы России» (г. Ставрополь, 2004г.), «Математическое моделирование и компьютерные технологии» (г. Кисловодск, 2004г.), «Экономико-статистические исследования отраслей народного хозяйства» (г. Ставрополь, 2004г.), «Совершенствование методов управления социально-экономическими процессами и их правовое регулирование» (г. Ставрополь, 2005г.), «Экономика регионов - пути повышения конкурентоспособности аграрного сектора» (г. Ставрополь, 2005г.), «Университетская наука - региону» (г. Ставрополь, 2006-2007г.), «Информационные системы, технологии и модели управления производством» (г. Ставрополь, 2006г.), «Актуальные вопросы развития финансовых отношений региона» (г. Ставрополь, 2006г.).

Алгоритмы расчетов реализованы с использованием программно-математической среды MatLab, о чем имеются авторские свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ:

- Программа анализа и управления циклическими колебаниями макроэкономической системы с вырожденной матрицей капитальных затрат. АС №200561160, 2005г.

- Программа вычисления траекторий функционирования макроэкономической системы, развивающейся в заданном направлении эталонной системы. АС №2006612903, 2006г.

- Программа определения импортно-экспортных финансовых потоков, необходимых для функционирования макроэкономической системы в заданном режиме. АС №2006612902, 2006г.

- Программа контроля валовых выпусков макроэкономической системы посредством управления подсистемой инерционного конечного спроса. АС №2006612901, 2006г.

Публикации результатов исследований. Основные положения диссертационного исследования опубликованы в 52 печатных работах общим объемом 28.5 п. л. (в том числе авторских 23.3 п.л.), из них 2 монографии, 14 научных статей, в которых из списка ВАК - 7, 36 докладов на конференциях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка использованной литературы (257 наименований), изложена на 297 страницах, включает 5 таблиц, 34 рисунка.

Структура диссертации:

Введение

1 Основные возможности и информационное обеспечение балансовых моделей

1.1 Межотраслевая балансовая модель как система прогнозирования и оптимизации

1.2 Динамические и оптимизационные модели межотраслевого баланса

1.3 Состояние информационно-статистической базы балансовых исследований

1.4 Определение цели функционирования макросистемы

1.5 Выводы по главе 1

2 Анализ решений моделей межотраслевого баланса

2.1 Анализ погрешности решений статической и динамической модели межотраслевого баланса

2.2 Открытая дискретная динамическая модель межотраслевого баланса

2.2.1 Анализ затрат на создание запасов сырья и материалов

2.2.2 Анализ соотношения возмещения выбытия и амортизации

2.2.3 Вариант формирования матрицы капитальных затрат и определение решения открытой динамической модели МОБ

2.3 Замкнутая дискретная динамическая модель межотраслевого баланса

2.4 Выводы по главе 2

3 Методы формирования эталонных траекторий сбалансированного развития макросистем

3.1 Метод минимизации функционала качества СДС

3.2 Метод разделения неустойчивых макросистем на подсистемы

3.3 Метод формирования эталонной модели макросистемы с вырожденной матрицей капитальных коэффициентов

3.4 Метод учета загрязнений в динамической модели Леонтьева-Форда

3.5 Выводы по главе 3

4 Синтез параметров макроэкономической системы, находящейся в процессе оптимального перехода к сбалансированному состоянию

4.1 Определение оптимальной траектории переходного процесса

4.2 Идентификация параметров оптимальной модели макроэкономической системы

4.3 Анализ динамических свойств моделей систем балансового типа

4.3.1 Критерии чувствительности моделей динамических систем

4.3.2 Устойчивость моделей макроэкономических систем

4.3.3 Управляемость в динамических моделях макросистем

4.4 Выводы по главе 4

5 Стохастические модели балансового типа

5.1 Линейные стохастические модели балансового типа

5.2 Исследование статистической точности модели макроэкономической системы в переходных и установившихся режимах

5.3 Имитационное моделирование случайных процессов в макросистемах

5.4 Управление стохастическими системами балансового типа

5.5 Оптимальное оценивание ВВП в стохастических моделях макросистем балансового типа с использованием фильтра Калмана-Бьюси

5.5 Выводы по главе 5

6 Программная реализация методологии анализа и синтеза балансовых моделей

6.1 Модуль анализа и управления циклическими колебаниями макроэкономической системы с вырожденной матрицей капитальных затрат

6.2 Модуль вычисления траекторий функционирования макроэкономической системы, развивающейся в заданном направлении эталонной системы

6.3 Модуль определения импортно-экспортных финансовых потоков, необходимых для функционирования макроэкономической системы в заданном режиме

6.4 Модуль контроля валовых выпусков макроэкономической системы посредством управления подсистемой инерционного конечного спроса

6.5 Алгоритмы многомерной параметрической минимизации функционала качества

6.6 Выводы по главе 6

Заключение

Список используемой литературы

Основное содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы исследования, ее научная новизна, определены цель и задачи, отражена апробация полученных результатов и их практическая значимость.

В первой главе «Основные возможности и информационное обеспечение балансовых моделей» завершается начатое во введении исследование состояния проблемы. Представлен литературный обзор, посвященный межотраслевым балансовым исследованиям, рассмотрены различные виды статических, динамических и оптимизационных моделей. Рассмотрены направления использования динамических моделей межотраслевого баланса, основу которых составляет межотраслевая балансовая модель В. Леонтьева:

или , (1)

где X(t) - валовые выпуски; A - матрица коэффициентов прямых затрат, B - матрица капитальных затрат; Y(t) - конечный продукт, характеризующий общественное потребление; Е - единичная матрица; точка над Х(t) обозначает операцию дифференцирования.

Отражено текущее состояние информационно-статистической базы балансовых исследований. Отмечен низкий уровень качества отечественной статистики, который может быть повышен за счет применения современных средств телеметрии, Интернет - технологий, а также более совершенных, адекватных и качественных моделей.

Обеспечение устойчивого роста и постоянного расширения ВВП, является ключевой проблемой современного этапа развития экономики нашей страны. Этот процесс связан с переводом экономики на сбалансированные темпы развития, которые можно достичь, соблюдая определенные пропорции материальных, капитальных и общественных затрат.

В главе рассмотрены цели функционирования макросистем, под которыми понимается такое их состояние, при котором происходит процесс постоянного и сбалансированного расширения валовых выпусков или магистрального развития. Для общего случая данный процесс может быть любым произвольным, наперед заданным процессом, при котором достигается локальный оптимум параметров макроэкономической системы. В главе введено понятие эталонной системы, динамические свойства и траектории развития которой, являются оптимальными с точки зрения сбалансированности. Определен круг задач, которые надо решить для успешного синтеза оптимальных параметров развивающейся макросистемы.

Вторая глава «Анализ решений моделей межотраслевого баланса» содержит анализ различных моделей межотраслевого баланса. При анализе моделей были выделены следующие этапы: выбор модели, оценка параметров модели, вычисления на основе моделей и проверка результатов расчета, которая состоит в сопоставлении прогноза с фактом. Поскольку прямая проверка модели не всегда возможна, а именно эта ситуация имеет место при экономико-математическом моделировании, то осуществлялась косвенная проверка, которая состояла в повторном анализе качества оценки параметров модели и анализе последствий замены точной формулы приближенной.

В главе представлен анализ чувствительности решений при варьировании параметров статической модели. Из вектора конечных выпусков отраслей был выделен прирост запасов. Более точная количественная оценка запасов сырья и материалов, необходимых для бесперебойной работы предприятий и отраслей, может быть осуществлена в динамической модели межотраслевого баланса. Поэтому был проведен анализ дискретной динамической модели и рассмотрена ее устойчивость. Устойчивость решений системы уравнений модели анализировалась по характеру динамики валовых выпусков отраслей при однократном увеличении конечных выпусков. Рост цен на сырье и материалы при одновременном увеличении норм запасов снижает порог продуктивности модели межотраслевого баланса, приводит к увеличению коэффициентов полных затрат и, следовательно, делает систему уравнений межотраслевого баланса более чувствительной к ошибкам в исходных данных.

Глава содержит анализ соотношения возмещения выбытия и амортизации в динамической модели межотраслевого баланса. Погрешности исчисления величины амортизационных отчислений связаны как с установлением норм амортизации по видам оборудования, так и с оценкой стоимости функционирующих в отраслях производственных фондов. При определении нормы амортизационных отчислений трудно установить ожидаемый моральный износ техники. Расчет амортизации относительно балансовой стоимости производственных фондов приводит к завышению величины амортизационных отчислений, если номинальная стоимость производственных фондов выше действительной их стоимости. Пересчет производственных фондов в ценах воспроизводства связан как с дополнительными издержками по проведению такой операции, которая должна проводиться регулярно, так и с неизбежными неточностями пересчета: такая переоценка не может быть простой, однозначной и точной.

В главе рассмотрены частные случаи открытой динамической модели межотраслевого баланса с выделением поставок продукции фондообразующих отраслей. Анализ модели и ее решения показывает ограниченность моделей экономической динамики, в которых будущие состояния определяются начальными условиями. В систему уравнений модели нужно ввести условия, которые предопределили бы распределение капитальных вложений по отраслям и норму накопления. Представлен прием преобразования системы уравнений, позволяющий найти решение задачи в явном виде и поэтому интересный с точки зрения сопоставительного анализа решения динамической и статической моделей межотраслевого баланса.

Глава завершается построением замкнутой динамической модели межотраслевого баланса, в рамках которой может быть дан ответ на вопрос о народнохозяйственных темпах и пропорциях. С ростом масштабов производства резко возрастает число факторов, которые необходимо учесть для ответа на этот традиционный вопрос экономической теории. Нужны способы, при помощи которых удалось бы избежать прогрессирующего роста числа уравнений и переменных при переходе к описанию экономической динамики при сохранении основных черт многоотраслевого хозяйства.

Определение темпов и пропорций в замкнутой динамической модели основывается на достаточно большом объеме информации, и в то же время сохраняется простая структура модели. Таким образом, достигается компромисс между чрезмерной сложностью и упрощением.

Теория замкнутых динамических моделей отвечает также на вопрос, каким образом может быть найдено компромиссное решение о выборе средств для достижения альтернативных долговременных целей экономической динамики. Наличие магистрального эффекта упрощает постановку и решение важной практической задачи согласования объемов производства различных отраслей.

В третьей главе «Методы формирования эталонных траекторий сбалансированного развития макросистем» описаны методы, позволяющие формировать эталонные траектории сбалансированного развития макроэкономических систем. Методики формирования эталонных траекторий ВВП основаны на изменении собственных динамических свойств макросистем. Управление валовыми выпусками сводится к такому выбору собственных чисел и собственных векторов, который бы обеспечивал постоянный сбалансированный рост и расширение эталонной экономики. Анализ СДС выявил существование трех типов замкнутых систем:

1. Системы с отрицательным спектром собственных чисел, расположенных целиком в левой части комплексной плоскости, устойчивые в классическом понимании теории систем.

2. Системы с одним положительным собственным числом, называемые магистральными макросистемами.

3. Системы с двумя и более положительными собственными числами, в которых присутствуют конкурирующие отрасли и при этом одни отрасли развиваются, а другие характеризуются падающими объемами производства.

Для этих типов систем собственные числа являются своеобразными индикаторами развития и функционирования. Динамическая модель межотраслевого баланса В. Леонтьева позволяет использовать эти индикаторы для планирования эффективных траекторий функционирования производственного сектора экономики.

Первый метод основан на численной минимизации функционала качества собственных динамических свойств. Функционал удовлетворяет следующим требованиям. Во-первых, он учитывает расположение в комплексной плоскости некоторой группы доминирующих корней, определяющих динамические свойства системы, предоставляет возможность задания желаемой степени экономического роста и степени колебательной устойчивости. Во-вторых, он обладает необходимыми математическими свойствами, позволяющими использовать его в традиционных алгоритмах численного поиска, в связи с чем, функционал является достаточно гладким, т.е. имеет непрерывные производные по варьируемым параметрам. Функционал имеет вид:

, (2)

где ⁺ - заданная величина степени экономического роста; ^- - заданный показатель демпфирования колебательных составляющих; Re и Im - действительная и мнимая части комплексного числа;

Формирование F можно пояснить с использованием координат на комплексной плоскости (рисунок 1). Функция F зависит как от действительных корней 1-3, так и от комплексно-сопряженных пар 4-6. 7-ой корень не участвует в суммах F, т.к. находится левее границы ^- и, следовательно, его уровень демпфирования достаточен. 6-ой корень также находится за границами коридора [^-, ⁺], но, обладая мнимой частью, подлежит переносу за границу ^-. Корни 2-6 подлежат переносу за границу ^- для установления заданного уровня демпфирования составляющих движений.

Решающее значение при определении темпов роста оказывает 1-ый корень, т.к. он является максимальным среди действительных положительных собственных чисел. Смещение его за границу ⁺ обеспечивает заданный уровень и темпы расширения валовых выпусков макроэкономической системы.

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

Рисунок 1 Схема расположения корней и формирование функции качества

Процесс минимизации F оканчивается при полном удалении из коридора [^-,⁺] всех корней. При этом должно остаться одно действительное положительное собственное число, а все остальные будут иметь отрицательные действительные части. Такое расположение корней на комплексной плоскости обеспечит постоянное расширение валовых выпусков при переходном процессе.

В результате минимизации функционала была получена такая структура матрицы замкнутой системы, реализация которой гарантировало постоянное расширение экономики (рисунок 2) при первоначально заданных не оптимальных пропорциях валового производства.



Размещено на http://www.allbest.ru/

1

Рисунок 2 Результат балансировки ВВП модели макросистемы

Замкнутую систему с такой матрицей следует использовать в виде эталонной макросистемы, с целью приближения траекторий развития реальной макросистемы к эталонным траекториям.

Второй метод предназначен для разделения неустойчиво-развивающихся макросистем на устойчивые подсистемы. Данный метод использует преобразование подобия как средство разделения неустойчивых макроэкономических систем на подсистемы с целью оптимального управления.

Собственные динамические свойства подобной системы абсолютно идентичны свойствам первоначальной системы благодаря равенству собственных чисел обеих систем. Матрица переходов подобной системы является диагональной, поэтому возможно разделение системы на подсистемы. Процедура разделения основана на утверждении теоремы Перрена-Фробениуса о том, что в макроэкономической балансовой системе среди положительных собственных чисел обязательно найдется такое минимальное число, которому соответствует целиком положительный собственный вектор. Поэтому задача разделения системы сводится к выделению такой подсистемы, которой соответствует минимальное положительное собственное число. Эта подсистема будет одномерной и вследствие наличия положительного числа в показателе экспоненты - постоянно растущей и неустойчивой. Для второй подсистемы можно синтезировать такой оптимальный регулятор, который приблизит траектории к нулю, тем самым, сделав ее устойчивой. С момента сближения траекторий второй подсистемы с нулем, макросистема целиком начинает развиваться в магистральном режиме с темпом роста первой подсистемы.

На практике разделение макросистемы на подсистемы удобно проводить, используя балансовую модель, записанную в форме модели пространства состояний:

, (3)

где - матрица переходов, - матрица связи.

На сегодняшний день существует пробел в области применения достижений полученных в теоретическом виде на практике. Для лиц непосредственно принимающих решение важно знать не просто функциональные зависимости (пусть даже оптимальные) финансовых потоков, а, скорее, какие экономические параметры макросистемы нужно изменить, и на какую величину, чтобы получить постоянный рост продукции в своей отрасли или сбалансированное расширение ВВП макросистемы в целом.

В такой постановке задача оптимального выбора конечного продукта связана с определением матрицы затрат Z, которая связывает конечный продукт Y с ВВП:

. (4)

Тогда модель (3), замкнутая по потреблению выглядит следующим образом:

. (5)

Добавка к коэффициентам матрицы будет той самой величиной, на которую нужно изменить параметры исходной системы с целью ее сбалансированного функционирования в магистральном режиме.

Система является системой с положительной обратной связью, которая, как известно из теории автоматического управления (ТАУ) является неустойчивой. Методы оптимального синтеза матрицы Z, которая является своеобразным экономическим регулятором, разработаны только для устойчивых систем, что связано с наличием подавляющего большинства устойчивых моделей в технике, электротехнике и автоматике.

...