Методология исследования экономической безопасности в условиях современной науки

Размещено на http://www.allbest.ru/

Методология исследования экономической безопасности в условиях современной науки

Татьяна Александровна Сафонова, адъюнкт 3 факультета (подготовки научных и научно-педагогических кадров) (Академия управления МВД России)

Аннотация

В статье рассматриваются особенности моделирования экономической безопасности, ее структурных звеньев - сложных экономических процессов и явлений. Рассмотрены вопросы, связанные с совершенствованием математико-статистического инструментария, используемого при моделировании и оценке уровня экономической безопасности. Рассмотрено нейросетевое моделирование как наиболее действенный подход к построению и исследованию моделей экономической безопасности на современном этапе.

Ключевые слова и словосочетания: экономическая безопасность; методология исследования; математическое моделирование; функция Кобба-Дугласа; статичные и динамические параметры; альтернативный метод линейной регрессии; нейросетевое моделирование.

Annotation

Methodology for studying economic security in the conditions of modern science

Tatyana Аlехаnddrovnа Safonova, Adjunct of the 3^rd Faulty (Training of Scientific and Pedagogical Staff) (Management Academy of the Ministry of the Interior of Russia)

The article discusses the features of modeling economic security, its structural links - complex economic processes and phenomena. The issues related to the improvement of the mathematical and statistical tools used in modeling and assessing the level of economic security are considered. Neural network modeling is considered as the most effective approach to the construction and study of models of economic security at the current stage.

Keywords and phrases: economic security; research methodology; mathematical modeling; Cobb-Douglas function; static and dynamic parameters; alternative linear regression method; neural network modeling.

экономическая безопасность нейросетевой кобба-дуглас

Рассматривая современную концепцию экономической безопасности, можно определить ее как сферу научного знания, при котором достигаются максимальные показатели экономики страны, такие как высокий и стабильный рост основных экономических показателей, эффективное удовлетворение растущих экономических потребностей и оптимизированный государственный контроль за рациональным использованием национальных богатств и ресурсов [5, с. 8].

Целью экономической безопасности на различных уровнях выступает защита экономических интересов страны.

Анализируя исторический аспект происхождения самого термина «безопасность», можно отметить, что само понятие безопасности возникло уже к 1881 г., при этом трактовка данной категории в то время включала в себя обеспечительные меры установления общественного порядка и общественной безопасности. События того времени указывали на необходимость достижения главной цели государства -- общее благосостояние и безопасность.

Однако уже на современном этапе появление термина «экономическая безопасность» в новом его понимании и последующее введение его в научно-практический оборот во многом связано с возникновением ряда внутренних и внешних негативных событий, возникших в России во второй половине 1990-х гг., вызванных рядом существующих таких отрицательных факторов, как возникновение инфляции, безработицы, падение цен на энергоносители, отток капитала и др.

Таким образом, для обобщения и систематизации рисков и угроз с целью обеспечения нормального уровня функционирования экономической безопасности страны необходимо исследование самой проблемы экономической безопасности на теоретическом и практическом уровнях [3, с. 11]. По мнению автора, это по-прежнему необходимое условие для достижения главной цели государства -- общего благосостояния и безопасности.

Необходимо отметить, указанные выше факторы в форме негативных тенденций послужили предпосылкой возникновения нового направления в экономической науке -- теории экономической безопасности. Разумеется, что появление новой категории создавало предпосылки к поиску определенного набора инструментария для исследования и познания. Определенным достоинством современного этапа развития различных областей науки, по мнению автора, является интеграция многообразия познаний всевозможных сфер науки, под воздействием которых формируются обобщенные методологии, позволяющие расширять границы действующего познания любого явления. При прочих равных условиях на каждом этапе изучения явления необходимо искать новые компоненты теоретического метода, в связи с чем следует понимать о необходимости применения комплексной методики для изучения теории экономической безопасности.

Следует учесть, что существует огромная разница между прикладными экономическими исследованиями, в которых имеется возможность использования конкретного метода исследования, и объективным отражением природы сложного явления экономической безопасности, где требуется комплекс, состоящий как из теоретического базиса, так и из практической методологии [10].

Практической аксиомой для любой отрасли научной деятельности является определение методологического инструментария. Процесс определения методологического инструментария условно можно разделить на две основные части: терминологическую (заключающуюся в трактовке самого понятия «методология», значение которого не всегда имеет однозначный смысл) и проблемы определения методологического инструментария в соответствующей области исследования.

Детерминантами методологического инструментария категории «экономическая безопасность» могут выступать прежде всего общенаучные методы системного подхода, диалектический метод единства и борьбы противоположностей, методы структурно-факторного анализа и др. (рис. 1).

Рис. 1. Основные методы исследования категории «экономическая безопасность»

Как уже было отмечено автором, при изучении такой сложной области экономической науки, как теория экономической безопасности, следует понимать, что целесообразно обращаться к более новым и совершенным методологическим подходам. Выбранный подход должен позволять более детально изучить социально-экономические процессы, происходящие в обществе, которые образуют в конечном итоге структуру категории «экономическая безопасность», и адекватно применить выбранный метод к изменяющейся во времени ситуации. Для достижения цели совершенствования методологических подходов, направленных на изучение такой сложной категории, как «экономическая безопасность», требуются новые формы познания, сформулированные учеными из различных областей знаний, в том числе учеными в сферах философии, социологии, экономики, юриспруденции, математики, политологии, истории и др. В работе автором рассмотрены некоторые методы, использование которых может быть эффективным при своевременном обнаружении опасностей и последующей систематизации найденных угроз экономической безопасности, в целях обеспечения национальной безопасности.

Учитывая быстрый прогресс информационных технологий в условиях эпохи цифровизации и компьютерного моделирования, особую актуальность на современном этапе приобретает использование современных методов экономико-математического моделирования с интегральным воплощением современных информационных технологий. Среди достоинств таких моделей необходимо отметить их наглядность и относительную простоту описания сложных закономерностей развития экономических процессов, составляющих структуру категории «экономическая безопасность». Использование этих методов позволило сформулировать основную цель, заключающуюся в поиске и разработке адекватной модели оценки самой категории экономической безопасности. В большинстве экономически развитых стран для оценки производственных возможностей как звена экономических отношений на различных уровнях используется производственная функция.

Типичным примером такого использования является труд Ч. Кобба и П. Дугласа, опубликованный в 1928 г. [7], в котором предлагается двухфакторная производственная функция, отражающая зависимость объема выпуска продукции от таких факторов, как труд и капитал. Нельзя не отметить того факта, что развитие производственного моделирования также было исследовано и зарубежными учеными. Примером может служить появление экономических моделей на макроуровне, учитывающих шоковые переменные, так называемые случайные факторы. Зарубежными экономистами -- математиками: У. Броком и Л. Мирманом [4] для переменных производственной функции был введен случайный фактор, а С. Тарновский адаптировал случайный фактор в ограничениях модели экономического роста [2]. Автором указывается на разнообразие различных модификаций двухфакторной производственной функции Кобба -- Дугласа, основанной на современных эконометрических методах.

Подобные модификации можно объединить в две группы: производственные функции со статическими параметрами и производственные функции с динамическими параметрами, используя за основу критерий «изменение коэффициентов факторной эластичности».

Несомненные достоинства применения экономико-математических моделей такого класса позволят описать с высшей степенью точности поведение более сложных социально-экономических явлений, в частности таких, как экономическая безопасность. Кроме этого, использование подобных моделей не требует применения сложных компьютерных технологий, функционирующих на основе современного программного обеспечения.

Однако у таких моделей, несмотря на их простоту и точность, есть и существенный недостаток, выразившийся в невозможности реализации прогностической функции, т. к. речь идет о функциях со статическими параметрами. Это объясняется тем, что моделирование ведется для каждого анализируемого периода отдельно (в отрыве от других лет), поэтому для устранения указанного недостатка, а также для повышения точности прогнозов экономических явлений и процессов необходимо разработать модель с динамическими параметрами. Исходя из вышеизложенного, производственную функцию Кобба -- Дугласа с динамическими параметрами следует считать достаточно приемлемой моделью, позволяющей смоделировать развитие любого экономического процесса, поскольку в этой модели коэффициенты факторной эластичности дифференцированы по времени и рассчитываются альтернативным линейным методом линейной регрессии (сокращенное обозначение AMLR).

Существенным достоинством данного метода перед традиционными математическими и статистическими методами следует назвать свойство указанного метода гарантировать заданные признаки структурных параметров оцениваемой модели. Из особенностей следует отметить, что при расчетах учитываются не значения производительных и факторных показателей (показателей, описывающих взаимосвязь) в абсолютном выражении, а темпы их роста. Следует отметить, что повторяющаяся математическая процедура динамических параметров реализована на базе Microsoft Excel, и для ее автоматизации пользователю не требуется современного программного продукта.

В работе доктора экономических наук С.Г. Светункова «О возможности экономического прогнозирования с использованием степенной производственной функции комплексной переменной на макро-, мезо- и микроуровнях экономики отмечено использование степенной производственной функции комплексных переменных с действительными коэффициентами, служащими для определения целей динамического анализа и прогнозирования экономических процессов [9].

За основу в указанном труде взято вычисление динамических значений коэффициентов степенной производственной функции комплексных переменных, т. е. варьирование их во времени, а коэффициенты определялись на каждый следующий год, что в свою очередь позволило сформировать многовариантные экономические прогнозы. Важной особенностью метода являлось одновременное моделирование зависимости двух переменных от пары других переменных. Однако к недостаткам следует отнести тот факт, что в случае нелинейности входных данных ориентация на обычные эконометрические модели может привести к непредсказуемым результатам. Причиной этому может служить то, что при построении практических единых систем внедрение математических методов приводит к их выпадению из общей системы экономической структуры. Все это может оказаться результатом того, что модель объекта оказывается стандартизированной и не отражает процессы, происходящие внутри экономической системы.

Автором отмечается, что методы количественного анализа, такие как корреляция, регрессия, индексный метод и другие, позволяют оценить степень угроз экономической безопасности только количественно, но не качественно. Для решения возникшей проблемы среди современных методов математического моделирования приоритетным методом моделирования сложных экономических явлений и процессов, связанных с их оценкой и обеспечением экономической безопасности, можно выделить нейросетевое моделирование [1]. Достоинством данного метода являются нелинейные связи, которые позволяют рассматривать экономическую безопасность социально-экономической системы в виде функциональной зависимости, вводя несколько переменных. Необходимым критерием успеха является начальный этап моделирования, на котором необходимо определиться с выбором структуры нейронной сети, которая бы в полной мере отражала поставленную задачу [6]. Для достижения результата нужно на теоретическом уровне обозначить этапы моделирования нейронной сети, которые подразумевают: определение требований к структуре сети; определение количества нейронов во входном и выходном слоях; подбор эталонных образцов параметров обучения (рис. 2).

Рис. 2. Основные этапы моделирования нейронной сети

Преимуществами данного метода, как уже отмечалось выше, являются нелинейные связи. Основные методологические подходы к построению и исследованию нейросетевых моделей экономической безопасности можно подробно увидеть в работах В.В. Борисова, А. Галушкина.

Результатом выбора в пользу нейросетевых технологий для моделирования экономической безопасности является количественное обоснование решений, принимаемых на уровне управления, поскольку изначально сделать правильный прогноз, не используя методологию нейросетевого моделирования, невозможно. С высокой долей вероятности на практике использование данного подхода позволит оценить риски и угрозы экономической безопасности социально-экономических систем, систематизировать и предупредить их новое появление. Рассматривая экономическую безопасность с точки зрения функциональной зависимости, важно определить входные параметры, т. к. их выбор в результате и определит специфику математического моделирования. При использовании данного подхода следует также указать, что более детально проанализировать уровень экономической безопасности позволит введение в нейросетевую модель большего количества переменных социально-экономической системы.

Делая выводы, необходимо отметить, при выборе методологии исследования экономической безопасности в условиях современности следует давать объективную оценку протекающим и исследуемым экономическим процессам, обеспечивая их дальнейшее прогнозирование на основе применения экономико-математического моделирования и информационных технологий. Роль методов математического моделирования в современной экономической науке достаточно высока, поскольку именно они позволяют на современном этапе своевременно отражать проблемы обеспечения экономической безопасности и обеспечивать экономическое равновесие внутри государства, что гарантирует дальнейшее развитие в социальной, политической и экономической сферах общественной жизни.

Список литературы

1. Гонтарь А.А. Современные математические модели обеспечения экономической безопасности социально-экономических систем // Экономика и социум. 2016. № 8.

2. Горбатков С.А., Полупанов Д.В., Фархиева С.А., Коротнева М.В. Эконометрика. Уфа, 2012.

3. Громов И.А., Литвиненко А.Н. Система экономической безопасности государства в компетенции Департамента экономической безопасности МВД России // Вопросы экономики и права. 2010. № 12.

4. Клейнер Г.Б. Производственные функции. Теория, методы, применение. Москва, 1986.

5. Наумов Ю.Г., Латов Ю.В. Экономическая безопасность и теневая экономика: учебник. М., 2016.

6. Новикова Е.В., Машкова А.Л. Создание первоначального поколения агентов в компьютерной модели развития экономики России // Информационные технологии в науке, образовании и производстве: сборник трудов VII Международной науч.-техн. конф. (Белгород, 17-19 октября 2018 г.). Белгород, 2018.

7. Рузанов А.И. Производственные функции и их использование для описания закономерностей производства // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2011. № 5.

8. Сафонова Т.А. Наркобизнес в системе теневой экономики -- глобальная угроза экономической безопасности // Проблемные вопросы экономической безопасности России: материалы Международной науч.- практ. конф. (Москва, 28 января 2020 г.). М., 2020 г.

9. Светуньков С.Г. О возможности экономического прогнозирования с помощью степенной производственной функции комплексного переменного // Экономика региона. 2016. № 3.

10. Феофилова Т.Ю., Плотников В.А. Ретроспективный анализ подходов к обеспечению национальной экономической безопасности // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2009. Т. 5. № 85.

11. Shchepot'ev A.V., Safonova T.A. The Development of agriculture as a Mechanism for the development of a country

Размещено на Allbest.ru