Технология построения прогностических комплексов в экономике тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Технология построения прогностических комплексов в экономике"

Зотов Владислав Александрович

ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ ПРОГНОСТИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ В ЭКОНОМИКЕ

Специальность 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва-2008

11111111111111111

003167624

Работа выполнена на кафедре информационных технологий Российской экономической академии им Г В Плеханова

Научный руководитель

кандидат технических наук, профессор А К Волков

Официальные оппоненты

доктор экономических наук, профессор В А Попов

кандидат экономических наук В В Семикашев

Ведущая организация

Институт экономики и предпринимательства

Защита состоится 23 апреля 2008 года в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212 196 01 в Российской экономической академии им Г В Плеханова по адресу 115998, г Москва, Стремянный пер, д 36, ауд 335

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российской экономической академии им Г В Плеханова

Автореферат разослан «Ж марта 2008 г

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212 196 01, доктор технических наук, профессор

ЛФ Петров

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность Разработка стратегии социально-экономического развития на всех уровнях организации общества (макро, мезо и микро) должна базироваться на достоверных и обоснованных прогнозах рассматриваемых процессов Вместе с тем получение качественных прогнозных оценок значительно затрудняется в условиях усложнения взаимосвязей между процессами и воздействия на них ряда взаимопротивоположных факторов, что определяет необходимость постоянного совершенствования инструментария прогнозных исследований

«Ахиллесовой пятой» многих прогностических инструментов является использование недостаточно теоретически обоснованных подходов (математических и программных), основанных на статистической экстраполяции и предполагающих стационарность экономических структур в будущем Это приводит к низкой эффективности их применения в исследованиях социально-экономической динамики, характеризующейся изменчивостью структурных взаимосвязей и нелинейными закономерностями развития

Повышение качества социально-экономического прогнозирования может быть достигнуто за счет применения информационных систем нового поколения - модельно-программных комплексов поддержки принятия решений, генерирующих информацию об исследуемой системе как прогноз состояний процессов с учетом изменчивости их структурной организации, те взаимосвязей Такие информационные системы могут быть созданы на основе динамических моделей с нестационарной структурой

Потребность в модельно-программных комплексах, способных прогнозировать как состояния, так и будущие структуры определила актуальность проведения исследования, направленного на изучение их характеристик и разработку технологии построения

Степень научной разработанности проблемы. В разработку проблем управления социально-экономическими системами, моделирования и прогнозирования их динамики наиболее существенный вклад внесли следующие отечественные и зарубежные специалисты Л фон Берталанфи, В Н Бурков, Н П Бусленко, Г Вагнер, Д М Гвишиани, Д Диксон, В В Дружинин, Э Квейд, В Кинг, Д Климанд, НВ Кобринский, А Кофман, А А Кугаенко, О И Ларичев, Е 3 Майминас, Д Л Медоуз, М Месарович, Н Н Моисеев, Дж фон Нейман, В Н Садовский, А А Самарский, Е Е Слуцкий, А.Д Смирнов, Г С Поспелов, Н П Тихомиров, ЭА. Трахтенгерц, А.ИУемов, Дж Форрестер и другие Проведённые ими исследования затронули широкий круг социально-экономических систем от микро- до макроуровня, однако по большей части основывались на их описании линейными математическими моделями, либо моделями, предполагающими стационарность (неизменность во времени) структуры Такое описание не позволяло адекватно отражать

особенности социально-экономических систем, нелинейных по характеру развития процессов и нестационарных по структуре Кроме того, за рамками проведённых исследований остаются практически неразработанными методы прогнозирования структурных изменений в социально-экономических системах, не решены вопросы моделирования явлений свойственных нелинейным динамическим системам (бифуркаций, синергетического (эмерджентного) эффекта, гомеостаза, переменной чувствительности к экзогенным управлениям, переменных скоростей процессов и тд), а также вопросы, связанные с разработкой соответствующего инструментария Недостаточная разработанность этих проблем предопределила выбор цели и задач диссертационного исследования.

Целью работы является разработка технологии построения прогностических комплексов в экономике использующих в качестве прогностического ядра динамические модели с нестационарной структурой, в том числе соответствующих инструментальных средств - языка формального описания и визуального языка синтеза (программирования) динамических моделей с нестационарной структурой, набора способов визуализации бизнес процессов и их программной библиотеки, системы моделирования социально-экономических систем (среды разработки и подсистемы моделирования)

Для достижения поставленной в работе цели были сформулированы и решены следующие задачи

- систематизированы подходы к моделированию социально-экономических систем, выделены их сильные и слабые стороны, оценены возможности инструментальных средств моделирования, соответствующих каждому подходу,

- предложен класс динамических моделей с нестационарной структурой, использование которых при моделировании социально-экономических систем позволяет получать прогнозы, как состояний, так и будущих структур;

- разработан объектно-ориентированный язык формальной спецификации динамических моделей (ЯДМ), обладающих нелинейной нестационарной структурой,

- разработана совокупность экономических человеко-машинных интерфейсов, реализующих механизмы экзогенного управления параметрами динамических моделей непосредственно в процессе прогнозирования и интерпретации получаемых результатов,

- разработано программное обеспечение для построения модельно-программных прогностических комплексов

Объектом исследования являются нелинейные процессы в социально-экономических системах

Предметом исследования является совокупность методов и процедур построения модельно-программных прогностических комплексов в экономике

Теоретическую и методологическую основу исследования составляют научные разработки современных российских и зарубежных ученых в области экономической теории, управления социально-экономическими системами, экономико-математического моделирования, социально-экономического прогнозирования, разработки инструментальных средств, компьютерной обработки и когнитивного представления экономической информации

В ходе исследования в качестве инструментария использовались методы системного и сравнительного анализа, экономической статистики, имитационного моделирования, теории автоматического регулирования, нелинейной динамики, проектирования и программирования информационных систем

Информационную базу исследования составили различные нормативные и законодательные акты РФ, постановления и решения правительства РФ по вопросам мониторинга, планирования и прогнозирования экономического развития РФ

Научная новизна исследования состоит в разработке технологии построения модельно-программных инструментов прогнозирования социально-экономических систем на основе динамических моделей с нестационарной структурой Новизна разработанной технологии заключается в процедуре синтеза прогностического ядра, базирующейся на структурной декомпозиции исследуемых процессов на атомарные элементы и каналы связей между ними, и последующим представлении составляющих элементов лексемами объектно-ориентированного языка описания динамических моделей, позволяющими моделировать явления свойственные нелинейным динамическим системам

Наиболее существенные результаты исследования, полученные лично автором и выносимые на защиту

- разработан объектно-ориентированный язык формального описания динамических моделей, в основу которого положены элементы, позволяющие моделировать такие явления свойственные нелинейным динамическим системам, как структурная нестационарность, обратные связи, бифуркации, синергетический эффект, гомеостаз, переменная чувствительность к экзогенным управлениям, переменные скорости процессов и т д

- разработаны алгоритмы и интерактивные способы визуализации, реализующие логику бизнес-процессов (кредитование, импульсное и непрерывное перемещение ресурсов между накопителями, финансовое планирование, распределение ресурсных потоков и т д), позволяющие непосредственно в процессе моделирования осуществлять управление

параметрами динамической модели и наблюдать за результатами данного управления,

- разработана технология построения модельно-программных прогностических комплексов, основанная на использовании в качестве прогностического ядра динамических моделей с нестационарной структурой, что позволяет прогнозировать динамику (изменение состояния и структуры) социально-экономических процессов в быстро изменяющихся экономических условиях '

- разработано программное обеспечение, реализующее функции полного цикла работ в соответствии с технологией построения модельно-программных прогностических комплексов в экономике синтез динамической экономико-математической модели исследуемой социально-экономической системы на основе тезауруса ЯДМ, построение пользовательского интерфейса МПК, балансировка модели и настройка параметров моделирования, проведение машинного эксперимента

Теоретическая значимость исследования состоит в совершенствовании и развитии методов прогнозирования нелинейных процессов, в том числе структурных изменений, в социально-экономических системах, а также в разработке технологии построения соответствующих прогностических инструментальных средств, способствующих повышению достоверности и обоснованности получаемых прогнозов в изменяющихся экономических условиях на основе более адекватного отображения нелинейных свойств социально-экономических процессов

Практическая значимость работы состоит том, что использование предложенной технологии и инструментальных средств на практике позволит разработчикам прогностических комплексов в области экономики упростить синтез моделей большой размерности, сократить время, затрачиваемое на разработку, а также повысить уровень восприятия и интерпретации результатов моделирования

Апробация результатов исследования. Основные теоретические положения и результаты диссертационной работы были обсуждены и одобрены на кафедре Информационных технологий РЭА им Г В Плеханова Кроме того, материалы диссертационной работы докладывались на следующих конференциях и семинарах Всероссийский семинар «Прогнозирование и моделирование развития системы образования» (2004 г), Международная научно-техническая конференция и Российская научная школа молодых учёных и специалистов «Системные проблемы надёжности, качества, информационных и электронных технологий» (ИННОВАТИКА - 2004 г, 2005 г, 2006 г), ХУШ-ХХ Международные Плехановские чтения, Новейшие информационные технологии в экономике и бизнесе (2005 г), Интернет-конференция «Инновации в высшем образовании»

(2006 г ), Научно-практический семинар факультета информатики РЭА им Г В Плеханова (2006 г), Научно-практическая конференция «Новые решения для бизнеса CHALLENGE -2006», Научно-практическая конференция «Информационные технологии в экономике XXI века» (2007 г)

Возможности технологии построения прогностических комплексов в экономике продемонстрированы на следующих разработках

- система динамического моделирования социально-экономических процессов «ДИН-Прогноз» (в варианте для платформы Microsoft Framework NET) (используется для научных исследований, разработки модельно-программных комплексов поддержки принятия решений, прогностических комплексов, инструментов обучения и т д ),

- комплекс обучающих экономических тренажёров «ДИН-Практикум»,

- деловые экономические игры «Конкуренция», «Маркетинг» (используются в учебном процессе на факультете Менеджмента в РЭА им Г В Плеханова),

- модельно-программный комплекс для ситуационного центра МинОбрНауки РФ, разработанный по госзаказу в ГУ «Национальный центр развития образования» (НЦРО)

Кроме того, данная технология может эффективно использоваться при создании систем динамического моделирования объектов различной природы, распределенных информационных модельно-программных комплексов поддержки принятия решений в управлении экономическими системами (программных составляющих ситуационных центров), инструментов для обучения управлению (тренажеров-симуляторов), деловых экономических игр и да

Теоретические и практические результаты диссертационной работы были использованы при выполнении следующих НИР по госзаказу

- «Разработка научно-методических основ математического моделирования процессов в сфере образования» (НЦРО, 2004 г ),

- «Разработка научно-методических основ обновления исходной информации в модельно-программном комплексе прогнозирования развития образования» (РЭА, 2005 г ),

- «Разработка методов моделирования прогнозируемых изменений объёмов подготовки трудовых ресурсов с различным уровнем профессионального образования с учётом долгосрочных потребностей народнохозяйственного комплекса» (НЦРО, 2005 г )

Разработанный на базе системы динамического моделирования «ДИН-Прогноз» комплекс экономических тренажёров «ДИН-Практикум» выставлялся на Первой международной выставке-форуме «Интернегика - экспо 2006» от РЭА им Г В Плеханова в 2006 году

На результаты диссертационного исследования получены

1 Патент № ,43663 «Устройство динамического моделирования социально-экономических оригиналов»

3 Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2004612233 «ДИН-Прогноз»

Поданы заявки № 2007148819 на полезную модель «Устройство для моделирования поведения динамической системы с нестационарными связями», № 2007130628 на изобретение «Способ работы тренажера для обучения навыкам управления финансовой деятельностью коммерческого банка в условиях конкурентного рынка банковских услуг», № 2008106989 на полезную модель «Деловая игра», № 2008106987 на изобретение «Тренажёр для обучения навыкам управления экономическими динамическими объектами»

Публикации. Основные теоретические положения и результаты диссертационной работы опубликованы в 18 печатных работах, в том числе в 2 работах, опубликованных в изданиях, рекомендованных ВАК Общий объём печатных работ составил 3,3 п л Из них лично автору принадлежат 2,95 п. л

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, библиографии и приложения Материал изложен на 157 машинописных страницах, содержит 86 рисунков Список литературы включает 59 наименований, из них 16 на английском языке

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении диссертационной работы дано обоснование актуальности рассматриваемой проблемы, сформирована цель, определены задачи, предмет и объект исследования, раскрыта методологическая и теоретическая основа исследования, определены научная новизна и практическая значимость работы

Первая глава «Технологии и инструменты поддержки принятия решений в экономике» посвящена анализу существующих методологий моделирования и соответствующих языковых и инструментальных средств, обоснованности их применения для моделирования (прогнозирования) нелинейных динамических систем, а также построения на их основе программных комплексов поддержки принятия решений в управлении социально-экономическими системами Представлены технические требования к современным модельно-программным прогностическим комплексам в экономике (МПК), на основе которых сформулированы принципы разработки программных инструментов для построения МПК

Анализ подходов к моделированию (прогнозированию) социально-экономической динамики показал, что наиболее адекватным с точки зрения корректности отражения социально-экономического объекта-оригинала является подход, предполагающий описание динамики социально-экономических объектов с помощью системы нелинейных дифференциальных уравнений с нестационарной структурой. Использование такого подхода позволяет отразить в моделях такие свойства социально-экономических систем как переменная во времени структура и характер связей между элементами, наличие переменных во времени прямых и обратных связей, нелинейность преобразований внутренних процессов, изменяющаяся во времени чувствительность к управлению, меняющиеся нормативы ресурсных накоплений и скорости протекания процессов (динамичность системы) и др

Анализ языков и систем имитационного моделирования (Dynamo, GPSS (в тч GPSS/H+PROOF, GPSS/PC, GPSS World, Micro-GPSS, WebGPSS), GASP, Salm (в тч Visual Slam), Имитак, SimScnpt, VisSim, Simulhnk на базе Matlab, SDX, SimWalk, VenSim, Shift, AnyLogic, Powersim, Ithink, Экспресс-Радиус, Когнитрон, Экомод на базе Maple, Arena), показал, что имитационные системы становятся всё более проблемно-ориентированными, для чего в них включаются абстрактные элементы, языковые конструкции и наборы понятий, взятые непосредственно из предметной области исследования Поэтому пакеты имитационного моделирования, чья основная специализация первоначально была ориентирована на моделирование технических систем, становятся практически неприменимыми для проведения экономических исследований и построения на их базе прогностического инструментария для экономики Однако оказалось, что существующие инструменты, ориентированные на моделирование социально-экономических систем, также в значительной степени плохо приспособлены для этой цели Идентификация их недостатков в ходе проведения анализа позволила сформулировать ряд требований к модельно-программным прогностическим комплексам в экономике, инструментам разработки МЛК и их компонентам

- для моделирования динамических характеристик социально-экономических объектов (скорость, ускорение, лаг), экзогенных и эндогенных управлений, накопления ресурсов, непрерывно изменяющихся во времени связей (прямых и обратных) между различными элементами, изменчивости структуры объектов в процессе их «жизнедеятельности», нелинейных зависимостей и др следует рассматривать социально-экономические объекты, как управляемые, нелинейные, динамические систем с обратными связями,

- для синтеза математических моделей социально-экономических объектов необходим язык формальной спецификации динамических моделей учитывающий особенности предметной области и содержащий соответствующие элементы тезауруса,

- язык формальной спецификации динамических моделей должен поддерживать объектно-ориентированные принципы проектирования, что позволит осуществлять многоразовое использование типовых элементов и, как следствие, упростит и ускорит процесс создания моделей, и, кроме того, иметь возможность развития языковых средств за счёт создания на основе имеющихся элементов языка, дополнительных (пользовательских),

- эксперт должен иметь возможность графически ставить задачу и также получать ответ в удобной и легко воспринимаемой для него форме, т е средства визуализации должны быть тем языком, на котором общаются эксперт и инструмент поддержки принятия решений,

- архитектура МПК, должна позволять распределять управление моделью по нескольким специализированным рабочим станциям (возможным решениям является проектирование МПК на базе клиент-серверной или сервисно-ориентированной архитектурах, предполагающих распределение всего функционала системы между 2-3 программными уровнями способными к удалённому взаимодействию),

- инструмент разработки МПК должен быть ориентирован на визуальную разработку, как модели, так и пользовательского интерфейса МПК, объединять в себе комплекс используемых в процессе разработки средств, и, таким образом, представлять собой интегрированную среду визуальной разработки (ИСВР)

Следование данным требованиям при разработке МПК позволит повысить скорость разработки экономико-математических моделей, достоверность и обоснованность получаемых прогнозов, точность моделирования (прогнозирования) и уровень восприятия отображаемых результатов.

Вторая глава диссертационной работы «Разработка объектно-ориентированного языка формальной спецификации динамических экономико-математических моделей» посвящена разработке объектно-ориентированного языка формальной спецификации динамических экономико-математических моделей, а также обоснованию корректности его применения

Исследование подходов к моделированию социально-экономической динамики показало, что описание эволюции социально-экономических систем может быть корректно осуществлено системами нелинейных дифференциальных уравнений При этом динамика отдельно взятого процесса системы также моделируется нелинейным дифференциальным уравнением или системой таких уравнений Система дифференциальных уравнений может

быть образована простыми уравнениями, причем количество видов подобных простых уравнений невелико Поэтому сложное описание динамики системы можно разложить на несколько простых элементов, операторов (типовых звеньев) Возможность подобной структурной декомпозиции динамических социально-экономических систем позволяет моделировать их на базе сигнально-операторного подхода, заключающегося в декомпозиции структуры системы на множество элементарных преобразователей (операторов), каждый из которых выполняет одну простую функцию п , и каналов связи (сигналов) между ними (см рис 1)

Сигналы на входе Графики сигналов Сигнал на выходе

Рис 1 Схема преобразователя сигналов (оператора)

Для описания связей между операторами вводится система адресации, основанная на присваивании каждому оператору уникального числового номера, однозначно идентифицирующего его в модели Таким образом, каждый оператор характеризуется своим номером, именем, параметрами и функцией преобразования Номер оператора используется для адресации сигналов при соединении операторов между собой, имя описывает смысловое значение выходного сигнала оператора, функция преобразования определяет алгоритм т}, по которому сигналы на входе преобразуются в сигнал на выходе, а параметры формируют множество X(t), описывающее состояние системы в момент времени Г, и влияют на алгоритм функции преобразования оператора

Отметим, что в случае динамических операторов, у которых реакция на возмущение происходит не одномоментно, а растянута во времени, наиболее важной характеристикой является порождаемый ими переходный процесс Переходные процессы можно описать переходными функциями (функциями вида

Х(1)^Г\Х{р)} = ~ }х(р)е»ф (I)

где р - комплексная величина) при подаче на вход оператора функции Хевисайда

В работе определены элементарные алгоритмы преобразования сигналов, необходимые для синтеза динамических математических моделей социально-экономических систем Сформированный комплекс алгоритмов (функций, операторов преобразования) положен в основу тезауруса расширенного объектно-ориентированного языка формальной спецификации динамических моделей Использование операторов в качестве элементарных единиц такого языка создаёт высокий уровень абстрагирования, что в свою очередь позволяет применять его для синтеза математических моделей практически любой предметной области, а поддержка языком принципов объектно-ориентированной парадигмы делает его удобным и эффективным средством описания динамики процессов любой сложности В диссертационном исследовании представлен 31 вид операторов расширенного объектно-ориентированного языка формальной спецификации динамических моделей «Коэффициент», «Сумматор», операторы произведения {«Произведение», «Произведение суммы на сумму», «Произведение произведения на сумму»), операторы деления {«Деление суммы на сумму», «Деление суммы на произведение», «Деление произведения на сумму», «Деление произведения на произведение»), операторы интегрирования {«Интегратор», «Интегратор с ограничением»), «Апериодическое звено», «Реальная производная», операторы задержки {«Задержка», «Переменная задержка»), «Степенная функция», «Логарифм натуральный», «Синус», «Минимум», «Максимум», «Ограничение», «Выключатель», «Переключатель», «Нормирование», «Модуль», операторы-генераторы периодических сигналов («Генератор синусоиды», «Генератор меандра», «Генератор экспоненциальных импульсов», «Генератор пилообразных импульсов», «Генератор импульсов»), макрооператор Рассмотри назначение наиболее существенных из них.

Оператор «Интегратор» (накопитель) моделирует накопление ресурсных потоков Управление ресурсными потоками в динамических системах часто основано на сопоставлении текущего уровня накоплений ресурсов и нормы накопления, которая может со временем изменяться (см рис 2).

(2)

норма (управляемая)

скорость изменения накопления (управляемая) текущее

накопление

Рис 2 Схема управляемой динамической системы -изображение оператора «Коэффициент», - изображение оператора «Сумматор»,

1-1-1 - Лапласово изображение операции интегрирования (оператора «Интегратор») Уравнение переходного процесса

а

хшх=к\х„а (3)

<1

Оператор «Апериодическое звено» моделирует изменяющуюся со временем инерционность социально-экономических процессов Дж Форрестер в работе «Мировая динамика» приводит следующий пример изменяющейся инерционности системы «Когда загрязнение невелико, оно может разлагаться быстро Но возрастающее загрязнение «портит» и замедляет процессы самоочистки и тем самым увеличивает значение постоянной времени разложения» Выходной сигнал с оператора «Апериодическое звено» отражает экспоненциальное изменение выходного сигнала по отношению к входному, то есть, если на вход оператора подать ступенчатый сигнал с единичной амплитудой, выходной сигнал будет асимптотически по экспоненте приближаться к единице (см рис 3) Крутизна экспоненты, скорость приближения выходного сигнала к входному, зависит от величины постоянной времени апериодического звена, характеризующей инерционность моделируемого процесса Уравнение переходного процесса оператора

где Г - постоянная времени апериодического звена

х,

(4)

0,63

Рис. 3 График функции переходного процесса опера-гора «Апериодическое звено»

Оператор «Степенная функция» моделирует возведения в степень входных сигналов согласно формуле

/

Например, если зависимость между экономическими факторами описывается степенной функцией /(х) = их", тогда из выражения

s = v А/0) &__х df(x) __

/О) х fix) dx

следует, что s -эластичность степенной функции, равна показателю степени.

(6)

эластичность спроса от цены

К

цена продукции

индекс качества

потребность в продукции

спрос на продукцию

Рис 4. Схема алгоритма формирования спроса на продукцию - изображение оператора «Степенная функция»;

- изображение операции деления

Генераторы периодических сигналов являются специальным видом операторов, которые не преобразуют сигналы, а являются их источниками Генераторы имеют только выходные сигналы, характеристика которых определяется параметрами операторов Выходные сигналы периодических генераторов характеризуются амплитудой, фазой, смещение по оси ординат и частотой Иллюстрация работы одного из реализованных в работе генераторов, генератора прямоугольных импульсов (меандра), приведена на рисунке 5

t

Рис. 5. График выходного сигнала оператора «Генератор меандра»

Макрооператоры В составе крупных моделей, сложным образом структурированных объектов часто встречаются комплексы типовых элементов, объединенных смысловым содержанием и имеющих тождественную структуру, или структуру с незначительными отличиями Например, в состав комплексной модели национальной экономики в

зависимости от степени агрегации входят такие элементы как отрасли энергетическая промышленность, машиностроение, сельское хозяйство, добывающая промышленность, транспорт и т д В свою очередь, каждая отрасль - сама по себе сложная модель, требующая отдельного формирования, отладки и отображения информации о её состоянии в ходе исследований. И эта сложная модель, входя в состав комплексной модели более высокого уровня, становится её подмоделью Наличие в экономико-математических моделях подобных устойчивых форм позволяет осуществлять структурную декомпозицию и переходить к более удобному объектно-ориентированному подходу в проектировании, при котором структура модели будет описываться в терминах объектов и связей между ними, а поведение системы в терминах обмена сообщениями (сигналами) между объектами Используя объектно-ориентированный подход, обособленные подмодели могут быть представлены в виде операторов особого вида - макрооператоров, которые при формировании сложных моделей могут с незначительными изменениями многократно встречаться в модели более высокого уровня Структура и поведение макрооператоров определяют общий для них класс - макроопределение Под макроопределением следует понимать совокупность элементарных операторов, объединенных в единую смысловую структуру, обладающую, как правило, свойствами самостоятельной модели, включая формы представления результатов моделирования Таким образом, макрооператоры являются отдельной категорией преобразователей ЯДМ, реализующих механизм объектно-ориентированного проектирования динамических экономико-математических моделей.

Использование макрооператоров позволяет, формируя библиотек пользовательских классов, расширять языковые средства систем моделирования, что даёт возможность легче и быстрее строить модель из экземпляров стандартных классов с их параметрической настройкой Наличие богатых библиотек классов является серьезным преимуществом систем моделирования

Разработанный вариант объектно-ориентированного языка формальной спецификации динамических моделей позволяет отражать такие важные свойства социально-экономических систем, как нелинейность, динамику (временную распределённость), наличие прямых, обратных, локальных и перекрёстных связей, меняющихся в процессе «жизни» систем, наличие управления (внешнего и внутреннего) и нестационарность структуры Особенно важным для целей корректного прогнозирования динамики социально-экономических процессов является последнее из свойств. Анализируя эволюцию реальных динамических систем, можно наблюдать в какие-то моменты их жизнедеятельности внезапные качественные изменения в поведении, изломы траекторий То

есть в системах происходят катастрофы, бифуркации Причинами их возникновения служит изменение структуры каналов связи между различными внутренними процессами или самого характера связи, в результате чего система теряет устойчивость. Для того чтобы разрабатываемая модель была адекватна реальному объекту, она также должна содержать в себе потенциальную возможность перестройки функциональных связей между своими элементами (нестационарность структуры) Источниками нестационарности структуры модели в ДЦМ могут служить

• наличие операторов переключения каналов,

• изменение характера прямых и обратных связей между операторами,

• «засыпание» и «просыпание» цепей связей,

• изменение передаточной функции операторов вследствие изменения входных сигналов

Присутствие структурной нестационарности приводит к появлению у систем ряда важных для повышения адекватности моделирования свойств

Практика применения ЯДМ показала, что тезаурус, основанный на сигаально-операторном формализме, и объектная модель являются достаточными и эффективными средствами для описания динамики социально-экономических систем любой сложности

Третья глава «Применение технологии когнитивной графики для визуализации нелинейных динамических систем в экономике» посвящена проблеме визуализации нелинейной динамики в социально-экономических системах

В диссертации разработаны когнитивные (акцентирующие внимание на процессах представления, хранения, обработки, интерпретации и производстве новых знаний) способы визуализации (когнитограммы, интерфейсы), учитывающие специфику экономической информации, необходимость интерактивности и ориентированные на максимальную активизацию образно-интуитивных представлений способ управления и наблюдения «План-график», способ наблюдения «Прогноз-график», способ наблюдения «График минимум-максимум», способ наблюдения «Пропорции», способ наблюдения «Контроллер кризисных ситуаций», способ наблюдения «Фазовый портрет», способ управления и наблюдения «График статической зависимости», способ наблюдения «Столбиковая диаграмма», способ управления и наблюдения «Передача накоплений», способ управления и наблюдения «Кредиты», способ управления и наблюдения «Ресурсный поток», способ управления и наблюдения «Круговая диаграмма», способ наблюдения «Матрица вывода», способ наблюдения «Матрица ввода», способ управления «Матрица реостатов», способ управления «Матрица пере^ючщццец», способ управления и наблюдения «Сумма

подынтегральных сумм», способ управления и наблюдения «График произведения параметров», способ управления и наблюдения «Бюджет», способ наблюдения «Матрица трассировки», В них отображения информации происходит цветными, иногда многомерными, образами с использованием технологии семафоров, когда каждый цвет несет определенную смысловую нагрузку, сигнализируя о состоянии дел в той или иной области К достоинствам разработки следует отнести и то, что большая часть интерфейсов, хотя и создавалась для работы с экономической информацией, является инвариантной к проблемным областям и ориентирована на пользователей различной квалификации Ниже для примера приведены схемы и описание некоторых интерфейсов.

Интерфейс «Кредиты» позволяет управлять процессами получения и возврата кредитов Позиционируя импульсы получения и возврата кредита на поле диаграммы, исследователь имеет возможность определять источник кредитования, время получения кредита, величину кредита, момент возврата кредита (срок кредитования) На момент модельного времени, равного времени получения кредита по результатам моделирования, определяются возможности кредитора по финансированию, формируя тем самым лимит кредитования, сверх которого данный кредитор не может выделить ресурсов, и величина возврата по кредиту в соответствии с моделируемым алгоритмом формирования процентной ставки

величина кредита

А

срок кредитования

импульс возврата кредита

импульс

лимит кредита получения кредита

точка величина виртуального кредита ■ времени по ппану получения кредита

величина > кредита по факту

точка

текущего величина

виртуального возврата по,

времени кредиту

точка виртуального времени возврата кредита

промоделированная область

непромоделированная область

время

Рис. 6. Схема работы интерфейса «Кредиты»

Интерфейс «Ресурсный поток» отражает количественное распределение потока исходного ресурса и позволяет наблюдать за величиной этого потока на всех этапах распределения ресурсов Первоначальная ширина диаграммы отражает величину входящего потока. Боковые ответвления являются выходящими из основного потоками (расходами,

издержками). Их величина определяется в процессе прогнозирования из модели, или управлением, осуществляемым пользователем. Управление реализуется посредством воздействия на элементы в виде обоюдоострых стрелок и может оперировать с абсолютными или относительными величинами, отражая величину распределяемых потоков. Любой поток издержек вычисляется от основания, от которого он зависит, и расположение которого в свою очередь определяет порядок осуществления отчислений. Основания показаны вертикальными пунктирными линиями как внутри основного потока ресурсов, так и вне него. В процессе моделирования в зависимости от возникающих условий величина основания может также изменяться по сигналам из модели или экзогенно.

Диаграмма распределения ресурсного потока

величина потока расходов в момент времени I

внешняя база отчисления

-т-I I

I

поток расходов'

/

рычаг у управления % I отчисления

рычаг управления к % отчисления

остаток входящего потока ресурсов

рычаг управления величиной отчисления

\

поток.ресурсов в накопление

ресурсов

виртуальное время

Рис. 7. Схема работы интерфейса «Ресурсный поток»

Интерфейс «Круговая диаграмма» представляет собой способ визуального сравнения нескольких аналогичных моделируемых систем (например, в стране - регионы, для головного банка - филиалы и т.п.) или сравнение однотипных объектов по группе показателей (например, нескольких стран или предприятий одного вида деятельности и т.д.).

ОБЪЕКТ А

ОБЪЕКТ В

ОБЪЕКТ В

3

а

I

распределение показателя по

доляи

\

А '

интенсивность цвега фона каждой доли харак гвризуег величину показатели

А

распределение пэдазитоля по

долям

Ч

диаметр диска харагеризу«>

величину ~Шайтетг

уровень харак!^ризуе1

ЬК(1>ТЧИНу

псжазЬтелл

• индикатор (отражает величину показателя)

Рис. 8. Схема работы интерфейса «Круговая диаграмма»

Интерфейс «Передача накоплений» предназначен для моделирования (планирования и реализации) импульсного переноса некоторого количества ресурса в определённый момент виртуального времени из одного накопителя в другой (от поставщика к получателю).

величина ресурса

А

осуществлённый (промоделированный)перенос ресурса запланированный из одного накопителя в другой (непромоделированный)

перенос ресурса из одного накопителя в другой

величина переноса точка ресурса по-{ виртуального плану времени переноса ресурса^~"\

точка

величина текущега 1 переноса 8иртуального ресурса по факту

времени

промоделированная область

нелромоделированная область

время

Рис. 9. Схема работы интерфейса «Передача накоплений»

перенос ресурса в количестве \ из накопителя А в накопитель Б

/ А

У''

1

р

накопитель А накопитель Б

Рис. 10. Схема переноса ресурса между накопителями

Статьи бюджета

статья 1

статья 2

статья 3

агрегат 1 (дефицит)

агрегат 2 (профицит)

доход бюджета

Интерфейс «Бюджет» предназначается для автоматизации процедуры распределения ограниченных ресурсов и представляет её в наглядной и удобной для анализа форме. Подобная задача решается, например, при формировании расходных статей бюджетов.

защищёная часть статьи расход на статью по прогнозу (минимально допустимый (показатель) шкала долей статей в

название расходных размер финансирования, расход на статью по плану планируемом доходе статей бюджета рычаг управления) (рычаг управления) бюджета (в %)

специальные параметры или показатели (запланированный дефицит или профицит и т.п.)

доход бюджета по плану (рычаг управления)

доход бюджета по прогнозу (показатель)

максимально возможный размер финансирования (рычаг управления)

Рис. 11. Схема работы интерфейса «Бюджет»

Кроме того, впервые предложены, конструктивно проработаны и экспериментально проверены механизмы ввода информации в динамические экономико-математические модели, основанные на когнитивном представлении рычагов управления экономическими параметрами. На разработки интерфейсов управления социально-экономической информацией в динамике получены патенты.

Созданный теоретический материал, разработанная совокупность интерфейсов для построения, настройки, тестирования, отладки динамических моделей социально-

экономических процессов, визуализации экономической информации в динамике, а также объектно-ориентированный язык формальной спецификации динамических экономико-математических моделей послужили основой для разработки инструмента построения модельно-программных комплексов поддержки принятия решений «ДИН-Прогноз» (ДИН), который может быть применён к решению разных проблем управления в различных областях - от бизнеса и государственного управления, до социологии, экономики, медицины, физики, биологии и т д

Эффективность применения этого инструмента была проверена и подтверждена в процессе разработок в области государственного управления и образования Наиболее значимыми среди них являются модельно-программный комплекс поддержки приятия решений для ситуационного центра Министерства образования и науки Российской Федерации, комплекс динамических экономических тренажёров «ДИН-Практикум», деловые экономические шры «Конкуренция» и «Маркетинг» в Российской экономической академии им Г В Плеханова Также система «ДИН-Прогноз» была успешно использована при проведении научно-исследовательских работ по госзаказу в ГУ «Национальный центр развития образования» для изучения динамики процессов в системе образования

В четвёртой главе «Модельно-программный комплекс поддержки принятия решений для ситуационного центра министерства образования и науки РФ» продемонстрированы возможности разработанной технологии на примере инструмента прогнозирования развития системы образования с использованием экономико-математического моделирования процессов в системе образования (СО), разработанного в 2003-2005 гг по государственному заказу Министерства образования и науки Российской Федераций в ГУ «Национальный центр развития образования Министерства образования Российской Федерации» (НЦРО) на основе системы ДИН

Разработанный инструмент позволил решать задачи прогнозирования изменения объёмов приёма в учебные заведения страны для минимизации уровня безработицы к моменту окончания получения профессии обучающимися, а также одновременно две взаимосвязанные проблемы Во-первых, проблему корректности (достаточной для практики стратегического управления СО) прогнозирования величины дополнительной потребности всех видов трудовых ресурсов (специалистов с высшим и средним специальным образованием, профессиональных рабочих и рабочих без какой-либо подготовки) для основных секторов народного хозяйства страны Во-вторых, проблему определения величины финансирования (государственного, корпоративного и частного) различных видов получаемого образования и обучения, достаточного для обеспечения необходимых

народному хозяйству качественных и количественных показателей выпускников учебных заведений.

Экспериментальное динамическое моделирование СО на основе МПК для СЦМО РФ позволило провести тестирование различных вариантов распределения ресурсов не только в количественном измерении, но и с учетом времени и последовательности проектируемых управлений финансовыми, материальными и трудовыми ресурсами, а также получить корректные прогнозы по динамике протекающих в СО и смежных сферах социально-экономических процессов

В заключении диссертации обобщены результаты проведенного исследования, сформулированы выводы и предложения по дальнейшему совершенствованию технологии построения прогностических комплексов в экономике

Основное содержание диссертации отражено в следующих научных публикациях.

1 Зотов В А Применение кибернетического подхода для синтеза моделей развития социально-экономических объектов // Материалы Международной конференции и Российской научной школы Часть 4 Социальные и экономические системы - М Радио и связь, 2004 г, 0,3 п л

2 Замуреенко Д В , Зотов В А Разработка инструмента прогнозирования развития социально-экономических объектов большой размерности // Материалы Международной конференции и Российской научной школы Часть 4 Социальные и экономические системы - М Радио и связь, 2004 г, 0,3 п л (авторский вклад - 0,2 п л )

3 Зотов В А , Кугаенко А А Прогнозирование результатов управления национальной системой образования при помощи динамического моделирования // Материалы Всероссийского семинара «Прогнозирование и моделирование развития системы образования» - Владимир. Изд-во Весь Сергиев Посад, 2004 г, 0,4 п л (авторский вклад -0,3 п л)

4 Зотов В А, Рудич ТП Применение деловых экономических игр на ЭВМ в современном образовательном процессе // Восёмнадцатые Международные Плехановские чтения. Тез докл - М Изд-во Рос экон акад, 2005 г, 0,1 п л (авторский вклад - 0,05 п л )

5 Зотов В А Разработка инструмента поддержки принятия решений // Восемнадцатые Международные Плехановские чтения. Тез. докл - М Изд-во Рос экон акад, 2005 г, 0,1 п.л

6 Зотов В А Система динамического моделирования «ДИН-Прогноз» // Системные проблемы надёжности, качества, информационных и электронных технологий / Материалы X Международной конференции и Российской научной школы - М Радио и связь, 2005 г,

0,1 пл

7 Зотов В А Применение системы динамического моделирования «ДИН-Прогноз» для разработки модельно-программных комплексов поддержки принятия решений // Материалы студенческой научно-практической конференции «Новые решения для бизнеса CHALLENGE - 2006» - М Изд-во Рос экон акад, 2006 г, 0,4 п л

8 Зотов В А Проблема применения теории вероятностей для оценки экономических рисков // Девятнадцатые международные Плехановские чтения Тез докл - М Изд-во Рос экон. акад, 2006 г, 0,1 п л

9 Замурееяко Д В , Зотов В А Особенности системы динамического моделирования «ДИН-Прогноз» // Девятнадцатые Международные Плехановские чтения Тез докл - М Изд-во Рос экон акад, 2006 г, 0,1 п л (авторский вклад - 0,05 п л )

10 Зотов В А, Кугаенко А А Система динамического моделирования и прогнозирования социально-экономических процессов «ДИН-Прогноз» // Сборник материалов Всероссийского конкурса инновационных проектов аспирантов и студентов по приоритетному направлению развития науки и техники «Информационно-телекоммуникационные системы» / Под ред А О Сергеева - М . ГНИИ ИТТ «Информика», 2006 г, ОД п л (авторский вклад - 0,05 п л )

11 Зотов В А Технология построения модельно-программных комплексов поддержки принятия решения в экономике // Системные проблемы надёжности, качества, информационных и электронных технологий в инновационных проектах (Инноватика-2006) / Материалы X Международной конференции и Российской научной школы - М Радио и связь, 2006 г, 0,1 п л

12 Зотов В А Особенности прогнозирования результатов управления национальной системой образования // Кафедра - 2006 - № 4 (8), 0,2 п л

13 Зотов В А Проблема разработки когнитивных средств визуализации экономической информации в динамике // Информационные технологии в XXI веке / Материалы научно-практической конференции к 100-летию РЭА - М Изд-во Рос экон акад., 2007 г, 0,2 п л

14. Зотов В А Сигнально-операторный подход к синтезу динамических экономико-математических моделей // Двадцатые Международные Плехановские чтения Тез докл -М Изд-во Рос экон. акад, 2007 г, 0,1 п л

15 Зотов В А Особенности применения экономико-математических моделей кибернетического класса в инструментах поддержки принятия решений в экономике // Экономические науки (издание рекомендовано ВАК) - 2007 -№ 6 (31), 0,3 п л

16 Зотов В А Создание инструмента прогнозирования социально-экономического развития страны на макроуровне // Вестник Российской экономической академии им Г В Плеханова (издание рекомендовано ВАК) -2007 -№4(16), 0,4 п л

Отпечатано в типографии Российской экономической академии им Г В Плеханова Заказ № 21 Тираж 100 экз

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Зотов, Владислав Александрович

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. ТЕХНОЛОГИИ И ИНСТРУМЕНТЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЭКОНОМИКЕ.

1.1 Системы поддержки принятия решений и их задачи.

1.2 Анализ языков и инструментов разработки систем поддержки принятия решений.

1.3 Кибернетический подход к моделированию социальной динамики.

1.4 Основные требования к модельно-программным комплексам поддержки принятия решений в экономике и инструментам их разработки.

ГЛАВА И. РАЗРАБОТКА ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ЯЗЫКА ФОРМАЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ДИНАМИЧЕСКИХ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ.

2.1 Сигнально-операторный формализм.

2.2 Нотация сигнально-операторного формализма.

ГЛАВА III. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ КОГНИТИВНОЙ ГРАФИКИ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ В ЭКОНОМИКЕ.

3.1. Основные требования к способам визуализации экономических процессов.

3.2. Разработка способов визуализации экономической информации в динамике на основе технологии когнитивной графики.

ГЛАВА IV. МО ДЕЛЬНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА МИНИСТЕРСТВА ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ.

4.1 Инструмент прогнозирования развития системы образования.

4.2 Экспериментальное моделирование на инструменте прогнозирования развития системы образования.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Технология построения прогностических комплексов в экономике"

Актуальность темы исследования

Разработка стратегии ' социально-экономического развития на всех, уровнях организации общества (макро, мезо и микро) должна базироваться на достоверных и обоснованных прогнозах рассматриваемых процессов. Вместе с тем получение качественных прогнозных оценок значительно затрудняется в условиях усложнения, взаимосвязей' между процессами, и воздействия на них' ряда взаимопротивоположных факторов, что определяет необходимость постоянного совершенствования инструментария прогнозных исследований:

Ахиллесовой' пятой» многих прогностических, инструментов является использование недостаточно теоретически обоснованных подходов; (математических: и программных), основанных . на статистической! экстраполяции и предполагающих стационарность экономических структур в. будущем. Это приводит к низкой эффективности их применения в исследованиях социально-экономической динамики, характеризующейся изменчивостью структурных взаимосвязей и» нелинейными закономерностями развития:

Повышение качества социально-экономического прогнозирования может быть достигнуто8 за счёт применения информационных систем нового поколения: - модельно-программных комплексов поддержки: принятия решений, генерирующих информацию об исследуемой системе как прогноз состояний? процессов с учётом; изменчивости их структурной организации^ т.е. взаимосвязей. Такие информационные системы могут быть созданы на? основе динамических моделей с нестационарной структурой.

Потребность • в модельно-программных комплексах, способных прогнозировать: как состояния, так и будущие структуры определила актуальность проведения исследования^ направленного на изучение: их характеристик и разработку технологии построения.

Степень научной разработанности проблемы

В разработку проблем управления социально-экономическими системами, моделирования и прогнозирования их динамики наиболее существенный вклад внесли следующие отечественные и зарубежные специалисты: JI. фон Берталанфи, В.Н.Бурков, Н.П. Бусленко, Г. Вагнер, Д.М. Гвишиани, Д. Диксон, В.ВДружинин, Э. Квейд, В. Кинг, Д. Климанд, Н.В. Кобринский, А. Кофман, A.A. Кугаенко, О.И. Ларичев, Е.З. Майминас, Д.Л. Медоуз, М. Месарович, H.H. Моисеев, Дж. фон Нейман, В.Н. Садовский, A.A. Самарский, Е.Е. Слуцкий, А.Д. Смирнов, Г.С. Поспелов, Н.П. Тихомиров, Э.А. Трахтенгерц, А.И.Уемов, Дж. Форрестер и другие. Проведённые ими исследования затронули широкий круг социально-экономических систем от микро- до макроуровня, однако по большей части основывались на их описании линейными математическими моделями, либо моделями, предполагающими стационарность (неизменность- во времени) структуры. Такое описание не позволяло адекватно отражать особенности социально-экономических систем, нелинейных по1 характеру развития процессов и нестационарных по структуре. Кроме того, за рамками проведённых исследований остаются практически неразработанными методы прогнозирования структурных изменений в социально-экономических системах, не решены вопросы моделирования явлений свойственных нелинейным динамическим системам (бифуркаций, синергетического (эмерджентного) эффекта, гомеостаза, переменной чувствительности к экзогенным управлениям, переменных скоростей процессов и т.д.), а также вопросы, связанные с разработкой соответствующего- инструментария. Недостаточная разработанность этих проблем предопределила выбор цели и« задач диссертационного исследования.

Цель и задачи исследования

Целью работы является разработка технологии построения прогностических комплексов в экономике использующих в качестве прогностического ядра динамические модели с нестационарной структурой, в том числе соответствующих инструментальных средств - языка формального описания и визуального языка синтеза (программирования) динамических моделей с нестационарной структурой, набора способов визуализации бизнес процессов и их программной библиотеки, системы моделирования социально-экономических систем (среды разработки и подсистемы моделирования).

Для достижения поставленной цели должны быть решены следующие задачи: систематизированы подходы к моделированию социально-экономических систем, выделены их сильные и слабые стороны, оценены возможности инструментальных средств моделирования, соответствующих каждому подходу;

- предложен класс динамических моделей с нестационарной структурой, использование которых при моделировании социально-экономических систем позволяет получать прогнозы, как состояний, так и будущих структур; разработан объектно-ориентированный язык формальной спецификации динамических моделей (ЯДМ), обладающих нелинейной нестационарной структурой;

- разработана совокупность экономических человеко-машинных интерфейсов, реализующих механизмы экзогенного управления параметрами динамических моделей непосредственно в процессе прогнозирования и интерпретации получаемых результатов;

- разработано программное обеспечение для построения модельно-программных прогностических комплексов.

Предмет исследования

Предметом исследования является совокупность методов и процедур построения модельно-программных прогностических комплексов в экономике.

Объект исследования

Объектом исследования являются нелинейные процессы в социально-экономических системах.

Методологическая и теоретическая основа

Теоретическую и методологическую основу исследования составляют • научные разработки современных российских и зарубежных ученых в области экономической теории, управления социально-экономическими системами, экономико-математического моделирования, социально-экономического прогнозирования, разработки инструментальных средств, компьютерной обработки и когнитивного представления экономической информации.

В ходе исследования в качестве инструментария использовались методы системного и сравнительного анализа, экономической статистики, имитационного моделирования, теории автоматического регулирования, нелинейной динамики, проектирования и программирования информационных систем.

Информационную базу исследования составили различные нормативные и законодательные акты РФ, постановления и решения правительства РФ по вопросам мониторинга, планирования и прогнозирования экономического развития РФ.

Научная новизна исследования

Научная новизна исследования состоит в разработке технологии построения модельно-программных инструментов прогнозирования социально-экономических систем на основе динамических моделей с нестационарной структурой. Новизна разработанной технологии заключается в процедуре синтеза прогностического ядра, базирующейся на структурной декомпозиции исследуемых процессов на атомарные элементы и каналы связей между ними, и последующим представлении составляющих элементов лексемами объектно-ориентированного языка описания динамических моделей, позволяющими моделировать явления свойственные нелинейным динамическим системам.

Практическая значимость исследования

Практическая значимость состоит том, что использование предложенной технологии и инструментальных средств на практике позволит разработчикам прогностических комплексов в области экономики упростить синтез моделей большой размерности, сократить время, затрачиваемое на разработку, а также повысить уровень восприятия и интерпретации результатов моделирования.

Апробация результатов исследования

Основные теоретические положения и результаты диссертационной работы были обсуждены и одобрены на кафедре Информационных технологий РЭА им. Г.В. Плеханова. Кроме того, материалы диссертационной работы докладывались на следующих конференциях и семинарах: Всероссийский семинар «Прогнозирование и моделирование развития системы образования» (2004 г.), Международная научно-техническая конференция и Российская научная школа молодых учёных и специалистов «Системные проблемы надёжности, качества, информационных и электронных технологий» (ИННОВАТИКА - 2004 г., 2005 г., 2006 г.), XVIII-XX Международные Плехановские чтения, Новейшие информационные технологии в экономике и бизнесе (2005 г.), Интернет-конференция «Инновации в высшем образовании» (2006 г.), Научно-практический семинар факультета информатики РЭА им. Г.В. Плеханова (2006 г.), Научно-практическая конференция «Новые решения для бизнеса: CHALLENGE - 2006», Научно-практическая конференция «Информационные технологии в экономике XXI века» (2007 г).

Возможности технологии построения прогностических комплексов в экономике продемонстрированы на следующих разработках:

- система динамического моделирования социально-экономических процессов «ДИН-Прогноз» (в варианте для платформы Microsoft Framework .NET) (используется для научных исследований, разработки модельно-.программных комплексов поддержки принятия решений, прогностических комплексов, инструментов обучения и т.д.);

- комплекс обучающих экономических тренажёров «ДИН-Практикум»;

- деловые экономические игры «Конкуренция», «Маркетинг» (используются в учебном процессе на факультете Менеджмента в РЭА им. Г.В. Плеханова); модельно-программный комплекс для ситуационного центра МинОбрНауки РФ, разработанный по госзаказу в ГУ «Национальный центр развития образования» (НЦРО).

Кроме того, данная технология может эффективно использоваться при создании, систем динамического моделирования объектов различной природы, распределенных информационных модельно-программных комплексов- поддержки принятия решений в управлении экономическими системами (программных составляющих ситуационных центров), инструментов для обучения управлению (тренажёров-симуляторов), деловых экономических игр и др.

Теоретические и практические результаты диссертационной работы были использованы при выполнении следующих НИР по госзаказу:

Разработка научно-методических основ математического моделирования процессов в сфере образования» (НЦРО, 2004 г.);

- «Разработка научно-методических основ обновления исходной информации в модельно-программном комплексе прогнозирования развития образования» (РЭА, 2005 г.);

- «Разработка методов моделирования прогнозируемых изменений объёмов подготовки трудовых ресурсов с различным уровнем профессионального образования с учётом долгосрочных потребностей народнохозяйственного комплекса» (НЦРО, 2005 г.).

Разработанный на базе системы динамического моделирования «ДИН-Прогноз» комплекс экономических тренажёров «ДИН-Практикум» выставлялся на Первой международной выставке-форуме «Интернетика -экспо 2006» от РЭА им. Г.В. Плеханова в 2006 году.

На результаты диссертационного исследования получены:

1. Патент № 43663 «Устройство динамического моделирования социально-экономических оригиналов».

3. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2004612233 «ДИН-Прогноз».

Поданы заявки № 2007148819 на полезную модель «Устройство для моделирования поведения динамической системы с нестационарными связями», № 2007130628 на изобретение «Способ работы тренажёра1 для обучения навыкам управления финансовой деятельностью коммерческого' банка в условиях конкурентного рынка банковских услуг», № 2008106989 на полезную модель «Деловая игра», № 2008106987 на изобретение «Тренажёр для обучения навыкам управления экономическими динамическими объектами».

На защиту выносятся: объектно-ориентированный язык формального описания динамических моделей, в основу которого положены элементы, позволяющие моделировать такие явления свойственные нелинейным динамическим системам, как структурная нестационарность, обратные связи, бифуркации, синергетический эффект, гомеостаз, переменная чувствительность к экзогенным управлениям, переменные скорости процессов и т.д.

- алгоритмы и интерактивные способы визуализации, реализующие логику бизнес-процессов (кредитование, импульсное и непрерывное перемещение ресурсов между накопителями, финансовое планирование, распределение ресурсных потоков и т.д.), позволяющие непосредственно в процессе моделирования осуществлять управление параметрами динамической модели и наблюдать за результатами данного управления;

- технология- построения модельно-программных прогностических комплексов, основанная на использовании в качестве прогностического ядра динамических моделей с нестационарной структурой, что позволяет прогнозировать динамику (изменение состояния и структуры) социально-экономических процессов)в быстро изменяющихся экономических условиях.

- программное обеспечение, реализующее функции полного, цикла работ в соответствии с технологией построения модельно-программных прогностических комплексов в экономике: синтез динамической экономико-математической модели исследуемой социально-экономической системы на основе тезауруса ЯДМ, построение пользовательского интерфейса МПК, балансировка модели и настройка параметров моделирования, проведение машинного эксперимента.

Краткое описание структуры диссертационной работы

В" первой главе диссертационной работы проведено - исследование существующих подходов и технологий поддержки принятия решений в управлении социально-экономическими системами. Рассмотрены наиболее распространённые подходы к компьютерному имитационному моделированию, проанализированы языки и инструменты разработки систем поддержки принятия решений. В' заключении главы представлены технические требования к современным модельно-программным комплексам поддержки принятия решений в экономике. На основе этих требований сформулированы принципы разработки программных инструментов для-построения модельно-программных комплексов поддержки принятия решений в экономике.

Вторая- глава ' содержит описание разработанного объектноориентированного языка формальной спецификации динамических экономико-математических моделей, а также обоснование корректности его применения.

Третья глава посвящена проблеме визуализации нелинейной динамики в социально-экономических системах.

В четвёртой главе продемонстрированы возможности разработанной технологии, на примере инструмента прогнозирования развития системы образования, разработанного в 2003-2005 гг. по государственному заказу Министерства образования и науки Российской Федерации на основе системы «ДИН-Прогноз».

В заключение работы приведена общая характеристика работы и основные выводы по результатам диссертации.

Автор диссертации благодарит за помощь в диссертационной работе д.э.н., проф. Кугаенко А. А. и к.т.н., проф. Щербакову О. В.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Зотов, Владислав Александрович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведённых исследований разработана технология построения модельно-программных комплексов поддержки принятия решений в экономике, позволяющая создавать компьютерные системы для прогнозирования результатов управления социально-экономическими объектами, а также для изучения динамики этих объектов на базе отражающих их математических моделей (математических моделей кибернетического класса, описываемых системами нелинейных дифференциальных уравнений с нестационарной структурой и включающих в структуру контуры разнообразных обратных связей).

Для описания математических моделей социально-экономических объектов был разработан объектно-ориентированный язык формальной спецификации динамических моделей обладающих нелинейной нестационарной структурой, а также обоснована корректность его применения. Построение синтаксиса языка стало возможным благодаря достижениям ряда фундаментальных и прикладных наук, таких как экономическая теория, кибернетика, теория программирования, математический анализ, теория автоматического регулирования. Синтаксис базируется на доказанных выводах и не противоречит положениям указанных наук.

Кроме того, были созданы и защищены патентами новые человеко-машинные интерфейсы построения, настройки, тестирования и отладки динамических математических моделей, интерфейсы визуализации рычагов управления и когнитивного представления экономической информации, а также алгоритмы и интерфейсы объяснения и интерпретации результатов моделирования, что позволило существенно увеличить степень эффективности использования динамического моделирования при исследовании социально-экономических систем.

В работе впервые предложены, конструктивно проработаны и экспериментально проверены механизмы ввода информации в динамические экономико-математические модели кибернетического класса основанные на когнитивном представлении рычагов управления экономическими параметрами.

Впервые системно проанализированы и представлены технические требования к современным модельно-программным комплексам поддержки принятия решений в экономике. На основе этих требований сформулированы принципы разработки программных инструментов для построения модельно-программных комплексов поддержки принятия решений в экономике.

Созданный теоретический материал послужил основой для разработки инструмента построения модельно-программных комплексов поддержки принятия решений «ДИН-Прогноз», который может быть с успехом применён к решению разных проблем управления в различных областях - от бизнеса и государственного управления, до социологии, экономики, медицины, физики, биологии и т.д.

Эффективность инструмента построения модельно-программных комплексов поддержки принятия решений «ДИН-Прогноз» и самой технологии построения МПК была проверена и подтверждена в процессе разработок в области государственного управления и образования. Наиболее значимыми среди них являются: модельно-программный комплекс поддержки приятия решений для ситуационного центра Министерства образования и науки Российской Федерации; комплекс динамических экономических тренажёров «ДИН-Практикум» и деловые экономические игры «Конкуренция», «Маркетинг» в Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова. Также система «ДИН-Прогноз» была успешно использована при проведении научно-исследовательских работ по госзаказу в ГУ «Национальный центр развития образования» для изучения динамики процессов в системе образования.

Основной сферой применения результатов диссертации является поддержка проведения прогнозно-аналитических исследований социально-экономических процессов в интересах органов законодательной и исполнительной власти Российской Федерации, крупных компаний и учреждений образования, где технология построения МПК и программный инструментарий могут эффективно использоваться для создания комплексов поддержки принятия решений в управлении экономическими системами различного уровня, ситуационных центров (региональных, отраслевых, корпоративных и т.д.), инструментов обучения управлению.

Отдельные теоретические результаты, полученные в диссертационном исследовании, являются определенным вкладом в общую теорию таких наук, как экономическая кибернетика и моделирование экономических систем.

На результаты диссертационного исследования были выданы несколько патентов и свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.