Имитационная модель

В социально-экономических исследованиях довольно широко рас­пространен метод прогнозирования слабо структурированных проблем, причинно-следственные связи которых недостаточно изучены для по­строения удовлетворительной теории. В таком случае используется ме­тод имитационного моделировании

Социально-экономическая система любой страны из-за большого количества факторов, участвующих в описании ее функционирования, тем более в условиях постиндустриальной фазы, усложняющей связи между факторами, вызывающими нестабильность и неопределенность ее развития, является объектом со слабо структурируемыми связями.

Поэтому для исследования и прогнозирования таких объектов строится система математических зависимостей, необязательно выте­кающих из строгих теоретических предпосылок. С помощью опреде­ленных формальных приемов эта система математических зависимо­стей идентифицируется с реальным объектом. Убедившись в том, что построенная система воспроизводит хотя бы часть свойств реального объекта, на вход системы подают воздействия, характеризующие внешние условия (например, экзогенные факторы и управляющие, в том числе инструментальные переменные), и получают (снимают) по­следствия этих воздействий на выходе системы. Таким образом полу­чают варианты поведения модели объекта.

Если объектом изучения является некоторая переменная Y, то стро­ится модель, в основе построения которой лежит предположение, что на Y воздействует X вектор, составленный из определенного количест­ва переменных k в соответствии с функциональным соотношением:

Y=f(X).

Частным случаем функционального соотношения между Y и X яв­ляется простая линейная модель:

k

Y = Q_i X_{i ,}

ⁱ⁼¹

где Qi — некоторые параметры.

Модель можно сделать еще более реалистичной (и тем самым бо­лее сложной), если включить в нее нелинейные зависимости между Y и X, а также случайные величины, каждую со своим весом и своей функцией распределения в зависимости от времени.

Дальнейшее усложнение модели связано с введением логических переменных, разного рода ограничений, запаздываний, описывающих механизм обратной связи.

Ясно, что такую модель нельзя исследовать аналитическими мето­дами.

Поскольку имитационные модели могут учитывать и неформализо­ванные связи и характеристики прогнозируемой системы, они способ­ны наиболее адекватно отобразить ее развитие. Однако именно описа­ние таких неформализованных характеристик и представляет основ­ную трудность при построении имитационных моделей.

Особенно важно, что динамические имитационные модели позволя­ют делать выводы об основных чертах развития системы, которые не зависят существенно от начальных условий. Эти выводы затем детали­зируются с помощью других методов прогнозирования.

Имитационные модели предназначены для получения информации о моделируемой системе и выработки в последующем соответствующих оценок, пригодных для формирования решений. В качестве примера рассмотрим имитационную модель согласования производства и потреб­ления в многоотраслевой экономике, представленную на рис. 3.4.

Система имеет два формализованных блока: блок имитации ма­териального производства и блок имитации сферы потребления. В системе предусмотрен экспериментатор, который может распоря­жаться несколькими параметрами управления: распределением между отраслями капитальных вложений, темпами накопления, оплатой тру­да — зарплатоемкостью единицы продукции, оптовыми и розничны­ми ценами.

Рис. 3.4. Структура имитационной модели

Экспериментатор осуществляет активный диалог с ЭВМ. Использу­ется информация о корректировочных показателях расчетного спроса на вид продукции и его конечного производства отраслью. Если пока­затель превышает единицу, значит, спрос на продукт выше предложе­ния, если меньше единицы — то, наоборот. Корректировочные показа­тели и темпы роста валовой продукции по отраслям анализируются экспериментатором с позиции их допустимости. Если они нуждаются в изменении, экспериментатор может менять тот или иной параметр управления.

Например, меняется распределение капиталовложений или сово­купный доход населения (через отраслевые коэффициенты зарплатоемкости), или масштаб цен. Блоками определяются новые корректиро­вочные показатели. Как только экспериментатор приходит к выводу о достижении удовлетворительного соотношения производства и потреб­ления, он переводит систему к расчетам на следующий год.

Таким образом, работа человеко-машинной имитационной системы позволяет находить варианты прогноза, обеспечивающие наилучшее соответствие между денежными доходами населения и объемами пред­лагаемых товаров и услуг. Варьирование управляющих параметров, оценка промежуточных и выбор окончательного решения возлагаются на экспериментатора, множество возможных вариантов решения рассчитывается на ЭВМ.

Имитационная деловая игра представляет собой дальнейшее разви­тие имитационной системы и включает наряду с основными ее эле­ментами (имитационной моделью и средствами анализа и обработки результатов имитации) специальные инструктивные и другие средства, которые регламентируют воздействия экспертов-экспериментаторов, являющихся в игре лицами, принимающими решения и заинтересован­ными в достижении наилучших результатов функционирования моде­лируемой системы в будущем.

Игрокам должна предоставляться возможность осуществлять в произвольные моменты времени запрос информации из широкого класса данных. При создании игровой имитационной модели следует прежде всего разработать систему мотивации игроков и сценарий игры: описание ролей при этом содержится в должностных инструкци­ях. Часть моделей такого рода рассчитана на использование компьюте­ров, часть — на безмашинную имитацию.

Игровые имитационные модели могут строиться для объектов лю­бого уровня: от участка цеха до СЭС. Создание хорошей модели тре­бует больших затрат времени (до нескольких лет) и обходится недеше­во, прогнозирование с ее помощью, т.е. проведение игры, также тре­бует серьезных усилий, так как число участников игры может дохо­дить до нескольких сотен. Однако эти затраты оправданы, ибо такие модели дают возможность получить прогноз там, где никакой другой метод не работает.

Имитационное моделирование имеет ряд преимуществ:

• возможность применять к реально функционирующим объектам более адекватные модели и почти неограниченно эксперименти­ровать с моделью при различных допущениях;

• сравнительно легкое привнесение в модель факторов неопреде­ленности, многих случайных переменных;

сравнительно легкое отражение динамики процессов, временных параметров, сроков, запаздываний.

Процесс прогнозирования на основе имитационного моделиро­ваниясостоит из нескольких основных этапов:

1. Постановка задачи исследования, изучение прогнозируемой сис­темы, сбор эмпирической информации, выделение основных проблем моделирования.

6. Формирование имитационной модели, выбор структуры и прин­ципов описания модели и ее подмоделей, допустимых упрощений, из­ меряемых параметров и критериев качества моделей.

7. Оценка адекватности имитационной модели, проверка достовер­ности и пригодности моделирующего алгоритма по степени согласованности и допустимости результатов контрольных экспериментов с входными данными.

8. Планирование многовариантных экспериментов, выбор функцио­нальных характеристик прогнозируемой системы для исследования, определение методов обработки результатов экспериментов.

9. Работа с моделью, проведение расчетов и имитационных экспе­риментов.

10.Анализ результатов, формирование выводов по данным модели­рования, окончательная разработка прогноза.

В имитационном эксперименте основной задачей каждого участни­ка является конструирование из возможных вариантов некоторой стра­тегии, обеспечивающей достижение наилучших результатов.

Вопросы для самоконтроля

— Какие методы относятся к логическим? Дайте их краткую характери­стику.

— Для каких целей применяется метод исторических аналогий?

— В каких случаях разрабатывается сценарий развития СЭС?

— Назовите случаи использования метода экстраполяции тренда.

— Что такое форма связи? Приведите примеры различных форм связей.

— Постройте структурную схему имитационной модели.

— В каких случаях используется эконометрическое моделирование? При­ведите несколько примеров эконометрических моделей.