книги / Технологии моделирования рынков и рыночной системы

Выполнить указанную процедуру без перехода между данными пространствами не представляется возможным, так как нет единой шкалы оценивания и определить совместное воздействие группы критериев невозможно.

Логичным решением был бы переход в «качественное пространство» с применением единой шкалы оценивания, что позволяет свернуть критерии, определить воздействие каждого из них на итоговую оценку. Именно по этой причине решение в модели задачи учёта множества разнородных критериев осуществляется посредством приведения их к единой шкале оценивания, позволяющей использовать механизмы свёртки.

Вкачестве механизма свёртки частных критериев

вкомплексную оценку целесообразно использовать современные матричные механизмы агрегирования. Свёртка критериев

всовременных исследованиях стала достаточно популярным методом скаляризации векторной задачи. Существует большое количество разных видов сверток [42]. Теоретически все они базируются на подходе, связанном с понятием функции полезности ЛПР. При данном подходе предполагается, что ЛПР всегда имеет функцию полезности, независимо от того, может ли ЛПР задать ее в явном виде. Эта функция отображает векторы критериев на действительную прямую так, что большее значение на этой прямой соответствует более предпочтительному вектору критериев. Смысл разных сверток состоит в том, чтобы из нескольких критериев получить один «коэффициент качества» (сводный критерий), приближенно моделируя таким образом неизвестную функцию полезности ЛПР.

Не следует отклоняться от признанных и актуальных подходов к моделированию, лучше попытаться применить данные

механизмы к исследованиям рынков и рыночных систем.

В качестве механизма свёртки частных критериев в комплексную оценку целесообразно использовать современные матричные механизмы агрегирования.

41

Исследования рынков и рыночных систем в конечном счёте должны заканчиваться разработкой механизмов воздействий, эффективность которых определяется некоторым показателем. Здесь нет смысла вводить какие-то новые варианты оценивания, так как достаточно давно известные модели и по сей день не нашли своего практического применения. Одной из таких теократизированных моделей является модель «Спроспредложение». Теоретические положения известны, однако построить реальные кривые спроса и предложения весьма затруднительно, не говоря уже о прогнозировании их в результате изменений. Принятие данной модели в качестве основы для создаваемого подхода целесообразно, так как формируемая точка рыночного равновесия будет отражать все применимые воздействия, а существование данной модели как в микро-, так и макроэкономической системе делает её универсальной и обеспечивает единство подходов к моделированию разномасштабных систем. Таким образом, управление рыночными отношениями имеет целью обоснованное изменение равновесного состояния путём манипулирования значениями параметров детерминантов спроса и предложения.

Проблема перехода от индивидуальной модели спроса или предложения ранее не находила своего решения, за исключением тех случаев, когда вносились предложения по построению модели коллективных предпочтений путём суммирования результирующих оценок моделей индивидов и поиска средней их «мнений». Данный подход может быть отвергнут, поскольку:

•существует, несмотря на схожесть, множество «видов» участников, количество которых в ранжированных группах различно, и для корректного усреднения требуется учёт доли участия каждой группы в общем объёме моделируемых единиц;

•состояние множества групп с учётом их доли в общем объёме исследуемых объектов в меняющихся обстоятельствах

42

в условиях отдельного рынка и рыночной системы в целом может быть изменено пропорционально, так как структура самого социума также не является статичной, а варьируется в зависимости от рыночной ситуации;

• внутри социальной группы могут происходить поведенческие изменения, и принимаемые группой решения могут отличаться в зависимости от множества обстоятельств, что требует постоянного контроля состава и структуры социума.

К сказанному добавим два положения концепции моделирования рынков и рыночной системы: Построенное множест-

во моделей поведения индивидов требует их группировки по степени влияния на коллективную модель предпочтений, являющуюся результатом построения агрегированной модели социума и определяемую поведенческими особенностями её участников; Структура социума требует периодического пересмотра и проведения процедуры повторного агрегирования с целью снижения вероятности роста погрешности модели рынка.

Сама по себе модель рынка ценна, но лишь при условии рассмотрения её как замкнутой системы. Очевидно, что все аспекты экономической деятельности субъектов рынка, т.е. объектов моделирования, взаимосвязаны, что требует построения взаимосвязей между частными моделями рынков.

В рамках использования указанного механизма моделирования наиболее целесообразным является построение критериальной взаимосвязи между моделями. Попытка выстраивать взаимосвязь между комплексными оценками кажется нецелесообразной, так как используемый механизм моделирования позволяет на стадии выбора критериев для каждой из моделей учесть её влияние на все остальные, если таковая взаимосвязь предполагается.

Данная процедура может проводиться также с использованием качественных оценок критериев, однако не исключая при этом и возможности построения взаимосвязей в простран-

43

стве физических значений. Изменение какого-либо критерия может привести как к изменению какого-либо другого, так и комплексной оценки на любом из уровней. В достаточно малом диапазоне варьирования взаимосвязь может выстраиваться на основе подходов технического анализа, в более же масштабных системах, безусловно, целесообразно использовать фундаментальный подход, остерегаясь, однако, роста погрешности модели.

Для определения взаимосвязи критериев возможны к использованию как математические выражения любой сложности, так и инструменты предлагаемого механизма. В частности, потребительский выбор, в том числе, выстраивается на альтернативах «перекос» в сторону одного из рынков, следовательно, отразится обратным эффектом на другом. Изопрайсы (линии одинаковой цены), используемые в механизмах комплексного оценивания, позволяют формировать модели такого рода, где потребитель будет находиться на одной из изопрайс и смещаться по ней в случаях отсутствия кардинальных экономических изменений. С другой стороны, перемещение на иной изопрайс будет явно указывать на возникновение новой тенденции и потребует поиска обоснования происходящих событий.

Установление взаимосвязей отдельных рынков внутри рыночной системы производится путём построения карты взаимосвязи критериев, основой которой может служить результат наблюдений, опросов, статистических исследований.

Любая модель, в том числе и модель рынка, ценна лишь в том случае, если может быть представлена в виде динамической системы. Современные интеллектуальные технологии моделирования предполагают воссоздание существующей рыночной ситуации и определение её динамического развития. Индивид – объект исследования, находящийся перед выбором, он принимает решение, взвешенно оценивая возникающие варианты развития событий. Таким образом, особое место в ре-

шении задачи прогнозирования действенности предлагаемых

44

механизмов регулирования экономики занимает подтверждённая количественными оценками динамика системы.

Наиболее актуальным подходом к решению вопроса определения динамики поведения субъекта является использование такого метода, при котором существует вероятностная компонента, а также оценка в балловой системе возможных вариантов, схожая с экспертными оценками. Возможно произвести оценку всех ожидаемых вариантов развития событий. Именно по этой причине в связи с выявлением конечного ряда возможных состояний основных участников рыночной системы предполагается осуществлять прогноз решения указанной задачи на основе использования цепей Маркова.

Для осуществляющегося параметрического синтеза цепей Маркова, то есть определения исходной матрицы переходов из состояния в состояние, предполагается использование модели поведения респондентов в задачах выбора в виде свёрток множества частных критериев, характеризующих то или иное состояние участников рынка, с последующей нормализацией в оценке полной группы событий. Данный подход позволяет рас-

сматривать сразу последовательность событий в их многообразии, т.е. преимуществом является «сценарность» предлагаемого подхода и управляемость процессом принятия решений.

Достоверность предлагаемых решений в задачах исследования предполагается подтверждать на основе имитационных деловых игр, которые занимают промежуточное место между известным вычислительным экспериментом, недостаточным аргументом для таких динамических задач, как расселение субъектов со сложным поведением, и натуральным экспериментом, как правило, труднодоступным и чреватым риском,

как «эксперимент» на людях. Методика построения деловых имитационных игр (ДИИ) весьма полно описана в работах таких известных авторов, как Д.А. Новиков, В.А. Харитонов и т.д. [43].

Многие авторы называют множество целей реализации ДИИ. Из возможных наиболее предпочтительной и первооче-

45

редной является решение исследовательской задачи. Особенностью исследовательских задач является доказательство преимущества предполагаемых систем поддержки принятия решений перед традиционными подходами, ориентированными на ресурсы эвристических и интуитивных решений.

Наиболее наглядно концепция использования интеллектуальных технологий в процессах моделирования рынков и рыночной системы описывается замкнутой логической структурой (рис. 1.11). Замкнутость представленного процесса объясняется одновременно несколькими обстоятельствами:

•рынки, как и рыночная система в целом, являются непрерывно изменяющимися объектами исследования. Невозможно определить исходное состояние и смоделировать развитие. При наступлении любых, даже самых незначительных, изменений система может полностью поменять своё состояние

ипо этой причине блок «Анализ результатов моделирования и оценка эффектов применения модели» требуется использовать постоянно с целью недопущения роста погрешности модели;

•изменения в одной из областей (частей) системы вызывают неизбежные преобразования всей модели, так как большинство факторов взаимосвязаны на разных уровнях. Данный факт такой «плотной» связи также объясняется и ограниченностью субъектов рынка, и общностью основ для принятия решений;

•система сама по себе не замкнута, однако исключить

внешние воздействия, не учитывать их влияние нельзя, но и заложить их в саму модель не представляется возможным, так как они не являются результатом деятельности ЛПР или участников системы. Постоянный контроль и дополнительный анализ развития системы позволят уточнять параметры модели, учитывая воздействие внешней среды на её развитие.

Представленная концепция являет собой олицетворение методологического подхода к моделированию рынков и рыночной системы в целом на основе интеллектуальных тех-

46

нологий, т.е. технологий, выстраивающихся на поведенческих аспектах участников рынка. Концепция охватывает все аспекты моделирования рынков, так как применима при моделировании как микро-, так и макроэкономических систем.

Указанная предпосылка к создаваемой методологии не входит в противоречие с существующими подходами, а лишь является дополнением к уже созданным подходам, так как использует в качестве основы синтез факторов, помогая уточнить аналитическим моделям некоторые важные аспекты, проявляющиеся в результате накапливающейся погрешности при моделировании.

Контрольные вопросы

1.Какие цели ставят учёные и аналитики, осуществляющие моделирование рынков и рыночных систем?

2.Какова концепция моделирования рынка и на что требуется обратить внимание при её реализации?

3.Какие детерминанты спроса и предложения целесообразно выбирать при моделировании рынков?

4.Как строятся функции спроса и предложения?

5.Для чего нужны системы поддержки принятия решений

взадачах управления рыночными отношениями?

6.По какой причине невозможно ориентировать модель на замкнутую рыночную систему?

7.Определите дуальную задачу государственного регулирования экономики.

8.Обоснуйте целесообразность использования субъектно ориентированного подхода в процессе моделирования рынков и рыночной системы.

9.Сформулируйте различия в поведении известных вам рыночных агентов.

10.Определите принцип «необходимого и достаточного»

впроцессе построения модели рыночной системы.

47

Глава 2

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОСТЫХ РЫНКОВ

2.1. Разработка инструментальных средств моделирования простых рынков

Процесс разработки модели рынка с использованием механизмов комплексного оценивания на основе деревьев критериев и матриц свёртки представляет собой последовательность операций, проводимых исследователем, направленных на получение кривых спроса и предложения, отражающих зависимость объёмов спроса и предложения от динамики цен при прочих известных детерминантах, значения которых фиксированы [47]. Ранее получить подобные кривые не представлялось возможным в силу разнородности необходимых к учёту факторов. Появление новой технологии моделирования отныне позволяет получить данный результат.

Процесс моделирования начинается с определения факторов, участвующих в будущей модели. В рассматриваемом направлении исследований под факторами понимаются цена и детерминанты спроса и предложения [48]. Учёт большого числа факторов делает процесс моделирования весьма трудоёмким, по этой причине модель должна быть упрощена по принципу «необходимого и достаточного» до своего минимального размера путём исключения несущественных факторов. Определить перечень существенных факторов можно путём опроса некоторого достаточного числа респондентов, задача которых назвать те факторы, которые являются для них важными. Наиболее повторяющиеся из них у некоторого числа респондентов и будут наиболее существенными, остальными можно пренебречь. Таким образом, на множестве факторов будет получено то их количество, которое будет отражать мнение большинства, что достаточно для построения модели [49].

48

Факторы, обладающие различными параметрами измерения, должны каким-то образом сопоставляться и участвовать

вмодели. В данном случае лучшим вариантом учёта множества факторов является их математическая свёртка, суть которой

вконечном счёте и заключается в том, чтобы из нескольких критериев получить один «коэффициент качества» (сводный критерий), приближенно моделируя, таким образом, неизвестную (не заданную в явном виде) функцию полезности лица, принимающего решение [50]. Для свёртывания критериев требуется привести их к единой шкале оценивания. Процедура приведения предполагает определение данной единой шкалы оценивания. Достаточно распространённым является использование таких балловых систем, в которых можно выделить области малых, средних и больших значений. Внутри области значений должна присутствовать достаточная градация для отражения более детальных данных. Процентное выражение или стобалльная шкала достаточны для удовлетворения данных потребностей. Таким образом, примем в качестве единой шкалы оценивания шкалу от 1 до 4 с шагом 0,01, т.е. 301 значение [49].

Вматематике и физике присутствует понятие «фазовое пространство» – пространство, на котором представлено множество всех состояний системы, так что каждому возможному состоянию системы соответствует точка фазового пространства [50, 51, 52]. Сущность понятия фазового пространства заключается в том, что состояние сколь угодно сложной системы представляется в нём одной единственной точкой, а эволюция этой системы – перемещением этой точки. Отражение критерия в фазовом пространстве сравнимо с оценкой качества данного критерия, т.е. отражается качество значения критерия для лица, принимающего решение (ЛПР).

«Обратным» пространством для «фазового» является «квалиметрическое». Квалиметрия (qualimetry) как научная дисциплина изучает и реализует методы количественной оцен-

49

ки качества продукции. Качество трактуется в ней как некоторая совокупность отдельных полезных свойств, причем часто как совокупность c иерархической структурой: эти свойства подразделяются по уровням в зависимости от их степени общности [52].

Любой критерий, участвующий в формировании модели рынка, существует одновременно в двух пространствах: фазовом и квалиметрическом. Шкала приведения, по сути, представляет собой набор тождественных выражений значений количественных (физических) значений их качественным аналогам. В любой момент можно представить критерий одновременно в двух пространствах и отразить его динамику.

При построении шкал приведения за основу принимают одну из четырёх разновидностей [48]:

1)прямая шакала приведения – наименьшим физическим значениям критериев соответствуют наименьшие качественные;

2)обратная шкала приведения – наименьшим физическим значениями критериев соответствуют наибольшие качественные;

3)шкала оптимума в максимуме – т.е. среди определённого диапазона физических значений критерия существует «оптимальное» и сопоставимое с максимальной качественной оценкой, тогда как крайние значения стремятся к соответствию минимальным качественным оценкам;

4)шкала оптимума в минимуме – т.е. среди определённого диапазона физических значений критерия существует «оптимальное» и сопоставимое с минимальной качественной оценкой, тогда как крайние значения стремятся к соответствию максимальным качественным оценкам.

Воспользовавшись «основой» при выборе вида шкалы приведения, требуется провести процедуру субоптимизации шкалы приведения критерия. Под «субоптимизацией» понимается не что иное, как улучшение одной части системы за счет

50