Построение и применение динамических межотраслевых моделей 13 Типы прикладных динамических межотраслевых моделей и характер их использования Общие требования к прикладным моделям

Вид материала

Документы

Содержание Основные типы динамических межотраслевых моделей. По способу взаимоувязки условий экономического развития между отрезками времени

Подобный материал:

• Темы лекционных занятий Принципы и методы математического моделирования. Базовые модели., 42.45kb.
• План изучения дисциплины № п/п, 155.57kb.
• Лекции по дисциплине «Математическое моделирование» для студентов и магистрантов специальности, 21.92kb.
• Методика перехода от операторного математического описания линейных динамических систем, 17.37kb.
• Сводный научный отчет за 2010 г по совместному проекту «Разработка объектно-ориентированных, 204.3kb.
• 1. Введение Основы анализа данных. Методология построения моделей сложных систем. Модель, 399.94kb.
• Шкаберин В. А. Определение математической модели. Преимущества математического моделирования., 66.58kb.
• 1. Классификация моделей представления знаний, 1008.73kb.
• Учетом потребности представить заявки Центральному бюро нормативов по труду на издание, 516.82kb.
• А. Н. Медведков научный руководитель Н. П. Васильев,, 36.29kb.

ГЛАВА 13

ПОСТРОЕНИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ МЕЖОТРАСЛЕВЫХ МОДЕЛЕЙ

13.1. Типы прикладных динамических межотраслевых моделей и характер их использования

Общие требования к прикладным моделям. Прикладные межотраслевые модели синтезируются из типовых элементов. Состав этих элементов и схема синтеза определяются прежде всего конкретным назначением модели, возможностями ее информационного, математического, технического обеспечения.

С точки зрения участия в процессе народнохозяйственного планирования выделяются вспомогательные (или аналитические) и. основные (или плановые) модели.

Расчеты по вспомогательным моделям проводятся, как правило, научно-исследовательскими институтами. Получаемые результаты служат для подготовки аналитических и прогнозных материалов для плановых органов. При этом выходные показатели модели могут не совпадать с принятыми и утверждаемыми показателями. Более строгие требования предъявляются к плановым моделям, предназначенным для использования в реальном процессе планирования. Отметим главные из них.

1. Ориентация на решение конкретных планово-экономических задач и действующую систему плановых показателей.
   
2. Информационная обеспеченность. В тех случаях, когда модель требует разработки новой или перестройки имеющейся информации, необходимо обоснование целесообразности проведения такой работы с точки зрения повышения качества плана. Методика перестройки информации должна создаваться вместе с математической моделью.
   
3. Технологичность модели. Это понятие означает, что модель должна опираться на реальные возможности вычислительной техники и программно-математического обеспечения; учитываются также квалификация пользователей и временные ограничения, накладываемые порядком и сроками разработки плана.
   

4. Возможность использования модели в интерактивном режиме с участием плановиков-практиков. При этом должны предусматриваться условия изменения конфигурации модели, оперативного просмотра получаемых результатов, корректировки исходной информации.

Плановые модели не могут создаваться независимо от действующей технологии планирования. Но из этого не следует, что модели должны только пассивно к ней приспособляться. Разработка и экспериментальное использование моделей (вначале как "вспомогательных") стимулируют появление задач, не решавшихся ранее в практике планирования, и формируют "социальный заказ" системе статистической и плановой информации.

Одним из общих требований к динамическим межотраслевым моделям является их приспособленность к проведению многовариантных расчетов. Это относится не только к балансовым моделям, определяющим допустимые траектории экономического развития, но и к оптимизационным моделям, дающим лучшее решение с точки зрения выбранного критерия оптимальности. Необходимость проведения многовариантных расчетов обусловливается целым рядом причин.

Во-первых, конкретные цели экономического и социального развития, выдвигаемые на тот или иной плановый период, относительно противоречивы (конкурентны). Всегда сохраняется необходимость выявления и сопоставления альтернатив развития, обеспечивающих разную степень достижения тех или иных целей.

Во-вторых, поскольку динамические межотраслевые модели включают разнообразные факторы и условия, важно изучать влияние отдельных факторов (условий) и их сочетаний на экономическую динамику. С этой целью проводятся вариантные расчеты с изменяющейся конфигурацией модели.

В-третьих, исходная информация для динамических моделей имеет в принципе ограниченную точность. Поэтому важно учитывать влияние на модельное решение погрешностей в информации, а также различного рода неопределенностей, выявлять устойчивые и неустойчивые результаты. При использовании динамической модели детерминистского типа множество вариантных решений получается как результат сочетания гипотез о численных значениях экзогенных переменных (параметров).

Основные типы динамических межотраслевых моделей. Главными признаками классификации рассматриваемых моделей являются: а) длительность периода, охватываемого моделью; б) способ связи между моментами (интервалами) времени.

Прикладные динамические модели делятся на среднесрочные (до 5 — 10 лет) и долгосрочные (10 и более лет), что соответствует существующим стадиям планирования народного хозяйства: пятилетний план (с разбивкой по годам), Основные направления экономического и социального развития на 15 лет, Комплексная программа научно-технического прогресса на 20 лет. Расчетный период долгосрочной динамической модели может выходить за границы разрабатываемых общегосударственных прогнозов и планов. Он может определяться исходя из продолжительности связанных между собой моделируемых воспроизводственных циклов (прежде всего инвестиционного, научно-технического, демографического), т.е. превышать 20 - 25 лет.

Отметим основные изменения в содержании и методологии планирования (и соответственно моделирования) по мере расширения горизонта планирования.

1. Постепенно снижаются требования к детальности плановых показателей; описание условий динамических моделей становится более агрегированным. Важнейшее требование к отражению условий отдаленного будущего состоит в том, чтобы они позволяли правильно оценивать долговременные последствия текущих планово-управленческих решений.

2. Уменьшается предопределенность экономического развития сложившимися условиями, расширяется область выбора траекторий развития. Соответственно сужаются возможности применения различного рода экстраполяции прошлых тенденций (пассивных прогнозов) и вообще моделей дескриптивного типа (включая эконометрические). Возрастает роль моделей нормативного типа, ориентированных на поиск лучших альтернатив развития.

3. Усиливается значение учета факторов стохастической и динамической неопределенности. Поскольку точное предвидение будущего в принципе невозможно, динамические модели должны предусматривать возможности многовариантных расчетов типа "если..., то...", давать интервальные прогнозы (например, с выделением пессимистического, оптимистического, наиболее вероятного вариантов), предусматривать процедуры выбора решений в зоне неопределенности. Таким образом, по мере увеличения длительности расчетного периода задачи применения динамических моделей смещаются от попыток дать возможно более точный однозначный прогноз к поиску устойчивых динамических закономерностей при широком спектре гипотез об условиях будущего развития.

4. Усиливается необходимость и создаются более благоприятные возможности учета обратных социально-экономических связей процесса общественного воспроизводства. Такие обратные связи, как влияние уровня удовлетворения материальных и духовных благ на демографический процесс и эффективность производства, проявляются весьма медленно и формализуются значительно труднее материально-вещественных связей. Реальные возможности исследования указанных обратных связей создаются в рамках долгосрочных динамических моделей с элементами неопределенности.

Пока типична ситуация, когда и для среднесрочных, и для долгосрочных прогнозно-плановых расчетов применяются модели с одинаковой логической структурой. Адаптация моделей к решению задач с разными временными горизонтами выражается главным образом в учете особенностей подготовки исходной информации, разной степени детализации (агрегирования) показателей, изменении интервалов прогнозируемых параметров.

По способу взаимоувязки условий экономического развития между отрезками времени динамические межотраслевые модели делятся на три типа: 1) модели с прямой рекурсией (рекуррентные); 2) модели с обратной рекурсией и квазидинамические; 3) "полностью динамические" модели (модели с двусторонней связью отрезков времени)¹.

В дискретных моделях с прямой рекурсией расчеты ведутся последовательно от начала к концу периода: сначала находится решение для t = 1, затем для t = 2 и т.д. Таким образом, решение для момента (интервала) t оказывает влияние на решение для последующих моментов (интервалов), но обратное влияние формально отсутствует. Основной недостаток моделей данного типа — в том, что решение, получаемое на каждом временном шаге, непосредственно не учитывает долговременные цели развития и объективные условия, складывающиеся за пределами одного временного шага. Для смягчения указанного недостатка должны проводиться корректировочные расчеты.

Второй тип упрощенных динамических моделей объединяет две разновидности. В моделях с обратной рекурсией сначала решается задача на последний год расчетного периода, а затем расчеты ведутся в последовательности от конца к началу периода. Таким образом, решение для года t оказывает влияние на решение для года t — 1, но опять в одностороннем порядке².

Такой порядок расчетов (начиная с последнего года) подчиняет планирование достижению конечных целей, и в этом важное преимущество моделей с обратной рекурсией. Однако при такой методике не всегда получаются удовлетворительные решения для промежуточных и особенно для начальных лет, поскольку недостаточно учитывается их специфика, в частности значительная предопределенность условиями предпланового периода. Например, может оказаться, что первоначальный темп роста капиталовложений является слишком напряженным для промежуточных лет или погодовая динамика производства скачкообразна. В этом случае необходимо корректировать Исходные гипотезы о динамике капиталовложений (основных фондов) и другие условия, связывающие отрезки расчетного периода.

Более простая разновидность упрощенных динамических моделей предназначается для определения показателей только последнего года расчетного периода. Связь с базисным годом и динамикой развития внутри расчетного периода осуществляется посредством балансов капиталовложений или основных фондов за весь период. Такую разновидность модели будем называть квазидинамической.

Модели с прямой и обратной рекурсией объединяет общее свойство: они распадаются на ряд статических задач, связываемых условиями перехода от одного года к другому (в прямой или обратной последовательности) .

Модели третьего типа — полностью динамические — являются наиболее адекватным инструментом исследования экономической динамики. В этих моделях условия разных отрезков расчетного периода по их влиянию на решения взаимосвязаны двусторонне. Дискретные полностью динамические модели не разбиваются на последовательно решаемые задачи, относящиеся к отдельным временным отрезкам, а решаются целиком. Однако большая размерность полностью динамических моделей создает определенные трудности при их практической реализации.

Примеры указанных трех типов динамических моделей рассматриваются в 13.2 — 13.5. Приводятся только такие модели, по которым накоплен большой опыт использования в предплановых исследованиях и непосредственно в планировании. Эти модели разработаны в ГВЦ и НИЭИ Госплана СССР, ЦЭМИ АН СССР, ИЭиОПП СО АН СССР. Всюду используются единые обозначения, введенные в гл. 12. Условия моделей в некоторых случаях стандартизируются и несущественно упрощаются в соответствии с рассмотренными в гл. 12 типовыми элементами производства и опыт его моделирования. Новосибирск: Наука, 1974.