автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Анализ воспроизводственных процессов макроэкономической системы на основе динамических моделей и нейросетевых технологий для принятия управленческих решений

На правах рукописи

ГАБДУЛЛИНА Эльвира Риятовна

АНАЛИЗ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Специальность 05.13.10-Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

□03457293

Уфа 2008

003457293

Работа выполнена на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета

Научный руководитель Заслуженный деятель науки и техники РБ и РФ,

доктор технических наук, профессор ИЛЬЯСОВ Барый Галеевич

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

ИСМАГИЛОВА Лариса Алексеевна

кандидат технических наук ОСИПОВА Ирина Валерьевна

Ведущее предприятие

Институт социально-экономических исследований Уфимского научного центра Российской академии наук

Защита диссертации состоится «29» декабря 2008 г. в Ю00 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.03 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г.Уфа, ул.К.Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Уфимского государственного авиационного технического университета

Автореферат разослан «25» ноября 2008 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук, профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы

Современные тенденции преобразования российской экономики, направленные на формирование новой социально-экономической системы с рыночными отношениями, вызывают необходимость исследования макроэкономических закономерностей функционирования экономики в целом. Одной из проблем, решаемых в этой области, является проблема анализа и управления воспроизводственными процессами на государственном и региональном уровнях с целью обеспечения сбалансированности обращающихся в экономике потоков благ и денег на всех этапах их движения.

Важной задачей, решаемой в рамках проблемы управления воспроизводственными процессами,; является исследование динамики воспроизводства макроэкономической системы (МЭС), которое имеет большую ценность для выявления характерных тенденций макроэкономического развития. Проблема управления воспроизводственными процессами МЭС требует исследования динамики неравновесных процессов производства, распределения, обмена и потребления в рамках макроэкономического кругооборота. Изучение динамических характеристик воспроизводственных процессов открывает возможности для новых теоретических обобщений и решения целого ряда практических проблем.

О возрастании интереса к исследованию воспроизводственных процессов МЭС в последние годы свидетельствуют многочисленные публикации в научных изданиях, где обсуждаются проблемы развития МЭС с точки зрения общественного воспроизводства. Различные аспекты проблемы воспроизводства отражены в работах А.Р.Белоусова, С.Ю. Глазьева, А.Г.Грандберга, С.Губанова, В.В.Ивантера, Ф.Н.Клоцвога, А.С. Маршаловой, О.С.Пчелинцева,

A.В.Сидоровича, М.НУзякова и др. Исследования динамических характеристик воспроизводственных процессов начались с работ Ф.Кене, К.Маркса,

B.Леонтьева, в дальнейшем сосредоточились в кейнсианской и неокейнсиан-ской школах экономики и нашли отражение в трудах ученых-экономистов Е.Домара, Дж.Кейнса, Ф.Модильяни, П.Самуэльсона, Р.Солоу, Р.Стоуна, Р.Харрода, Э.Хансена, Дж.Хикса и др. В настоящее время активно ведутся работы по созданию экономико-математических моделей и программных инстру-ментариев для целого спектра задач макроэкономического анализа воспроизводственных процессов. Разработка статических моделей основывается на моделях межотраслевого баланса и общего экономического равновесия. Динамические модели разрабатываются с использованием моделей системной динамики, равновесной экономической динамики, динамического межотраслевого баланса, а также мультиагентных технологий и т.д.. Большой вклад в исследование и разработку моделей воспроизводственных процессов внесли отечественные ученые Е.А.Абрамова, Б.И.Башкатов, А.Р.Белоусов, А.Г.Гранберг, СГубанов, Э.Б.Ершов, ВВ.Ивангер, ФЛКлоцвог, В.ЛМакаров, А.А. Петров, ИГЛоспелов,

C.А.Сустшцын, М.Н.Узяков, Н.БШугаль, а также зарубежные ученые^ Дж.Форрестер, ДМедоуз, КХ дос Сангос. Л )

Анализ работ отечественных и зарубежных авторов в области управления воспроизводственными процессами показал, что область исследования динамики воспроизводственных процессов МЭС является малоизученной. В частности, недостаточное внимание уделяется вопросам исследования динамики неравновесных процессов взаимосвязанного формирования потоков доходов и расходов, накопления, потребления, сбережения, инвестиций в условиях стремления к восстановлению баланса потоков с учетом накопления финансовых запасов. Все эти обстоятельства определили цель данной работа и задачи исследования.

Цель и задачи исследований

Целью данной работы является системный анализ воспроизводственных процессов макроэкономической системы на основе разработанных динамических моделей, интеллектуальных алгоритмов принятия решений и программного обеспечения для принятия управленческих решений, а также оценка эффективности предложенных алгоритмов на основе методов имитационного моделирования и нейросетевых технологий.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать концепцию исследования и системного моделирования динамики воспроизводственного процесса МЭС.

2. Разработать динамические модели воспроизводственного процесса МЭС.

3. Разработать структуру автоматизированной информационной системы управления и процедуру формирования алгоритмов принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС на основе нейросетевых технологий.

4. Разработать программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования воспроизводственным процессом МЭС.

5. Провести экспериментальные исследования эффективности предлагаемых интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС при реализации различных сценариев управления.

Методы исследования

При решении указанных задач использованы методы системного анализа, теории управления, теории моделирования сложных систем, экономико-математические методы, методы искусственного интеллекта, методы теории принятия решений, методы объектно-ориентированного анализа и моделирования.

Результаты, выносимые на защиту

1. Концепция исследования и системного моделирования воспроизводственных процессов МЭС на неравновесных режимах.

2. Динамические модели воспроизводственного процесса МЭС, включающие в себя динамические модели функционирования: реального сектора, сектора домашних хозяйств, сектора финансовых учреждений, сектора государ-

ственных учреждений; а также динамическую модель формирования во времени совокупных расходов и макроэкономических показателей.

3. Структура автоматизированной информационной системы управления и процедура поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС, а также интеллектуальные алгоритмы принятия решений.

4. Программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования воспроизводственного процесса МЭС.

5. Результаты экспериментальных исследований эффективности интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС.

Научная новизна результатов

1. Новизна предложенной концепции исследования и системного моделирования динамики неравновесного воспроизводственного процесса МЭС состоит в разработке концептуальной модели на основе интеграции системного, динамического, когнитивного и сценарного подходов, что позволяет моделировать неравновесные режимы протекания воспроизводственных процессов МЭС, а также исследовать особенности установления динамического равновесия на основе анализа взаимосвязанного влияния во времени друг на друга темпов финансовых потоков, объемов ограниченных запасов и времени принятия решений по корректировке темпов формирования финансовых ресурсов.

2. Новизна предложенных динамических моделей воспроизводственного процесса МЭС состоит в описании динамики неравновесных процессов производства, распределения, потребления, сбережения, накопления и инвестирования, выполняемых секторами МЭС и образующих в целом макроэкономический кругооборот финансовых потоков, которые моделируются с помощью дискретно-непрерывных нелинейных моделей с логическими элементами, функционирующих как в автоматическом, так и в автоматизированном режимах.

3. Новизна структуры автоматизированной информационной системы управления состоит в том, что в нее включен блок интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений, которые обеспечивают гибкость управления в условиях неопределенности. Новизна процедуры формирования алгоритмов принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС заключается, во-первых, в проведении многопараметрического анализа классов динамически неравновесных и равновесных ситуаций на основе нейронных сетей Кохонена, и, во-вторых, в формировании сценариев неуправляемого и управляемого поведения МЭС в виде цепочек переходов во времени между кластерами неравновесных и равновесных ситуаций с использованием самоорганизующихся карт.

Практическая ценность и внедрение результатов

Практическую ценность диссертационного исследования составляет программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования, которое реализует предложенные концепцию, модели и интеллектуальные алгоритмы управления, а также позволяет обеспечить визуальную,

информационную и интеллектуальную поддержку при моделировании различных сценариев управления воспроизводственным процессом МЭС и анализе результатов применения сформированных алгоритмов управления.

Практическую ценность составляют результаты экспериментальных исследований, которые показали корректность и правильность предложенной концепции исследования и эффективность интеллектуальных алгоритмов управления воспроизводственным процессом МЭС, позволяющих выбирать наиболее благоприятные сценарии управления.

Получено свидетельство №2008613683 об официальной регистрации программы для ЭВМ «Автоматизированная система имитационного моделирования процессов макроэкономического кругооборота финансовых потоков», которое было зарегистрировано РосАПО в Реестре программ для ЭВМ 31.07.2008.

В учебный процесс Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) внедрены математическое, алгоритмическое и программное обеспечение системы имитационного моделирования, а также методика его использования для решения задач исследования динамики воспроизводственных процессов макроэкономической системы.

Апробация работы и публикации

Основные научные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на: всероссийской научно-практической конференции «Актуальные вопросы экономической теории: развитие и применение в практике российских преобразований» (г. Уфа, УГАТУ, 2006 г.), шестой российской научно-методической конференции с международным участием «Управление экономикой: методы, модели, технологии» (г. Уфа, УГАТУ, 2006 г.), пятой всероссийской научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (г. Санкт-Петербург, 2008 г.), Х,Х1,ХП международных научно-технических конференциях «Системный анализ и проектирование в управлении» (г. Санкт-Петербург,СПбГТУ, 2006,2007,2008 гг.), УЩ,Х международных конференциях «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (г. Самара, 2006,2008 гг.).

Основные положения и результаты исследования по теме диссертации опубликованы и непосредственно отражены в 11 работах, в том числе 1 - в издании, входящем в список ВАК.

Структура и объем работы

Диссертационная работа изложена на 151 страницах и включает в себя введение, четыре главы основного материала, заключение, библиографический список включает 128 наименований.

Благодарности

Автор выражает глубокую благодарность зав.каф. экономической теории, профессору, д-ру экон. наук И.В.Депгяревой за высококвалифицированные консультации в области макроэкономического анализа и моделирования и доценту кафедры технической кибернетики, канд. техн. наук Е.А.Макаровой за исчерпывающие объяснения и консультации в области системного анализа и проблем управления экономическими системами.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели и задачи исследования, определены новизна и практическая ценность выносимых на защиту результатов.

Глава 1. Анализ проблемы управления воспроизводственными процессами макроэкономической системы

В первой главе рассмотрена актуальная проблема повышения эффективности управления воспроизводственными процессами макроэкономической системы (МЭС), которая обладает ограниченными ресурсами и функционирует в условиях неопределенности и риска.

Отмечено, что воспроизводственные процессы как процессы общественного производства товаров и услуг соединяют в себе процессы производства, распределения, обмена, потребления и накопления, которые образуют макроэкономический кругооборот. Движение материальных и финансовых ресурсов в рамках кругооборота осуществляется между основными макроэкономическими агентами (МЭА): предприятиями, домашними хозяйствами, государственными учреждениями, финансово-кредитными организациями. Обоснована необходимость анализа движения финансовых ресурсов в макроэкономической системе и тенденций изменения воспроизводственных пропорций, определяющих направление развития МЭС.

Показано, что важной особенностью воспроизводственного процесса является динамический характер всех его составляющих. Динамика макроэкономического кругооборота описывается с помощью взаимосвязанного изменения во времени показателей потоков и запасов. В качестве показателей потоков рассматриваются темпы (скорости) движения потоков, показателями запасов являются объемы накопленных финансовых ресурсов.

Проведен анализ существующих экономико-математических моделей и программных инструментариев, предназначенных для исследования различных аспектов воспроизводственных процессов МЭС. Результаты анализа позволили делать вывод о необходимости исследования динамики неравновесных процессов формирования потоков доходов и расходов МЭА, возникающих при нарушении баланса потоков. Определен круг научных и практических задач, решение которых обеспечит эффективность управления воспроизводственным процессом макроэкономических систем за счет применения динамических (дис-крегно-непрерывных нелинейных) моделей и интеллектуальных алгоритмов поддержки решений по управлению.

Глава 2. Разработка динамических моделей воспроизводственного процесса макроэкономической системы

Во второй главе разработана концепция исследования и системного моделирования воспроизводственного процесса МЭС, основанная на интеграции системного, динамического, когнитивного и сценарного подходов.

Применение системного подхода позволяет последовательно выполнить различные способы декомпозиции МЭС: сначала путем выделения концептов в

виде макроэкономических агентов и построения когнитивной модели МЭС с замкнутыми по финансовым потокам контурами; затем путем выделения функциональных процессов, выполняемых секторами МЭС, и построения функциональной схемы динамической модели МЭС. Особенности применения динамического подхода заключаются, во-первых, в исследовании динамически неравновесных режимов протекания воспроизводственных процессов МЭС в условиях предположения о существовании динамически равновесного состояния; и, во-вторых, в проведении анализа динамики с помощью взаимосвязанного изменения во времени трех системных факторов: темпов финансовых потоков, объемов их ограниченных запасов и управлений в виде корректировки темпов расхода финансовых ресурсов и выбора моментов времени принятия решений по корректировке темпов финансовых потоков. Применение когнитивного и сценарного подходов позволяет выявить различные сценарии развития неравновесных ситуаций в функционировании МЭС и закономерности восстановления и поддержания равновесия при различных вариантах управления воспроизводственным процессом МЭС.

Разработана когнитивная модель воспроизводственного процесса МЭС (рисунок 1). При построении модели в качестве концептов выделены следующие четыре макроэкономических агента: фирмы; домашние хозяйства; финансовые учреждения; государство. Отметим, что дополнительное введение агента «финансовые учреждения» имеет целью выявление контура преобразования сбережений в инвестиции, который оказывается важным при исследовании динамики производства ВВП. Особенность когнитивной модели заключается в описании макроэкономического кругооборота финансовых потоков, охватывающего все стадии воспроизводственного процесса, в виде трех замкнутых контуров: основного, системообразующего контура «производство-потребление» и двух корректирующих контуров «сбережения-инвестиции» и «налоги-госзакупки», формирующих утечки и инъекции относительно основного контура. Сформулированы условия обеспечения динамически равновесного режима функционирования МЭС в виде тождеств темпов притоков и отпсов финансовых ресурсов для каждого агента. Из этих балансов вытекают известные макроэкономические тождества: инвестиций и сбережений, утечек и инъекций, а также тождество совокупных расходов и доходов в виде равенства темпов формирования валового внутреннего продукта (ВВП), рассчитанного по расходам, и ВВП, рассчитанного по доходам.

На основе когнитивной модели строится функциональная схема (ФС) модели воспроизводственного процесса МЭС. Для этого согласно предложенной концепции производится уточнение элементного состава модели и множества функциональных процессов в соответствии с принятыми в системе национальных счетов (СНС) и интегрированных матрицах финансовых потоков (матрицах SAM) группировками экономики по секторам. На ФС следующие пять моделей: модель AI функционирования реального сектора; модель А2 функционирования сектора домашних хозяйств; модель А2 функционирования сектора финансовых учреждений; модель A4 функционирования сектора государственных учреждений; модель А5 формирования совокупных расходов и макроэко-

номических показателей. Произведено распределение всех функциональных процессов воспроизводственного цикла между секторами МЭС с выделением для каждого сектора основного функционального назначения.

Разработана обобщенная модель функционирования отдельно взятого сектора МЭС, согласно которой деятельность каждого сектора предполагает: получение доходов от других секторов МЭС; выполнение в соответствии со своими целями (планами) некоторых функциональных процессов, требующих формирования расходов; накопление запасов и их использование в условиях разнотемповости потоков расходов и доходов на динамически неравновесных режимах; корректировку планов по расходу ресурсов на основе информации об объеме запаса, а также о состоянии других секторов и всей МЭС в целом.

макроэкономической системы

Определен перечень процессов, которые в общем случае выполняет сектор МЭС, в который включены процессы производства, распределения ВВП, потребления, сбережения, накопления, инвестирования и передачи трансфертов. Сформулированы системные принципы построения динамических моделей функционирования секторов МЭС.

Модель А1 функционирования реального сектора отражает динамику процессов установления равновесия между потоками доходов и расходов сектора с учетом запасов при реализации им процессов производства и распределения ВВП как основных процессов, а также процессов сбережения, инвестирования и передачи трансфертов с учетом накопленных запасов. Отличиями модели яв-

ляются получение в качестве дохода инвестиций от сектора финансовых учреждений, а также отсутствие процессов потребления.

Разработан алгоритм корректировки плановых темпов расхода ресурсов на основе информации об ограниченной сумме накопленных запасов. Алгоритм представлен нелинейной функцией, которая реализована программно на языке МайаЬ в виде специального блока и встроена в динамическую модель. Особенностями алгоритма являются, во-первых, работа его на каждом шаге моделирования с текущими значениями анализируемых переменных; и, во-вторых, поддерживание не только автоматического, но и автоматизированного режима работы. Алгоритм является универсальным и применяется в моделях функционирования всех секторов. Реализация автоматического режима корректировки планов в случае недостаточного количества запасов позволяет обеспечить гибкую реакцию МЭС при возникновении неравновесных режимов.

Модель А2 функционирования сектора домашних хозяйств описывает особенности поведения домохозяйств при формировании ими потоков потребления и сбережения с учетом запасов на множестве неравновесных состояний и позволяет выявить причины нарушения динамически равновесных режимов функционирования МЭС. Особенность модели заключается в описании динамики процессов потребления и сбережения на основе кейнсианской концепции потребительского поведения. Моделирование поведенческих функций осуществляется на основе информации о валовом располагаемом доходе населения, который определяется значением суммарного темпа формирования заработной платы, поступающей от других секторов МЭС. При моделировании учтены коэффициенты предельных склонностей к потреблению и сбережению, что позволяет воспроизвести во времени и исследовать мультипликативные эффекты.

Модель АЗ функционирования сектора финансовых учреждений описывает динамику формирования инвестиционных потоков на основе накопленных объемов запасов из сбережений всех секторов МЭС, а также влияние изменений инвестиционных потоков на траекторию движения МЭС на множестве неравновесных состояний. Особенностью модели является описание динамики процесса инвестирования с помощью, во-первых, выделения в инвестиционном потоке доли, не зависящей от темпа выпуска ВВП, в виде автономных инвестиций, и доли, изменяющейся в зависимости от колебаний ВВП, в виде индуцированных инвестиций; и, во-вторых, учета как инерционных свойств формирования инвестиционного потока, так и инвестиционного лага.

Модель А4 функционирования государственных учреждений описывает процессы реализации сектором во времени планов по формированию бюджета и внебюджетных фондов на основе налоговых и неналоговых поступлений, а также процессы использования накопленных финансовых ресурсов при их перераспределении между секторами МЭС с учетом запасов. Особенность моделирования функциональных процессов для сектора государственных учреждений состоит в том, что этот сектор является уникальным, поскольку его поведение которой нельзя описать функциональными зависимостями. Поэтому для описания поведения сектора в виде правил принятия решений необходимо использовать сценарный подход, который реализуется при разработке верхнего уровня системы управления МЭС.

Модель А5 формирования совокупных расходов и макроэкономических показателей позволяет обеспечить кругооборот финансовых потоков путем замыкания воспроизводственного цикла по финансовым потокам. Особенность модели состоит в преобразовании совокупных расходов МЭС в доходы секторов, которое отражает движение финансовых средств от потребителей к производителям в результате обмена. Модель позволяет осуществлять контроль наступления моментов перехода МЭС на динамически неравновесные режимы функционирования путем расчета рассогласования между совокупными доходами и совокупными расходами.

Глава 3. Разработка интеллектуальных алгоритмов принятая решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС

В третьей главе определены особенности управления воспроизводственным процессом МЭС как сложным динамическим объектом; выполнено описание воспроизводственного процесса как сложного динамического объекта управления (ДОУ). Показано, что целью управления процессом функционирования МЭС является обеспечение плановых темпов выпуска ВВП всеми секторами при условии соблюдения требуемых воспроизводственных пропорций.

На основе выделенных особенностей управления воспроизводственным процессом МЭС сформированы множества управляющих, управляемых координат и внешних воздействий. Вектора управлений первых трех секторов связаны только с изменением собственных плановых темпов расхода ресурсов при реализации ими функциональных процессов, а вектор управления для сектора государственных учреждений дополнительно включает управляющие воздействия по корректировке планов функционирования других секторов МЭС. В работе рассматриваются общие пропорции воспроизводства, которые определяются соотношением долей потребления, накопления и госрасходов в темпе выпуска ВВП, рассчитанного по расходам. Исследуются два типа количественных соотношений: потребительски-ориентированный (большая доля потребления в темпе выпуска ВВП - до 60-70%) и инвестиционно-ориентированный (значительная доля инвестиций в темпе выпуска ВВП - до 40%).

Разработана функциональная схема модели автоматизированной информационной системы (АИС) управления воспроизводственным процессом МЭС (рисунок 2). Структура системы управления является двухуровневой. Нижний уровень управления соответствует управлению отдельно взятыми подсистемами МЭС - секторами и включает четыре контура управления секторами: нефинансовых организаций, домохозяйств, финансовых и государственных учреждений. Каждый контур управления построен с использованием принципа обратной связи на основе информации о накопленных секторами объемов ограниченных запасов и предназначен для формирования вектора 1/т в виде корректировки плановых темпов расхода ресурсов секторами в соответствии с их функциональным назначением. Алгоритмы управления нижнего уровня работают в автоматическом режиме и обеспечивают корректировку плановых темпов расхода ресурсов секторов в пределах ранее рассчитанного плана. В схему управления включена модель расчета плановых темпов выпуска ВВП для всей

МЭС в целом, основанная на модели Хикса-Хансена 15-ЬМ и реализованная программно на языке МайаЬ.

Верхний уровень управления построен на основе принципа ситуационного управления с использованием интеллектуальных технологий и включает блок анализа текущих ситуаций в динамике и блок принятия решений. Блок анализа ситуаций выполняет функции: анализа динамически равновесных и неравновесных макроэкономических ситуаций путем решения задачи кластеризации с помощью нейронных сетей Кохонена как для динамически неравновесных ситуаций, так и для динамически равновесных ситуаций; построения сценариев развития динамически неравновесных ситуаций во времени с учетом нового динамически равновесного состояния; формирования правил классификации динамически неравновесных и равновесных ситуаций. Блок принятия решений предназначен для формирования нечетких правил принятия решений и формирования управляющих воздействий и, направленных на достижение цели управления. Функции верхнего уровня управления выполняются органами государственного управления.

управления воспроизводственным процессом МЭС

Разработана схема процедуры формирования алгоритмов принятия решения для верхнего уровня управления МЭС, которая включает в себя следующие шаги.

На шаге 1 на основе описания воспроизводственного процесса МЭС как ДОУ составляется план проведения экспериментов.

На шаге 2 определяется множество моментов времени Т = },= 1 * /, в которые должна производиться запись значений векторов возмущающих Р(с), управляю-

щих 11ф и управляемых координат У(1) из рабочей области среды МаЛаЬ. Из элементов перечисленных векторов предварительно формируется множество X = }, у2 = 1признаков, которые должны участвовать в нейросетевом анализе.

На шаге 3 выполняются и экспериментов, в каждом из которых определены 1 моментов времени для записи информации о состоянии МЭС как ДОУ. В результате проведения всех и экспериментов в базу экспериментальных данных заносятся (и-/) записей. Среди них находятся как динамически равновесные, так и динамически неравновесные ситуации.

Следующие шаги 4 и 5, выполняемые многократно в цикле, предназначены для формирования множеств Хгсч динамически неравновесных ситуаций и

Хщ динамически равновесных ситуаций. Фильтрация производится по условию превышения рассогласования сп (/) между темпами совокупных доходов и расходов некоторого заданного предела яля каждой г-й записи.

Шаг 6 предназначен для построения самоорганизующихся карт (СОК) для динамически неравновесных ситуаций СОКиед и динамически равновесных ситуаций СОКед, а также для проведения их анализа. Вначале производится обучение НС Кохонена и построение СОКпед для динамически неравновесных ситуаций, а затем СОКед для динамически равновесных ситуаций. Выполняется визуализация построенного отображения; осуществляются многопараметрический анализ построенных кластеров и формирование правил классификации ситуаций. Далее формируется множество возможных переходов от одного динамически равновесного состояния к другому динамически равновесному состоянию. При этом анализируются типы воспроизводственных пропорций и возможные переходы от одного типа к другому с учетом темпа выпуска ВВП. На основе построенных переходов между динамически равновесными ситуациями формируются переходы из одной равновесной ситуации в другую через одну или несколько динамически неравновесных ситуаций. Затем разрабатываются типовые сценарии неуправляемого поведения МЭС в виде цепочек переходов от более благоприятных динамически равновесных ситуаций к неблагоприятным через динамически неравновесные ситуации с указанием информации о причинах ухудшения состояния МЭС. Далее формируются сценарии управляемых процессов функционирования МЭС в виде цепочек переходов между динамически равновесными и неравновесными ситуациями, соответствующие улучшению ситуации в результате применения правил принятия решений, сформированных на основе информации о причинах возникновения неблагоприятных ситуаций.

В работе построены самоорганизующиеся карты для анализа классов динамически неравновесных и равновесных ситуаций; сформулированы правила классификации и принятия решений для динамически неравновесных и равновесных ситуаций с учетом типов воспроизводственных пропорций. На самоорганизующихся картах построены траектории движения МЭС из состояния с одним типом воспроизводственных пропорций в состояние с другим их типом. Приведены примеры сценариев неуправляемого и управляемого поведения

МЭС, в которых переход из одного равновесного состояния к другому осуществляется через одну или несколько динамически неравновесных ситуаций с указанием возмущающих и управляющих воздействий.

Глава 4. Системные исследования эффективности управления воспроизводственным процессом МЭС

В четвертой главе разрабатывается программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования (ИАСИМ), которая предназначена для обеспечения аналитической поддержки для специалистов в области макроэкономических исследований в виде прогнозного моделирования макроэкономических процессов, определения закономерностей развития во времени макроэкономических ситуаций, а также выявления причинно-следственных зависимостей в функционировании секторов МЭС во времени. В структуре ИАСИМ выделены три компонента: имитационного моделирования, информационно-аналитический и интеллектуальный компоненты.

Компонент имитационного моделирования ИАСИМ включает динамические модели воспроизводственных процессов, реализованные с помощью библиотек приложения Simulink среды Matlab, и программный модуль задания исходных данных и запуска имитационного моделирования, реализованные на языке MATLAB.

Информационно-аналитический компонент включает программные модули визуальной и информационной аналитической поддержки, а также модуль статического расчета для определения начальных значений темпов финансовых потоков для всех секторов МЭС. Определение равновесного состояния осуществляется на основе расчета параметров состояния общего экономического равновесия МЭС, которое достигается при совместном равновесии на отдельных рынках: благ, труда, денег (на основе модели IS-LM). Интеллектуальный компонент ИАСИМ предполагает применение нейросетевых технологий анализа экспериментальных данных и построение самоорганизующихся карт с помощью программы Somap Analyzer аналитической платформы Deductor Studio.

Разработаны объектно-ориентированные модели работы с ИАСИМ воспроизводственных процессов МЭС на основе имитационных экспериментов с использованием программного продукта Rational Rose; разработано программное обеспечение ИАСИМ макроэкономического кругооборота финансовых потоков, охватывающих все стадии воспроизводственного процесса МЭС.

Проведены экспериментальные исследования с целью изучения динамических характеристик воспроизводственных процессов МЭС при различных, возмущающих и управляющих воздействиях по различным сценариям. Результаты экспериментальных исследований эффективности управления воспроизводственным процессом МЭС показали, что принимаемые решения позволяют обеспечить переход от неблагоприятных, динамически неравновесных ситуаций к благоприятным, динамически равновесным ситуациям с возможным изменением воспроизводственных пропорций, соответствующим прежнему или новому уровню темпа выпуска ВВП. Показано, что, во-первых, эффективность управления воспроизводственными процессами МЭС зависит не только от на-

правления корректировок управляющих координат и их значений, но и от времени принятия решений и их последовательности; во-вторых, эффективность управления определяется объемом накопленных запасов секторов, а также своевременностью перераспределения финансовых потоков между секторами.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В ходе диссертационного исследования были сделаны следующие выводы и получены следующие результаты:

1. Предложена концепция исследования и системного моделирования воспроизводственного процесса МЭС, основанная на интеграции системного, динамического, когнитивного и сценарного подходов. Применение системного подхода позволяет последовательно выполнить различные способы декомпозиции МЭС: сначала путем выделения концептов в виде макроэкономических агентов и построения когнитивной модели МЭС с замкнутыми по финансовым потокам контурами; затем путем выделения функциональных процессов, выполняемых секторами МЭС, и построения функциональной схемы динамической модели МЭС. Применение динамического подхода заключается, во-первых, в исследовании динамически неравновесных режимов протекания воспроизводственных процессов МЭС в условиях предположения о существовании динамически равновесного состояния; и, во-вторых, в проведении анализа динамики с помощью взаимосвязанного изменения во времени трех системных факторов: темпов финансовых потоков, объемов их ограниченных запасов и управлений в виде корректировки темпов расхода финансовых ресурсов и выбора моментов времени принятия решений по корректировке темпов финансовых потоков. Применение когнитивного и сценарного подходов позволяет выявить различные сценарии развития неравновесных ситуаций функционирования МЭС и закономерности восстановления и поддержания равновесия при различных вариантах управления воспроизводственным процессом МЭС.

2. Разработаны динамические модели воспроизводственного процесса МЭС, включающие в себя динамические модели функционирования: реального сектора, сектора домашних хозяйств, сектора финансовых учреждений, сектора государственных учреждений; а также динамическую модель формирования во времени совокупных расходов и макроэкономических показателей.

Предлагаемые динамические модели воспроизводственного процесса МЭС, реализованные в классе непрерывных нелинейных моделей с логическими элементами, позволяют отразить динамику процессов производства, распределения, обмена и потребления потоков денежных ресурсов. Динамическая модель функционирования реального сектора МЭС позволяет отразить динамику неравновесных процессов формирования потоков доходов и расходов сектора с учетом запасов при реализации им процессов производства и распределения ВВП, а также процессов сбережения, инвестирования и передачи трансфертов с учетом накопленных запасов. Динамическая модель функционирования сектора домашних хозяйств позволяет исследовать влияние динамики поведения до-мохозяйств при формировании ими потоков потребления и сбережения с учетом запасов. Динамическая модель функционирования сектора финансовых уч-

реждений позволяет описать динамику формирования инвестиционных потоков на основе накопленных объемов запасов из сбережений всех секторов МЭС, а также влияние изменений инвестиционных потоков на траекторию движения МЭС на множестве неравновесных состояний, Динамическая модель функционирования сектора государственных учреждений позволяет описать неравновесные процессы формирования бюджета и внебюджетных фондов, а также использования накопленных финансовых ресурсов для целей перераспределения между секторами МЭС с учетом запасов. Разработанная динамическая модель формирования совокупных расходов и макроэкономических показателей позволяет осуществить замыкание воспроизводственного цикла по потокам путем преобразования совокупных расходов в доходы отдельных секторов, используемых для производства на следующем цикле воспроизводственного процесса; выполнить контроль наступления моментов нарушения макроэкономических тождеств и перехода МЭС на динамически неравновесные режимы функционирования, а также рассчитать показатели функционирования МЭС в динамике.

3. Предложена структура автоматизированной информационной системы управления воспроизводственным процессом МЭС, включающая два уровня управления. Нижний уровень управления соответствует управлению отдельно взятыми подсистемами МЭС и включает четыре контура управления: сектором нефинансовых организаций; сектором домохозяйств и секторами финансовых и государственных учреждений. Верхний уровень управления построен на основе принципа ситуационного управления и базируется на применении интеллектуальных технологий для решения задач многопараметрического анализа динамически равновесных и неравновесных ситуаций и формирования правил классификации ситуации и принятия решений.

Разработана процедура поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС, построены самоорганизующиеся карты Кохонена для динамически равновесных и динамически неравновесных ситуаций; проведен многопараметрический анализ построенных кластеров; сформулированы правила классификации ситуаций; определены типовые переходы на множестве динамически равновесных и неравновесных ситуаций с учетом воспроизводственных пропорций; сформированы сценарии неуправляемого и управляемого поведения МЭС в виде цепочек переходов между динамически равновесными ситуациями через одну или несколько динамически неравновесных ситуаций с указанием возмущающих и управляющих воздействий.

4. Разработано программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования (ИАСИМ) воспроизводственного процесса МЭС, которое реализует предложенные концепцию, модели и интеллектуальные алгоритмы управления, а также позволяет обеспечить визуальную, информационную и интеллектуальную поддержку при моделировании различных сценариев управления воспроизводственным процессом МЭС и анализе результатов применения разработанных алгоритмов управления.

5. Проведены экспериментальные исследования эффективности предлагаемых интеллектуальных алгоритмов под держки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС по различным сценариям в соот-

ветствии с предложенной методикой проведения системных исследований на основе разработанных моделей и алгоритмов управления. Результаты экспериментальных исследований эффективности управления воспроизводственным процессом МЭС показали, что принимаемые решения позволяют обеспечить переход от неблагоприятных, динамически неравновесных, ситуаций к благоприятным, динамически равновесным, ситуациям с возможным изменением воспроизводственных пропорций, соответствующим прежнему или новому уровню темпа выпуска ВВП, при этом обеспечивается увеличение темпа выпуска ВВП в 1,08—1,12 раза.

Исследованные пессимистические сценарии продемонстрировали возможность эффективного управления воспроизводственным процессом МЭС за счет принятия мер по перераспределению потоков доходов и расходов между секторами МЭС в виде корректировок пропорций распределения, а также темпов потребления, сбережения, инвестирования с учетом накопленных запасов. Кроме того, показано, что своевременность и правильно выбранная последовательность принимаемых решений во времени позволяет обеспечить более высоких темпов выпуска ВВП для всей макроэкономической системы в целом. .

Разработанные модели, алгоритмы и ПО ИАСИМ воспроизводственных процессов МЭС могут быть использованы: в качестве аналитического инструментария при исследовании макроэкономических проблем, возникающих при управлении макроэкономической системой; в качестве обучающей системы для подготовки специалистов в области макроэкономического анализа и прогнозирования; а также в качестве исследовательской системы, позволяющей решать задачи анализа, синтеза, исследования динамики поведения макроэкономических систем как сложных социально-экономических систем.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ

ВРАБОТАХ В рецензируемом журнале из списка ВАК

1. Моделирование неравновесных воспроизводственных процессов макроэкономической системы / Б.Г.Ильясов, И.В.Дегтярева, Е.А.Макарова, Э.Р.Габдуллина // Вестник УГАТУ: Науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. унта. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика, 2008. Т.11, №1(27). С.74—82.

В других изданиях

2. Динамическое моделирование поведения многоотраслевой экономической системы / Б.Г.Ильясов, И.В.Дегтярева, Е.А.Макарова, Э.Р.Габдуллина // Системный анализ и проектирование в управлении: труды X междунар. науч.-техн. конф.: СПб.: СПбГТУ, 2006. С. 116-221.

3. Моделирование динамики многоотраслевых экономических систем / Б.Г.Ильясов, И.В.Дегтярева, Е.А.Макарова, Э.Р.Габдуллина // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: труды X Междунар. конф.: - Самара : Самарск. НЦ РАН, 2006. С. 158-164.

4. Исследование свойств макроэкономических систем методом моделирования / Б.Г.Ильясов, И.В.Дегтярева, Е.А.Макарова, Э.Р.Габдуллина // Актуальные вопросы экономической теории: развитие и применение в практике российских преобразований: материалы всерос. науч.-практ. конф. - Уфа : УГАТУ, 2006. С. 209-212.

5. Разработка динамической модели многоотраслевой экономической системы / Б.Г.Ильясов, И.В.Дегтярева, Е.А.Макарова, Э.Р.Габдуллина // Управление экономикой: методы, модели, технологии: труды VI рос.науч.-метод, конф. с междунар.участием : Уфа: УГАТУ, 2006. С. 208-212.

6. Моделирование динамики воспроизводственного процесса региональных экономических систем / Б.Г.Ильясов, И.В.Дегтярева, Е.А.Макарова, Э.Р.Габдуллина // Системный анализ и проектирование в управлении: труды XI межд. науч.-техн. конф.: СПб.: СПбГТУ, 2007. С. 145-150.

7. Исследование воспроизводственных процессов региональных экономических систем / Б.Г.Ильясов, И.В.Деггярева, Е.А.Макарова, Э.Р.Габдуллина // Компьютерные науки и информационные технологии: труды 7-й межд. конференции: Уфа, 2007. Т. IV. С. 132-137 (статья на англ. яз).

8. Концепция системного моделирования процессов кругооборота денежных потоков / Б.Г.Ильясов, И.В.Деггярева, ЕА.Макарова, Э.Р.Габдуллина // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: труды X Межд. конф.: Самара: Самарск. НЦ РАН, 2008. С. 153-160.

9. Моделирование динамики потребления и сбережения в системе кругооборота денежных потоков с учетом запасов / Б.Г.Ильясов, И.В.Дегтярева, Е.А.Макарова, Э.Р.Габдуллина // Системный анализ и проектирование в управлении: труды ХП межд.науч.-техн.конф.: СПб.: СПбГТУ, 2008. С. 145-150.

10. Моделирование динамики кругооборота денежных потоков / Б.Г.Ильясов, И.В.Дегтярева, Е.А.Макарова, Э.Р.Габдуллина // Компьютерные науки и информационные технологии: труды 8-й межд.конф. : Уфа, 2008. С. 69-73 (статья на англ. яз).

11. Управление воспроизводственным процессом макроэкономической системы на динамически неравновесных режимах / Б.Г.Ильясов, И.В.Дегтярева, Е.А.Макарова, Э.Р.Габдуллина // Мехатроника, автоматизация, управление: материалы V всерос. науч.-техн. конф. - СПб.: ГНЦ РФ ЦНИИ «Электроприбор», 2008. Т. 1.С. 215-218.

Диссертант

Габдуллина Э.Р.

ГАБДУЛЛИНА Эльвира Риятовна

АНАЛИЗ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Специальность 05.13.01 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано к печати 24.11.2008. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman Cyr. Усл. печ. л. 1,0. Усл. кр.-отг. 1,0. Уч.-изд. л.0,9. ' Тираж 100 экз. Заказ № 560.

ГОУВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12

ПРИНЯТЫЕ СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ПРОЦЕССАМИ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ.

1.1 Актуальность проблемы управления воспроизводственными процессами макроэкономической системы.

1.2 Анализ существующих моделей воспроизводственных процессов макроэкономической системы.

1.3 Цели и задачи исследования.

Выводы по главе 1.

2 РАЗРАБОТКА ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРОЦЕССА МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ.

2.1 Концепция исследования и системного моделирования воспроизводственного процесса макроэкономической системы.

2.2 Разработка функциональной модели воспроизводственного процесса макроэкономической системы как объекта управления.~.

2.3 Разработка динамической модели функционирования реального сектора.

2.4 Разработка динамической модели функционирования сектора домашних хозяйств.

2.5 Разработка динамических моделей функционирования секторов финансовых и государственных учреждений.

2.6 Разработка динамической модели формирования совокупных расходов и макроэкономических показателей.

2.7 Анализ адекватности разработанных моделей воспроизводственных процессов макроэкономической системы.

Выводы по главе 2.

3 РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ПРОЦЕССОМ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ.

3.1 Воспроизводственные процессы макроэкономической системы как динамический многомерный объект управления.

3.2 Разработка функциональной схемы модели управления воспроизводственный процессом макроэкономической системы.

3.3 Разработка процедуры формирования алгоритмов поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом макроэкономической системы.

3.4 Разработка алгоритмов принятия решений по управлению воспроизводственным процессом макроэкономической системы.

Выводы по главе 3.

4. СИСТЕМНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ПРОЦЕССОМ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ.

4.1 Разработка программного обеспечения информационно-аналитической системы имитационного моделирования воспроизводственных процессов макроэкономической системы.

4.2 Методика проведения системных исследований.

4.3 Исследование динамики воспроизводственных процессовкак динамического объекта управления в условиях действия возмущений.

4.4 Исследование эффективности интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению воспроизводственными процессами макроэкономической системы.

Выводы по главе 4.

Актуальность

Современные тенденции преобразования российской экономики, направленные на формирование новой социально-экономической системы с рыночными отношениями, вызывают необходимость исследования макроэкономических закономерностей функционирования экономики в целом. Одной из проблем, решаемых в этой области, является проблема анализа и управления воспроизводственными процессами на государственном и региональном уровнях с целью обеспечения сбалансированности обращающихся в экономике потоков благ и денег на всех этапах их движения [33].

Проблема управления воспроизводственными процессами МЭС давно стала предметом пристального изучения и нашла отражение в трудах ученых-экономистов Е.Домара, Дж.Кейнса, Ф. Кене, В.Леонтьева, К. Маркса, Ф.Модильяни, П.Самуэльсона, Р.Солоу, Р.Стоуна, М.Фридмана, Р.Харрода, Э.Хансена, Дж.Хикса.

В рамках решения этой проблемы в настоящее время активно ведутся работы по созданию экономико-математических моделей и программных инстру-ментариев для целого спектра задач макроэкономического анализа воспроизводственных процессов. Большой вклад в исследование и разработку моделей воспроизводственных процессов внесли отечественные ученые Е.А.Абрамова, Б.И.Башкатов, А.Р.Белоусов, С.Ю. Глазьев, А.Г.Гранберг, С.Губанов, В.В.Ивантер, Ф.Н.Клоцвог, A.C. Маршалова, В.Л.Макаров, A.C. Новоселов, A.A. Петров, И.Г.Поспелов, О.С.Пчелинцев, А.В.Сидорович, С.А.Суспицын, М.Н.Узяков, Э.Б.Ершов, Б.Т.Рябушкин, Н.Б.Шугаль, а также зарубежные ученые-. Дж.Форрестер, Д.Медоуз, К.Х. дос Сантос и Дж.Зезза.

Для задач анализа пропорций воспроизводственного процесса и механизмов распределения финансовых потоков по отдельным периодам времени (па-пример, годам) разрабатываются статические модели на основе моделей межотраслевого баланса, общего экономического равновесия, при этом зачастую привлекается статистический инструментарий [69; 104]. Для задач анализа динамики воспроизводственных процессов разрабатываются динамические модели с использованием моделей системной динамики, моделей равновесной экономической динамики, динамического МОБ, технологий мультиагентных систем [69;87;93]. Однако в силу сложности исследуемого объекта и многоаспект-ности решаемой проблемы некоторые особенности динамики воспроизводственных процессов не нашли полного отражения в разрабатываемых модельных комплексах. В частности, недостаточное внимание уделяется вопросам исследования динамики неравновесных процессов взаимосвязанного формирования потоков доходов и расходов, накопления, потребления, сбережения, инвестиций в условиях стремления к восстановлению баланса потоков с учетом накопления финансовых запасов.

Решение проблемы повышения эффективности управления воспроизводственными процессами МЭС сопряжено с необходимостью обеспечения информационно-аналитической поддержки в процессе принятия решений с целью предварительной оценки состояния МЭС и последствий принимаемых решений в динамике.

С целью обеспечения поддержки процедур анализа динамики неравновесных воспроизводственных процессов и принятия решения по обеспечению сбалансированности финансовых потоков разрабатываются динамические мо-' дели кругооборота финансовых потоков с учетом накопления финансовых ресурсов, и на базе предложенных моделей создается программное обеспечение-информационно-аналитической системы имитационного моделирования макроэкономической системы.

Анализ работ отечественных и зарубежных авторов в области управления воспроизводственными процессами показал, что область исследования особенностей динамики воспроизводственных процессов макроэкономических систем, в частности динамики неравновесных процессов формирования финансовых потоков с учетом запасов в условиях стремления к восстановлению баланса потоков является малоизученной.

Данная работа основывается на методологии, подходах и системных принципах, применяемых при разработке интеллектуальных систем управления процессами функционирования производства в реальных условиях рынка, которые использовались при проведении научных исследований на кафедре технической кибернетики.

Цель работы и задачи исследования

Целью данной работы является системный анализ воспроизводственных процессов макроэкономической системы на основе разработанных динамических моделей, интеллектуальных алгоритмов принятия решений и программного обеспечения для принятия управленческих решений, а также оценка эффективности предложенных алгоритмов на основе методов имитационного моделирования и нейросетевых технологий.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать концепцию исследования и системного моделирования динамики воспроизводственного процесса МЭС.

2. Разработать динамические модели воспроизводственного процесса МЭС.

3. Разработать структуру автоматизированной информационной системы управления и процедуру формирования алгоритмов принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС на основе нейросетевых технологий.

4. Разработать программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования воспроизводственным процессом МЭС.

5. Провести экспериментальные исследования эффективности предлагаемых интеллектуальных алгоритмов принятия решений управления воспроизводственным процессом МЭС по различным сценариям.

Методы исследования

При решении указанных задач использованы методы системного анализа, теории управления, теории моделирования сложных систем, экономико-математические методы, методы искусственного интеллекта, методы теории принятия решений, методы объектно-ориентированного анализа и моделирования.

На защиту выносятся

1. Концепция исследования и системного моделирования воспроизводственных процессов МЭС на неравновесных режимах.

2. Динамические модели воспроизводственного процесса МЭС, включающие в себя динамические модели функционирования: реального сектора, сектора домашних хозяйств, сектора финансовых учреждений, сектора государственных учреждений, а также модель формирования во времени совокупных расходов и макроэкономических показателей.

3. Структура автоматизированной информационной системы управления и процедура поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС, а также интеллектуальные алгоритмы принятия решений.

4. Программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования воспроизводственного процесса МЭС.

5. Результаты экспериментальных исследований эффективности интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС.

Научная новизна

1. Новизна предложенной концепции исследования и системного моделирования динамики неравновесного воспроизводственного процесса МЭС состоит в разработке концептуальной модели на основе интеграции системного, динамического, когнитивного и сценарного подходов, что позволяет моделировать неравновесные режимы протекания воспроизводственных процессов МЭС, а также исследовать особенности установления динамического равновесия на основе анализа взаимосвязанного влияния во времени друг на друга темпов финансовых потоков, объемов ограниченных запасов и времени принятия решений по корректировке темпов формирования финансовых ресурсов.

2. Новизна предложенных динамических моделей воспроизводственного процесса МЭС состоит в описании динамики неравновесных процессов производства, распределения, потребления, сбережения, накопления и инвестирования, выполняемых секторами МЭС и образующих в целом макроэкономический кругооборот финансовых потоков, которые моделируются с помощью дискретно-непрерывных нелинейных моделей с логическими элементами, функционирующих как в автоматическом, так и в автоматизированном режимах.

3. Новизна структуры автоматизированной информационной системы управления состоит в том, что в нее включен блок интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений, которые обеспечивают гибкость управления в условиях неопределенности. Новизна процедуры формирования алгоритмов принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС заключается, во-первых, в проведении многопараметрического анализа классов динамически неравновесных и равновесных ситуаций на основе нейронных сетей карт Кохонена, и, во-вторых, в формировании сценариев неуправляемого и управляемого поведения МЭС в виде цепочек переходов во времени между кластерами неравновесных и равновесных ситуаций с использованием самоорганизующихся карт.

Практическая значимость

1. Практическую ценность диссертационного исследования составляет программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования, которое реализует предложенные концепцию, модели и интеллектуальные алгоритмы управления, а также позволяет обеспечить визуальную, информационную и интеллектуальную поддержку при моделировании различных сценариев управления воспроизводственным процессом МЭС и анализе результатов сформированных алгоритмов управления.

2. Практическую ценность составляют результаты экспериментальных исследований, которые показали правильность предложенной концепции исследования и эффективность интеллектуальных алгоритмов управления воспроизводственным процессом МЭС, позволяющих выбирать наиболее благоприятные сценарии управления.

Получено свидетельство №2008613683 об официальной регистрации программы для ЭВМ «Автоматизированная система имитационного моделирования процессов макроэкономического кругооборота финансовых потоков», которое было зарегистрировано РосАПО в Реестре программ для ЭВМ 31.07.2008.

В учебный процесс Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) внедрены математическое, алгоритмическое и программное обеспечение системы имитационного моделирования, а также методика его использования для решения задач исследования динамики воспроизводственных процессов макроэкономической системы.

Апробация работы и публикации

Основные научные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на: всероссийской научно-практической конференции «Актуальные вопросы экономической теории: развитие и применение в практике российских преобразований» (г. Уфа, УГАТУ, 2006 г.), шестой российской научно-методической конференции с международным участием «Управление экономикой: методы, модели, технологии» (г. Уфа, УГАТУ, 2006 г.), пятой всероссийской научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (г. Санкт-Петербург, 2008 г.), X, XI, XII международных научно-технических конференциях «Системный анализ и проектирование в управлении» (г. Санкт-Петербург, СПбГТУ, 2006, 2007, 2008 гг.), VIII, X международных конференциях «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (г. Самара, 2006,2008 гг.).

Основные положения и результаты исследования по теме диссертации опубликованы и непосредственно отражены в 11 работах, в том числе 1 — в издании, входящем в список ВАК.

Структура работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Основная часть работы содержит 151 страниц машинописного текста, 35 страниц иллюстраций и таблиц, список литературы, включающий 128 наименований. Объем приложений составляет 28 страниц.

Выводы по главе 4

1. Разработано программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования (ИАСИМ), которое реализует предложенные концепцию, модели и интеллектуальные алгоритмы управления, а также позволяет обеспечить визуальную, информационную и интеллектуальную поддержку при моделировании различных сценариев управления воспроизводственным процессом МЭС и анализе результатов сформированных алгоритмов управления. Входящая в ИАСИМ автоматизированная система имитационного моделирования процессов макроэкономического кругооборота финансовых потоков позволяет пользователю задавать исходные данные, запустить процесс имитационного моделирования; изменить параметры модели в заданные пользователем моменты времени (контрольные точки); отобразить динамику изменения финансовых потоков (притоков и оттоков) и запасов по секторам МЭС; визуализировать результаты моделирования в графическом виде (в том числе поместить сравнительные результаты экспериментальных исследований в единое координатное пространство), рассчитать ВВП по требуемому интервалу времени и выполнить построение диаграммы, отражающей накопление ВВП за несколько временных интервалов, заданных пользователем; произвести корректировку темпов потоков, которая позволяет уменьшить (в автоматическом режиме) или увеличить (в автоматизированном режиме) темпы расходов ресурсов каждого макроэкономического агента, а также с помощью модуля статического расчета определить показатели МЭС при изменении входных параметров модели без учета динамики потоков. Предложена методика проведения системных исследований с использованием разработанных моделей и алгоритмов управления.

2. Проведены экспериментальные исследования динамики воспроизводственного процесса как ДОУ в условиях действия возмущений. Результаты имитационных экспериментов показали возможность перехода воспроизводственных процессов МЭС на плановый режим функционирования за счет своевременного ПР по корректировке потоков доходов и расходов секторов МЭС.

3. Проведены экспериментальные исследования эффективности предлагаемых интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС по различным сценариям в соответствии с предложенной методикой проведения системных исследований на основе разработанных моделей и алгоритмов управления. Результаты экспериментальных исследований эффективности управления воспроизводственным процессом МЭС показали, что принимаемые решения позволяют обеспечить переход от неблагоприятных, динамически неравновесных ситуаций к благоприятным, динамически равновесным ситуациям с возможным изменением воспроизводственных пропорций, соответствующим прежнему или новому уровню темпа выпуска ВВП, при этом обеспечивается увеличение темпа выпуска ВВП в 1,08-1,12 раза.

Исследованные пессимистические сценарии продемонстрировали возможность эффективного управления воспроизводственным процессом МЭС за счет принятия мер по перераспределению потоков доходов и расходов между секторами МЭС в виде корректировок пропорций распределения, а также темпов потребления, сбережения, инвестирования с учетом накопленных запасов. Кроме того, показано, что своевременность и правильно выбранная последовательность принимаемых решений во времени позволяет обеспечить более высоких темпов выпуска ВВП для всей макроэкономической системы в целом.

184

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе диссертационного исследования были сделаны следующие выводы и получены следующие результаты:

1. Предложена концепция исследования и системного моделирования воспроизводственного процесса МЭС, основанная на интеграции системного, динамического, когнитивного и сценарного подходов. Применение системного подхода позволяет последовательно выполнить различные способы декомпозиции МЭС: сначала путем выделения концептов макроэкономических агентов и построения замкнутых по финансовым потокам контуров на когнитивной модели МЭС, а затем путем выделения функциональных процессов, выполняемых секторами МЭС, и построения ФС динамической модели МЭС. Применение динамического подхода позволяет исследовать динамические неравновесные режимы протекания воспроизводственных процессов МЭС при предположении о существовании динамически равновесного состояния, а также исследовать неравновесные воспроизводственные процессы с помощью анализа взаимосвязанного применения во времени трех системных факторов: темпов финансовых потоков, объемов их ограниченных запасов и управлений в виде корректировки темпов расхода финансовых ресурсов и выбора моментов времени принятия решений по корректировке темпов финансовых потоков. Применение когнитивного и сценарного подходов позволяет выявить различные сценарии развития неравновесных ситуаций функционирования МЭС и закономерности восстановления и поддержания равновесия при различных вариантах управления воспроизводственным процессом МЭС.

2. Разработана динамическая модель воспроизводственного процесса МЭС, включающая в себя: включающие в себя динамические модели функционирования: реального сектора, сектора домашних хозяйств, сектора финансовых учреждений, сектора государственных учреждений, а также модель формирования во времени совокупных расходов и макроэкономических показателей.

Предлагаемые динамические модели воспроизводственного процесса МЭС, реализованные в классе непрерывных нелинейных моделей с логическими элементами, позволяют отразить динамику процессов производства, распределения, обмена и потребления потоков денежных ресурсов. Динамическая модель функционирования реального сектора МЭС позволяет отразить динамику неравновесных процессов формирования потоков доходов и расходов сектора с учетом запасов при реализации им процессов производства и распределения ВВЦ а также процессов сбережения, инвестирования и передачи трансфертов с учетом накопленных запасов. Динамическая модель функционирования сектора домашних хозяйств позволяет исследовать влияние динамики поведения домохозяйств при формировании ими потоков потребления и сбережения с учетом запасов. Динамическая модель функционирования сектора финансовых учреждений позволяет описать динамику формирования инвестиционных потоков на основе накопленных объемов запасов из сбережений всех секторов МЭС, а также влияние изменений инвестиционных потоков на траекторию движения МЭС на множестве неравновесных состояний. Динамическая модель функционирования сектора государственных учреждений позволяет описать неравновесные процессы формирования бюджета и внебюджетных фондов, а также использования накопленных финансовых ресурсов для целей перераспределения между секторами МЭС с учетом запасов. Разработанная динамическая модель формирования совокупных расходов и макроэкономических показателей позволяет осуществить замыкание воспроизводственного цикла по потокам путем преобразования совокупных расходов в доходы отдельных секторов, используемых для производства на следующем цикле воспроизводственного процесса; выполнить контроль наступления моментов нарушения макроэкономических тождеств и перехода МЭС на динамически неравновесные режимы функционирования, а также рассчитать показатели функционирования МЭС в динамике.

3. Предложена структура автоматизированной информационной системы управления воспроизводственным процессом МЭС, включающая два уровня управления. Нижний уровень управления соответствует управлению отдельно взятыми подсистемами МЭС и включает четыре контура управления: сектором нефинансовых организаций; сектором домохозяйств и секторами финансовых и государственных учреждений. Верхний уровень управления построен на основе принципа ситуационного управления и основывается на применении интеллектуальных технологий для решения задач многопараметрического анализа динамически равновесных и неравновесных ситуаций и формирования правил классификации ситуации и принятия решений.

Разработана процедура поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС, построены самоорганизующиеся карты Кохонена для динамически равновесных и динамически неравновесных ситуаций; проведен многопараметрический анализ построенных кластеров; сформулированы правила классификации ситуаций; определены типовые переходы на множестве динамически равновесных ситуаций с учетом воспроизводственных пропорций; сформированы сценарии неуправляемого и управляемого поведения МЭС в виде цепочек переходов между динамически равновесными ситуациями.

4. Разработано программное обеспечение информационно-аналитической системы имитационного моделирования (ИАСИМ) воспроизводственного процесса МЭС, которое реализует предложенные концепцию, модели и интеллектуальные алгоритмы управления, а также позволяет обеспечить визуальную, информационную и интеллектуальную поддержку при моделировании различных сценариев управления воспроизводственным процессом МЭС и анализе результатов применения разработанных алгоритмов управления.

5. Проведены экспериментальные исследования эффективности предлагаемых интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС по различным сценариям в соответствии с предложенной методикой проведения системных исследований на основе разработанных моделей и алгоритмов управления. Результаты экспериментальных исследований эффективности управления воспроизводственным процессом МЭС показали, что принимаемые решения позволяют обеспечить переход от неблагоприятных, динамически неравновесных ситуаций к благоприятным, динамически равновесным ситуациям с возможным изменением воспроизводственных пропорций, соответствующим прежнему или новому уровню темпа выпуска ВВП, при этом обеспечивается увеличение темпа выпуска ВВП в 1,08-1,12 раза.

Исследованные пессимистические сценарии продемонстрировали возможность эффективного управления воспроизводственным процессом МЭС за счет принятия мер по перераспределению потоков доходов и расходов между секторами МЭС в виде корректировок пропорций распределения, а также темпов потребления, сбережения, инвестирования с учетом накопленных запасов. Кроме того, показано, что своевременность и правильно выбранная последовательность принимаемых решений во времени позволяет обеспечить более высоких темпов выпуска ВВП для всей макроэкономической системы в целом.

Разработанные модели, алгоритмы и ПО ИАСИМ воспроизводственных процессов МЭС могут быть использованы: в качестве аналитического инструментария при исследовании макроэкономических проблем, возникающих при управлении макроэкономической системой; в качестве обучающей системы для подготовки специалистов в области макроэкономического анализа и прогнозирования; а также в качестве исследовательской системы, позволяющей решать задачи анализа, синтеза, исследования динамики поведения макроэкономических систем как сложных социально-экономических систем.

1. Национальные счета России в 2000-2007 годах Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2008. <http://www.gks.ru/doc2008/nacsh.zip> (01.11.2008).

2. Основные показатели системы национальных счетов. 2008 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2008. <http://www.gks.ri^gd/free/B0119/Main.htm> (01.11.2008).

3. Основные экономические показатели Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Центрального Банка России, 2008. -<http://www.cbr.ru/statistics/print.aspx?file=macro/macro08.htm> (01.11.2008).

4. Российский статистический ежегодник. 2007 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2007. < http://www.gks.ru/bgd/regl/b04l3/Main.htm> (01.11.2008).

5. Россия в цифрах. 2008 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2008. <http://www.gks.ru/doc2008/msfig/rus08.zip> (01.11.2008).

6. Россия и страны Европейского Союза. 2007 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2008. <http://www.gks.ru/doc2007/ruses.zip> (01.11.2008).

7. Россия и страны мира. 2006 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2008. <http://www.gks.ru/doc2006/world.zip> (01.11.2008).

8. Абрамова Е.А., Белоусов Д.Р., Михайленко К.Е. Экономические итоги развития российской экономики в 2006 г. и прогноз на 2008-2010 гг. // Проблемы прогнозирования. 2008. — № 1. — С. 55-72.

9. Агапова Т.А., Серегина С.Ф. Макроэкономика: учебник / под общ. ред. д.э.н., проф. A.B. Сидоровича; МГУ им. М.В.Ломоносова. 7-е изд., перераб. и доп. - М.: Дело и сервис, 2005. — 464 с.

10. Алексеенко В.Б., Красавина В.А. Математические методы исследования экономических систем: учебное пособие. — М.: РУДЫ, 2005. — 154 е.: ил.

11. Андреев A.B. Основы региональной экономики: учебное пособие / A.B. Андреев, JIM. Борисова, Э.В. Плучевская. М.: КНОРУС, 2007. - 336 с.

12. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: учебник. М.: Финансы и статистика, 2004. - 424 с.

13. Ануфриев И.Е., Смирнов А.Б., Смирнова E.H. MATLAB 7. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 1104 с.

14. Бабашкина A.M. Государственное регулирование национальной экономики: учеб. пособие М.: Финансы и статистика, 2006. — 480 с.

15. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский.-СПб.: Питер, 2000. 384 с.

16. Балацкий Е.В. Воспроизводственный цикл и налоговое бремя // Экономика и математические методы. 2000. - Т. 36, №1. - С. 3-16.

17. Барсегян A.A., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336 с.

18. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: учеб пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2005. -304 с.

19. Башкатов Б.И. Национальное счетоводство: учебник. — М.: Финансы и статистика, 2005. 607 с.

20. Белоусов А.Р. Этапы становления российской модели воспроизводства // Проблемы прогнозирования. 2001. - № 6. - С. 2-21.

21. Белоусов А.Р., Абрамова Е.А. Интегрированные матрицы финансовых потоков (методический и инструментальный подходы) //Проблемы прогнозирования. 1999. - № 6. - С. 14-76.

22. Бескоровайная Н. С. Финансовые потоки в системе управления региональной экономикой // Финансы и кредит. 2006. - № 10. — С. 23-29.

23. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов A.C. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия-Телеком, 2007. - 284 с.

24. Васильев В.И., Ильясов Б. Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечёткой логики: учебное пособие. — Уфа: Изд-во УГАТУ, 1995. 99 с.

25. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: учебник. М.: Финансы и статистика, 2000. - 352 с.

26. Веренкин А.О., Д.И. Волошин. Стоимостные основы структурной экономической политики // Проблемы прогнозирования. -2006. №2. -С. 17-37.

27. Вечканов Г., Вечканова Г. Макроэкономика. СПб.: Питер, 2004. - 544 с.

28. Волкова В.Н. Теория систем: учеб. пособие / В.Н. Волкова, А.А.Денисов. -М.: Высш.шк., 2006. 511с.

29. Гизатуллин Х.Н., Ризванов Д.А. Проблемы управления сложными социально-экономическими системами. -М.: Экономика, 2005. 217 с.

30. Глазьев С.Ю. Формирование макроэкономических условий устойчивого экономического роста // Проблемы теории и практики управления. 2007. - № 6. - С.8-18.

31. Горбунов А.Р. Управление финансовыми потоками. М.: Глобус, 2004. - 240 с.

32. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: учебник для вузов. М.: ГУ ВШЭ, 2004.-495 с.

33. Грязнова А.Г., Думная H.H. Макроэкономика. Теория и российская практика: учебник.- М.: КНОРУС, 2006. 688 с.

34. Губанов С. Системный выбор России (к итогам 2006 г.) // Экономист. -2007.-№4.-С. 3-26.

35. Джексон Питер. Введение в экспертные системы / пер. с англ.: учебное пособие. М.: Изд. дом «Вильяме», 2001. - 624 с.

36. Дрогобыцкий И.Н. Системный анализ в экономике: учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2007. - 512 с.

37. Дьяконов В. MATLAB: учебный курс. СПб.: Питер, 2001. - 560 с.

38. Дюк В., Самойленко A. Data Mining: учебный курс. СПб.: Питер,2001. - 368 с.

39. Егоров Д., Егорова А. Планирование развития на основе межотраслевого баланса (на примере Мурманской области) // Экономист. 2003. - №1. - С. 43-51.

40. Ефимова О.В. Финансовый анализ. М.: Бухгалтерский учет, 1998. - 320 с.

41. Закиева Е.Ш. Исследование устойчивости функционирования управляемого производственного комплекса методом математического моделирования: Дис. . канд. техн. наук. Уфа, 2000. - 200 с.

42. Замков О.О., Толстопятенко A.B., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: учебник / под общ. ред. д.э.н., проф. А.В.Сидоровича; МГУ им. М.В.Ломоносова. М.: Дело и сервис, 2001. - 368 с.

43. Зимина Г.А. Управление инвестициями в условиях обновления производства на основе методов имитационного моделирования и нейросетевых технологий: Дис. . канд. техн. наук. Уфа, 2007. — 211 с.

44. Иванов П.М. Устойчивое региональное развитие: концепция и модель управления // Экономика и математические методы. 2006. - Т. 42, №2. - С.51-59.

45. Иванов Ю.Н. Основы национального счетоводства: учебник. М.: ИНФРА-М, 2005.-480 с.

46. Ивантер В. Факторы роста российской экономики // Проблемы теории и практики управления. 2007. - № 8. - С. 8-13.

47. Ивантер В., Узяков М. Долгосрочный прогноз развития экономики России: инвестиционный вариант // Проблемы теории и практики управления. 2008. -№>3.-С. 12-25.

48. Ильясов Б.Г., Дегтярева И.В., Макарова Е.А., Габдуллина Э.Р. Моделирование неравновесных воспроизводственных процессов макроэкономической системы // Вестник УГАТУ. 2008 (в печати).

49. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Моделирование производственно-рыночных систем. Уфа: изд-во УГАТУ, 1995. - 321 с.

50. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Макарова Е.А. Динамическая модель формирования цены // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: межвуз. науч. сб. Уфа, 1996. - С. 16-28.

51. Имитационный анализ регионального воспроизводственного процесса / Лавлинский С.М., Макаров В. Л. и др. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1987. -175 с.

52. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей: учебное пособие / В.И.Васильев, Б.Г.Ильясов, С.С.Валеев и др.; Уфа: изд-во УГАТУ, 1997.-92 с.

53. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов: учебное пособие / В.И.Васильев, Б.Г.Ильясов; Уфа: изд-во УГАТУ, 1999.- 105 с.

54. Калиниченко В.В., Суровцов Л.К., Шалабин Г.В. Некоторые вопросы моделирования социально-экономического развития России // Вестник СПбГУ. -2005. Сер. 5, вып. 1. - С. 125-137.

55. Кватрани Т. Rational Rose и UML. Визуальное моделирование: пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2001.- 176 с.

56. Килин П.М. Воспроизводство регионального общественного продукта (схемы, модели, балансы). М.: Наука, 1984. - 230 с.

57. Киселева Е.А. Макроэкономика. Конспект лекций: учебное пособие. М.: Эксмо, 2006. - 352 с.

58. Клейнер Г.Б. Экономико-математическое моделирование и экономическая теория // Экономика и математические методы. 2001. - Т. 37, № 3. - С. 111-126.

59. Клоцвог Ф.Н., Костин В.А. Макроструктурные модели инструмент народнохозяйственного прогнозирования // Проблемы прогнозирования. - 2004. -№6.-С. 17-27.

60. Коваленко Е., Зинчук Г., Кочеткова С. и др. Региональная экономика и управление: учебное пособие. СПб.: Питер, 2008. - 288 с.

61. Колемаев В.А. Математическая экономика: учебник для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. 299 с.

62. Кузнецова О.В., Кузнецов A.B. Системная диагностика экономики региона / Труды Института системного анализа Российской академии наук. М.: Ком-Книга, 2006. - 232 с.

63. Кузык Б., Яковец Ю. Альтернативы структурной динамики // Экономист. -2008.-№2.-С 3-14.

64. Курс социально-экономической статистики: учеб. для студентов вузов / под ред. М.Г.Назарова. М.: Омега-JI, 2006. - 984 с.

65. Куликов JI.M. Основы экономической теории: учеб. пособие. 2-е изд., пе-рераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 400 с.

66. Курс экономической теории: учебник / под общ. ред. д.э.н., проф. A.B. Си-доровича; МГУ им. М.В.Ломоносова. ~М.: Дело и сервис, 2008. 1040 с.

67. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Интеллектуальное управление производственными системами: Монография. М.: Машиностроение, 2001. - 327 с.

68. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. -СПб: БХВ-Петербург, 2003. 736 с.

69. Леонтьев В. Экономические эссе. Теории, исследования, факты и политика. -М.: Политиздат, 1990. 415 с.

70. Липунцов Ю.П. Управление процессами. Методы управления предприятием с использованием информационных технологий. М.: ДМК Пресс; - М.: Компания АйТи, 2003. - 224 с.

71. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сулакшин С.С. Применение вычислимых моделей в государственном управлении. — М.: Научный эксперт, 2007. 304 с.

72. Макарова Е.А. Исследование автоматизированной системы оперативного управления поведением предприятия в конкурентных условиях рынка методом математического моделирования: Дис. . канд. техн. наук. Уфа, 1996 - 307 с.

73. Макконнелл K.P., Брю C.J1. Экономикс: принципы, проблемы и политика / пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2006. - 940 с.

74. Макроэкономика: научные школы, концепции, экономическая политика / A.A. Никифоров, О.Н.Антипина, H.A. Миклашевская; под общ. ред. A.B. Сидо-ровича. М.: Дело и Сервис, 2008. - 534 с.

75. Маршалова A.C. Основы теории регионального воспроизводства: Курс лекций / НГАЭиУ. М.: Экономика, 1998. - 192 с.

76. Михеева H.H. Проблемы использования региональных счетов в макроэкономическом анализе // Экономика и математические методы. 2000. - Т. 36, №4.-С. 48-57.

77. Моделирование экономических процессов / под ред. М.В. Грачевой, JI.H. Фадеевой, Ю.Н. Черемных. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 315 с.

78. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. М.: Физматлит, 2007. - 584 с.

79. Петров A.A. Анализ перестройки и реформы российской экономики методами математического моделирования Электронный ресурс. // Публикации сотрудников ВЦ им.Дородницына РАН. <http://www.ccas.ru/mmes/intpet.htm> (01.11.2008).

80. Петров A.A., Поспелов И.Г. Инновационно-прорывной путь развития: прогнозные параметры // Экономист. 2008. - №2 - С. 15-20.

81. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989. - 367 с.

82. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: учебное пособие для высших учебных заведений. М.: Логос, 2001. -296 с.

83. Попков Ю.С. Макросистемные модели пространственной экономики. М.: КомКнига, 2008. - 240 с.

84. Поспелов И.Г. Модели экономической динамики, основанные на равновесии прогнозов экономических агентов. М.: Изд-во ВЦ РАН, 2003. - 200 с.

85. Потемкин В.Г. Введение в MATLAB. М.: Диалог МИФИ, 2000. - 247 с.

86. Процессы воспроизводства и их моделирование / под ред. C.B. Казанцева -Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1983. — 249 с.

87. Рогова О. Инфляция и воспроизводство //Экономист.-2007.-№ 1.-С. 37-45.

88. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: учебное пособие / под ред. д.э.н., проф. Н.П. Тихомирова. М.: Экзамен, 2003. - 496 с.

89. Рыков В.В., Ивницкий В.А., Морозов Е.В. О работах Н.П.Бусленко в области имитационного моделирования // Информационные процессы. — 2005. -Т. 5, №3. С. 177-186.

90. Салин В.Н. Система национальных счетов. М.: Финансы и статистика, 2005.- 159 с.

91. Сергиенко Я., Райская Н., Френкель А. Экономика России в 2007 году: основные тенденции развития // Проблемы теории и практики управления. 2007. -№ 11.-С. 16-24.

92. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник: учебное пособие для вузов / под ред. В.Н.Волковой, В.Н.Козлова. -М.: Высш.шк., 2004. 616 с.

93. Современный инструментарий логистического управления: учебник для вузов / Л.Б.Миротин, В.В.Боков М.: Экзамен, 2005. - 496 с.

94. Суспицын С.А. Макроэкономические стратегии развития Сибири // Регион: экономика и социология. 2006. - №4. - С.3-14.

95. Тарасевич Л.С., Гребенников П.И., Леусский А.И. Макроэкономика: учебник. М.: Высшее образование, 2007. - 654 с.

96. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике, учебное пособие. М.: СИНТЕГ, 2002. - 316 с.

97. Трунин С.Н., Вукович Г.Г. Макроэкономика: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2007. - 312 с.

98. Туманова Е.А., Шагас Н.Л. Макроэкономика. Элементы продвинутого подхода: учебник. М.: ИНФРА-М, 2007. - 400 с.

99. Узяков М.Н. Отрасль в системе межотраслевых связей: возможности анализа и прогнозирования. М.: ТЕИС, 2002. - 224 с. Ю9.Боггс У., Боггс M. UML и Rational Rose. - M.: ЛОРИ, 2001. - 582 с.

100. Фетисов Г.Г., Орешин В.П. Региональная экономика и управление: учебник. М. : ИНФРА-М, 2006. - 416 с.

101. Фролов Ю.В. Интеллектуальные системы и управленческие решения. М.: МГПУ, 2000,- 294 с.

102. Хубиев К. О содержании «новой экономики» // Экономист. 2008. - № 5. -С. 63-70.

103. Черных И. В. Simulink: Инструмент моделирования динамических систем. М.: Диалог-МИФИ, 2003. - 496 с.

104. Шелобаев С.И. Экономико-математические методы и модели: учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 287 с.

105. Шугаль Н.Б., Ершов Э.Б. Теоретическая модель взаимосвязи элементов добавленной стоимости и конечного продукта // Проблемы прогнозирования. -2008. -№1. С. 33-54.

106. Шугаль Н.Б., Ершов Э.Б. Эмпирическая модель взаимосвязи элементов добавленной стоимости и конечного продукта в российской экономике // Проблемы прогнозирования. 2008. - №2. - С. 19-46.

107. Экономико-математические методы и прикладные модели: учеб. пособие для вузов / В.В.Федосеев, А.Н.Гармаш, Д.М.Дайитбегов и др.; под. ред. В.В.Федосеева. М.: ЮНИТИ, 2000. - 391 с.

108. Экономико-математические методы и модели: учеб. пособие / Н.И. Холод, А.В. Кузнецов, Я.Н. Жихар и др.; под общей ред. А.В. Кузнецова. Мн.: БГЭУ, 2000.-412 с.

109. Dos Santos С.H. (2003) A Stock-Flow Consistent General Framework for Formal Minskyan Analyses of Closed Economies WWW document. / The Levy Economies Institute. <http://ideas.repec.Org/p/lev/wi-pap/403.html> (01.11.2008).

110. Dos Santos C. H., Zezza G. (2004) A Post-Keynesian Stock-flow Consistent Macroeconomic Growth Model Preliminary Results WWW document. / The Levy Economics Institute. <http://ideas.repec.Org/p/lev/wrpap/402.html> (01.11.2008).

111. Dos Santos C. H., Zezza G. (2005) A Simplified Stock-Flow Consistent Post-Keynesian Growth Model WWW document. / The Levy Economics Institute. -<http://ideas.repec.Org/p/lev/wrpap/403.html> (01.11.2008).

112. Ilyasov B.G, Degtjareva I.V., Makarova E.A., Gabdullina E.R. Modeling of dynamics of fund flows circulation // Proceedings of the 8th International Workshop on Computer Science and Information Technologies. 2008. Vol II. P.69-73.

113. Khan M.S., Montiel P., Haque N. (1991) Macroeconomic Models for Adjustment in Developing Countries WWW document. / IMF, Washington. -<http://www.fao.org> (01.11.2008).

114. Robinson Sh. (2006). Macro Models and Multipliers: Leontief, Stone, Keynes, and CGE Models. Poverty, Inequality and Development Essays in Gonor of Eric Thorbecke, New York WWW document. <http://www.iQDri.org> (01.11.2008).

115. Shaikh A.(1989) A dynamic approach to the Theory of Effective Demand WWW document. / Economics working Paper Archive. <http://ideas.repec.Org/p/lev/wrpap/19.htm> (01.11.2008).

116. Shone R. Economic Dynamics: Phase Diagrams and Their Economic Application WWW document. / Cambridge University Press. <http://www.cambridge.org> (01.11.2008).

117. Zezza, G. (2003). Dynamic Properties of Stock-Flow Models with Stable Stock-Flow Norms WWW document. / Presented at the Eastern Economic Association Conference. New York. <http://webuser.unicas.it/zezza/papers/nycdragt.pdf> (01.11.2008).