автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Интеллектуальная поддержка принятия управленческих решений в многосекторных макроэкономических системах с учетом рыночных отношений на основе динамических моделей

г

МАКАРОВА Елена Анатольевна

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В МНОГОСЕКТОРНЫХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ С УЧЕТОМ РЫНОЧНЫХ ОТНОШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Специальность 05.13.10-Управление в социальных и экономических системах

2 9 СЕН 2011

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Уфа-2011

4854806

Работа выполнена на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета

Научный консультант заслуж. деятель науки и техники РФ,

д-р техн. наук, проф. ИЛЬЯСОВ Барый Галсевич

Официальные оппоненты д-р техн. наук

СМИРНОВ Сергей Викторович директор Института проблем управления сложными системами РАН (г. Самара)

д-р техн. наук, проф.

ДИМОВ Эдуард Михайлович

проф. каф. экономических

и информационных систем

Поволжского государственного университета

телекоммуникаций и информатики

(г. Самара)

д-р техн. наук, проф. ГОРБАТКОВ Станислав Анатольевич проф. каф. математики и информатики Всероссийского заочного финансово-экономического института (филиал в г. Уфе)

Ведущее предприятие Институт социально-экономических

исследований Уфимского научного центра Российской академии наук

Защита диссертации состоится « 21 » октября 2011 г. в 10 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 университета

Автореферат разослан « » 2011г.

Ученый секретарь диссертационного совета, д-р техн. наук, проф.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Современные условия функционирования российской экономики сложны и многообразны и характеризуются различными тенденциями: длительным трансформационным кризисом системного характера в период 1991—1998 гг., который связан с формированием новой социально-экономической системы с рыночными отношениями; устойчивым экономическим ростом с воспроизводственными пропорциями экспортно-ориентированного сценария в период 2001-2008 гг.; а также тенденциями рецессии под влиянием мирового финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг., и затем оживления и подъема экономики в последние годы.

К отличительным особенностям современного состояния макроэкономических систем (МЭС) необходимо отнести: ускорение научно-технических изменений и возрастание темпов изменения финансовых, материальных и информационных потоков; ограниченность запасов различного рода ресурсов, которая порождает ситуации дефицита, являющиеся в современных условиях одним из основных регуляторов финансовых потоков на макро-уровне; расширение глобализации хозяйственной жизни общества, которая усложняет процессы взаимодействия рыночных и государственного механизмов регулирования.

Названные особенности в полной мере присущи и российской экономике, которая за последние десятилетия приобрела ряд характеристик, затрудняющих ее экономическое развитие: экспортно-сырьевая направлешюсть развития; несбалансированность между формированием национальных сбережений и инвестиций; высокий уровень открытости российской экономики по отношению к трансграничным потокам капитала; ограниченность социального эффекта роста; несовершенство рыночных и государственных регулирующих механизмов.

В связи с этим актуальными становятся исследования, направленные на решение целого спектра проблем макроэкономического анализа и государственного регулирования национальной экономики. Одной из проблем, решаемых в этой области, является проблема анализа и управления воспроизводственным процессом макроэкономической системы, которая функционирует с учетом рыночных регулирующих механизмов в условиях неопределенности и обладает ограниченными ресурсами. Применение воспроизводственного подхода к исследованию макроэкономических проблем позволяет проводить анализ процессов производства, распределения, обмена, потребления и накопления в их единстве и взаимосвязи на основе системообразующего описания закономерностей, повторяющихся в динамике и присущих всей системе в целом.

В рамках воспроизводственных проблем решаются вопросы: обеспечения условий расширенного воспроизводства как основы экономического роста за счёт управления запасами и формирования инновационно-инвестиционных процессов; обеспечения сбалансированности потоков расходов и доходов секторов экономики; поддержания воспроизводственных пропорций, соответствующих целям макроэкономической политики государства; управления запаса-

ми финансовых и материальных ресурсов; совершенствования механизмов рыночного и государственного регулирования.

Решение многих проблем анализа и управления воспроизводственным процессом МЭС требует, в первую очередь, разработки моделирующих комплексов и систем интеллектуальной поддержки принятия решений, применение которых позволяет повысить степень научной обоснованности управленческих решений, принимаемых на государственном уровне. Применение математических моделей и информационных технологий для оценки социально-экономического положения и разработки сценарных условий функционирования экономики служит целям повышения эффективности функционирования макроэкономических систем.

Обоснована актуальность исследования макроэкономической системы как сложной динамической многосекторной системы, которая выполняет все стадии воспроизводственного процесса и формирует кругооборот финансовых потоков; функционирует на неравновесных режимах в условиях разнотемпово-сти финансовых потоков с учётом ограниченности запасов; обеспечивает гибкую корректировку финансовых потоков в неопределенных условиях на основе механизмов рыночного и государственного регулирования.

Проблема управления воспроизводственным процессом МЭС давно стала предметом пристального изучения и нашла отражение в трудах многих ученых-экономистов Е. Домара, Дж. Кейнса, Ф. Кене, В. Леонтьева, К. Маркса, Ф. Модильяни, П. Самуэльсона, Р. Солоу, Р. Стоуна, М.Фридмана, Э.Хансена, Р. Харрода, Дж. Хикса. Воспроизводственные аспекты лежат в основе решения основных макроэкономических проблем: поддержания желаемых темпов экономического роста, уровней инфляции и безработицы.

Для решения проблем обеспечения роста ВВП и инновационного развития экономики разрабатываются модели экономического роста (работы Е. Домара, Н. Калдора, М. Калецкого, П. Ромера, Р. Солоу, Р. Харрода, Й. Шумпетера), предназначенные для построения траекторий экономического роста с учетом механизмов влияния различных факторов.

Дня решения проблем анализа цикличности функционирования экономики разрабатываются модели экономических циклов (работы Дж. Кейнса, Н. Д. Кондратьева, С. Кузнеца, А. Лигу, П. Самуэльсона, М. Фридмана, Ф. А. фон Хайека, Э. Хансена, Р. Харрода, Д. Хикса), которые позволяют выявлять условия развития МЭС на-различных периодах времени и причины, вызывающие изменений экономической конъюнктуры.

Решение проблем безработицы и инфляции связано, как правило, с анализом проблемы рыночного регулирования макроэкономических процессов и требует координации действий экономических субъектов по формированию финансовых и материальных потоков между секторами экономики. Эти проблемы исследуются различными направлениями экономической мысли: неоклассическим (Р.Лукас, Т.Сарджент, Ф. А. фонХайек), кейнсианским (работы Дж.Хикса, Э.Хансена), кейнсианско-неоклассического синтеза (П. Самуэльсон Д. Хикс, Дж. Тобин, Ф. Модильяни, Р. Клауэр), монетаристским (М. Фридмен, К. Бруннер, А. Шварц, А. Мельтцер), а также новой макроэкономической школой (Р. Лукас, Т. Серждент,

Р. Барр, Н. Уоллес). Наибольшую поддержку в научных кругах имеет парадигма смешанной экономики, основанная на концепции кейнсианско-неоклассического синтеза, одним из сторонником которой является Дж. Стиглиц. Согласно этой парадигмы государство, находящееся вне рынка, координирует деятельность рыночных субъектов и корректирует рыночные механизмы, исправляя «ошибки рынка».

В качестве теоретических и методологических оснований проводимых исследований рассматривается концепция кейнсианско-неоклассического синтеза, согласно которой основные вопросы воспроизводства решаются как рыночными методами, так и методами государственного регулирования, которое в условиях смешанной экономики имеет ограниченные масштабы и усложненные функции. Решаемая в работе проблема состоит в разработке методологических основ интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом запасов ресурсов и неравновесных рыночных условий, а также в разработке на их основе математических моделей и интеллектуальных алгоритмов управления с целью повышения эффективности функционирования МЭС.

В процессе решения данной проблемы автор опирался на труды отечественных и зарубежных ученых, внесших значительный вклад в развитие различных направлений теории моделирования и управления экономическими системами:

• в разработку балансовых моделей, применяемых при решении задач планирования, распределения ресурсов и анализа воспроизводственных пропорций на региональном и государственном уровнях (А. Г. Гранберг, В. В. Ивантер, С.В.Казанцев, Ф. Н. Клоцвог, В.В.Леонтьев, В.Л.Макаров,

A. С. Маршалова, В. С. Немчинов, А. А. Петров, Г. Р. Серебряков, С. А. Суспи-цын, М. Н. Узяков, Ю. Н. Черемных, К. С. Шаталин и др.);

• в разработку балансовых моделей экспериментального характера в виде интегрированных БАМ-матриц, разработанных для секторного описания экономических систем (Е. А. Абрамова, А. Р. Белоусов, Э. Б. Ершов и др.);

• в разработку моделей индикативного планирования и национального программирования для конъюнктурных, структурных и стратегических целей (С. Ю. Глазьев, Б. Н. Кузык, В. И. Кушлин, Ю. В. Яковец и др.);

• в разработку систем имитационного моделирования и моделей системной динамики (И.В.Белотелов, Ю.И.Бродский, А.А.Емельянов, В.И.Маевский, Ю. Н. Павловский, А. А. Петров, 10. С. Попков, И. Г. Поспелов, Н. В. Чепурных, Дж. Зезза, Д. Медоуз, Т. Нейлор, К. X. дос Сантос, Дж. Форрестер, Р. Шон и др.);

• в разработку статических и динамических вычислимых моделей общего равновесия С<Ж-моделей (В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, П. Б. Диксон и др.);

• в разработку динамических моделей в рамках методологии системного анализа развивающейся экономики (А. А. Петров, И. Г. Поспелов и др.);

• в разработку теории управления сложными, в том числе организационными, системами на основе теории принятия решений (С.Н.Васильев,

B. Н. Бурков, Д. А. Новиков, В. В. Кульба, Р. М. Юсупов и др.);

• в разработку имитационных моделей производственных и макроэкономических систем и их динамических моделей (Э.В.Браверман, Р.С.Гринберг, И.В. Дегтярева, Э.М.Димов, Б.Г.Ильясов, Л. А.Исмагилова, Ю. С.Кабальнов,

С.В.Казанцев, В.А.Колемаев, А.А.Колобов, Д.С.Конторов, С.Г.Селиванов,

A. Д. Смирнов, В. А. Цыбатов, Л. Ф. Шклярский, И. Ю. Юсупов и др.),

• в разработку интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений и ситуационного подхода (Д. Л. Андрианов, Р. А. Бадамшин,

B. И. Васильев, В. Ф. Венда, В.А.Виттих, Т. А. Гаврилова, С. Н. Горбатков, М.Б.Гузаиров, Л.С.Загадская, Н.Г.Загоруйко, Э.В.Попов, Г.С.Поспелов, Д. А. Поспелов, С.В.Смирнов, Ю.Ф.Тельнов, В.Ф.Хорошевский, Л. Р. Черняховская, Н. И. Юсупова, Г. Дебок, Т. Кохонен, Д. Рутковская и др.).

Несмотря на большое количество работ в исследуемом направлении следует признать, что в силу сложности макроэкономической системы как объекта исследования и многоаспектности решаемых проблем некоторые особенности управления воспроизводственными процессами в динамике не нашли полного отражения в разрабатываемых моделях и программных комплексах. В частности, проблемы анализа и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственными процессами, которые рассматриваются с учетом замыкания макроэкономического кругооборота финансовых потоков и влияния запасов макроэкономических агентов, а также регулируются рыночными механизмами взаимосвязанного функционирования рынков, остаются малоизученными.

Объект исследования - воспроизводственный процесс макроэкономической системы, выполняемый в рыночных условиях при управляющем воздействии политик государственного регулирования.

Предмет исследования - совокупность методов и средств решения проблем интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении воспроизводственным процессом макроэкономической системы.

Цель и задачи исследований

Целью работы является решение актуальной научно-практической проблемы, заключающейся в разработке методологических и теоретических основ интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в многосекторных макроэкономических системах, функционирующих на неравновесных режимах с учетом рыночных отношений между секторами экономики, на основе динамических моделей и интеллектуальных алгоритмов управления, а также в реализации их в виде программного обеспечения и в применении полученных результатов для решения практических задач оценки эффективности функционирования макроэкономических систем.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать методологию исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной МЭС на неравновесных режимах с учетом запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов.

2. Разработать комплекс динамических моделей воспроизводственного процесса многосекторной МЭС, включающий в себя динамические модели управляемого поведения секторов экономики с учетом информации о накопленных запасах ресурсов.

3. Разработать комплекс динамических моделей макроэкономических рынков благ, труда и денег, взаимодействующих с секторами экономики в системе макроэкономического кругооборота на неравновесных режимах.

4. Разработать структуру системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом макроэкономических рынков как единым динамическим объектом, а также метод формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решений при управлении поведением МЭС в неравновесных рыночных условиях.

5. Разработать программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС в неравновесных условиях с учетом рыночных отношений.

6. Разработать комплексную методику анализа и проектирования систем интеллектуальной поддержки управления процессом функционирования МЭС в неравновесных рыночных условиях.

7. Провести экспериментальные исследования эффективности предложенных интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС при реализации различных сценариев управления, а также выработать практические рекомендации для ситуационного управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом ограниченных запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов.

Методы исследования

При проведении исследований использованы методы системного анализа, экономической теории, теории управления, теории моделирования сложных систем, экономико-математические методы, методы искусственного интеллекта, теории принятия решений, имитационного моделирования и методы проектирования информационных систем.

Результаты, выносимые на защиту

1. Методология исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной МЭС на неравновесных режимах с учетом запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов.

2. Комплекс динамических моделей воспроизводственного процесса многосекторной МЭС, включающий в себя динамические модели управляемого поведения секторов экономики с учетом информации о запасах ресурсов.

3. Комплекс динамических моделей макроэкономических рынков благ, труда и денег, взаимодействующих с секторами экономики в системе макроэкономического кругооборота на неравновесных режимах.

4. Структура системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом макроэкономических рынков как единым динамическим объектом, а также метод формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решений при управлении поведением МЭС в неравновесных рыночных условиях.

5. Программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС в неравновесных условиях с учетом рыночных отношений.

6. Комплексная методика анализа и проектирования систем интеллектуальной поддержки управления процессом функционирования МЭС в неравновесных рыночных условиях.

7. Результаты экспериментальных исследований эффективности предложенных интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС при реализации различных сценариев управления, полученные с использованием разработанной системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления.

Научная новизна результатов

1. Новизна предложенной методологии исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС заключается в том, что она основана на комплексной интеграции системного, структурно-функционального, динамического, когнитивного, сценарного и информационного подходов, а также методах искусственного интеллекта и теории управления; требует последовательной декомпозиции МЭС и построения вначале предложенных когнитивных моделей макроэкономического кругооборота с учетом запасов ресурсов и влияния рынков, а затем предложенных функциональных и динамических моделей МЭС. Методология позволяет моделировать неравновесные режимы функционирования многосекторной МЭС при взаимодействии макроэкономических рынков благ, труда и денег на основе анализа взаимосвязанного влияния во времени друг на друга темпов потоков, объемов ограниченных запасов ресурсов, рыночных отношений и управляющих воздействий с учетом моментов времени принятия решений.

2. Новизна предложенных динамических моделей воспроизводственного процесса МЭС состоит в том, что они описывают в виде непрерывных нелинейных уравнений динамику неравновесных процессов производства, распределения, потребления, сбережения и инвестирования, которые выполняются секторами экономики, взаимодействующими в рамках макроэкономического кругооборота финансовых потоков с учетом ограниченных запасов ресурсов. Новизна предложенного алгоритма управления поведением сектора экономики на основе информации о накопленных запасах ресурсов состоит в том, что он стремится приблизил, текущие темпы расхода ресурсов сектора к темпам текущих доходов, изменение которых определяется взаимодействием секторов в составе МЭС на неравновесных режимах функционирования.

3. Новизна предложенных динамических моделей функционирования рынков благ, труДа и денег состоит в том, что они рассматриваются как единый объект, и содержат алгоритмы взаимодействия во времени спроса, предложения и цен на макроэкономических рынках, взаимосвязанных друг с другом и с секторами экономики по финансовым потокам и запасам ресурсов. Это позволяет моделировать динамику неравновесных процессов функционирования секторов МЭС в рамках макроэкономического кругооборота с учетом ценовых регулирующих механизмов.

4. Новизна предложенной структуры системы интеллектуальной поддержки управления МЭС состоит в системном согласовании взаимодействующих во времени трех уровней управления, реализующих принципы обратной

связи, адаптации на основе информации об уровнях цен и запасах, а также ситуационного управления с использованием непрерывных, логических алгоритмов, продукционных и нейросетевых моделей. Новизна предложенного метода формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решений в различных ситуациях состоит в том, что он включает этапы: многопараметрического анализа классов неравновесных макроэкономических ситуаций на основе результатов имитационных экспериментов и нейронных сетей Кохонена; формирования правил принятия решений и построения сценариев управляемого поведения МЭС в виде цепочек переходов во времени между кластерами неравновесных ситуаций на основе самоорганизующихся карт, что позволяет обеспечить гибкость управления в условиях неопределенности, исследовать сценарии поведения системы в неравновесных условиях и оценить результаты управления.

5. Новизна программного обеспечения системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления состоит в реализации предложенных динамических моделей и алгоритмов в виде взаимосвязанных структурных схем и программных модулей, что позволяет выполнять корректировку плановых темпов расхода ресурсов секторов МЭС в неравновесных рыночных условиях в автоматическом режиме и производить перерасчет балансов секторов в автоматизированном режиме и в требуемые моменты времени.

Практическая ценность и внедрение результатов

Практическую ценность диссертационного исследования составляет комплексная методика анализа и проектирования системы интеллектуальной поддержки управления МЭС, которая включает методологию проектирования, динамические модели различных классов, интеллектуальные алгоритмы и программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления поведением МЭС, позволяющее обеспечить визуальную, информационную и интеллектуальную поддержку как при моделировании различных сценариев управления МЭС в неравновесных рыночных условиях, так и при оценке результатов управления.

Практическую ценность составляют результаты экспериментальных исследований эффективности предложенных интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению МЭС при реализации различных сценариев управления, которые показали правильность предложенной методологии исследования и эффективность интеллектуальных алгоритмов поддержки управления МЭС в неравновесных рыночных условиях.

Динамические модели, интеллектуальные алгоритмы и программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления МЭС, а также методика их использования внедрены в учебный процесс Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) и ряда других университетов, а также применяются для целей анализа макроэкономических проблем в научно-исследовательских организациях.

Апробация работы и публикации

Основные положения и результаты диссертационной работы регулярно докладывались и обсуждались на конференциях, наиболее значимые из которых: И, V всероссийские научно-технические конференции «Мехатроника, ав-

томатизация, управление» (Уфа, 2005, г. Санкт-Петербург, 2008 г., г. Таганрог, 2009); Всероссийская конференция с международным участием «От идеи академика С. С. Шаталина о системных подходах к саморазвивающимся социально-экономическим системам» (Екатеринбург, 2009); Международная научно-практическая мультиконференция ИПУ РАН «Управление большими системами» (Москва, 2009); VIII Международная конференция «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций» (Москва, 2009); X, XI, ХП, ХШ, XIV Международные научно-технические конференции «Системный анализ и проектирование в управлении» (г. Санкт-Петербург, СПбГТУ, 2006-2010 гг.), VIII, X, XI, XII международные конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (г. Самара, 2006, 2008-2010 гт.); XI, XII Международные семинары «Компьютерные науки и информационные технологии (СЗГГ)» (2007-2010); VI российская научно-методическая конференция с международным участием «Управление экономикой: методы, модели, технологии» (г. Уфа, УГАТУ, 2004, 2006 г.), I и П всероссийские научно-практические конференции «Актуальные вопросы экономической теории: развитие и применение в практике российских преобразований» (г. Уфа, УГАТУ, 2006, 2011 гг.), VI Всероссийская школа-семинар молодых ученых «Управление большими системами» (г. Ижевск, 2009); международная научно-техническая конференция «Информационные технологии и системы: новые информационные технологии в науке, образовании, экономике» (г. Элиста, 2003); X Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные вопросы экономических наук» (г. Новосибирск, 2009).

Связь исследований с научными программами. Исследования в данном направлении выполнялись в период с 1997 по 2011 гг. на кафедре технической кибернетики УГАТУ в рамках: ФЦП «Интеграция» в 1998-2006 гг., НИР «Исследование проблем развития, управления, контроля и моделирования в сложных системах» в 2001-2004 гг., НИР «Разработка информационно-управляющей системы учебно-научно-инновационного комплекса Уфимского государственного авиационного технического университета» в 2003 г., НИР «Интеллектуализация процессов принятия решения в сложных динамических системах, функционирующих в условиях неопределенности, дефицита ресурсов и возникновения критических ситуаций» в 2005-2007 гг., гранта РФФИ на тему «Поддержка принятия решений по управлению сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе инженерии знаний» в 2007-2009 гг.

Публикаций

Основные результаты диссертационной работы отражены в 67 работах, все по теме диссертации, в том числе в 14 статьях, опубликованных в рецензируемых центральных журналах, входящих в список ВАК, 1 монографии и 7 свидетельствах об официальной регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы из 248 наименований, изложенных на 313 страницах машинописного текста, содержит 85 рисунков и 16 таблиц. Объем приложений составляет 37 страниц.

Благодарности

Автор выражает глубокую благодарность и признательность члену-корреспонденту АН РБ, заслуженному деятелю науки и техники РБ и РФ, заведующему кафедрой технической кибернетики, профессору, доктору технических наук Б. Г. Ильясову за неисчерпаемую энергию и труд в продвижении системных знаний и идей динамического моделирования и управления социально-экономическими системами, в русле которых и выполнена данная работа, основанная на совместно проводимых в течение многих лет исследованиях, а также за всестороннюю помощь и поддержку при подготовке диссертации к защите. Автор выражает глубокую и искреннюю благодарность заведующей кафедрой экономической теории, профессору, доктору экономических наук И. В. Дегтяревой за постоянное и заинтересованное обсуждение экономических концепций и проблем в области макроэкономического анализа и моделирования. Особые слова глубокой благодарности автор адресует директору института экономики и управления, профессору, доктору технических наук Л. А. Исмагиловой за приобретенные в годы совместной работы методологические знания и опыт научных исследований социально-экономических систем.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении воспроизводственным процессом МЭС, который рассматривается с учетом запасов ресурсов и регулируется рыночными механизмами; формулируются цель и задачи работы; представлены положения, выносимые на защиту; изложены краткая характеристика и сведения об апробации работы.

Первая глава посвящена анализу проблем интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в многосекторных макроэкономических системах, функционирующих на неравновесных режимах с учетом рыночных отношений между секторами экономики.

Анализ современного состояния макроэкономических систем, в том числе и российской экономики, позволил заключить, что многие проблемы имеют общие черты, связанные с необходимостью регулирования материальных и финансовых потоков расходов и доходов секторов экономики, которые выполняют процессы: производства, распределения, обмена и потребления в условиях ограниченности запасов ресурсов и неопределенности рыночной среды. Обоснована необходимость применения воспроизводственного подхода к исследованию макроэкономических проблем, который обеспечивает проведение системного анализа процессов производства, распределения, обмена потребления и накопления в их единстве и взаимосвязи на основе взаимообусловленного изменения во времени темпов расходов и доходов секторов экономики и объемов накопленных ими запасов. Сформулирована комплексная проблема исследования, моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учётом запасов, рыночных и государственных механизмов регулирования.

Анализ работ отечественных и зарубежных авторов в области управления воспроизводственными процессами МЭС показал, большинство работ посвящено либо построению различных моделей межотраслевого баланса, либо описанию динамики макроэкономических рынков без учета взаимодействия секторов экономики, либо исследованию только поточно-запасных процессов функционирования производств, комплексов и секторов экономики в отдельности без учета рынков. Показано, что область исследования динамики воспроизводственных процессов МЭС и проблем интеллектуальной поддержки управления формированием финансовых потоков секторами экономики с учетом запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов, является малоизученной. Сформулирована цель исследования, определен круг научных и практических задач.

Во второй главе предложена методология системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления МЭС, которая представлена в виде трех взаимосвязанных триад: триады подходов, составляющих концепцию моделирования и интеллектуальной поддержки при управлении МЭС; триады моделей, описывающих поведение МЭС, и триады принципов и методов, применяемых при построении системы управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом ограниченных запасов и неравновесных рыночных условий.

Концепция исследования, системного моделирования и управления воспроизводственным процессом в МЭС основана на интеграции системного, динамического, когнитивного, сценарного и других общенаучных подходов (первая триада методологии). Применение этих подходов позволяет провести структуризацию МЭС путем последовательного выполнения декомпозиции различными способами: сначала путем выделения концептов в виде макроэкономических агентов (МЭА) и макроэкономических рынков с замкнутыми по финансовым потокам контурами и корректирующими информационными связями и построения когнитивной модели; а затем - путем выделения функциональных процессов, выполняемых секторами МЭС и планируемых с учетом запасов и рыночных регулирующих механизмов, и построения функциональных и динамических моделей МЭС.

Особенности применения динамического подхода заключаются, во-первых, в исследовании динамически неравновесных режимов функционирования МЭС, связанных как с нарушениями баланса темпов расходов и доходов секторов экономики, так и с неравенством между спросом и предложением на макроэкономических рынках, и, во-вторых, в проведении анализа динамики МЭС с помощью бзаимосвязанного изменения во времени системных факторов, объединенных в две триады (рисунок 1). Первая триада включает системные факторы, которые описывают неравновесные состояния секторов экономики в виде темпов расходов ОШ, доходов 1п и их сальдо Я; запасов; а также управления в виде корректировки темпов расхода финансовых ресурсов \Aduty) и

выбора моментов времени принятия решений по корректировке темпов потоков. Вторая триада включает факторы, описывающие неравновесные состояния макроэкономических рынков: спрос и предложение; цену как фактор, формирующийся в результате взаимодействия спроса и предложения и регули-

рующий темпы расходов ресурсов секторами экономики (элементы первой триады); а также чувствительность рыночного механизма, определяемую ценовыми эластичностями спроса и предложения.

Рисунок 1 — Триады системных факторов, важных для исследования динамики неравновесных процессов функционирования МЭС с учетом запасов и рыночных условий

Применение когнитивного и сценарного подходов позволяет: выявить причинно-следственные цепочки формирования доходов и расходов МЭА и их взаимодействия на макроэкономических рынках; сгенерировать различные сценарии управления МЭС и выявить закономерности развития неравновесных ситуаций при различных вариантах государственного регулирования.

В рамках второй триады методологии разработаны когнитивные модели МЭС. При построении когнитивной модели кругооборота финансовых потоков МЭС с учетом запасов в качестве концептов выделены следующие четыре макроэкономических агента (сектора): фирмы; домашние хозяйства; финансовые учреждения; государство (рисунок 2). Связями являются финансовые потоки. Введение агента «финансовые учреждения» имеет целью выявление контура преобразования сбережений в инвестиции, который оказывает существенное влияние на динамику производства валового внутреннего продукта (ВВП). Когнитивная модель описывает макроэкономический кругооборот финансовых потоков, охватывающий все стадии воспроизводственного процесса, в виде трех замкнутых контуров: основного, системообразующего, контура «производство-потребление» и двух корректирующих контуров «сбережения-инвестиции» и «налоги-госзакупки», которые формируют утечки и инъекции относительно основного контура. Выделение этих контуров позволяет с системных позиций подойти к исследованию локальных и параллельных путей распространения возмущений; определить особенности взаимодействия перечисленных контуров на динамически неравновесных режимах функционирования МЭС, которые обусловлены созданием во втором и третьем контурах резервуаров (запасов) накопленных ресурсов, служащих дополнительными источниками для обеспечения стабильного функционирования первого контура.

Согласно условиям обеспечения динамически равновесного режима функционирования МЭС сформулированы балансы темпов притоков и оттоков

ресурсов для каждого макроэкономического агента (сектора). Из этих балансов вытекают известные макроэкономические тождества: инвестиций и сбережений, утечек и инъекций, а также тождество совокупных расходов и доходов в виде равенства темпа формирования ВВП, рассчитанного по расходам, и темпа формирования ВВП, рассчитанного по доходам.

Рисунок 2 - Когнитивная модель кругооборота финансовых потоков макроэкономической системы с учетом запасов

Сформулированы системные принципы построения моделей управляемого поведения МЭА в составе системы, согласно которым каждый агент: имеет запас ресурсов; получает доходы по нескольким параллельным каналам от других агентов; планирует свои расходы на выполнение основных видов деятельности; выполняет несколько параллельных функциональных процессов, связанных с расходами ресурсов. При чем планирование осуществляется в три этапа: во-первых, планы согласуются по макроэкономическим тождествам; во-вторых, планы корректируются в зависимости от поведения других агентов; и, в-третьих, планы проверяются на обеспеченность запасами ресурсов. Сформулированные системные принципы построения структур динамических моделей управляемого поведения МЭА являются инвариантными по отношению к множеству функций, выполняемых секторами экономики в соответствии с их ролью в воспроизводственном процессе МЭС.

Разработана когнитивная модель функционирования МЭС в рыночных условиях (рисунок 3) путем расширения когнитивной модели макроэкономического кругооборота за счет введения в нее новых концептов - макроэкономических рынков. Концепты-рынки также выполняют процессы, только не преобразования потоков, а формирования цен (труда, денег, благ) на основе соотноше-

ния между спросом и предложением. Добавление рынков не нарушает логику макроэкономического кругооборота, а дополняет ее новыми информационными связями в виде рыночных цен, регулирующих темпы потоков ресурсов.

Рисунок 3 — Когнитивная модель функционирования макроэкономической системы в рыночных условиях

Роль рынка благ состоит в аккумулировании основных финансовых потоков потребления и накопления, а также в формировании уровня цен как фактора, регулирующего процесс обмена благ и денег на динамически неравновесных режимах. Роль рынка труда, находящегося в зависимом от рынка благ положении, состоит в формировании информационных показателей уровня безработицы и заработной платы, характеризующих социальное благополучие МЭС и регулирующих планы поведения реального сектора и сектора домохозяйств на динамически неравновесных режимах. Роль рынка денег, тесно взаимодействующего с рынком благ, состоит в формировании ставки процента как информационного регулирующего фактора, воздействующего на инвестиционный спрос как самый динамичный компонент совокупного спроса.

В рамках третьей триады методологии предложены принципы построения систем управления воспроизводственным процессом МЭС в рыночных условиях, которые предполагают: формирование целей управления в виде достижения требуемых темпов функционирования МЭС на основе информации об объемах запасов и рыночных факторах; построение системы управления в классе иерархических систем, содержащей три уровня управления с использованием принципов обратной связи, адаптации и ситуационного управления; применение нейросете-вых и продукционных моделей принятия решений; а также применение имитаци-

онного моделирования для объединения моделей различных классов в единой информационной среде для согласования их работы в режиме модельного времени.

В третьей главе разработан комплекс динамических моделей воспроизводственного процесса МЭС. Функциональная схема (ФС) комплекса моделей МЭС построена на основе когнитивной модели макроэкономического кругооборота (рисунок 2) с использованием предложенных системных принципов перехода к секторальной декомпозиции. Уточнен элементный состав моделей, определены множества выполняемых секторами функциональных процессов в соответствии с принятыми в системе национальных счетов и интегрированных матрицах финансовых потоков (матрицах SAM) группировками экономики по секторам. На ФС выделены пять моделей: модель А1 функционирования реального сектора; модель А2 функционирования сектора домашних хозяйств; модель A3 сектора финансовых учреждений; модель А4 функционирования сектора государственных учреждений и формирования совокупных расходов и макроэкономических показателей. Произведено распределение всех функциональных процессов воспроизводственного цикла между секторами МЭС с выделением для каждого сектора основного функционального назначения.

Разработана обобщенная ФС модели отдельно взятого сектора МЭС, согласно которой деятельность каждого сектора предполагает: получение доходов от других секторов МЭС; выполнение управляемых функциональных процессов, связанных с расходами; накопление запасов и их использование в условиях разнотемповости расходов и доходов на динамически неравновесных режимах; а также корректировку планов по расходу ресурсов на основе информации об объеме запасов, о состоянии других секторов и всей МЭС в целом (рисунок 4).

Рисунок 4 - Обобщенная функциональная схема деятельности сектора МЭС

Разработан алгоритм управления поведением сектора экономики, выполняющий корректировку плановых темпов расхода ресурсов на основе информации об ограниченной сумме запасов. Алгоритм представлен нелинейной функцией £ (рисунок 4), является инвариантным по отношению к виду выполняемых, секторами функций, реализован программно на языке МайаЪ и в виде специального блока встроен в модели всех секторов.

Анализ особенностей предложенного алгоритма целесообразно провести на примере упрощенной модели управляемого поведения сектора, который выполняет один функциональный процесс (имеет один отток) и получает доход по одному каналу (имеет один приток). Вычисление корректирующего коэффициента кС1 нелинейной функцией(рисунок 5) выполняется по формуле:

Б{' -.если ¿7' < А° ■ А1°

А, • Ах° 1,если

л:

> А° -А^

-, если

Я,

я,

К0, -МЧ-д,

Согласно формуле, выполняется анализ достаточности текущих запасов Й' без учета неприкосновенной части <5, для расхода ресурсов с плановым

темпом к° в течение времени А^. Для ситуаций недостаточности запасов выполняется снижение темпа с таким коэффициентом, умножение на который дает возможный темп, который обеспечивается текущими запасами на планируемый период времени Аг° в автоматическом режиме (рисунок б, зона 1).

Я

Рисунок 5 - Функциональная схема модели управляемого поведения /-го сектора (интерпретация с позиций экономической теории)

Рисунок 6 - График нелинейной зависимости

к,=/,(»;>

Дня ситуаций роста запасов (зона 3) при превышении запасами пороговой величины, которая в q раз больше требуемого объема, выполняется перерасчет планов в сторону увеличения. Эти решения основываются на анализе большого количества дашгых о состоянии МЭС в целом и применяются в автоматизированном режиме. В ситуациях незначительных изменений объема запасов обеспечивается резистентность сектора к внешним возмущениям (зона 2) и поддерживается плановый темп расхода ресурсов Я°. Блок реализации функционального процесса построен на основе принципа обратной связи.

Рассмотренный вид схемы модели управляемого поведения сектора соответствует ее экономическому содержанию, сформулированному в соответствии с экономической теорией: процессы расхода и дохода протекают параллельно, разность их определяет сальдо, в функции от которого и считается запас (рисунок 5). С целью анализа законов управления выполнены следующие

преобразования схемы.

Функциональная схема модели, представленная с позиций теории управления (рисунок 7), получена перемещением сумматора, вычисляющего сальдо (а теперь - рассогласование) и интегратора, вычисляющего запас, в начало схемы. Очевидным становится наличие второго контура - контура адаптации, выполняющего корректировку плановых темпов расхода ресурсов на основе информации об объеме текущих запасов. В ситуациях, когда kci = 1, цель управления запишется: Out, (() -> (f), в остальных ситуациях Out, (t) -> /и, (t).

Рисунок 7 - Функциональная схема модели управляемого поведения /-го сектора (интерпретация с позиций теории управления)

Предложенный алгоритм адаптации на основе информации об ограниченной сумме запасов обеспечивает приближение текущего темпа расхода к темпу текущего дохода сектора, изменение которого определяется взаимодействием секторов в составе МЭС; иными словами выполняется самовыравнивание темпов доходов и расходов на неравновесных режимах.

Наличие эффекта самовыравнивания в управляемом поведении сектора может быть объяснено и с третьей стороны - с позиций теории систем, если привлечь к анализу системный принцип неравновесного состояния. Согласно последнему система находится в динамически неравновесном состоянии, если нарушено равенство между двумя противоположно направленными факторами, действующими на систему. Для сектора в качестве силы, способствующей его развитию, рассматривается темп формирования доходов 1п(г) сектора; противодействующим фактором является темп расходов сектора Ош(х)\ а регулируемым системным фактором являются запасы сектора 5///,). Уравнение движения системы, записанное для темпа изменения регулируемого системного фактора Л,("О, преобразовано в дифференциальное уравнение инерционного звена, входом которого является темп дохода /и,, а выходом - объем запасов

Si

ъо I—;

Блок реализации Out j

-► функционального ■ • • ►

процесса

С

Л,. Коэффициент передачи кр и постоянная времени т определяются параметрами и q. Для ситуаций снижения темпов (зона 1) кр = А(°; т = ДГ°; а для ситуаций роста темпов (зона 3) кр = т = А^д. Введен коэффициент

Р = ~> который назван коэффициентом самовыравнивания, так как его увеличение способствует более быстрому достижению нового равновесного состояния, и наоборот (рисунок 6).

Поведение сектора (агента) является тем более реактивным, то есть тем быстрее наступит равновесие темпов потоков и тем меньше новое равновесное состояние будет отличаться от прежнего, чем больше коэффициент самовыравнивания р. Однако при этом согласно логике планирования запасов объем оставшихся запасов будет меньше за счет меньшего коэффициента передачи, то есть меньших значений параметров А/,0 и Иными словами, более высокая реактивность поведения присуща агенту в случае, если запасов у него меньше, и наоборот. При этом большая реактивность агента позволяет ему реагировать изменением расходов позже - при снижении запасов и раньше, если запасы растут. Выявлены основные типы управляемого поведения макроэкономического агента, быстрого агента с малыми запасами; медленного агента с большими запасами; опережающего и запаздывающего агентов с варьируемыми запасами.

Таким образом, предложенные три варианта интерпретации структурной схемы модели управляемого поведения сектора позволяют сформировать триединый взгляд на предлагаемую модель, которая воплотила в себе закономерности экономической теории, теории управления и теории систем. Полученная триада теорий, формирующих математическую основу описания поведения сектора, является отображением триады подходов, составляющих основу концепции исследования и моделирования МЭС.

На основе обобщенной ФС модели сектора МЭС разработаны модели для всех секторов в составе 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 являются получение в качестве дохода инвестиций от сектора финансовых учреждений, а также отсутствие процессов потребления.

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 кейнсианских поведенческих функций, учитывающих информацию о текущем валовом располагаемом доходе населения. 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 нельзя описать функциональными зависимостями. Для описания поведения сектора в виде правил принятия решений необходимо использовать сценарный подход, который реализуется при разработке интеллектуальных алгоритмов более высокого уровня управления МЭС. Формирование совокупных расходов и макроэкономических показателей обеспечивает кругооборот финансовых потоков путем замыкания воспроизводственного цикла по финансовым потокам, что отражает движение финансовых средств от потребителей к производителям в результате обмена.

Сформированы сценарии и выявлены закономерности поведения МЭС на динамически неравновесных режимах. Закономерностью неуправляемого поведения МЭС является рост запасов у одной части секторов МЭС при одновременном снижении запасов у другой части секторов МЭС. Рост запасов сектора может быть достаточно длительным; снижение запасов сектора обязательно приведет к уменьшению темпов расхода ресурсов сектором через некоторый промежуток времени, длительность которого определяется текущим объемом запасов и типом управляемого поведения сектора. Чем больше значение объема запасов сектора, тем дольше сектор может поддерживать прежние плановые темпы функционирования за счет расходования накопленных ранее запасов.

Сформированы сценарии и выявлены закономерности управляемого поведения МЭС на динамически неравновесном режиме (рисунок 8). Показано, что при формировании тенденций роста запасов сектора целесообразно принимать решения об увеличении расходов, что препятствует изъятию из оборота части ресурсов. Принятие таких решений способствует восстановлению равновесия в первую очередь в секторе, по которому было принято решение; и только затем последствия этого решения сказываются На функционировании других секторов с учетом механизма взаимовлияния потоков и запасов. Показано, что ключевым является реальный сектор, от состояния которого зависит состояние

других секторов и всей МЭС в целом. Своевременно принятые решения, обеспечивающие быстрое реагирование на неблагоприятные воздействия, препятствуют нерациональному перераспределению запасов между секторами и позволяют компенсировать неблагоприятные воздействия за более короткий срок.

Событие-причина

(енешнее Тенденция «оэиущение)

t*14

^ +Flx <0,5/, 4

WAi X) /7з > 0 f

--= О, Si + = const

Событие' следствие

Тенденция

,Я, <0,5/, 4 1Я4 -0,5/4

Событие-следствие

(Y 4-4. (As ■j-U.fpUy

i Fl{ -*0,Stl -> const

■ cX,Sl,Fl2<1}>s,2

4 < 0,5/4 i

Событие-управление

Событие-упраеление

Событие-следствие

Событие-следствие

Тенденция

Равновесное состояние

jn

Л, <0,5/, 4-

V 0, -У emit'

/74 >0 ,Д4 Т

Fti -> 0,5/] —> const /72 -+ 0,St2 -V conjt /73 О.ЛУз -> const Я4 -*0,Stt - ► cans/

Рисунок 8 - Сценарий управляемого поведения МЭС на неравновесном режиме

В четвертой главе разработан комплекс динамических моделей макроэкономических рынков благ, труда и денег, взаимодействующих с секторами экономики в системе макроэкономического кругооборота на неравновесных режимах. На основе когнитивной модели МЭС с учетом рынков (рисунок 3) разработана ФС модели функционирования МЭС в неравновесных рыночных условиях, где выделены: модели А1-А4 функционирования секторов экономики и модели А5—А7 функционирования рынков благ; труда и денег соответственно; определены взаимосвязи между ними и сформулированы особенности влияния рыночных механизмов регулирования потоков на взаимосвязанное функционирование секторов экономики в составе МЭС.

Модели А1-А4 секторов экономики расширены за счет учета регулирующего влияния макроэкономических рынков как на этапе планирования расходов ресурсов, так и при формировании фактических доходов секторов.

Модель А5 макроэкономического рынка благ предназначена для описания динамических особенностей взаимообусловленного изменения во времени совокупного спроса и совокупного предложения, формируемых секторами экономики, а также уровня цен в макроэкономической системе. Модель позволяет: выявить тенденции движения МЭС на динамически неравновесных режимах, характерных для рынка благ, в зависимости от поведения секторов МЭС и от возмущающих и управляющих воздействий в области государственного регулирования; продемонстрировать ограниченность регулирующих возможностей ценового механизма рынка благ и неспособность рыночного механизма компенсировать снижение темпа выпуска ВВП в неблагоприятных ситуациях, и, следовательно, подтвердить необходимость государственного регулирования экономики.

Модель А6 функционирования рынка труда предназначена для описания динамических особенностей формирования спроса на труд, предложения труда, -текущего уровня безработицы. Модель позволяет исследовать особенности взаимодействия рынка труда с рынком благ, в процессе которого регулируются производственные планы реального сектора и поведение домохозяйств в зависимости от изменений ставки заработной платы на динамически неравновесных режимах Особенностью модели является отсутствие механизма саморегулирования, что приводит к состоянию квазиравновесия на рынке труда.

Модель А7 функционирования рынка денег предназначена для описания динамики процесса функционирования рынка денег в системе макроэкономического кругооборота, которая позволяет: описать сущность и динамические особенности взаимосвязанного изменения спроса на деньги и процентной ставки; исследовать особенности взаимодействия рынка денег и рынка благ; характеризующие передаточный механизм денежно-кредитной политики, а также сформировать причинно-следственные цепочки влияния мер денежно-кредитной политики на темп выпуска ВВП.

Анализ сценариев управления МЭС в неравновесных условиях взаимодействия рынков благ, труда и денег позволил заключить, что регулирующие ценовые механизмы макроэкономических рынков оказывают стабилизирующее влияние на неравновесные процессы формирования расходов и доходов секторов экономики в системе макроэкономического кругооборота, обеспечивая согласование поведения участников рыночного обмена согласно самовыравнивающим свойствам рынков. На примере неуправляемых сценариев продемонстрирована ограниченность регулирующего воздействия рыночных механизмов и недостаточность их адаптационных возможностей. На примере управляемых сценариев показано, что решения, принятые в области государственного регулирования, препятствуют нерациональному перераспределению запасов между секторами экономики и обеспечивают компенсацию влияния неблагоприятной

экономической конъюнктуры.

В пятой главе разработана структура системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом макроэкономических рынков как единым динамическим объектом. Показано, что целью управления процессом функционирования МЭС является обеспечение плановых темпов выпуска ВВП и темпов формирования совокупных расходов секторами МЭС при условии поддержания требуемых уровней инфляции и безработицы. На основе выделенных особенностей управления процессом функционирования МЭС сформированы множества управляющих, управляемых координат и внешних воздействий. Множество управляющих координат представлено кортежем векторов, относящихся к мерам налогово-бюджетной и денежно-кредитной политик С учетом политики занятости.

Структура системы управления является трехуровневой (рисунок 9). Первый уровень содержит контуры управления расходами ресурсов секторов экономики, построенные на основе принципа обратной связи. Второй уровень включает контуры управления, построенные на основе принципа адаптации и предназначенные для корректировки плановых темпов расхода ресурсов секто-

рами МЭС на основе информации о состоянии макроэкономических рынков и объемах накопленных запасов. Третий уровень построен на основе принципа ситуационного управления и решает задачи многопараметрического анализа макроэкономических ситуаций и принятия решений на динамически неравновесных режимах функционирования МЭС с помощью нейросетевых технологий и технологий экспертных систем с целью обеспечения интеллектуальной поддержки исследователя в процессе принятия решений.

Рисунок 9 - Функциональная схема модели системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС в рыночных условиях

Разработан метод формирования шпеллектуальных алгоритмов принятия решения при ситуационном управлении процессом функционирования МЭС в рыночных условиях, который включает следующие этапы.

На этапе 1 формулируются цели нейросетевого анализа макроэкономических ситуаций в динамике. Цели анализа различны, каждая конкретная цель анализа определяет принцип классификации ситуаций: по наличию неравновесных режимов функционирования МЭС; по типу воспроизводственных пропорций; по причинам возникновения неравновесных ситуаций; в зависимости от границ объекта исследования (сектор МЭС или состояние МЭС в целом); по степени общности классификациогашх признаков; по способу выделения особых событий. Сочетание перечисленных принципов позволяет получить спектр возможных целей нейросетевого анализа макроэкономических ситуаций в динамике.

На этапе 2 предварительно составляется множество признаков, которые должны участвовать в интеллектуальном анализе экспериментальных данных, полученных при проведении имитационных экспериментов.

На этапе 3 выполняется структурирование множества классификационных признаков, в результате которого строится дерево признаков, корневой вершиной которого является переменная - класс макроэкономической ситуации, промежуточными вершинами и листьями - переменные, характеризующие состояние МЭС и ее подсистем; количество уровней определяют глубину декомпозиции классов макроэкономических ситуаций.

На этапе 4 при анализе построенного дерева признаков определяется количество групп признаков, которое определяет количество нейронных сетей (НС), необходимых для классификации макроэкономических ситуаций.

' Следующие этапы 5, 6 и 7 повторяются в цикле для каждой НС Кохонена.

На этапе 5 составляется план проведения имитационных экспериментов, определяется последовательность формирования возмущающих воздействий.

На этапе 6 определяется множество моментов времени, в которые производится запись значений векторов возмущающих, управляющих и управляемых координат из рабочей области МайаЬ в базу экспериментальных данных (БЭД).

Этап 7 предполагает построение самоорганизующихся карт (СОК) для динамических неравновесных и равновесных ситуаций, а также проведение их анализа. На этапе 7.1 проводятся серии имитационных экспериментов, и заполняется БЭД. На этапе 7.2 на основе заполненной БЭД эксперт составляет обучающую выборку для НС. На этапе 7.3 предварительно определяется состав признаков, участвующих в обучении, при этом исключаются признаки, не обладающие дискриминантной силой. Определяется структура НС Кохонена. На этапе 7.4 выполняется обучение НС Кохонена и построение СОК На этапе 7.5 проводится анализ построенных карт признаков. По результатам анализа СОК могут быть изменены состав признаков и количество кластеров, что требует возврата на этап 7.4 и повторного обучения НС и построения СОК. На этапе 7.6 выполняется формулирование правил классификации ситуаций. Для НС средних и нижнего уровней декомпозиции макроэкономических ситуаций выполняются последовательно два этапа: этап 7.7 - выявление причин неблагоприятных ситуаций путем привлечения к анализу дополнительных признаков, не участвующих в обучении; и этап 7,8 - формирование правил принятия решений с участием признаков, также не присутствующих в обучающей выборке и характерйзующих ресурсный потенциал (запасы) секторов экономики. Для НС верхнего уровня выполняется этап 7.9 построения типовых сценариев как цепочек переходов между кластерами динамически неравновесных и динамически равновесных ситуаций.

Этап 8 предполагает проведение нового имитационного эксперимента с динамической моделью МЭС и применение обученных НС для классификации макроэкономических ситуаций в требуемые моменты времени.

На этапе 9 определяются рекомендуемые решения и выполняется корректировка значений управляющих воздействий в динамической модели МЭС,

что позволяет преобразовать тенденции неблагоприятных сценариев развития ситуаций в тенденции движения к областям благоприятных ситуаций.

Решены задачи разработки правил классификации макроэкономических ситуаций и принятия решений для нескольких целей анализа МЭС.

Для целей анализа динамики воспроизводственных пропорций МЭС разработаны нейросетевые алгоритмы кластеризации макроэкономических ситуаций и правила принятия решений с учетом типа воспроизводственных пропорций и с гибкой настройкой времен наступления особых событий. Построены самоорганизующиеся карты для анализа классов динамически неравновесных и равновесных ситуаций; сформулированы правила классификации и принятия решений для динамически неравновесных ситуаций; сформированы типовые переходы между кластерами ситуаций с учетом воспроизводственных пропорций; построены основные типы неуправляемых и управляемых сценариев поведения МЭС в виде цепочек переходов во времени между кластерами неравновесных и равновесных ситуаций. При составлении этих траекторий соблюдается правило: переход от неблагоприятной ситуации с потребительски-ориентированными воспроизводственными пропорциями к благоприятной того же типа возможен только через кластер с инвестиционно-ориентированным типом пропорции.

Для целей анализа динамики поведения МЭС с учетом неравновесных рыночных ситуаций разработаны две нейронные сети Кохонена. Первая нейронная сеть Кохонена позволяет выполнить классификацию макроэкономических ситуаций на основе обобщенной информации о состоянии МЭС в целом с учетом характера неравновесия на рынке благ, интегрирующего все основные финансовые и материальные потоки МЭС. Вторая нейронная сеть Кохонена предназначена для дополнительной кластеризации неравновесных ситуаций рецессии, обусловленных снижением различных компонентов совокупного спроса, которые формируются секторами МЭС и зависят от их расходов и доходов, а также состояний макроэкономических рынков и накопленных запасов. Построены самоорганизующиеся карты, на основе анализа которых сформулированы правила классификации макроэкономических ситуаций и принятия решений при реализации мер налогово-бюджешой и денежно-кредитной политик на динамически неравновесных режимах функционирования МЭС. На самоорганизующихся картах выполнено построение неуправляемых и управляемых сценариев поведения МЭС в виде цепочек переходов во времени между кластерами неравновесных ситуаций с учетом рыночных отношений.

В шестой главе представлено описание разработанного программного обеспечения системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления (СИМ ИПУ), которая предназначена для использования: в качестве аналитического инструментария при формировании решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС в неравновесных рыночных условиях, в качестве обучающей системы для специалистов в области макроэкономического анализа и прогнозирования, а также в качестве исследовательской системы, позволяющей решать задачи анализа, поддержки принятия решений, исследования динамики поведения макроэкономических систем как

сложных социально-экономических систем. В структуре СИМ ИЛУ выделены три компонента: имитационного моделирования, информационно-аналитический и интеллектуального управления.

Компонент имитационного моделирования СИМ ИЛУ включает: модуль статического расчета, реализованный в среде Matlab; модуль расчета сбалансированных темпов потоков, реализованный в пакете MS Excel-, динамические модели функционирования МЭС в рыночных условиях, которые разработаны в среде визуально-ориентированного блочного программирования Simulink приложения Matlab-, программный модуль загрузки модели и задания исходных данных, а также программный модуль запуска имитационного моделирования, реализованные на языке Matlab в виде т-файлов.

Информационно-аналитический компонент включает следующие программные модули: модуль визуального мониторинга результатов моделирования, модуль подготовки экспериментальных данных, модуль информационного мониторинга, которые реализованы на языке Matlab в виде т-файлов.

Компонент интеллектуальной поддержки управления основывается на нейросетевых технологиях анализа данных и технологии экспертных систем и предполагает построение нейронных сетей Кохонена и самоорганизующихся карт с помощью программы Somap Analyzer аналитической платформы Deductor Studio; построение правил принятия решений в среде Resolver. Взаимодействие перечисленных компонентов осуществляется на основе единого интерфейса, написанного на языке Matlab.

Разработаны объектно-ориентированные модели работы с СИМ ИЛУ макроэкономическим воспроизводственным процессом в неравновесных рыночных условиях с использованием программного продукта Rational Rose; разработано программное обеспечение СИМ ИЛУ воспроизводственным процессом МЭС в неравновесных рыночных условиях.

Проведены экспериментальные исследования динамики процесса функционирования МЭС в рыночных условиях при различных возмущающих и управляющих воздействиях на основе разработанных интеллектуальных алгоритмов принятия решений по различным сценариям. Результаты экспериментальных исследований эффективности предложенных интеллектуальных алгоритмов принятия решений при управлении МЭС в неравновесных рыночных условиях показали, что принимаемые решения позволяют обеспечить переход от неблагоприятных, динамически неравновесных рыночных ситуаций к более благоприятным ситуациям, соответствующим прежнему или новому уровню темпа выпуска ВВП, при этом обеспечивается увеличение темпа выпуска ВВП на 10-14% в рассмотренных сценариях. Исследованные сценарии продемонстрировали возможность эффективного управления процессом функционирования МЭС в рыночных условиях за счет проведения налогово-бюджетной и кредитно-денежной политик, реализуемых в рамках государственного регулирования макроэкономической системы. Показано, что своевременность и правильно выбранная последовательность принимаемых решений во времени позволяет обеспечить более высоких темпов выпуска ВВП для всей макроэкономической системы в целом.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

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

1. Разработана методология исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС, которая основана на комплексной интеграции системного, структурно-функционального, динамического, когнитивного, сценарного и информационного подходов, а также методах искусственного интеллекта и теории управления. Предложенная методология отличается тем, что она требует последовательного выполнения различных способов декомпозиции МЭС: вначале — путем выделения концептов в виде макроэкономических агентов и рынков и построения когнитивных моделей МЭС с замкнутыми по финансовым потокам контурами и информационными ре1улирующими связями; а затем - путем выделения функциональных процессов для секторов МЭС и построения функциональных и динамических моделей МЭС. Это позволяет исследовать особенности неравновесных режимов функционирования МЭС на основе анализа взаимосвязанного изменения во времени темпов потоков, объемов ограниченных запасов ресурсов, рыночных отношений и управляющих воздействий с учетом моментов времени принятия решений.

Разработана когнитивная модель макроэкономического кругооборота финансовых потоков МЭС с учетом запасов, которая позволяет описать все стадии воспроизводственного процесса в виде трех взаимосвязанных контуров: основного, системообразующего, контура «производство-потребление» и двух корректирующих контуров «сбережения-инвестиции» и «налоги-госзакупки», служащих дополнительными источниками ресурсов для обеспечения стабильного функциошфования первого контура. Сформулированы системные принципы построения моделей управляемого поведения макроэкономических агентов, инвариантные по отношению к множеству выполняемых ими функций. Разработана когнитивная модель функционирования МЭС в рыночных условиях, позволяющая выявить причинно-следственные цепочки взаимовлияния рыночных индикаторов, формируемых макроэкономическими рынками, и потоков доходов и расходов, формируемых секторами экономики с учетом запасов ресурсов.

2. Разработан комплекс динамических моделей воспроизводственного процесса МЭС, включающие модели функционирования: реального сектора, секторов домашних хозяйств, финансовых и государственных учреждений, а также модель формирования во времени совокупных расходов и макроэкономических показателей. Модели реализованы в классе непрерывных моделей с нелинейными и логическими элементами и позволяют отразить динамику процессов производства, распределения, обмена и потребления, сбережения и инвестирования, которые выполняются секторами экономики, взаимодействующими в рамках макроэкономического кругооборота финансовых потоков с учетом ограниченных запасов ресурсов.

Разработан алгоритм управления поведением сектора экономики, который выполняет гибкую корректировку плановых темпов расхода ресурсов в за-

висимости от текущего объема накопленных запасов ресурсов на неравновесных режимах. Алгоритм является инвариантным по отношению к виду выполняемых секторами функций, применяется в моделях функционирования всех секторов и обеспечивает приближение текущих темпов расхода ресурсов к темпам текущих доходов сектора, изменение которых определяется взаимодействием секторов в составе МЭС на неравновесных режимах функционирования. Выявлены основные типы управляемого поведения агента (сектора), быстрого агента с малыми запасами; медленного агента с большими запасами; опережающего и запаздывающего агентов с варьируемыми запасами.

3. Разработаны динамические модели функционирования макроэкономических рынков благ, труда и денег, отличающиеся тем, что они рассматриваются как единый объект и содержат алгоритмы взаимодействия во времени спроса, предложения и цен на макроэкономических рынках, взаимосвязанных друг с другом и с секторами экономики по финансовым потокам и запасам ресурсов. Это позволяет моделировать динамику неравновесных процессов функционирования секторов МЭС в рамках макроэкономического кругооборота с учетом влияния ценовых регулирующих механизмов.

Анализ сценариев управления МЭС в неравновесных условиях рыночных отношений позволил заключить, что, во-первых, ценовые механизмы макроэкономических рынков оказывают стабилизирующее влияние на неравновесные процессы формирования расходов и доходов секторов экономики в системе макроэкономического кругооборота, обеспечивая согласование поведения участников рыночного обмена согласно самовыравнивающим свойствам рынков; во-вторых, выявить ограниченность регулирующих возможностей рыночных механизмов и неспособность их компенсировать снижение темпа выпуска ВВП в условиях неблагоприятной экономической конъюнктуры; и, в-третьих, обосновать необходимость государственного регулирования экономики.

4. Предложена структура системы интеллектуальной поддержки управления функционированием МЭС, новизна которой состоит в системном согласовании взаимодействующих во времени трех уровней управления, реализующих принципы обратной связи, адаптации на основе информации об уровнях цен и запасах, а ситуационного управления с использованием непрерывных и дискретно-логических алгоритмов, продукционных и нейросетевых моделей.

Предложен метод формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решения при ситуационном управлении МЭС с учетом запасов и рыночных механизмов регулирования, отличающийся тем, что он включает этапы: построения самоорганизующихся карт Кохонена для динамически неравновесных и равновесных ситуаций на основе результатов имитационных экспериментов с учетом выделенных моментов времени; многопараметрического анализа построенных кластеров с учетом информации о рыночных индикаторах; анализа причин возникновения неблагоприятных ситуаций и формирования правил принятия решений с учетом запасов секторов экономики; упорядочивания кластеров по степени близости к области благоприятных ситуаций на основе метода анализа иерархий; формирования типовых сценариев поведения МЭС в виде цепочек переходов между кластерами неравновесных и равновесных ситуаций

во времени. Это позволяет обеспечить гибкость управления в условиях неопределенности, исследовать сценарии управляемого поведения системы в неравновесных условиях и оценить результаты управления.

5. Разработано программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС в рыночных условиях, отличающееся реализацией предложенных динамических моделей и алгоритмов в виде взаимосвязанных структурных схем и программных модулей, и позволяющее выполнять корректировку плановых темпов расхода ресурсов секторов МЭС в неравновесных рыночных условиях в автоматическом режиме и производить перерасчет балансов секторов в автоматизированном режиме и в требуемые моменты времени.

6. Разработана комплексная методика использования полученных научных результатов при проектировании моделей систем интеллектуальной поддержки управления МЭС; при исследовании динамики и анализе сценариев поведения МЭС и при обучении методам управления. Методика проектирования модели системы управления воспроизводственным процессом МЭС отличается применением новых моделей и алгоритмов принятия решений при реализации политик макроэкономического регулирования. Методика системных исследований описывает процесс исследования динамики поведения МЭС как многоэтапный циклический процесс. Методика обучения специалистов в области макроэкономического анализа предполагает возможность решения задач анализа закономерностей поведения МЭС и формирования правил поддержки принятия управленческих решений на неравновесных режимах с учетом запасов и рыночных регулирующих механизмов.

7. Результата экспериментальных исследований эффективности разработанных интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению процессом функционирования МЭС в рыночных условиях показали, что принимаемые решения позволяют обеспечить стабильный переход от неблагоприятных, динамически неравновесных ситуаций к более благоприятным ситуациям, соответствующим прежнему или новому уровню темпа выпуска ВВП, при этом обеспечивается увеличение темпа выпуска ВВП на 10-14% в рассмотренных сценариях. Исследованные пессимистические сценарии продемонстрировали возможность эффективного управления МЭС в рыночных условиях за счет проведения налогово-бюджетной и кредитно-денежной политик, реализуемых в рамках государственного регулирования. Показано, что эффективность управления функционированием МЭС в рыночных условиях зависит не только от направления корректировок управляющих координат и их значений, но и от времени принятия решений и их правильно выбранной последовательности.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ

В РАБОТАХ В рецензируемых журналах из списка ВАК

1. Методология исследования и моделирования динамики реализации инвестиционного проекта / Е. А. Макарова, Г. А. Зимина // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 9. С. 32-37.

2. Нейросетевые технологии в управлении динамикой инвестиционных процессов / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2008. № 8. С. 16-26.

3. Моделирование неравновесных воспроизводственных процессов макроэкономической системы / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина // Вестник УГАТУ. 2008. Т.11, № 1. С. 74-82.

4. Моделирование динамики кругооборота финансовых потоков с учетом накопления финансовых ресурсов / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2009. № 1.С. 28-38.

5. Формирование сценариев управления поведением секторов экономики на основе динамической модели макроэкономического кругооборота / Е. А. Макарова // Вестник УГАТУ. 2009. Т. 13, № 2. С. 136-147.

6. Алгоритм управления поведением макроэкономических агентов на основе механизма самовыравнивания финансовых потоков / Е. А. Макарова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2009. № 5. С. 105-111.

7. Программный комплекс для формирования базы экспериментальных данных по результатам имитационного моделирования / Е. А. Макарова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2009. № 6. С. 85-88.

8. Динамический алгоритм взаимодействия предприятия и банка при погашении кредита / Е. А. Макарова // Научно-технические ведомости СПбГПУ.

2009. № 6. С. 132-135.

9. Интеллектуальная информационная система поддержки процедур управления воспроизводственным процессом / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова // Программные продукты и системы. 2010. № 1. С. 88-90.

10. Информационно-потоковое моделирование неравновесных процессов функционирования макроэкономического рынка благ/ Б.Г.Ильясов, И.В. Дегтярева, Е.А.Макарова, А.НПавлова//ВесгаикУГАТУ.2010.Т. 14,№ 1.С. 164-173.

11. Регулирование неравновесных процессов макроэкономического кругооборота финансовых потоков / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова// Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2010. № 1. С. 120-128.^

12. Динамическое моделирование неравновесных процессов взаимодействия рынков благ и денег / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е.А.Макарова, Т. А. Карташева // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2011. № 1. С. 87-94.

13. Имитационная модель регулирования расходов и доходов населения в системе макроэкономического кругооборота / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Р. Р. Валитов // Программные продукты и системы. 2011. № 1. С. 123-126.

14. Метод формирования алгоритмов управления макроэкономической системой с использованием имитационных моделей / Е. А. Макарова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2011. № 2. С. 107-114.

Монография

15. Управление реализацией инвестиционных проектов на основе методов имитационного моделирования и нейросетевых технологий / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Г. А. Зимина / Уфа : ГИЛЕМ, 2010. 240 с.

Свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ

16. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2007612256. Автоматизированная система моделирования поведения сложных систем на основе обучения нечетких когнитивных карт / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдул-лина, JI. Р. Язданов. Зарег. 17.04.2007. М.: Роспатент, 2007.

17. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2007612947. Автоматизированная информационная система подготовки экспериментальных данных на основе имитационного моделирования / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Г. А. Зимина, И. В. Андреяшкин, II. С. Буханова. Зарег. 09.07.2007. М. : Роспатент, 2007.

18. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2007612255. Моделирование динамики погашения кредита при реализации инвестиционного проекта / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Г. А. Зимина, И. В. Андреяшкин, О. В. Андреяшкина Зарег. 17.04.2007. М.: Роспатент, 2007.

19. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2008613683. Автоматизированная система имитационного моделирования процессов макроэкономического кругооборота финансовых потоков / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина. Зарег. 31.07.2008. М. : Роспатент, 2008.

20. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2009612521. Информационно-аналитическая система поддержки процедур системного управления макроэкономическими процессами / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина, О. А. Баринова. Зарег. 20.05.2009. М.: Роспатент, 2009.

21. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2009614362. Автоматизированная система нейросетевого анализа данных для управления поведением сложных объектов / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Р. Р. Валитов. Зарег. 19.08.2009. М. : Роспатент, 2009.

22. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2010614455. Автоматизированная система имитационного моделирования и интеллектуального управления макроэкономическим воспроизводственным процессом в неравновесных рыночных условиях / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова, И. С. Сафина. Зарег. 07.06.2010. М.: Роспатент, 2010.

Другие публикации

23. Динамическая модель формирования цены / Б. Г. Ильясов, Л. А. Ис-магилова, Е. А. Макарова // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах : межвузовский научный сборник. Уфа: Изд. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та, 1996. С. 16—28.

24. О формировании связей между предприятиями производственного комплекса / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Е. Ш. Зубалевич // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах : межвузовский научный сборник. Уфа: Изд. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та, 1997. С.92-100.

25. Управление технологическими инновациями: опыт технопарка «Башкортостан» / Р. А. Бадамшин, Б. Г. Ильясов, Л. А.Исмагилова, Е. А. Макарова // Коммерциализация технологий: российский и мировой опыт : Труды Международной конференции. Санкт-Петербург, 1997. С. 259-261.

26. Экологические аспекты управления локальными социально-экономическими системами / Р. 3. Хамитов, Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Р. С. Аминев // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах : межвузовский научный сборник. Уфа: Изд. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та, 1997. С. 77-86.

27. Экспериментальные исследования устойчивости взаимосвязанного функционирования производств территориально-производственного комплекса / Р. Г. Валеева, Е. А. Макарова, Е. Ш.Закиева // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах : межвузовский научный сборник. Уфа: Изд. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та, 1999. С. 167-175.

28. Методология моделирования и анализа устойчивости функционирования производственных систем /' Б.Г.Ильясов, Л.А.Исмагилова, Р.Г.Валеева, Е. А. Макарова, // Проблемы управления и моделирования в сложных системах : тр. II Междунар. конф. Самара : Самарск. науч. центр РАН, 2000. С. 310-316.

29. Координация взаимосвязанного функционирования подсистем в составе производственного комплекса / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Е. Ш. За-киева, Э. Р. Габдуллина // Проблемы экономики, финансов и управления производством : сборник научных трудов вузов России.. Иваново: Изд. Ивановск. гос. химико-технолог. ун-та, 2001. Вып.8. С. 226—231.

30. Когнитивное моделирование процессов развития производственных систем / Е. А. Макарова, Е. Ш. Закиева, Э. Р. Габдуллина // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах : межвузовский научный сборник.— Уфа: Изд. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та, 2003. С. 125-134.

31. Объектно-ориентированная экспертная система поддержки принятия решений по выбору стратегии поведения предприятий / Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина, Л. Р. Уразбахтина, А. В. Рашитов // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах : межвузовский науч. сб. Уфа : Изд-во УГАТУ, 2003. С. 167-174.

32. Имитационная модель процесса реализации инвестиционного проекта / Б. Г. Ильясов, Е. А.. Макарова, Г. А.. Зимина // Управление экономикой: методы, модели, технологии : тр. 4-й рос. науч.-метод. конф. с междунар. участием. Уфа : УГАТУ, 2004. С. 85-90.

33. Интеллектуальная автоматизированная система нечеткого когнитивного моделирования поведения сложных систем / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, Е. Ш. Закиева; Э. Р. Габдуллина // Мехатроника, автоматизация и управление : матер. Второй всероссийской науч.-техн. конф. Уфа : Изд-во УГАТУ, 2005. Т. 1. С. 425-430.

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

35. 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: матер, всероссийской науч.-практ. конф. Уфа : Изд-во УГАТУ, 2006. С. 209-212.

36. Разработка динамической модели многоотраслевой экономической системы / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина // Управление экономикой: методы, модели, технологии : тр. шестой российской науч.-методической конф. с междунар. участием. Уфа: Изд-во УГАТУ, 2006. С. 208-212.

37. 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 : сб. науч. тр. X Междунар. науч.-техн. конф. СПб. : Изд-во Политехи, ун-та, 2007. С. 145-150.

38. Концепция системного моделирования процессов кругооборота денежных потоков / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина // Труды X Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». - Самара: Изд-во Самарского БД РАН, 2008. С. 153-160.

39. 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 // Труды XII международной научно-технической конференции «Системный анализ и проектирование в управлении». - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2008. - С. 145-150.

40. Методология динамического моделирования неравновесных процессов макроэкономического кругооборота с учетом запасов секторов / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова // От идеи академика С.С. Шаталина о системных подходах к саморазвивающимся социально-экономическим системам : тр. Всероссийской конф. с междунар. участием. Екатеринбург : Институт экономики УрО РАН, 2009. Т. 1. С. 51-55.

41. Динамическая модель формирования уровня цен в неравновесных условиях рынка благ / Е. А. Макарова, Э. Р. Габдуллина, А. Н. Павлова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: тр. XI Междунар. конф. Самара : Самарск. науч. центр РАН, 2009. С. 203-211.

42. Механизм самовыравнивания финансовых потоков в макроэкономической системе / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова, Т. А. Карташева // Мехатроника, автоматизация и управление (МАУ-2009): матер. Междунар. науч.-техн. конф. Таганрог : Изд-во ГШ ЮФУ, 2009. С. 339-341.

43. Моделирование динамики поведения домашних хозяйств в макроэкономическом кругообороте финансовых потоков / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова // Компьютерные науки и информационные технологии : тр.Х1 Междунар. конф. Уфа : УГАТУ, 2009. Т.З. - С. 106-109.

44. Принципы системного моделирования поведения макроэкономических агентов / Б. Г. Ильясов, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова, Т. А. Карташева // Управление большими системами : тр. Междунар. науч.-практ. мультиконф., Теория активных систем : тр. Междунар. науч.-практ. конф. М. : ИПУ РАН, 2009. Т. II. С. 101-104.

45. Информационная система поддержки процедур когнитивного анализа ситуаций в экономике / Б. Г. Ильясов, Б. А. Макарова, А. Н. Павлова, И. С. Са-фина // Управление большими системами : тр. Междунар. науч.-практ. мульти-конф., Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций : тр. VIII Междунар. конф. М. : ИПУ им. В. А. Трапезникова РАН, 2009. С. 144-147.

46. Моделирование влияния неравновесных условий рынка труда на динамику макроэкономического кругооборота / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах : тр. XII Междунар. конф. Самара : Самарск. науч. центр

РАН, 2010. С. 176—186.

47. Моделирование процессов роста ВВП в условиях поступления иностранных инвестиций / Е. А. Макарова, Т. А. Карташева // Наука и образование: Материалы VIII Международной научной конференции. Белово : ООО «Канцлер», 2010,-Ч. 1. -С.128-132.

48. Интеллектуальное управление макроэкономическими системами с использованием имитационных моделей / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова // Интеллектуальные системы управления / Под ред. С. Н. Васильева. М.: Машиностроение, 2010. С. 397-410.

49. Моделирование влияния ценовых регулирующих механизмов на формирование финансовых потоков в макроэкономической системе / Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, А. Н. Павлова II Компьютерные науки и информационные технологии : тр.ХП Междунар. конф. Уфа : УГАТУ, 2010. -С. 220-225.

50. Динамическая модель формирования процентной ставки как регулятора финансовых потоков макроэкономической системы / Е.А.Макарова, А. Н. Павлова, Т. А. Карташева // Системный анализ в проектировании и управлении : сб. науч. тр. XIV Междунар. науч.-практ. конф. СПб: Изд-во Политехи.

ун-та, 2010. С. 35-40.

51. Динамическое моделирование влияния показателей уровня жизни на процесс формирования расходов населения / Б.Г.Ильясов, Е.А.Макарова, Р. Р. Валитов // Системный анализ в проектировании и управлении: Сборник научных трудов XIV Международной, научно-практической конференции. СПб: Изд-во Политехи, ун-та, 2010. - С. 54-59.

52. Динамическое моделирование процесса формирования социальных трансфертов I Б. Г. Ильясов, И. В. Дегтярева, Е. А. Макарова, Р. Р. Валитов // Актуальные вопросы экономической теории: развитие и применение в практике российских преобразований : тр. II всероссийской научно-практической конференции. Уфа: Изд-во ГАТУ, 2011. - С. 93-97.

53. Исследование динамики макроэкономического кругооборота финансовых потоков учетом взаимосвязанного функционирования рынков благ, труда и денег / Б.Г.Ильясов, И.В.Дегтярева, Е.А.Макарова, А.Н.Павлова, Т. А. Карташева // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: тр. ХП Междунар. ког ' ~ ~ науч. центр РАН, 2011. -

С. 131-142. Диссертант

Е. А. Макарова

МАКАРОВА Елена Анатольевна

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В МНОГОСЕКТОРНЫХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ С УЧЕТОМ РЫНОЧНЫХ ОТНОШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Подписано к печати 07.09.2011. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman Cyr. Усл. печ. л. 2,0. Уч.-изд. л.2,0. Тираж 100 экз. Заказ №215.

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

ПРИНЯТЫЕ СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, МОДЕЛИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ПРОЦЕССОМ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ.

1.1 Актуальность проблемы исследования, моделирования и управления воспроизводственным процессом макроэкономической системы.

1.2 Анализ особенностей макроэкономической системы, функционирующей в рыночных условиях.

1.3 Анализ подходов к исследованию и моделированию процесса функционирования МЭС в неравновесных рыночных условиях.

1.4 Цели и задачи исследования.

Выводы по главе 1.

2 РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ ИССЛЕДОВАНИЯ, МОДЕЛИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ,ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫМ,ПРОЦЕССОМ

• МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ.

2.1 Концепция исследования, системного моделирования и управления; воспроизводственным процессом макроэкономической ,системы.

2.2 Когнитивная модель макроэкономического кругооборота финансовых потоков с учетом запасов ресурсов макроэкономических агентов.

2.3 Системные принципы моделирования управляемого поведения, макроэкономических агентов.

2.4 Когнитивная модель макроэкономического кругооборота финансовых потоков с учетом запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов.

2.5 Методология моделирования и управления воспроизводственным процессом макроэкономической системы.

Выводы по главе 2.

3 РАЗРАБОТКА ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ПРОЦЕССОМ, МНОГОСЕКТОРНОЙ МЭС С УЧЕТОМ ЗАПАСОВ СЕКТОРОВ ЭКОНОМИКИ.

3.1 Функциональная схема модели воспроизводственного процесса многосекторной МЭС с учетом запасов ресурсов.

3.2 Динамическая модель и алгоритм управления функционированием реального сектора на основе информации о запасах ресурсов.

3.3 Анализ алгоритма управления поведением макроэкономического агента на основе информации о запасах ресурсов.

3.4 Динамическая модель функционирования сектора домашних хозяйств.

3.5 Динамические модели функционирования секторов финансовых и государственных учреждений.

3.6 Динамическая модель формирования совокупных расходов и макроэкономических показателей.

3.7 Формирование сценариев и анализ закономерностей поведения МЭС на динамически неравновесных режимах.

Выводы по главе 3.

4 РАЗРАБОТКА ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННОГО

ПРОЦЕССА МНОГОСЕКТОРНОЙ МЭС С УЧЕТОМ РЫНОЧНЫХ РЕГУЛИРУЮЩИХ МЕХАНИЗМОВ.

4.1 Функциональная схема модели воспроизводственного процесса многосекторной МЭС с учетом рыночных механизмов.

4.2 Динамическая модель функционирования рынка благ в системе макроэкономического кругооборота.

4.3 Динамическая модель функционирования рынка труда.

4.4 Динамическая модель процессов формирования инвестиционных потоков при инвестиционном кредитовании предприятия.

4.5 Динамическая модель функционирования денежного рынка.

4.6 Анализ,сценариев управления многосекторной МЭС с учетом рыночных регулирующих механизмов.

Выводы по главе 4.

5 РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ВОСПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ПРОЦЕССОМ МНОГОСЕКТОРНОЙ МЭС.

5.1 Воспроизводственный процесс многосекторной МЭС как динамический многомерный объект управления.

5.2 Функциональная схема системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной МЭС.

5.3 Метод формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС.

5.4 Нейросетевой анализ кластеров макроэкономических ситуаций с учетом типа воспроизводственных пропорций.

5.5 Интеллектуальные алгоритмы принятия решений при управлении инвестиционными потоками предприятия.

5.6 Интеллектуальные алгоритмы принятия решений при управлении многосекторной МЭС с учетом рыночных механизмов.

Выводы по главе 5.

6 СИСТЕМНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ДИНАМИКИ УПРАВЛЯЕМОГО ПОВЕДЕНИЯ МНОГОСЕКТОРНОЙ МЭС МЕТОДАМИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.

6.1 Разработка программного обеспечения системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления (СИМ ИПУ) многосекторной МЭС в неравновесных рыночных условиях.

6.2 Разработка комплексной методики использования полученных научных результатов при проектировании модели системы поддержки управления МЭС, при исследовании динамики поведения МЭС и при обучении методам управления.

6.3 Исследование динамики функционирования МЭС в условиях действия возмущений.

6.4 Исследование эффективности интеллектуальных алгоритмов принятия решений при управлении МЭС с учетом рыночных механизмов.

6.5 Исследование сценариев управления макроэкономической системой, функционирующей в неравновесных рыночных условиях.

Выводы по главе 6-.

Актуальность проблемы

Современные условия функционирования российской экономики сложны и многообразны и характеризуются различными тенденциями: длительным трансформационным кризисом системного характера в период 1991-1998 гг., который связан с формированием новой социально-экономической системы с рыночными отношениями; устойчивым экономическим ростом с воспроизводственными пропорциями экспортно-ориентированного сценария в период 20012008 гг.; а также тенденциями рецессии под влиянием мирового финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг., оживления и последующего подъема экономики в последние годы.

К отличительным особенностям современного состояния макроэкономических систем (МЭС) необходимо отнести: ускорение научно-технических изменений и возрастание темпов изменения финансовых, материальных и информационных потоков; ограниченность запасов различного рода ресурсов, которая порождает ситуации дефицита, являющиеся в современных условиях одним из основных регуляторов финансовых потоков на макроуровне; расширение глобализации хозяйственной жизни общества, которая усложняет процессы взаимодействия рыночных и государственного механизмов регулирования.

Названные особенности в полной мере присущи и российской экономике, которая за последние десятилетия приобрела ряд характеристик, затрудняющих ее экономическое развитие: экспортно-сырьевая направленность развития; несбалансированность между формированием национальных сбережений и инвестиций; высокий уровень открытости российской экономики по отношению к трансграничным потокам капитала; ограниченность социального эффекта роста; несовершенство рыночных и государственных регулирующих механизмов.

В связи с этим актуальными становятся исследования, направленные на решение целого спектра проблем макроэкономического анализа и государственного регулирования национальной экономики. Одной из проблем, решаемых в этой области, является проблема анализа и управления воспроизводственным процессом макроэкономической системы, которая функционирует с учетом рыночных регулирующих механизмов в условиях неопределенности и обладает ограниченными ресурсами. Применение воспроизводственного подхода к исследованию макроэкономических проблем позволяет проводить анализ процессов производства, распределения, обмена, потребления и накопления в их единстве и взаимосвязи на основе системообразующего описания закономерностей, повторяющихся в динамике и присущих всей системе в целом.

В рамках воспроизводственных проблем решаются вопросы: обеспечения условий расширенного воспроизводства как основы экономического роста за счёт управления запасами и формирования инновационно-инвестиционных процессов; обеспечения сбалансированности потоков расходов и доходов секторов экономики; поддержания воспроизводственных пропорций, соответствующих целям макроэкономической политики государства; управления запасами финансовых и материальных ресурсов; совершенствования; механизмовфы-ночного и государственного регулирования.

Решение перечисленных проблем анализа и управления воспроизводственным процессом МЭС требует, в первую1 очередь, разработки программно-моделирующих комплексов и систем: интеллектуальной поддержки принятия решений, применение которых позволяет повысить степень научной; обоснованности управленческих решений, принимаемых на государственном!;уровне. Применение математических моделей и информационных технологий? для*; оценки; социально-экономического положения и разработки сценарных условий функционирования экономики^ служит целям повышения эффективности функционирования макроэкономических систем.

На основе анализа особенностей воспроизводственного* процесса! МЭС обоснована необходимость исследования макроэкономической системы как, сложной динамической многосекторной системы, которая выполняет все стадии воспроизводственного процесса и формирует кругооборот финансовых потоков; функционирует на неравновесных режимах в условиях разнотемповости финансовых потоков с учётом ограниченности запасов; обеспечивает гибкую корректировку финансовых потоков в неопределенных условиях на основе механизмов рыночного и государственного регулирования.

Проблема управления воспроизводственным процессом МЭС давно стала предметом пристального изучения и нашла отражение в трудах многих ученых-экономистов Е. Домара, Дж. Кейнса, Ф. Кене, В. Леонтьева, К. Маркса, Ф; Модильяни, П. Самуэльсона, Р. Солоу, Р. Стоуна, М. Фридмана, Э. Хансена, Р. Харрода, Дж. Хикса. Воспроизводственные аспекты лежат в основе решения основных макроэкономических проблем: поддержания желаемых темпов экономического роста, уровней инфляции и безработицы.

Для решения проблем обеспечения роста ВВП и инновационного развития экономики разрабатываются модели экономического роста (работы Е. Домара, Н. Калдора, М. Калецкого, П. Ромера, Р. Солоу, Р. Харрода, И. Шумпетера), предназначенные для построения траекторий экономического роста с учетом механизмов влияния различных факторов.

Для решения проблем анализа цикличности функционирования экономики разрабатываются модели экономических циклов (работы Дж. Кейнса, Н. Д. Кондратьева, С. Кузнеца, А. Пигу, П. Самуэльсона, М. Фридмана, Ф. А. фон Хайека, Э. Хансена, Р. Харрода, Д. Хикса), которые позволяют выявлять условия развития МЭС на различных периодах времени и причины, вызывающие изменения'экономической конъюнктуры.

Решение проблем безработицы и инфляции связано, как правило, с анализом проблемы рыночного регулирования макроэкономических процессов и требует координации действий экономических субъектов по формированию финансовых и материальных потоков между секторами экономики. Эти проблемы исследуются^ различными направлениями экономической мысли: неоклассическим (Р. Лукас, Т. Сарджент, Ф. А. фон Хайек), кейнсианским (работы Дж. Хикса, Э. Хансена), кейнсианско-неоклассического синтеза (П. Самуэльсон Д. Хикс, Дж. Тобин, Ф. Модильяни, Р. Клауэр), монетаристским (М. Фридмен, К. Бруннер, А. Шварц, А. Мельтцер), а также новой макроэкономической школой (Р. Лукас, Т. Серждент, Р. Барр, Н. Уоллес). Наибольшую поддержку в научных кругах имеет парадигма смешанной экономики, основанная на концепции кейнсианско-неоклассического синтеза, одним из сторонником которой является Дж. Стиглиц. Согласно этой парадигмы государство, находящееся вне рынка, координирует деятельность рыночных субъектов и корректирует рыночные механизмы, исправляя «ошибки рынка».

В качестве теоретических и методологических оснований проводимых исследований рассматривается концепция кейнсианско-неоклассического синтеза, согласно которой основные вопросы воспроизводства решаются как рыночными методами, так и методами государственного регулирования, которое в условиях смешанной экономики имеет ограниченные масштабы и усложненные функции. Решаемая в работе проблема состоит в разработке методологических основ интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом запасов ресурсов и неравновесных рыночных условий, а также в разработке на их основе математических моделей и интеллектуальных алгоритмов управления с целью повышения эффективности функционирования МЭС.

В процессе решения данной проблемы автор опирался на труды отечественных и зарубежных ученых, внесших значительный вклад в развитие различных направлений теории моделирования и управления экономическими системами:

• в разработку балансовых моделей, применяемых при решении задач планирования, распределения ресурсов и анализа воспроизводственных пропорций на региональном и государственном уровнях (А. Г. Гранберг, В. В. Ивантер, С. В. Казанцев, Ф. Н. Клоцвог, В. В: Леонтьев, В. Л. Макаров,

A. С. Маршалова, В. С. Немчинов, А. А. Петров, Г. Р. Серебряков, С. А. Суспи-цын, М. Н. Узяков, Ю. Н. Черемных, К. С. Шаталин и др.);

• в разработку балансовых моделей экспериментального характера в виде интегрированных 8АМ-матриц, разработанных для секторного описания экономических систем (Е. А. Абрамова, А. Р. Белоусов, Э. Б. Ершов и др.);

• в разработку моделей индикативного планирования и национального программирования для конъюнктурных, структурных и стратегических целей-(С. Ю: Глазьев, Б. Н. Кузык, В. И. Кушлин, Ю: В. Яковец и др.);

• в разработку систем имитационного моделирования и моделей системной динамики (И. В. Белотелов, Ю. И. Бродский, А. А. Емельянов,

B. И. Маевский, Ю. Н. Павловский, А. А. Петров, Ю. С. Попков, И. Г. Поспелов, Н. В. Чепурных, Дж. Зезза, Д. Медоуз, Т. Нейлор, К. X. дос Сантос, Дж. Форрестер, Р. Шон и др.);

• в разработку статических и динамических вычислимых моделей общего равновесия СвЕ-моделей (В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, П. .Б. Диксон и др.);

• в разработку динамических моделей в рамках методологии системного анализа развивающейся экономики (А. А. Петров, И. Г. Поспелов и др.);

• в разработку теории управления сложными, в том числе организационными, системами на основе теории принятия решений (С. Н. Васильев, В. Н. Бурков, Д. А. Новиков, В. В. Кульба, Р. М. Юсупов и др.);

• в разработку имитационных моделей производственных и макроэкономических систем и их динамических моделей (Э. В. Браверман, Р. С. Гринберг, И. В. Дегтярева, Э. М. Димов, Б. Г. Ильясов, Л. А. Исмагилова,

Ю. С. Кабальнов, С. В. Казанцев, В. А. Колемаев, А. А. Колобов, Д. С. Конторов, С. Г. Селиванов, А. Д. Смирнов, В. А. Цыбатов, Л. Ф. Шкляр-ский, И. Ю. Юсупов и др.),

• в разработку интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений и ситуационного подхода (Д. Л. Андрианов, Р. А. Бадамшин, В. И. Васильев, В. Ф. Венда, В. А. Виттих, Т. А. Гаврилова, С. Н. Горбатков, М. Б. Гузаиров, Л. С.Загадская, Н. Г. Загоруйко, Э. В. Попов, Г. С. Поспелов, Д. А. Поспелов, С. В. Смирнов, Ю. Ф. Тельнов, В. Ф. Хорошевский, Л. Р. Черняховская, Н. И. Юсупова, Г. Дебок, Т. Кохонен, Д. Рутковская и др.).

Несмотря на большое количество работ в исследуемом .направление следует признать, что в силу сложности макроэкономической системы как объекта исследования и многоаспектности решаемых проблем некоторые особенности управления воспроизводственными процессами в динамике не нашли полного отражения в разрабатываемых моделях и программных комплексах. В частности, проблемы анализа и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственными процессами, которые рассматриваются с учетом замыкания макроэкономического кругооборота финансовых потоков и влияния запасов макроэкономических агентов, а также регулируются рыночными механизмами взаимосвязанного функционирования рынков; остаются малоизученными.

Объект исследования - воспроизводственный процесс макроэкономической системы, выполняемый в рыночных условиях при управляющем воздействии политик государственного регулирования.

Предмет исследования - совокупность методов и средств решения проблем интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении воспроизводственным процессом макроэкономической системы.

Цель и задачи исследований

Целью работы является решение актуальной научно-практической проблемы, заключающейся в разработке методологических и теоретических основ интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в многосекторных макроэкономических системах, функционирующих на неравновесных режимах с учетом рыночных отношений между секторами экономики, на основе динамических моделей и интеллектуальных алгоритмов управления, а также в реализации их в виде программного обеспечения и в применении полученных результатов для решения практических задач оценки эффективности функционирования макроэкономических систем.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать методологию исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной МЭС на неравновесных режимах с учетом запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов.

2. Разработать комплекс динамических моделей' воспроизводственного процесса многосекторной МЭС, включающий в себя- динамические модели управляемого поведения секторов экономики с учетом информации о накопленных запасах ресурсов.

3. Разработать комплекс динамических моделей макроэкономических рынков благ, труда и денег, взаимодействующих с секторами экономики в системе макроэкономического кругооборота на неравновесных режимах.

4. Разработать структуру системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом макроэкономических рынков как единым динамическим объектом, а также метод формирования, интеллектуальных алгоритмов принятия решений при управлении поведением МЭС в неравновесных рыночных условиях.

5. Разработать программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС в неравновесных условиях с учетом рыночных отношений.

6. Разработать комплексную методику анализа и проектирования систем интеллектуальной поддержки управления процессом функционирования МЭС в неравновесных рыночных условиях.

7. Провести экспериментальные исследования эффективности предложенных интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС при реализации различных сценариев управления, а также выработать практические рекомендации для ситуационного управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом ограниченных запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов.

Методы исследования

При проведении исследований использованы методы системного анализа, экономической теории, теории управления, теории моделирования сложных систем, экономико-математические методы, методы искусственного интеллекта, теории принятия решений, имитационного моделирования и методы проектирования информационных систем.

Результаты, выносимые на защиту

1. Методология исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной МЭС на неравновесных режимах с учетом запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов.

2. Комплекс динамических моделей воспроизводственного процесса многосекторной МЭС, включающий в себя динамические модели управляемого поведения секторов экономики с учетом информации о запасах ресурсов.

3. Комплекс динамических- моделей макроэкономических рынков благ, труда и денег, взаимодействующих с секторами экономики в системе макроэкономического кругооборота на неравновесных режимах.

4. Структура системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом макроэкономических рынков- как единым динамическим объектом, а также метод формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решений при управлении поведением МЭС в неравновесных рыночных условиях.

5. Программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС в неравновесных условиях с учетом рыночных отношений.

6. Комплексная методика анализа и проектирования систем интеллектуальной поддержки управления процессом функционирования МЭС в неравновесных рыночных условиях.

7. Результаты экспериментальных исследований эффективности предложенных интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС при реализации различных сценариев управления, полученные с использованием разработанной системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления.

Научная новизна результатов

1. Новизна предложенной методологии исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС заключается в том, что она основана на комплексной интеграции системного, структурно-функционального, динамического, когнитивного, сценарного и информационного подходов, а также методах искусственного интеллекта и теории управления; требует последовательной декомпозиции МЭС и построения вначале предложенных когнитивных моделей макроэкономического кругооборота с учетом запасов ресурсов и влияния рынков, а затем предложенных функциональных и динамических моделей МЭС. Методология позволяет моделировать неравновесные режимы функционирования многосекторной МЭС при взаимодействии макроэкономических рынков благ, труда и денег на основе анализа взаимосвязанного влияния во времени друг на друга темпов потоков, объемов ограниченных запасов ресурсов, рыночных отношений и управляющих воздействий с учетом моментов времени принятия решений.

2. Новизна предложенных динамических моделей воспроизводственного процесса МЭС состоит в том, что они описывают в виде непрерывных нелинейных уравнений динамику неравновесных процессов производства, распределения, потребления, сбережения и инвестирования, которые выполняются секторами экономики, взаимодействующими в рамках макроэкономического кругооборота финансовых потоков с учетом ограниченных запасов ресурсов. Новизна предложенного алгоритма управления поведением сектора экономики на основе информации о накопленных запасах ресурсов состоит в том, что он стремится приблизить текущие темпы расхода ресурсов сектора к темпам, текущих доходов, изменение которых определяется взаимодействием секторов в составе МЭС на неравновесных режимах функционирования.

3. Новизна предложенных динамических моделей функционирования рынков благ, труда и денег состоит в том, что они рассматриваются как единый объект, и содержат алгоритмы взаимодействия во времени спроса, предложения и цен на макроэкономических рынках, взаимосвязанных друг с другом и с секторами экономики по финансовым потокам и запасам ресурсов. Это позволяет моделировать динамику неравновесных процессов функционирования секторов МЭС в рамках макроэкономического кругооборота с учетом ценовых регулирующих механизмов.

4. Новизна предложенной структуры системы интеллектуальной поддержки управления МЭС состоит в системном согласовании взаимодействующих во времени трех уровней управления, реализующих принципы обратной связи, адаптации на основе информации об уровнях цен и запасах, а также ситуационного управления с использованием непрерывных, логических алгоритмов, продукционных и нейросетевых моделей. Новизна предложенного метода формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решений в различных ситуациях состоит в том, что он включает этапы: многопараметрического анализа классов неравновесных макроэкономических ситуаций на основе результатов имитационных экспериментов и нейронных сетей Кохонена; формирования правил принятия решений и построения сценариев управляемого поведения МЭС в виде цепочек переходов во времени между кластерами неравновесных ситуаций на основе самоорганизующихся карт, что позволяет обеспечить гибкость управления в условиях неопределенности, исследовать сценарии-поведения системы в неравновесных условиях и оценить результаты управления1.

5. Новизна программного обеспечения системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления состоит в реализации предложенных динамических моделей и алгоритмов в виде взаимосвязанных структурных схем и программных модулей, что позволяет выполнять корректировку плановых темпов расхода ресурсов секторов МЭС в неравновесных рыночных условиях в автоматическом режиме и производить перерасчет балансов секторов в автоматизированном режиме и в требуемые моменты времени.

Практическая* ценность и внедрение результатов

Практическую ценность диссертационного исследования составляет комплексная методика анализа и проектирования системы, интеллектуальной поддержки управления МЭС, которая включает методологию проектирования, динамические модели различных классов, интеллектуальные алгоритмы и программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления поведением МЭС, позволяющее обеспечить визуальную, информационную и интеллектуальную поддержку как при моделировании различных сценариев управления МЭС в неравновесных рыночных условиях, так и при оценке результатов управления.

Практическую ценность составляют результаты экспериментальных исследований эффективности предложенных интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению МЭС при реализации различных сценариев управления, которые показали правильность предложенной методологии исследования и эффективность интеллектуальных алгоритмов поддержки управления МЭС в неравновесных рыночных условиях.

Динамические модели, интеллектуальные алгоритмы и программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления МЭС, а также методика их использования внедрены в учебный процесс Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) и ряда других университетов, а также применяются для целей анализа макроэкономических проблем в научно-исследовательских организациях.

Апробация работы и публикации

Основные положения и результаты диссертационной работы регулярно докладывались и обсуждались на конференциях, наиболее значимые из которых: II, V всероссийские научно-технические конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (Уфа, 2005, г. Санкт-Петербург, 2008 г., г. Таганрог, 2009); Всероссийская конференция с международным участием «От идеи; академика С. С. Шаталина о системных подходах к саморазвивающимся социально-экономическим системам» (Екатеринбург, 2009); Международная научно-практическая мультиконференция ИПУ РАН «Управление большими системами» (Москва, 2009); VIII Международная конференция «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций» (Москва, 2009); X, XI, XII, XIII, XIV Международные научно-технические конференции «Системный анализ и проектирование в управлении» (г. Санкт-Петербург, СПбГТУ, 2006-2010 гг.), VIII, X,

XI, XII международные конференции «Проблемы управления и моделирования i в сложных системах» (г. Самара, 2006, 2008-2010 гг.); XI, XII Международные семинары «Компьютерные- науки и информационные* технологии. (CSIT)» (2007-2010); VI. российская научно-методическая конференция, с международным участием «Управление экономикой: методы, модели, технологии» (г. Уфа, УГАТУ, 2004, 2006 г.), I и II всероссийские научно-практические конференции «Актуальные вопросы экономической теории: развитие и, применение в практике российских преобразований» (г. Уфа, УГАТУ, 2006, 2011 гг.), VI Всероссийская школа-семинар молодых ученых «Управление большими системами» (г. Ижевск, 2009); международная научно-техническая конференция «Информационные технологии и системы: новые информационные технологии в науке, образовании, экономике» (г. Элиста, 2003); X Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные вопросы экономических наук» (г. Новосибирск, 2009).

Связь исследований с научными программами. Исследования в данном направлении выполнялись в период с 1997 по 2011 гг. на кафедре технической кибернетики УГАТУ в рамках: ФЦП «Интеграция» в 1998-2006 гг., НИР «Исследование проблем развития, управления, контроля и моделирования в сложных системах» в 2001-2004 гг., НИР «Разработка информационно-управляющей системы учебно-научно-инновационного комплекса Уфимского государственного авиационного технического университета» в 2003 г., НИР «Интеллектуализация процессов принятия решения в сложных динамических системах, функционирующих в условиях неопределенности, дефицита ресурсов и возникновения критических ситуаций» в 2005-2007 гг., гранта РФФИ на тему «Поддержка принятия решений по управлению сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе инженерии знаний» в 2007-2009 гг.

Публикации>

Основные результаты диссертационной работы отражены в 67 работах, все по теме диссертации, в том числе в 14 статьях, опубликованных в рецензируемых центральных журналах, входящих в список ВАК, 1 монографии и 7 свидетельствах об официальной регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы из 248 наименований, изложенных на 313 страницах машинописного текста, содержит 85 рисунков и 16 таблиц. Объем приложений составляет 37 страниц.

Выводы* по главе 6

1. Разработано программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной МЭС в рыночных условиях, которое основано на предложенной методологии исследования и реализует динамические модели и интеллектуальные алгоритмы принятия решений, а также позволяет обеспечить визуальную, информационную и интеллектуальную поддержку при моделировании различных сценариев управления МЭС. Визуальная поддержка предполагает: представление в интегрированном виде текущих и ранее накопленных данных о состоянии МЭС; задание точек останова для анализа и принятия решений; своевременную выдачу диагностических сообщений. Информационная поддержка предполагает: расчет сбалансированных плановых расхода ресурсов секторами; выполнение статического расчета на основе модели Ш-ЬМ\ выполнение расчета и перерасчета значений переменных модели по требуемому интервалу времени. Интеллектуальная поддержка предполагает: выполнение обучения нейронных сетей Кохонена и построения самоорганизующихся карт для кластеризации текущей макроэкономической ситуации в динамике; выдачу рекомендаций для принятия решений.

2. Разработана комплексная методика использования полученных научных результатов при проектировании модели системы интеллектуальной поддержки управления МЭС; при исследовании динамики и анализе сценариев поведения МЭС и при обучении методам управления. Методика проектирования модели системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС отличается применением новых моделей и алгоритмов принятия решений при реализации политик макроэкономического регулирования. Методика исследования динамики и анализа закономерностей поведения МЭС описывает процесс исследования динамики поведения МЭС как сложный, многоэтапный циклический процесс с большим количеством шагов в рамках каждого этапа. Сформулированы рекомендации по подготовке статистических данных для работы с динамической моделью МЭС. Определены принципы построения сценария управляемого поведения МЭС на основе статистических данных: итеративности выполнения этапов корректировки параметров динамической модели, ранжирования групп показателей МЭС по степени важности, принципа последовательной настройки контуров модели МЭС в соответствии с когнитивной моделью. Методика обучения специалистов в области макроэкономического анализа предполагает возможность решения задач анализа закономерностей поведения МЭС и синтеза управляющих решений при управлении МЭС на динамически неравновесных режимах с учетом засов и рыночных регулирующих механизмов.

3. Результаты исследований сценариев неуправляемого поведения МЭС в условиях действия возмущений позволили заключить, что за счет стабилизирующего влияния ценовых механизмов макроэкономических рынков обеспечивается компенсация падения ВВП и предотвращение перераспределения запасов между секторами МЭС. Показано, что рыночные регулирующие механизмы не способны вернуть МЭС на желаемый уровень функционирования в условиях действия возмущений, поэтому необходимы механизмы государственного регулирования экономики в виде налогово-бюджетной и кредитно-денежной политик.

4. Проведены экспериментальные исследования эффективности разработанных интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений при управлении процессом функционирования МЭС в рыночных условиях по различным сценариям в соответствии с предложенной методикой проведения системных исследований. Результаты экспериментов показали, что принимаемые решения позволяют обеспечить переход от неблагоприятных, динамически неравновесных ситуаций к более благоприятным ситуациям, соответствующим прежнему или новому уровню темпа выпуска ВВП, при этом обеспечивается увеличение темпа выпуска ВВП в 1,09-1,14 раза.

Исследованные пессимистические сценарии продемонстрировали возможность эффективного управления МЭС в рыночных условиях за счет проведения налогово-бюджетной и кредитно-денежной политик, реализуемых в рамках государственного регулирования. Показано, что эффективность управления процессом функционирования МЭС в рыночных условиях зависит не только от направления корректировок управляющих координат и их значений, но и от времени принятия решений и их правильно выбранной последовательности.

5. Выполнен анализ соответствия полученных результатов моделирования поведения МЭС известным закономерностям, которые присущи существующим макроэкономическим моделям. Проведенные экспериментальные исследования на качественном уровне воспроизвели ряд известных экономических эффектов: парадокс бережливости, эффекты замещения, процентной ставки, богатства; причинно-следственные цепочки передаточного механизма денежно-кредитной политики, политик дешевых и дорогих денег.

Разработанный сценарий управления процессом функционирования МЭС в рыночных условиях с использованием статистических данных об экономике России показал, что разработанные динамические модели МЭС и интеллектуальные алгоритмов управления являются адекватными реальным процессам и позволяют разрабатывать реалистичные сценарии на основе ретроспективных данных и проводить исследования, реальных макроэкономических систем, функционирующих в условиях ограниченности запасов ресурсов и неопределенности рыночной среды. Показано, что для сектора государственных учреждений рекомендуется заменить тип поведения «Медленный агент с большими запасами» на тип поведения «Опережающий агент» с малыми запасами в период их роста с целью наращивания темпов расходов ресурсов. Установлено, что принимаемые решения позволяют обеспечить рост выпуска ВВП более высокими темпами.

362

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе решена актуальная, имеющая важное научно-практическое значение проблема исследования, моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной макроэкономической системы, позволяющая повысить эффективность функционирования системы в неопределенных условиях взаимодействия рыночных и государственных' регулирующих механизмов с учетом ограниченных запасов секторов экономики. При решении этой проблемы получены следующие научные и практические результаты:

1. Разработана методология исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной МЭС, которая основана на интеграции системного, динамического, когнитивного, сценарного подходов, применение которых позволяет: во-первых, последовательно выполнить различные способы декомпозиции МЭС вначале - путем выделения концептов в виде макроэкономических агентов и рынков и построения когнитивных моделей МЭС с замкнутыми по финансовым потокам контурами и информационными регулирующими связями; а затем — путем выделения функциональных процессов для секторов МЭС и построения функциональных и динамических моделей МЭС; во-вторых, исследовать неравновесные режимы функционирования МЭС с помощью взаимосвязанного изменения во времени трех системных факторов: темпов финансовых потоков, объемов, ограниченных запасов и управлений в виде корректировки темпов расхода ресурсов и выбора' моментов времени принятия-решений по корректировке темпов-потоков с учетом запасов и ценовых механизмов регулирования в условиях неопределенности.

Разработана когнитивная модель макроэкономического кругооборота финансовых потоков с учетом запасов, которая описывает все стадии воспроизводственного процесса в виде трех взаимосвязанных контуров: основного системообразующего контура «производство-потребление» и двух корректирующих контуров «сбережения-инвестиции» и «налоги-госзакупки», служащих дополнительными источниками ресурсов для обеспечения стабильного функционирования первого контура. Сформулированы системные принципы построения структур моделей управляемого поведения макроэкономических агентов, инвариантных по отношению к составу выполняемых в воспроизводственном процессе функций.

Разработана когнитивная модель функционирования МЭС с учетом рынков благ, труда и денег, которая позволяет: во-первых, определить роль рынка благ, которая состоит в аккумулировании финансовых потоков потребления и накопления, а также в формировании уровня цен как информационного фактора, регулирующего процесс обмена благ и денег на динамически неравновесных режимах; вовторых, определить роль рынка труда, находящегося в зависимом от рынка благ положении, которая состоит в формировании информационных показателей уровня безработицы и заработной платы, характеризующих социальное благополучие МЭС и регулирующих планы поведения реального сектора и сектора домохозяйств на неравновесных режимах; в-третьих, определить роль рынка денег, тесно взаимодействующего с рынком благ, которая состоит в формировании ставки процента как информационного регулирующего фактора, воздействующего на инвестиционный спрос как самый динамичный компонент совокупного спроса; в-четвертых, выявить неспособность регулирующего воздействия рыночного механизма противодействовать нерациональному перераспределению запасов между агентами и обосновать необходимость государственного регулирования экономики.

2. Предложены системные принципы построения функциональной схемы модели многосекторной МЭС при переходе к секторальной декомпозиции. Разработана функциональная схема динамической модели воспроизводственного процесса многосекторной МЭС, в которой произведено распределение функциональных процессов воспроизводства между секторами с выделением для каждого сектора основного функционального назначения.

Разработаны динамические модели воспроизводственного процесса многосекторной МЭС, включающие модели функционирования: реального сектора, секторов домашних хозяйств, финансовых и государственных учреждений, а также модель формирования во времени совокупных расходов и макроэкономических показателей. Предлагаемые динамические модели воспроизводственного процесса МЭС, реализованные в классе непрерывных моделей с нелинейными и логическими элементами, позволяют отразить динамику процессов производства, распределения, обмена и потребления потоков финансовых ресурсов с учетом накопленных запасов. Модель формирования совокупных осуществляет замыкание воспроизводственного цикла путем преобразования совокупных расходов в доходы отдельных секторов.

Разработан алгоритм корректировки плановых темпов расхода ресурсов на основе информации об ограниченной сумме накопленных запасов, который выполняет анализ обеспеченности ресурсами в динамике, гибкую корректировку плановых темпов расхода ресурсов в зависимости от текущего объема накопленных запасов на неравновесных режимах. Алгоритм является инвариантным по отношению к виду выполняемых секторами функций, применяется в моделях функционирования всех секторов. Алгоритм обеспечивает самовыравнивание темпов доходов и расходов на неравновесных режимах функционирования, причем управление состоит в стремлении приблизить темпы расхода к темпам текущих доходов сектора, изменение которых определяется взаимодействием секторов в составе МЭС.

Предложены варианты интерпретации структурной схемы модели управляемого поведения макроэкономического агента, позволяющие сформировать триединый взгляд на модель, которая воплотила в себе закономерности экономической теории, теории управления и теории систем. Триада теорий, формирующих математическую основу описания поведения МЭА, является отображением триады подходов, составляющих основу концепции исследования МЭС. Проведенный анализ позволил выявить особенности реакции МЭА при изменении его доходов и сформулировать описание динамики следующих типов управляемого поведения МЭА: быстрого агента с малыми запасами; медленного агента с большими запасами; опережающего и запаздывающего агентов с варьируемыми запасами.

Сформированы сценарии и выявлены закономерности неуправляемого и управляемого поведения МЭС на динамически неравновесных режимах. Показано, что при формировании тенденций роста запасов сектора целесообразно принимать решения об увеличении расходов, что препятствует изъятию из оборота части ресурсов. Принятие таких решений способствует восстановлению баланса в первую очередь в секторе, по которому было принято решение; и только затем последствия этого решения сказываются на поведении других секторов с учетом механизма взаимовлияния потоков и запасов. Показано, что ключевым является реальный сектор, от состояния которого зависит состояние других секторов и всей МЭС в целом.

3. Разработан комплекс динамических моделей функционирования макроэкономических рынков благ, труда и денег. Разработана модель функционирования рынка благ, которая позволяет: описать сущность и динамические особенности взаимообусловленного изменения совокупного спроса, совокупного предложения и уровня цен; определить зависимость тенденций движения МЭС на динамически неравновесных режимах от поведения секторов МЭС, возмущающих воздействий и управляющих воздействий в области государственного регулирования; выявить ограниченность регулирующих возможностей ценового механизма рынка благ, неспособность его компенсировать снижение темпа выпуска ВВП.

Разработана динамическая модель функционирования рынка труда, которая позволяет: описать сущность и динамические особенности изменения- спроса на труд, предложения труда и ставки заработной платы, установления состояния квазиравновесия; определить особенности взаимодействия рынка труда с рынком благ, согласно которым регулируется планы поведения как реального сектора, так и сектора домохозяйств на динамически неравновесных режимах.

Разработаны динамические модели инвестиционных процессов взаимодействия предприятия и банка при инвестиционном кредитовании в рыночных условиях, которые позволяют отразить динамику формирования, распределения и перераспределения денежных потоков по всем выделенным контурам денежного оборота предприятия с учетом ограниченных ресурсов. Модели являются инвариантными по отношению к уровню описания и используются для построения макроэкономических моделей и их элементов.

Разработана динамическая модель рынка денег в системе макроэкономического кругооборота, которая позволяет: описать сущность и динамические особенности взаимосвязанного изменения спроса на деньги и процентной ставки; исследовать особенности взаимодействия рынка денег и рынка благ; а также сформировать причинно-следственные цепочки механизма реализации денежно-кредитной политики.

Анализ сценариев управления МЭС в неравновесных условиях рынков благ, труда и денег позволил заключить, что регулирующие ценовые механизмы макроэкономических рынков оказывают стабилизирующее влияние на неравновесные процессы формирования расходов и доходов секторов экономики в системе макроэкономического кругооборота, обеспечивая согласование поведения участников рыночного обмена в соответствии с самовыравнивающими свойствами рынков.

4. Обоснована целесообразность построения системы интеллектуальной поддержки управления* многосекторной МЭС в классе иерархических систем с использованием, нейросетевых и продукционных моделей. Предложена структура трехуровневой системы интеллектуальной поддержки управления МЭС, в которой первый уровень-включает контуры управления процессами расходов ресурсов'секторами, построенные на основе принципа обратной связи;, второй уровень включает контуры управления, построенные на основе принципа адаптации и предназначенные для корректировки плановых темпов- расхода ресурсов секторами на основе информации о состоянии макроэкономических рынков и объемах запасов; третий уровень построен на основе принципа ситуационного управления и решает задачи многопараметрического анализа макроэкономических ситуаций на динамически неравновесных режимах с помощью нейросетевых технологий и технологий экспертных систем для обеспечения поддержки в процессе принятия решений.

Предложен метод формирования интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решения при управлении МЭС с учетом запасов и рыночных механизмов регулирования, который предполагает: построение самоорганизующихся карт Ко-хонена для динамически неравновесных и равновесных ситуаций на основе результатов имитационных экспериментов с учетом выделенных моментов времени; многопараметрический анализ построенных кластеров с учетом информации о рыночных индикаторах; анализ причин возникновения неблагоприятных ситуаций и формирование правил принятия решений с учетом запасов секторов экономики; упорядочивание кластеров по степени близости к области благоприятных ситуаций на основе метода анализа иерархий; формирование типовых сценариев поведения

МЭС в виде цепочек переходов между кластерами неравновесных и равновесных ситуаций во времени. Сценарий представляет собой интегральную траекторию движения системы, позволяющую дать качественную оценку тенденциям движения системы.

Разработаны нейросетевые алгоритмы кластеризации и построены самоорганизующиеся карты для анализа макроэкономических ситуаций и принятия решений с учетом типа воспроизводственных пропорций и неравновесных рыночных ситуаций. Предложены различные принципы выделения кластеров макроэкономических ситуаций в динамике: по степени отдаленности от благоприятных ситуаций; по характеру неравновесного режима; по типу воспроизводственных пропорций; при наступлении особых событий или контрольных моментов времени; по виду причин наступления неблагоприятных ситуаций. Предложена процедура упорядочивания кластеров по степени близости к области благоприятных ситуаций на основе метода анализа иерархий. Разработаны нейронные сети Кохонена для классификации неравновесных ситуаций с учетом рынков на основе признаков различных уровней иерархии. Первая нейронная сеть выполняет классификацию ситуаций на основе обобщенной информации о состоянии МЭС с учетом характера неравновесия на рынке благ, который интегрирует все основные финансовые потоки МЭС. Вторая нейронная сеть предназначена для выявления причин, вызвавших рецессию.

5. Разработано программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС в рыночных условиях, которое основано на предложенной методологии исследования и реализует динамические модели и интеллектуальные алгоритмы принятия решений, а также позволяет обеспечить визуальную, информационную и интеллектуальную поддержку при моделировании различных сценариев управления МЭС.

6. Разработана комплексная методика использования полученных' научных результатов при проектировании модели системы интеллектуальной поддержки управления многосекторной МЭС; при исследовании динамики и анализе сценариев поведения МЭС и при обучении методам управления. Методика проектирования модели системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС отличается применением новых моделей и алгоритмов поддержки принятия решений при реализации политик макроэкономического регулирования. Методика системных исследований описывает процесс исследования динамики поведения МЭС как многоэтапный циклический процесс. Методика обучения специалистов в области макроэкономического анализа предполагает возможность решения задач анализа закономерностей поведения МЭС и синтеза управляющих решений при управлении МЭС на динамически неравновесных режимах с учетом засов и рыночных регулирующих механизмов.

7. Результаты исследований сценариев неуправляемого поведения МЭС в условиях действия возмущений позволили заключить, что за счет стабилизирующего влияния ценовых механизмов макроэкономических рынков обеспечивается компенсация падения ВВП и предотвращение перераспределения запасов между секторами МЭС. Показано, что рыночные регулирующие механизмы не способны вернуть МЭС на желаемый уровень функционирования в условиях действия возмущений, поэтому необходимы механизмы государственного регулирования экономики.

Экспериментальные исследования эффективности разработанных интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению процессом функционирования МЭС в рыночных условиях по различным сценариям. Результаты экспериментов показали; что принимаемые решения позволяют обеспечить переход от неблагоприятных, динамически неравновесных ситуаций к более благоприятным ситуациям, соответствующим прежнему или новому уровню темпа выпуска ВВП, при этом обеспечивается увеличение темпа выпуска ВВП в 1,09-1,14 раза. Исследованные пессимистические сценарии продемонстрировали возможность эффективного управления МЭС в рыночных условиях за счет проведения налогово-бюджетной и кредитно-денежной политик, реализуемых в рамках государственного регулирования. Показано, что эффективность управления процессом функционирования МЭС в рыночных условиях зависит не только от направления корректировок управляющих координат и их значений, но и от времени принятия решений и их правильно выбранной последовательности.

Разработанный сценарий управления процессом функционирования МЭС в рыночных условиях с использованием статистических данных об экономике России показал, что разработанные динамические модели МЭС и интеллектуальные алгоритмов управления являются адекватными реальным процессам и позволяют разрабатывать реалистичные сценарии на основе ретроспективных данных и проводить исследования реальных макроэкономических систем, функционирующих в условиях ограниченности запасов ресурсов и неопределенности рыночной среды. Показано, что для сектора государственных учреждений рекомендуется заменить тип поведения «Медленный агент с большими запасами» на тип поведения «Опережающий агент» с малыми запасами в период их роста с целью наращивания темпов расходов ресурсов. Установлено, что принимаемые решения позволяют обеспечить рост выпуска ВВП более высокими темпами.

Разработанные модели, алгоритмы и СИМ ИПУ 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. Годовой отчет об исполнении бюджета Электронный ресурс. // Информация об исполнении бюджетов Федерального казначейства (Казначейства России), 2010. -<httpУ/v^^vw.roskaznaл]/reports/yi.html> (01.12.2010).

2. Денежно-кредитная и финансовая статистика Электронный ресурс. // Макроэкономическая статистика Центрального Банка России, 2010. <htíp://wwwxbr.ru/statis(i(^Prtid=dkís > (01.12.2010).

3. Доклад об экономике России, № 12 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Всемирного банка, 2006. www.worldbank.org.ru.

4. Национальные счета России в 2000-2009 годах Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2010. -<http://www.gks.ru/doc2010/пас8Ь.яр> (01.12.2010).

5. Основные экономические показатели Электронный ресурс. // Макроэкономическая статистика Центрального Банка России, 2010. -<http://www.cbr.ru/statisticsф^ (01.12.2010).

6. Поступление в бюджетную систему РФ и государственные внебюджетные фонды доходов, админисгрируемых ФНС России Электронный ресурс. // Информация Федеральной налоговой службы России, 2010. <ht^)://www.nalog ЛJ/index.php?topic=budjet> (01.12.2010).

7. Российский статистический ежегодник 2010 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2010. — <httpУ/www.gks.m/doc2010/уеаг10/уеаг 10 хаг> (01.12.2010).

8. Россия в цифрах. 2010 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2008. -<http://www.gks.ru/doc2010/rusfig/rusl0.zip> (01.12.2010).

9. Россия и страны Европейского Союза. 2009 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2010. — <http://www.gksm/doc2009/ruses.zip> (01.12.2010).

10. Россия и страны мира 2010 ¡Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2010. -<http://www.gks.ru/doc2010Ашг1(1гаг> (01.12.2010).

11. Социально-экономическое положение России 2010 год Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2010. - <http://www.gks.ru/bgd/re¿/b 1001/Мат.11йтй (01.12.2010).

12. Финансы России, 2010 Электронный ресурс. // Информационно-аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики, 2010. — <Ь^Ду^^^ос2010/Ашвг> (01.12.2010).

13. Абалкин Л.И. Взгляд в завтрашний день. //Изд-во Инсг-та экономики 2005. - С. 21 -3 9.

14. Абалкин Л .И. Логика экономического роста.—М.: РАН Ин-т экономики, 2002.—228 с.

15. 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.

16. Абрамова Н.А., Федотов А.А. О развитии аналитического подхода к определению внешнего поведения моделей на основе динамических когнитивных карт// Труды Международной научно-практической мультиконференции «Управление17