автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Разработка имитационно-экспертных моделей и их применение для исследования социально-экономических систем

4844644

Десятое Иван Владимирович

РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННО-ЭКСПЕРТНЫХ МОДЕЛЕЙ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Специальность: 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и

комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2. 8 АПР 2011

Москва 2011

4844644

Диссертация выполнена в ГОУ ВПО «Московском государственном университете прикладной биотехнологии» (МГУПБ) на кафедре «Компьютерные технологии и системы».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Пащенко Федор Федорович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, профессор

Красинский Александр Яковлевич

доктор технических наук, профессор Майборода Валерий Прохорович

Ведущая организация: ГОУ ВПО Российский экономический университет

им. Г.В. Плеханова

Защита состоится мая 2011 г. в тасов на заседании диссертационного совета Д 212.149.04 при ГОУ ВПО «Московский государственный университет прикладной биотехнологии» (МГУПБ), по адресу: 109316, г. Москва, ул. Талалихина, д. 33.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Московский государственный университет прикладной биотехнологии».

Автореферат разослан «^»апреля 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, к. т. н., доцент

Потапов А. С.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.

В связи с изменением парадигмы управления народным хозяйством Российской Федерации, связанной с децентрализацией управления экономикой страны, переходом от директивного к рекомендательному планированию, повысились требования к качеству разработки программ социально-экономического развития субъектов РФ и отраслей. Эффективность решений, принимаемых на федеральном уровне, во многом зависит от того, насколько эти решения реализуются в регионах. В связи с этим возрастает значение региональных прогнозов развития субъектов РФ, которые помимо учета социально-экономической политики федерального центра должны учитывать свои региональные особенности.

Задачи социально-экономического развития субъектов РФ решаются на уровне регионов в соответствующих Министерствах, и координируются Министерством регионального развития РФ. Публикуются методические материалы и рекомендации по разработке планов, программ и стратегий социально-экономического развития регионов. На текущий момент нет адекватных математических моделей таких плохо формализованных социально-экономических систем. Анализ выявил несогласованность общей стратегии социально-экономического развития Российской Федерации с существующими стратегиями развития регионов (Николаев М., Вопросы экономики, 2002), отдельных секторов экономики. Аналогичная несогласованность существует между стратегиями развития экономически связанных регионов и отраслей. Таким образом, сегодня в практике отсутствует единый язык и единая система моделирования и планирования регионального развития, которые бы позволили оперативно разрабатывать, согласовывать и корректировать стратегии развития соответствующих субъектов.

В настоящее время ведутся активные исследовательские работы по моделированию, прогнозированию и формализации регионального развития, а также по созданию информационных систем аналитической поддержки управления региональным развитием. Большой вклад в это направление внесли Ивантер В.В., Моисеев H.H., Петров A.A., Поспелов И.Г., Новиков Д.А., Дорофеюк A.A., Цвиркун А.Д., Антапов В.И., Малинецкий Г.Г., Колмаков И.Б., Попков Ю.С., Лескин В.Н., Михалевский Б.Н., Абалкин Л.И., Дынкин A.A., Королев И.С., Гринберг P.C., Барковский А.Н., Томберг Р.Г., Горбунова Е.М., Мешкова Т.А, Дургарян И.С. Однако использование подходов, эффективных при моделировании сложных технических систем или социальных и экономических явлений на более высоком иерархическом уровне (уровне страны), сталкивается с рядом серьезных проблем при описании явлений более низкого уровня (регионального): чрезмерное редуцирование описания социальных и экономических процессов и факторов регионального развития, дефицит и не системность исходной статистической информации на региональном уровне, открытость региона как объекта исследования, в котором не наблюдаются финансовые и товарные потоки между другими регионами.

Поэтом}' усовершенствование математических методов аналитической и экспертной поддержки администрации регионального уровня, разработка имитационно-экспертной модели социально-экономической системы региона, объединяющей методы математического моделирования и методы экспертной оценки, с активным участием предметных специалистов региональной администрации в построении модели и прогнозировании регионального развития, является актуальной научной задачей. Цель работы.

Целью диссертационной работы является разработка методов математического моделирования сложных региональных систем на основе имитационно-экспертных подходов и их применение для долгосрочного прогнозирования макроэкономических, социальных и демографических показателей социально-экономического развития региона на основе многоступенчатой идентификации показателей. Разработка подхода к оценке эффективности региональных мероприятий на основе прогнозов опорной и возмущенной траекторий. Задачи исследования.

Для достижения поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Разработать на основе метода многоступенчатой идентификации методы моделирования региональных систем, отличающиеся сложностью, слабой формализацией и функционирующих в условиях неопределенности.

2. Разработать методы прогнозирования развития сложных региональных и производственных систем на основе метода многоступенчатой идентификации и прогнозирования.

3. Разработать подход к построению сценариев и прогнозированию социально-экономических показателей региона.

4. Разработать модель социально-экономической системы региона, учитывающей демографию региона, занятость населения, развитие отдельных производственных секторов экономики, воспроизводство валового регионального продукта (ВРП).

5. Разработать эконометрическую модель прогнозирования социальных показателей, включающих в себя расходы и доходы населения региона в качестве основных индикаторов.

6. Разработать подход к оценке эффективности региональных мероприятий на основе прогнозов опорной и возмущенной траектории.

Объектом исследования являются сложно формализуемые крупномасштабные региональные системы социально-экономического развития, при этом регион рассматривается как открытая социально-экономическая система. Методы исследования основаны на использовании методов теории вероятностей, математической статистики и эконометрики, теории идентификации и теории управления. Научная новизна работы

1. На основе метода многоступенчатой идентификации разработаны методы моделирования региональных систем.

2. Разработана имитационно-экспертная модель социально-экономической системы региона учитывающая демографию региона, занятость населения, развитие промышленности и сельского хозяйства, воспроизводство валового регионального продукта (ВРП).

3. Разработана эконометрическая модель социальных показателей региона, учитывающая доходы, расходы населения, розничный товарооборот, затраты населения на оплату услуг.

4. Предложены подход и алгоритмы прогнозирования социально-экономического развития региона на основе многоступенчатой идентификации.

5. Разработана система поддержки принятия решений, основанная на мультиагентных технологиях, включающих в себя экспертов, администрацию региона департаменты и отраслевые отделы, контур моделирования и расчета сценариев развития региона.

6. Предложен подход к оценке эффективности региональных мероприятий. Практическая ценность работы.

На основе полученных теоретических результатов разработан долгосрочный прогноз социально-экономического развития Республики Чувашия до 2020 г. Проведен анализ влияния кризиса на основные макроэкономические и социальные показатели региона, разработан алгоритм оценки эффективности региональных мероприятий на основе экспертных оценок опорной и возмущенной траектории. Предложенные методы и модели применимы для моделирования и прогнозирования социально-экономического развития регионов РФ.

Результаты диссертации были использованы при подготовке отчетов для Министерства промышленности и энергетики республики Чувашия в области планирования социально-экономического развития Чувашской республики на краткосрочную и среднесрочную перспективу.

Методы имитационно-экспертного моделирования были использованы в Центре компьютерного моделирования и экспертного анализа Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН в рамках проекта МЧС РФ по построению экспериментального стенда комплексной системы научного мониторинга.

Апробация работы и научные публикации.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах: научная конференция МФТИ (Долгопрудный, 2009 г.), VIII и IX Международные форумы «Высокие технологии XXI века» (г. Москва, 2007-2008 гг.), IV международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (тЫ 2010), ЖГУ РАН, 4-6 октября 2010г., научных семинарах Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, научных семинарах Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, научных семинарах Московского государственного университета прикладной биотехнологии. Публикации.

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 7 работах, в том числе в 2 журналах из списка, рекомендованного ВАК РФ.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Подход имитационно-экспертного моделирования социально-экономических систем на основе метода многоступенчатой идентификации.

2. Модель социально-экономической системы региона учитывающая демографию региона, занятость населения, развитие промышленности и сельского хозяйства, воспроизводство валового регионального продукта (ВРП).

3. Модель социальных показателей региона учитывающая доходы, расходы населения, розничный товарооборот, затраты населения на оплату услуг.

4. Алгоритм оценки эффективности региональных мероприятий. Достоверность результатов исследования обеспечивается корректным применением методов теории вероятности и математической статистики, эконометрики, теории идентификации и методов системы национального счетоводства, а также результатами имитационного моделирования.

Объем и структура диссертации.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и трех приложений. Работа изложена на 135 страницах. Работа иллюстрирована 14 таблицами, 43 рисунками. Список литературы включает 121 источник.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение. Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, охарактеризована научная новизна полученных результатов и их практическая значимость, указаны методы исследования, положения, выносимые на защиту.

Первая глава посвящена обзору предшествующих работ по теме исследования. Проводится обзор существующих подходов в математическом моделировании экономики: эконометрические модели, балансовые модели, модели общего экономического равновесия, имитационные модели, подход мягкого моделирования.

Рассмотрен общий подход к математическому моделированию социально-экономических систем: описание пространства переменных модели, формулировка связей, накладываемых на переменные модели.

zeG^Z

Где Z - пространство переменных, z - переменные модели, G, - множество допустимых значений переменных.

Для поиска решения с помощью математических методов необходимо указать систему величин, характеризующих качество каждого из возможных решений (систему критериев, выработанных совместно с региональной администрацией). Совокупность возможных решений описывается как множество допустимых значений переменных модели: z е G, с Z. В таком случае критерии являются функциями переменных z:

f,(z),i = \,...,r

/(г) - критерии.

Значения критериев при различных допустимых значениях переменных служат основой для выбора решения.

Пусть в, - обобщенное множество достижимости, это такое множество в

» у • '

пространстве критериев, каждой точке которого соответствует, по крайней мере одна допустимая точка г, значение вектора критериев которой равно т.е.

О, ={/е £':/ = {/,(г)},г е О,} Тогда вектор /' е в многомерном пространстве называется оптимальным по Парето, если не найдется другой такой точки в которая была бы не хуже чем /' по всем показателям и превосходила его хотя бы по одному. Множество всех эффективных точек называется множеством Парето. Задача многокритериальной оптимизации состоит в нахождении множества Парето в и выборе (по определенному правилу, выбранному в конкретной модели) какого-то одного значения критерия £ из этого множества, соответствующего решению г.

Во второй главе используется метод многоступенчатой идентификации к моделированию социально-экономических систем. На основе этого метода строятся модели макроэкономики, демографии и модель социальных показателей регаона.

Прогнозирование и планирование социально-экономической системы региона часто проводится в ситуации, когда информации о наблюдаемых в реальном масштабе времени входных сигналах объекта недостаточно для построения модели реального объекта. Такие ситуации возникают, когда некоторые параметры, характеризующие объект и входные процессы, недоступны наблюдению, или не могут быть автоматически измерены из-за отсутствия требуемых данных, статистики или измеряются с большим запаздыванием. Во всех этих случаях приходится заменять измерение искомой величины измерением ее косвенных показателей.

Таким образом, возникает задача создания алгоритмов моделирования, которые оперируют с наборами систем, моделей, индивидуумов и т.п., которые эволюционируют не только во времени, но и на этапах моделирования.

Невозможность измерения входного сигнала компенсируется использованием большого количества априорной информации о структуре и свойствах входного сигнала и системы, т.е. принятием допущений и ограничений относительно природы системы и ее входов. Для социально-экономических систем предметные эксперты могут являться источником такой априорной информации и сильно сужать возможные значения неизвестных сигналов.

Рассмотрим линейный статический объект, выходная переменная У которого зависит от вектора наблюдаемых входных величин X = (Х1„..,Х„) и вектора ненаблюдаемых или наблюдаемых с большим запаздыванием входных

величин Е = .....2М). Согласно поставленной задаче, будем предполагать, что

значения ненаблюдаемых входных сигналов .....2т, соответствующие

синхронным значениям сигнала на выходе объекта, представляются в виде

некоторых функций от наборов косвенных показателей, например, процессами авторегрессии (Рис.1).

Промежуточные модели

Рис. 1. Схема многоступенчатой идентификации.

Коэффициент модели определяются методом многоступенчатой идентификации (ММИ, Дургарян И.С., Пащенко Ф.Ф.). Ненаблюдаемые (наблюдаемые с запаздыванием) входы представляются своими условными математическими ожиданиями относительно векторов косвенных показателей

Уравнение основной математической модели для прогнозирования выходной переменной объекта имеет вид:

у=Ь0+5>Д)+£ХД

м 1-1

где Ь0, Ьп / = 1,...,и.....п+т - неизвестные параметры.

Коэффициенты модели определяются из решения задачи минимизации квадратичного функционала:

Гг -Г

м /-1

Используя метод ММИ, строятся модели макроэкономики, демографии и социальных показателей региона. В качестве входных величин берутся экономические и статистические показатели, такие как: ВРП, выпуски промышленности и с/х, инвестиции в основной капитал, валовое накопление основного капитала, основные фонды, конечное потребление на территории региона, доходы и расходы населения, материальные оборотные средства, численности занятых в экономике региона, демографические коэффициенты рождаемости и смертности населения, розничный товарооборот, объем платных услуг населению, оборот общественного питания. Косвенными показателями в данном случае являются экспертные оценки, сценарии прогноза развития РФ по таким показателям как ВВП, выпуски промышленности и с/х.

Для решения поставленной задачи в работе предлагается система поддержки принятия управленческих решений социально-экономическим развитием региона (рис.2). Анализируется цепочка действий, необходимых для принятия решения о выборе мероприятий для реализации в регионе.

КОНТУР УПРАВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМ РАЗВИТИЕМ РЕГИОНА

| Прогнозы и директивы федерального центра )

Портал отчетны* и прогнозныхданных

8РЛ ' . '

Качество жизни населения » Показатели развития отраслей Финансовые показатели . Прогноэ'бкмркетных гкхтгуплений > Прогноз расходования бюджета

1й иерархический уровень понятий

2й иерархический уровень понятий

Зй иерархический

| Модель воспроизводства ВВП России |

Модель социально-, экономической системы ' региона ' -

т

Статистическое наблюдение '

Бпок целеполагания

I;

Оперативное управление

""Блок интерпретации | Т

Программы социального реэвития

Программы развития отраслей Управление хозяйственным; механизмом

Федеральные программы .

\ Портал "" . . экспертных оценок и сценариев

Производительность труде ' Фондоотдача

Коэффициенты рождаемости и смертности населения ' Миграция

1й иерархический уровень понятий

2й иерархический уровень

Зй иерархический уровень

Логический"

1

Блок формирования сценариев

| Администраторы . | ' , Эксперты : {

Вспомогательные . - модели

Рис.2. Контур управления социально-экономическим развитием региона Описание контура управления:

1. Блок целеполагания: Губернатор, областная Дума, областное Правительство, Профсоюзы, Общественные организации, Бизнес и Интерпретаторы заключены в один блок - Блок формулировки целей социально-экономического развития региона. Перечисленные агенты управления (наблюдая портал отчётных и прогнозных данных) формулируют различные цели, используя понятия различного иерархического уровня. Эти цели (в силу внутренней логики событий) должны быть увязаны друг с другом, т.е. согласованы (это происходит в блоках ресурсных ограничений и логическом фильтре).

2. Блок интерпретации. В данном блоке происходит дешифровка и согласование целей различного понятийного уровня и административной принадлежности и превращение их в конкретные управляющие воздействия в виде непосредственных приказов, и обобщённые - в виде технологических и социальных программ, законодательных решений, правовых установок и федеральных программ. На этой стадии управленческого цикла происходит их разделение на реальные и виртуальные. Очевидно, что все управляющие воздействия должны быть ресурсно-сбалансированными (ресурсные ограничения).

3. Блок оперативного управления. Реальные управляющие воздействия (через администраторов) поступают на реальный объект управления и принимаются к оперативному выполнению. В зависимости от разрешающей способности контура оперативно - это значит в течение дня, месяца, года.

4. Блок формирования сгрнариев. Виртуальные управляющие воздействия (через агентов, представляющих собой экспертов, в том числе и экспертов, вооружённых вспомогательными моделями) поступают на виртуальный объект управления - модель социально-экономических процессов региона и «принимаются к исполнению» на протяжении будущего времени - три, пять, десять, пятнадцать лет вперёд.

5. Портал экспертных оценок и сценариев. Совокупность реальных и виртуальных управляющих воздействий образует портал экспертных оценок и сценариев, который «запоминается» системой управления и направляется на реальный объект, или, при проигрывании той или иной ситуации в блок модель.

6. Модель социально-экономической системы региона. Модель объекта управления «подпитывается» информацией от моделей более высокого уровня и имеет логический фильтр, который позволяет оперативно «отсеивать» явно ошибочные экспертные оценки. Модель объекта управления может состоять из ряда параллельных или иерархически организованных моделей. Реальный объект «вырабатывает» реальные отчётные данные, а модель - прогнозные данные. Безусловно, модели объектов существовали и раньше, когда не было возможности учитывать все параметры, но только в головах управляющих высшего и среднего уровня на интуитивном уровне и в субъективных терминах. Это крайне сужало представления о будущем и ограничивало управленческую инициативу. С появлением вычислительных машин стала возможной формальная и более объективная формулировка целей и непосредственно модели объекта управления, С развитием информационных технологий стал возможен и более широкий доступ заинтересованных лиц к порталу отчётных и прогнозных показателей. Это привело к повышению качества прогнозов.

7. Портал отчётных и прогнозных показателей, как правило, содержит огромное количество показателей, непосредственное восприятие и оценка которых весьма затруднительна. Поэтому для непосредственных получателей они агрегируются по различным заранее известным правилам агентами аппарата администрации (отраслевыми и др.).

В контуре управления особое место уделено модели социально-экономической системы региона. Планам социально-экономического развития должны предшествовать прогнозы, содержащие оценку воздействий, последствий выполнения планов. Модель служит инструментом анализа, который позволяет строить такие прогнозы. «Прогнозная модель - модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и (или) путях достижения этих состояний». Это определяет особенности построения и проверки адекватности прогнозных моделей. Невозможно оценить прямую проверку соответствия модели и оригинала, так как прогнозы представляют собой оценку будущих, в том числе достаточно удаленных по времени, состояний объекта. Для такой оценки используются методы многоступенчатой идентификации и прогнозирования.

Основные соотношения макроэкономической модели региона: Каждый регион России, независимо от его размеров и роли в общем экономическом развитии, не является самодостаточным экономическим организмом и, несмотря на наличие внутренних тенденций, и взаимосвязей, не может планировать своё развитие, исходя только из своей динамики и пропорций. Основные агрегированные показатели экономики, такие как ВРП, выпуск промышленности, выпуск сельского хозяйства слабо меняются относительно соответствующих показателей страны, т.е. принимается гипотеза, что такие пропорции меняются плавно и предсказуемым образом, т.е. их прогноз можно продолжать экстраполировать по тенденции. С помощью статистических данных и экспертных заключений о динамике пропорций, строятся прогнозы региональных показателей по соответствующим прогнозам российских показателей.

Щ=ГГ/хЦ(}Г) Г, =ахцг; +Ь

х,=х;х0,(х)

= ^ - и, х Ц (ШОК) х С?, (/) - аи хВ,- аь х хЖ,-ё1хХ1

Чб,

Б, = + 52,

Где IV,' - ВРП региона в году t (здесь и далее индекс э означает, что берутся

сопоставимые цены, если без индекса - текущие); - ВВП России в году / в сопоставимых ценах; // - инвестиции в основной капитал в году V, X, - выпуск всех отраслей экономики региона в году /. ШОК, - валовое накопление основного капитала в регионе в году с, О, - запасы материальных оборотных средств в регионе в году г; У, - конечное потребление на территории региона; £?,(/) - вводы основных фондов в сопоставимых ценах (функция от инвестиций в основной капитал разных моментов времени); В, - расходы консолидированного бюджета; й,(Х) - базовый дефлятор выпуска экономики региона; О, (ШОК) -базовый дефлятор валового накопления основного капитала;^' - стоимость основных фондов в регионе в году г; X, - численность занятых в регионе в году t;

5 - региональное сальдо; - сальдо экспорта и импорта (внешнеторговое сальдо); 52, - межрегиональное сальдо; , а, Ь, , , а1(,а2,, , а0, -

вспомогательные коэффициенты.

Т1ви агтм Аппал еаа мапотп. погилпо лпплмпоАтоа бо ттопллпшии

а

соотношениями:

= ЛГт,'.] - х Ыт'ы + Мы х кМгт

60

Лт,' = Шт» х АЛ, х + М0 х Штт» у=о

Где АГт - число мужчин в когорте г, I - номер когорты (соответствует году рождения людей в когорте); Г - расчетный год; Ы - возраст людей в когорте ¡; Шт — возрастной коэффициент смертности; М - возрастной объем миграционного прироста; кМтм> - доля мужчин в миграционном приросте; Ш' - число новорожденных мужчин; / - номер когорты (соответствует году рождения людей в когорте), для новорожденных 1 = 1; Штгт — доля мальчиков в новорожденных детях. В диссертации приведены остальные соотношения. Основные соотношения модели социальных показателей региона: Для нахождения социальных показателей в качестве косвенных переменных берутся решения макроэкономической модели региона, а также регрессионные уравнения.

А =<ьхж,

Я^ЯТО + и + ОР ЯТО = к1хХ+кгхУТ

£/,=?„ хЦ ОР, = х А

Л. £>-Д

ог = -г- = ——-£> £)

Где!) — денежные доходы населения; К -расходы населения; Л, -расходы на покупку товаров и услуг; Я2 — обязательные платежи и разнообразные взносы; Л3 - расходы на приобретение недвижимости; Л4 -прирост финансовых активов; Л5 - склонность населения к накоплению. и - объем платных услуг населению; ОР - оборот общественного питания. X - объемы выпуска продукции в промышленности и с/х; VI - валовая добавленная стоимость розничной и оптовой торговли; а - коэффициент

склонности к накоплению; Д^.д,,,^,,^,,?,, - вспомогательные коэффициенты.

В третьей главе предлагается подход к оценке эффективности региональных мероприятий. Рассматривается контур управления социально-экономическим развитием региона (рис.2), в котором анализируется цепочка действий, необходимых для принятия решения о выборе мероприятий для реализации в регионе.

С точки зрения наблюдения объекта управления, регион - это открытая система с плохо наблюдаемыми потоками экспорта и импорта, налоговых отчислений и ряда других показателей, для которой составить замкнутую систему уравнений по официальной статистической отчётности невозможно. Проблема разработки модели таких социально-экономических систем заключалась в объединении ряда гипотез, математических моделей (формализованных, но оперирующих статистически наблюдаемыми показателями), экспертных оценок и вычислительных алгоритмов (позволяющих оперативно реагировать на изменения показателей).

Предметные эксперты Имитационно-экспертная

Рис. 3. Основной алгоритм имитационно-экспертного моделирования. Для практической ценности имитационно-экспертной модели было необходимо обеспечить совместимость понятийного аппарата предлагаемого макета информационной системы индикативного планирования (на базе созданной модели, использующей балансовые соотношения и регрессионные уравнения) с понятийным аппаратом, предлагаемым в органах статистики.

Была построена алгоритм имитационно-экспертного моделирования для интеграции математической модели региона с экспертными оценками развития устойчивых показателей и коэффициентов модели с возможностью корректировки экспертных оценок в диалоговом режиме (рис. 3).

Далее в главе описывается способ оценки региональных мероприятий на основе анализа опорных и возмущенных траекторий.

Пусть х,- социально-экономический показатель региона, 1 меняется от 1 до

N.

А = {х,}

А - вектор социально-экономических показателей региона. Так как каждый показатель за разные годы имеет разные значения, то вектор А также меняется в зависимости от года -]. Таким образом, получаем набор векторов - {ЛД.

Пусть г0- текущий момент времени. Тогда А1 при у = г0, есть текущие значения показателей, при у<г0 отчетные показатели за предыдущие годы, при прогнозные показатели. Если наблюдение ведется начиная с момента а заканчивается прогнозом до момента /2, то набор таких векторов А] при j: /] назовем траекторией.

Назовем опорной траекторией такую траекторию векторов А,, которые соответствуют отчетным данным (т.е. при jstl¡) за отчетный период и инерционному прогнозу развития показателей без учета влияния новых региональных программ (учитываются программы начавшиеся до момента г0) при А° - с индексом О - опорная траектория.

Возмущенной траекторией назовем траекторию векторов соответствующую отчетным данным за отчетный период и прогнозу развития, который учитывает влияние (помимо программ начавшихся до момента /0) планируемой региональной программы - за прогнозный период. А' - с индексом В -возмущенная.

Отличие опорной и возмущенной траекторий состоит в том, что опорная траектория соответствует инерционному развитию, развитию по тенденции. Это нулевой уровень, с которым потом будут сравниваться изменения, которые появятся благодаря реализации дополнительной региональной программы. При реализации программы, некоторые показатели региона, входящие в вектор А" за прогнозный период могут быть как больше, так и меньше соответствующих показателей вектора А°.

Векторы

Представляют собой приращения региональных показателей при реализации программы (они имеют смысл только при у>?0, т.к. остальные значения будут равны 0). Если есть несколько альтернативных программ, на которые можно выделить ресурсы, то для каждой можно составить такие векторы В1.

Каждый из векторов приращений В] состоит из экономических и социальных показателей, они все отличаются по размерности и значению, так как показателей очень много, то невозможно оценить относительное преимущество одной программы по отношению к другой, без выделения наиболее важных показателей. Поэтому чтобы оценить региональную эффективность нескольких альтернативных программ нужно сделать свертку таких приращений с различными коэффициентами - большими для более важных показателей и меньшими для менее.

Пусть К = {к,} - вектор этих коэффициентов. Тогда из произведения векторов:

В1хК = (А?-А?)хК = '£ (х*-х°)х к,

получим свертку (разную за каждый год) вектора приращений дои каждой программы. Вектор £ является управляющим, должен быть составлен таким образом, чтобы выделять приоритет одних показателей над другими, это вектор весовых показателей региона. Тогда произведение В, у. к представляет собой региональный эффект проводимой программы. Этот эффект яаляется скалярным показателем в каждом году и для каждой программы имеет одинаковую размерность.

Пусть региональная администрация сформулировала свои критерии оценки и часть из них можно отнести к экономической составляющей мероприятия - хЕ, а часть - к социальной - , тогда каждому набору мероприятий, удовлетворяющему бюджетному ограничению, будет соответствовать точка в плоскости этих двух показателей. Каждой точке соответствует какой-то один набор мероприятий (если конечно не найдется двух наборов, оценки по всем критериям у которых совпали). Так как число таких наборов конечно, то и все множество точек - множество (множество допустимых значений переменных) - тоже конечно. Одной точке из этого множества соответствует опорная траектория - показатели для которой вычислены из ситуации, когда никаких мероприятий не проводится.

Для того чтобы выбрать самый эффективный набор мероприятий с точки зрения региональной администрации (т.е. для данного вектора К), составляется сумма вида:

к = ахх5 +(1-а)х*£

где ае[0;1].

Параметр а показывает какой из показателей - экономический или социальный - более приоритетен в конечном подсчете эффективности.

В четвертой главе разработанные социально-экономические модели были опробованы в республике Чувашия. На основе построенных во 2-й и 3-й главах алгоритмах и моделей, были рассчитаны основные показатели республики. В качестве предметных экспертов выступали сотрудники Министерства промышленности и энергетики республики. Их ответы (и пояснения к ним) сводились вместе и обрабатывались в экспертной системе.

Основные результаты моделирования приведены на рисунках 4-11.

Дол« £¡»11 республики Чуаапшя в 18?! Росс**

Чхх = —

А

ж,

V

# # # # у / # /^

Рис.5. ВРП республики Чувашия в ценах 2000г. Падение с 37.8 до 28.7 млрд. руб.

Рис.4. Доля ВРП республики Чувашия в ВВП России. Падение 16%

Из рис.4 следует, что во время кризиса доля ВРП упала на 16%, что связано с падением выпуска большого тракторного завода в Чувашии. Прогноз доли ВРП получен на основе экспертных оценок. Предполагается, что в посткризисный период промышленное производство восстановится, а с ним и общие пропорции ВРП (Рис.5).

Выпуск промышленности республики Чувашия в ценах 2000г., млрд. руб. __

1 — (¡21 * Хь

пессимистический прогноз

Рис.6. Прогноз выпуска промышленности республики Чувашия. Падение с 35.8 до

27.4 млрд. руб.

Рост доли выпуска промышленности Чувашии (рис.6) после кризиса объясняется продолжающимся опережающим индустриальным развитием республики.

На рис.7 представлен прогноз выпуска с/х Чувашии. Экспертами был сделан прогноз, что кризис не только не снизит темпы роста с/х республики, но они немного увеличатся. Это связано с тем, что в период кризиса дорогие импортные продовольственные товары стали замещаться отечественными.

При прогноза численности населения Чувашии предполагалось, что коэффициенты смертности, рождаемости и миграции для каждой когорты сохраняются неизменными на всём диапазоне прогноза (коэффициенты, конечно, меняются от когорте к когорте).

На основе алгоритмов сплайн-интерполяции, используя рассмотренные уравнения когортной динамики для мужчин и женщин, а так же прогнозы основных демографических коэффициентов с учётом их распределения по когортам, был проведен расчёт их динамики до 2020 г. Рис.8-9.

Рис.8. Динамика когорт населения республики Чувашия (мужчины).

Динамика распределения численности когорт Население Чувашии (женщины)

/ л ^ I \ Ад=

Рис.9. Динамика когорт населения республики Чувашия (женщины).

Денежные доходы населения включают доходы лиц, занятых предпринимательской деятельностью, выплаченную заработную плату наемных работников (начисленную заработную плату скорректированную на изменение просроченной задолженности), социальные выплаты (пенсии, пособия, стипендии, страховые возмещения и прочие выплаты), доходы от собственности в виде процентов по вкладам, ценным бумагам, дивидендов и другие доходы («скрытые» доходы, доходы от продажи иностранной валюты, денежные переводы, а также доходы, не имеющие широкого распространения). Рис.10.

Прогноз доходов населении Чувашии, текущие чаны

Розничный товарооборот Чувашии, млрд. руб., текущие __цены_

Рис.10. Прогноз доходов населения Чувашии.

Рис.11. Розничный товарооборот республики Чувашия.

Розничный товарооборот (рис.11) рассчитывался по формуле:

ЯТО = к, хХ + к2хУТ

где

X - объемы выпуска продукции в промышленности и с/х;

КГ - валовая добавленная стоимость розничной и оптовой торговли;

ки кг - коэффициенты такой гипотезы.

Коэффициенты регрессии кг находятся как решение задачи

минимизации квадратичного отклонения:

{L* L* . ./Vi..* 1-'\ ^ S/U L Ч у1,,Л2 . J ^ J yii^lii),

= -)1/2,{М2}6Д2}

П

Дня Чувашии были получены ¿,=0.30092 и к2 =0.7018. Дг=0.99917, F=3607, ¿,=6. Основные результаты диссертации

1. На основе метода многоступенчатой идентификации разработан метод моделирования региональных систем отличающихся сложностью, слабой формализацией и функционирующих в условиях неопределенности. Разработаны подходы и алгоритмы прогнозирования социально-экономического развития региона на основе многоступенчатой идентификации.

2. Разработан подход к оценке эффективности региональных мероприятий на основе прогнозов опорной и возмущенной траектории.

3. Предложена система поддержки принятия решений, основанная на мультиагентных технологиях, включающих в себя экспертов, администрацию региона департаменты и отраслевые отделы, контур моделирования и расчета сценариев развития региона. Предлагаемая система позволяет выработать рекомендации для принятия управленческих решений будущих состояний отдельных макроэкономических показателей и хозяйственных субъектов региона.

4. Разработана модель социально-экономической системы региона, учитывающей демографию региона, занятость населения, развитие отдельных производственных секторов экономики, воспроизводство валового регионального продукта (ВРП). Разработана эконометрическая модель прогнозирования социальных показателей, включающих в себя расходы и доходы населения региона в качестве основных индикаторов.

5. Разработаны алгоритмы сплайн-интерполяции для построения демографических когортных моделей. Простота и линейность уравнений модели позволили построить ее программную реализацию в простом программном пакете Microsoft Office, который повсеместно используется органами региональной администрации, что обеспечивает практическую применимость модели.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Ахромеева Т.С., Бурцев М.С., Десятое И.В., Зульпукаров М.М., Иванов О.П., Киселев М.И., Кузнецов Е.П., Кузнецов ИВ., Малинецкий Г.Г., Митин Н.А., Науменко С.А., Отоцкий П.Л., Подлазов А.В., Посашков С.А., Серебряков Д.С., Ткачев Н.В., Чивилев Я.В., Шишов В.В. Экспериментальный стенд Комплексной системы научного мониторинга. Структура и функции // Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Серия: Естественные науки. №1 2009г., с.67-89.

2. Десятов И.В., Малинецкий Г.Г., Маненков С.К., Митин H.A., Отоцкий П.Л., Ткачев В.Н., Шишов В.В. Когнитивные центры как информационные системы для стратегического прогнозирования // Журнал «Информационные технологии и вычислительные системы» №1, 2011г., с. 65-81.

3. Десятов И,В. Методология оценки региональной эффективности программы по изменению вектора показателей региона // Труды 52-й научной конференции МФТИ. Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук. Часть VII Управление и прикладная математика. Том. 1. С.159-161.

4. Отоцкий П.Л., Десятов И.В., Кузнецов Е.П., Серегин С.Н., Сысо П.А., Шишов В.В., Анализ механизмов снижения рисков инновационной деятельности на базе кибернетического управления национальной, региональной или крупной корпоративной инновационной системой // Электронный журнал "Исследовано в России", 011/060201, стр. 94-122, 2006.

5. Антипов В.И., Десятов И.В., Малинецкий Г.Г., Отоцкий П.Л., ШишовВ.В. Центр внедрения технологий социально-экономического планирования в России и прогнозирования мировой динамики // Препринт ИПМ №10. 2009г., 37с.

6. Десятов И.В., Антипов В.И. Имитационно-экспертная модель социально-экономического развития республики Чувашия // Журнал «Экономика мегаполисов и регионов» №4, август 2010г., с. 16-21.

7. Антипов В.И., Десятов И.В., Шишов В.В. Модель социально-экономического развития региона в эпоху кризиса // под ред.: Акаев A.A., Коротаев A.B., Малинецкий Г.Г., Малков С.Ю. Проекты и риски будущего: Концепции, модели, инструменты, прогнозы. Часть II. Глава 8. 2011г., М: УРСС, 432с.

Издательство ООО «Франтера» ОГР № 1067746281514 от 15.02.2006г. Москва, Талалихина, 33

Отпечатано в типографии ООО "Франтера" Подписано к печати 14.04.2011г. Формат 60x84/16. Бумага "Офсетная №1" 80г/м2. Печать трафаретная. Усл.печ.л. 1,25. Тираж 100. Заказ 422.

WWW.FRANTERA.RU

Введение.

Глава 1. Существующие подходы к моделированию социальноэкономической системы региона.

§1. Обзор существующих подходов и моделей социально-экономического планирования и прогнозирования в регионах.

§2,Общий вид математической модели социально-экономических систем

Глава 2. Имитационно-экспертная модель социально-экономической системы региона.

§1. Метод многоступенчатой идентификации.

§2. Определение коэффициентов модели при помощи метода многоступенчатой идентификации.

§3. Контур управления социально-экономическим развитием региона.

§4. Модель макроэкономики региона.

§5. Модель демографии региона.

§6. Модель социальных показателей региона.

Глава 3. Подход к оценке эффективности региональных мероприятий.

§1. Опорные и возмущенные траектории социально-экономических показателей региона. Вектор показателей.

§2. Оценка эффективности региональных мероприятий.

Глава 4. Модель социально-экономической системы республики Чувашия.

§1. Модель макроэкономики Чувашской республики.

§2. Модель демографии Чувашской республики.

§3. Модель социальных показателей Чувашской республики.

Актуальность темы и предмет исследования. В связи с изменением парадигмы управления народным хозяйством Российской Федерации, связанной с децентрализацией управления экономикой страны, переходом от директивного к рекомендательному планированию, повысились требования к качеству разработки программ социально-экономического развития субъектов РФ и отраслей. Эффективность решений, принимаемых на федеральном уровне, во многом зависит от того, насколько эти решения реализуются в регионах. В связи с этим возрастает значение региональных прогнозов развития субъектов РФ, которые помимо учета социально-экономической политики федерального центра должны учитывать свои региональные особенности.

Задачи социально-экономического развития субъектов РФ решаются на уровне регионов в соответствующих Министерствах, и координируются Министерством регионального развития РФ. Публикуются методические материалы и рекомендации по разработке планов, программ и стратегий социально-экономического развития регионов. На текущий момент нет адекватных математических моделей таких плохо формализованных социально-экономических систем. Анализ выявил несогласованность общей стратегии социально-экономического развития Российской Федерации с существующими стратегиями развития регионов [84], отдельных секторов экономики. Аналогичная несогласованность существует между стратегиями развития экономически связанных регионов и отраслей. Таким образом, сегодня в практике отсутствует единый язык и единая система моделирования и планирования регионального развития, которые бы позволили оперативно разрабатывать, согласовывать и корректировать стратегии развития соответствующих субъектов.

В настоящее время ведутся активные исследовательские работы по моделированию, прогнозированию и формализации регионального развития, а также по созданию информационных систем аналитической поддержки управления региональным развитием. Большой вклад в это направление внесли Ивантер В.В., Моисеев H.H., Петров A.A., Поспелов И.Г., Новиков Д.А., Дорофеюк A.A., Цвиркун А.Д., АнтиповВ.И., Малинецкий Г.Г., Колмаков И.Б., Попков Ю.С., Лескин В.Н., Михалевский Б.Н., Абалкин Л.И., Дынкин A.A., Королев И.С., Гринберг P.C., Барковский А.Н., Томберг Р.Г., Горбунова Е.М., Мешкова Т.А, Дургарян И.С. Однако использование подходов, эффективных при моделировании сложных технических систем или социальных и экономических явлений на более высоком иерархическом уровне (уровне страны), сталкивается с рядом серьезных проблем при описании явлений более низкого уровня (регионального): чрезмерное редуцирование описания социальных и экономических процессов и факторов регионального развития, дефицит и не системность исходной статистической информации на региональном уровне, открытость региона как объекта исследования, в котором не наблюдаются финансовые и товарные потоки между другими регионами. Поэтому усовершенствование математических методов аналитической и экспертной поддержки администрации регионального уровня, разработка имитационно-экспертной модели социально-экономической системы региона, объединяющей методы математического моделирования и методы экспертной оценки, с активным участием предметных специалистов региональной администрации в построении модели и прогнозировании регионального развития, является актуальной научной задачей.

Имитационно-экспертная модель социально-экономической системы региона является важными шагом в развитии индикативного планирования и поддержки деятельности региональной администрации, регионального Правительства и региональных Министерств. Долгосрочный прогноз развития социально-экономической системы основан на выявлении положительных и отрицательных обратных связей существующих или возникающих в исследуемой системе. Разрабатываемый подход имитационно-экспертного моделирования подразумевает объединение подходов основанных на экономико-математическом моделировании и экспертной оценки множества плохо формализуемых факторов. Последствия изменения экономической среды учитываются на уровне макроэкономической модели России.

Существует множество подходов и различных моделей долгосрочного прогнозирования региональной социально-экономической системы. Была выбрана модель, разработанная в Институте проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН [6]. Она принципиально основывается на экспертной оценке развития устойчивых показателей. Хотя модель изначально разрабатывалась как модель воспроизводства ВВП России, предложенные в ней подходы, к прогнозу социально-экономических показателей были успешно применены для анализа и долгосрочного прогноза развития Хабаровского края [63] и Московской области [88]. В данной работе предлагается развитие и расширение этих идей и подходов к прогнозированию социально-экономической системы региона.

Сущность подхода заключается в следующем:

1. Сведение публикуемых Росстатом макроэкономических показателей к устойчивым интегральным показателям, за счет разделения динамики уровня цен и физических темпов развития региона;

2. Формализация основных макроэкономических балансовых соотношений;

3. Формализация основных связей между сферами социально-экономической системы;

4. Экспертная оценка тенденций развития устойчивых показателей экспертами с возможностью визуализации последствий выбранной траектории развития в других блоках модели и с возможностью соответствующей коррекции указанной траектории в диалоговом режиме;

5. Визуализация динамики основных групп макроэкономических и социальных показателей для выявления и интерпретации причинно-следственных зависимостей экспертами.

Безусловно, при математическом моделировании сложных систем важную роль играют эксперты, определяющие онтологию предметной области, определяющие важные и второстепенные факторы, однако, в имитационно-экспертном моделировании математические модели являются лишь вспомогательным инструментом, с которым работают эксперты.

Важным аспектом социально-экономического развития региона являются инвестиционные проекты и региональные мероприятия. Инвестиционные проекты сегодня являются одним из важнейших видов деятельности любых предприятий, фирм и корпораций. Инвестиции - это один из главных путей реализации финансовой и экономической стратегии предприятий, направленной на рост эффективности и расширение его деятельности, повышение конкурентоспособности, возрастание рыночной стоимости. Инвестиционные проекты (как и региональные мероприятия) очень важны также и для государства в целом и для его регионов, т.к. являются платформой для реализации различных управленческих (федеральных или региональных) решений для общества в целом.

С переходом России на рыночную экономику изменились условия выполнения инвестиционных проектов, но их значимость нисколько не уменьшилась. И если предприятия и фирмы обязательно проводят оценку эффективности своего участия в нем, то оценка общественной, региональной и бюджетной эффективности проектов не проводится вообще или проводится экспертно. Отсутствие оценок связанно в первую очередь с алгоритмической сложностью процедуры, поскольку влияние инвестиционных проектов на показатели региона оцениваются достаточно сложно: регион является открытой экономической системой, отсутствуют многие статистические показатели и т.д. Актуальность затронутой темы подтвердилась в период кризиса: администрация в критических ситуациях не имела адекватного представления о важности предлагаемых программ. Также очень мала доля рискового инвестирования в новые области: биотехнологии, науку и инновации [19, 43]. Все это указывает на несовершенство хозяйственного механизма России и подтверждает вывод о том, что регионам необходимы методики, оценки и кадры для успешного проведения и финансирования инвестиционных проектов.

Предлагаемый в данной работе подход к оценке региональной эффективности мероприятий основан на программно-экспертном подходе. Он включает в себя задание региональной администрацией основных целей региональной политики, экспертный прогноз основных социально-экономических показателей региона (причем показатели выбраны не произвольно, а составляют систему показателей выбранной имитационно-экспертной модели социально-экономической системы региона), формирование на основе показателей системы критериев, являющихся индикаторами региональной эффективности мероприятия. То есть, региональная администрация формулирует свои цели, которые должны быть осуществлены. Эти цели разбиваются и формализуются более конкретно. Различные правительственные и другие организации предлагают схемы их реализации - свои мероприятия. Результаты влияния каждого такого мероприятия на социально-экономические показатели региона прогнозируются экспертами в рамках выбранной математической модели социально-экономической системы региона на период до окончания мероприятия. При этом получаются две траектории для каждого показателя -опорная траектория - прогноз динамики данного показателя без осуществления данного мероприятия, и возмущенная траектория - прогноз динамики показателя с осуществлением данного мероприятия. Разница этих двух траекторий, соответственно за каждый год до окончания мероприятия, будет региональным эффектом от проведения данного конкретного мероприятия на данный показатель.

Также региональная администрация формулирует критерии для выбора мероприятий из множества возможных, которые формализуются и приводятся к виду, соответствующему региональным показателям модели социально-экономической системы региона, то есть эти критерии будут функциями социально-экономических показателей модели региона и их изменение (разница возмущенной и опорной траекторий) будут влиять на эти критерии в большую или меньшую сторону, что позволит выбирать из всего множества мероприятий наиболее эффективные с точки зрения региональной администрации.

Разработка прогнозов и планов социально-экономического развития регионов является платформой для выработки конкретного набора мероприятий, реализация которых обосновывается планом. Целью диссертационной работы является разработка методов математического моделирования сложных региональных систем на основе имитационно-экспертных подходов и их применение для долгосрочного прогнозирования макроэкономических, социальных и демографических показателей социально-экономического развития региона на основе многоступенчатой идентификации показателей. Разработка подхода к оценке эффективности региональных мероприятий на основе прогнозов опорной и возмущенной траекторий.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Разработать на основе метода многоступенчатой идентификации методы моделирования региональных систем, отличающиеся сложностью, слабой формализацией и функционирующих в условиях неопределенности.

2. Разработать методы прогнозирования развития сложных региональных и производственных систем на основе метода многоступенчатой идентификации и прогнозирования.

3. Разработать подход к построению сценариев и прогнозированию социально-экономических показателей региона.

4. Разработать модель социально-экономической системы региона, учитывающей демографию региона, занятость населения, развитие отдельных производственных секторов экономики, воспроизводство валового регионального продукта (ВРП).

5. Разработать эконометрическую модель прогнозирования социальных показателей, включающих в себя расходы и доходы населения региона в качестве основных индикаторов.

6. Разработать подход к оценке эффективности региональных мероприятий на основе прогнозов опорной и возмущенной траектории. Методы исследования основаны на использовании методов теории вероятностей, математической статистики и эконометрики, теории идентификации и теории управления.

Научная новизна работы

1. На основе метода многоступенчатой идентификации разработаны методы моделирования региональных систем.

2. Разработана имитационно-экспертная модель социально-экономической системы региона учитывающая демографию региона, занятость населения, развитие промышленности и сельского хозяйства, воспроизводство валового регионального продукта (ВРП).

3. Разработана эконометрическая модель социальных показателей региона, учитывающая доходы, расходы населения, розничный товарооборот, затраты населения на оплату услуг.

4. Предложены подход и алгоритмы прогнозирования социально-экономического развития региона на основе многоступенчатой идентификации.

5. Разработана система поддержки принятия решений, основанная на мультиагентных технологиях, включающих в себя экспертов, администрацию региона департаменты и отраслевые отделы, контур моделирования и расчета сценариев развития региона.

6. Предложен подход к оценке эффективности региональных мероприятий.

Практическая ценность работы.

На основе полученных теоретических результатов разработан долгосрочный прогноз социально-экономического развития Республики Чувашия до 2020 г. Проведен анализ влияния кризиса на основные макроэкономические и социальные показатели региона, разработан алгоритм оценки эффективности региональных мероприятий на основе экспертных оценок опорной и возмущенной траектории. Предложенные методы и модели применимы для моделирования и прогнозирования социально-экономического развития регионов РФ. Результаты диссертации были использованы при подготовке отчетов для Министерства промышленности и энергетики республики Чувашия в области планирования социально-экономического развития Чувашской республики на краткосрочную и среднесрочную перспективу. Методы имитационно-экспертного моделирования были использованы в Центре компьютерного моделирования и экспертного анализа Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН в рамках проекта МЧС РФ по построению экспериментального стенда комплексной системы научного мониторинга. Апробация работы и научные публикации.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах: научная конференция МФТИ (Долгопрудный, 2009 г.), УШ и IX Международные форумы «Высокие технологии XXI века» (г. Москва, 2007-2008 гг.), IV международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (тЬс! 2010), ИПУ РАН, 4-6 октября 2010г., научных семинарах Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, научных семинарах Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, научных семинарах Московского государственного университета прикладной биотехнологии.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 7 работах, в том числе в 2 журналах из списка, рекомендованного ВАК РФ. Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Подход имитационно-экспертного моделирования социально-экономических систем на основе метода многоступенчатой идентификации.

2. Модель социально-экономической системы региона учитывающая демографию региона, занятость населения, развитие промышленности и сельского хозяйства, воспроизводство валового регионального продукта (ВРП).

3. Модель социальных показателей региона учитывающая доходы, расходы населения, розничный товарооборот, затраты населения на оплату услуг.

4. Алгоритм оценки эффективности региональных мероприятий. Достоверность результатов исследования обеспечивается корректным применением методов теории вероятности и математической статистики, эконометрики, теории идентификации и методов системы национального счетоводства, а также результатами имитационного моделирования. Объем и структура диссертации.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и четырех приложений. Работа изложена на 135 страницах. Работа иллюстрирована 15 таблицами, 43 рисунками. Список литературы включает 121 источник.

Заключение

Диссертационная работа посвящена актуальной проблеме разработки математических методов долгосрочного прогнозирования социально-экономического развития региона. Основные результаты работы состоят в следующем:

1. На основе метода многоступенчатой идентификации разработан метод моделирования региональных систем, отличающиеся сложностью, слабой формализацией и функционирующей в условиях неопределенности. Разработаны подходы и алгоритмы прогнозирования социально-экономического развития региона на основе многоступенчатой идентификации.

2. Разработан подход к оценке эффективности региональных мероприятий на основе прогнозов опорной и возмущенной траектории.

3. Предложена система поддержки принятия решений, основанная на мультиагентных технологиях, включающих в себя экспертов, администрацию региона департаменты и отраслевые отделы, контур моделирования и расчета сценариев развития региона. Предлагаемая система позволяет выработать рекомендации для принятия управленческих решений будущих состояний отдельных макроэкономических показателей и хозяйственных субъектов региона.

4. Разработана модель социально-экономической системы региона, учитывающей демографию региона, занятость населения, развитие отдельных производственных секторов экономики, воспроизводство валового регионального продукта (ВРП). Разработана эконометрическая модель прогнозирования социальных показателей, включающих в себя расходы и доходы населения региона в качестве основных индикаторов.

5. Разработаны алгоритмы сплайн-интерполяции для построения демографических когортных моделей. Простота и линейность уравнений модели позволили построить ее программную реализацию в простом программном пакете Microsoft Office, который повсеместно используется органами региональной администрации, что обеспечивает практическую применимость модели.

1. Александровский Н.М., Егоров C.B., Мешалкин В.П. Прогнозирующие системы автоматического управления с использованием динамических моделей для одного класса объектов // Тр. МЭИ, вып. 59. М.: МЭИ, 1965.

2. Андреев Н.И., Корреляционная теория статистически оптимальных систем // М.: Наука, 1966.

3. Андрейчиков Ф.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике // М: Финансы и статистика, 2000.

4. Анохин A.M., Блачев Р.Н., Гусев В.Б., Павельев В.В. Модели индикативного планирования социального и экономического развития региона // М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2005.

5. Антипов В.И., Пащенко Ф.Ф. Модель воспроизводства ВВП России Р1-4К (материальный аспект) // Москва, 2009г.

6. Апарин Н.С., Мымрикова Л.С., Рябушкин Б.Т. К вопросу об интегрированной статистической информации для системного анализа социально-экономических процессов // Вопросы статистики. 2004. -№5.-С. 27-35.

7. Барсукова С.Ю. Методы оценки теневой экономики: критический анализ // Вопросы статистики. 2003. - №5. - С. 14-24.

8. Батурин В.А., Васильев В.Н., Косов A.A., Лакеев A.B., Москаленко А.И., Урбанович Д.Е. Моделирование и управление динамикой развития социально-эколого-экономических систем // М.: Изд. «Академия», Изд. МГУК, 1999.

9. Беллман Р. Введение в теорию матриц // М.: Наука, 1965.

10. Валге А.М., Пащенко Ф.Ф. Математическое моделирование технологических процессов сельскохозяйственного производства по экспериментальным данным. Ч. 1. Статические модели. Ленинград-Пушкин. НИПТИМЭСХНЗ РСФСР, 1980.

11. Валге A.M., Пащенко Ф.Ф. Математическое моделирование технологических процессов сельскохозяйственного производства по экспериментальным данным. Ч. 2. Динамические модели. Ленинград. Пушкин. НИПТИМЭСХНЗ РСФСР, 1980.

12. Ван дер Варден Б.Л. Математическая статистика // М.: ИЛ, 1960.

13. Виднер Ральф Р. Центры региональной политики в США // Федерализм и региональная политика: проблемы России и зарубежный опыт. Вып. 3 / Под. ред. В.Е. Селиверстова. - Новосибирск: ЭКОР, 1996.-С. 126-138.

14. Виленский П.Л, Лившиц В.Н., Орлова Е.Р., Смоляк С.Л. Оценка эффективности инвестиционных проектов // Москва. 1998г.

15. Виленский П. Л, Лившиц В.Н., Смоляк С. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов // Москва. 2001г.

16. Вологин Н.В. Роль внешнеэкономической деятельности в обеспечении устойчивого и сбалансированного развития регионов

17. России. Монография // M.: Научная книга, 2001. 250 с.

18. Все инвестиции России. http://w\v\v.allinvestrus.com/proiects.phtml

19. Гладышевский А.И. Прогнозирование воспроизводственных процессов в экономике (инвестиционный аспект) // ИНП РАН — М.: МАКС Пресс, 2004. —392 с.

20. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: учебник для вузов'// 2-е изд. М.: ГУ ВШЭ, 2001. - 459с.

21. Гранберг А.Г., Зайцева Ю.С. Валовой региональный продукт: межрегиональные сравнения и динамика // М.: СОПС, 2003. 117 с.

22. Гранберг А.Г., Масакова И.Д., Зайцева Ю.С. Валовой региональный продукт как индикатор дифференциации экономического развития регионов // Вопросы статистики. 1999. -№9.-С. 3-11.

23. Гудзенко Л.И. Анализ нерегулируемого объекта методом «черного ящика без входа» // В сб. Идентификация и аппаратура для статистических иследований. М.: Наука, 1970.

24. Гутман Г .В., Мироедов A.A., Федин C.B. Управление региональной экономикой // М.: Финансы и статистика, 2001. 176 с.

25. Данилов Ф.А., Райбман Н.С. Адаптивное управление точностьюпрокатки труб // Под общей редакцией Ф.А. Данилова и Н.С.Райбмана. М.: Металлургия, 1973.

26. Дудкин В., Петров Ю. Индикативное планирование-механизм координации деятельности государственных и негосударственных субъектов управления экономикой // Российский экономический журнал. 1998. -№6.

27. Дургарян И.С., Пащенко Ф.Ф. Многоступенчатая идентификация и прогнозирование //М.: ИПУ, 1977, с. 68.

28. Дургарян И.С., Райбман Н.С. Об идентификации сложного объекта по технико-экономическому критерию // Автоматика и телемеханика, 1972, № 3.

29. Евланов Л.Г. Контроль динамических систем // М.: Наука, 1972.

30. Емельянова Н.М., Перельман И.И. Прогнозирование с помощью модели объекта, восстановленной методом Калмэна // «Автоматика и телемеханика», 1970, № 10.

31. Закон О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития РФ: 20 июля 1995, №115-ФЗ // Собрание законодательства РФ. 1995. - №30.

32. Иванов Е. Индикативное планирование развития экономики //1. Экономист. -1993,- №9.

33. Иванов Ю.Н. Проблемы измерения и анализа ВВП в странах СНГ // Вопросы экономики 2005. - №4.

34. Иванов Ю.Н., Рябушкин Б.Т. Интеграция баланса народного хозяйства и системы национальных счетов // Вопросы статистики. -1989,-№9. -С. 20-31.

35. Ильин В.А. Региональная стратегия экономического роста 2015 г. Вологда: ВНКЦ ЦЭМИ РАН, 2005

36. Ильина Р. Об индикативном (рекомендательном) планировании в капиталистических странах // Плановое хозяйство. 1990. - №11.

37. Ивахненко А.Г. Техническая кибернетика // Киев: ГИТЛ УССР, 1962.

38. Инвестиционные проекты регионов России. http://www.investinginrTissia.ru/riis/

39. Ицкович Э.Л., Александров М.В., Гельфанд Я.Е. и др. Автоматизированная система управления цементным заводом. Методика решения типовых задач оперативного управления. Вып. 2 // М.:ИПУ, 1973.

40. Казаков И.Е. Статистическая теория систем управления в пространстве состояний // М.: Наука, 1975.

41. Кисельников A.A., Литвинцева Г.П. Анализ производства валового регионального продукта Новосибирской области // Вопросы статистики. -2005. -№1. С. 35-51.

42. Кистанов В.В. Региональная экономика России. М. Финансы и статистика, 2005

43. Клисторин В.И. Методология анализа налогово-бюджетной и региональной политики на субфедеральном уровне // Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2004

44. Ковалев В.И., Коссе Ю.В., Малков A.C., Малков С.Ю.

45. Математическое моделирование социально-экономических процессов. Применение моделей к анализу перспектив российских реформ //Стратегическая стабильность, 1999, №1. С. 34-46.

46. Кондратьев Н.Д. Проблемы экономической динамики // М.: Экономика, 1989.

47. Концепция социально-экономического развития России на период до 2020 года // ht1p://www.voungscience.riL/753/820/978/mdex.shtml

48. Косарев А.Е. Современное развитие СНС в России. Валовой региональный продукт обобщающий показатель экономики региона // Вопросы статистики. - 1996. - №12.

49. Крамер Г. Математические методы статистики // М.: ИЛ, 1948.

50. Кремлев Н.Д., Сивелькин В.А. Система национальных счетов как отражение теневой экономики: вопросы оценки // Вопросы статистики. -2001.-№2.-С. 35-39.

51. Кульба В.В., Ковалевский С.С., Кононов Д.А., Чернов И.В., Шелков А.Б. Проблемы обеспечения экономической безопасности сложных социально-экономических систем // М.: ИПУ РАН, 2000.

52. Кульба В.В., Кононов Д.А., Ковалевский С.С., Косяченко С.А., Нижегородцев P.M., Чернов И.В. Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем // М.: ИПУ РАН, 2002.

53. Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г. Нелинейная динамика и проблемы прогноза // Вестник РАН, т.71, №3, с.210-224, Москва, 2001

54. Курош А.Г. Курс высшей алгебры // М.: Наука, 1968.

55. Лавинский С.М. Модели индикативного планирования социально-экономического развития сырьевой территории // Проблемы прогнозирования 2005. - №3. - С. 63-77.

56. Лавровский Б.Л. Германская модель регионального выравнивания // Экономический журнал ВШЭ №4 2001г. С. 519-532.

57. Левинталь А.Б., Ефременко В.Ф., Гусев В.Б., Павельев В.В., Пащенко Ф.Ф. Комплексное оценивание и планирование развития региона. Научное издание // М.: Институт проблем управления РАН, 2006, 52 с.

58. Левинталь А.Б., Ефременко В.Ф., Гусев В.Б., Пащенко Ф.Ф. Расчет показателей индикативного планирования для программ развития региона // Научное издание. М.: Институт проблем управления РАН, 2006, 54 с.

59. Левинталь А.Б., Пащенко Ф.Ф. Индикативное планирование и проведение региональной политики / под общ. Ред. А.Б. Левинталя, Ф.Ф. Пащенко // М.: Финансы и статистика, 2007. —368 е.: ил.

60. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений // М.: Физматгиз, 1958.

61. Лотов A.B. Введение в экономико-математическое моделирование//Москва. 1984г.

62. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод // М.: Мир, 1967.

63. Лукомский Я.И. Теория корреляции и ее применение к анализу производства//М.: Госстатиздат, 1961.

64. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. CGE модели как эффективный инструмент оценки государственной политики // М.: ЦЭМИ РАН, 1998.

65. Макаров В.Л. Вычислимая модель российской экономики (RUSEC) // Препринт # WP/99/069. М.: ЦЭМИ РАН, 1999.

66. Малинецкий Г.Г. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент. Введение в нелинейную динамику // М.: УРСС, 2002.

67. Малков С.Ю., Сергеев A.B. Математическое моделирование экономико-демографических процессов в аграрном обществе // Препринт ИПМ № 54, Москва, 2004

68. Матросов В.М., Васильев С.Н., Москаленко А.И. Нелинейнаятеория управления: динамика, управления, оптимизация // М.: Физматлит, 2003. 352 с.

69. Матросов В.М., Матросова Н.И. Методология комплексных исследований безопасности перехода России к устойчивому развитию с использованием математических моделей и новых информационных технологий // М.: Изд. «Академия», Изд. МГУК, 1999.

70. Медков В.М. Демография // М.: Инфра-М. Серия: Классический университетский учебник. Москва, 2005г.

71. Методические рекомендации к разработке показателей прогнозов социально-экономического развития субъектов Российской Федерации. Москва, 2007г.

72. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов // Третья редакция, исправленная, дополненная. Москва. 2008г.

73. Методология Госкомстата по сбору региональной статистики. http: //www. gks .ru/metod/metod .html

74. Методология Федеральной службы государственной статистики РФ. http ://www- gks.i ii/metod/metod.htm 1

75. Мироедов A.A., Шарамыгина O.A. Использование показателя валового регионального продукта в оценке экономического развития региона // Вопросы статистики. 2003. - №9. - С. 29-36.

76. Михайленко К.В. Методология построения среднесрочной макроструктурной модели экономики России. Научные труды // М.: ИНП РАН, 2004.

77. Моисеев H.H. Математика управление — экономика // М.: «Знание», 1970. - 62 с.

78. Моисеев H.H. Математические модели экономической науки // М.: «Знание», 1973. 64 с.

79. Научная основа стратегии устойчивого развития Российской

80. Федерации // Под общ. ред. М.Ч. Залиханова, В.М. Матросова, А.М. Шелехова. -М.: Издательство Государственной Думы, 2002 г.

81. Николаев М. Обобщение опыта планирования социально-экономического развития в субъектах РФ / М. Николаев, М. Махотаева // Вопросы экономики. 2002. - №5. - С. 126-136.

82. Новожилов В.В. Проблемы измерения затрат и результатов при оптимальном планировании // Изд. «Экономика», 1967г.

83. Основы национального счетоводства (международный стандарт): Учебник // М.: ИНФРА-М, 2005. 480с. - (Классический университетский учебник) под редакцией профессора Иванова Ю.Н.

84. Острем К. Введение в стохастическую теорию управления // М.: Мир

85. Отоцкий П.Л. Математическая модель социально-экономической системы региона с учетом внешних возмущающих воздействий. Дис. канд. ф.-м. наук // Москва, 2008г.

86. Павловский Ю.Н. Имитационные системы и модели // М.: Знание.-1990.-№6.

87. Павловский Ю.Н., Белотелов Н.В., Бродский Ю.И., Оленев Н.Н. Опыт имитационного моделирования при анализе социально-экономических явлений // М.: МЗ пресс, 2005.

88. Пашинцева Н.И. Современные проблемы статистики регионов и муниципальных образований // Вопросы статистики. 2006. - №12.1. С. 5-11.

89. Прангишвили И.В., Пащенко Ф.Ф., Бусыгин Б.П. Системные законы и закономерности в электродинамике, природе и обществе // М., «Наука», 2001, с. 526.

90. Подлазов A.B. Новые математические модели, методы и характеристики в теории самоорганизованной критичности: Дис. канд. физ.-мат. наук // Москва, 2001 г.

91. Прогностика. Терминология // АН СССР, Комитет научно-технической терминологии, вып. 92. М., 1978.

92. Рабочая книга по прогнозированию // Редкол.: И.В. Бестужев-Лада (отв. ред.). М.: Мысль, 1982. - 430 с.

93. Райбман Н.С. Дисперсионная идентификация // Под ред. Н.С. Райбмана. М.: Наука, 1981

94. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Адаптивные модели в системах управления//М.: Сов. Радио, 1966.

95. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам //М.: Наука, 1986.

96. Рыбак О.П., Плышевский Б.П. О принципиальной схеме анализа социально-экономического развития региона // Вопросы статистики. -1995.-№4.-С. 3-12.

97. Рябушкин Б.Т. Национальные счета и экономические балансы. Учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. // М.: Финансыи статистика. 2002. - 256 с.

98. Система показателей социально-экономического развития субъекта Российской федерации, htip://www. gks.rn/metod/svs pok.zip

99. Скопин А.Ю. Введение в экономическую географию: Базовый курс для экономистов, менеджеров, географов и регионоведов: учебное пособие для студентов вузов // М.: Владос: ИМПЭ им. A.C. Грибоедова, 2001. С. 213.

100. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики // М.: Наука, 1969.

101. Татаринов A.A. Совершенствование методики расчета макроэкономических показателей на региональном и муниципальном уровнях // М.: Министерство финансов РФ, 2006. 117 с.

102. Тсунян Г. Региональная инвестиционная политика: от эксперимента к практике // Проблемы теории и практики управления N3,2005

103. Уточненный прогноз социально-экономического развития на 2010 год и плановый период 2011 и 2012 годов // Минэкономразвития РФ,http://www.economy.gov.ni/wpsAvcm/connect/economylib4/mer/resoiirces/ 8848ae8040dcabc7bd59bfc8cc8c99f3/prognoz20102012.doc

104. Ушанова И.С. Инструменты прогнозирования интенсивного развития промышленности в региональной социально-экономической системе: Дис. канд. экон. наук // Красноярск, 2006.

105. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами // М.: Мир, 1973.

106. Хохлов М.А. Информационная технология и инструментальная система математического моделирования экономики «ЭКОМОД»: Дис. канд. физ.-мат. наук // Москва, 2007 г.

107. Щербак И.В. Макроэкономический анализ как основа социально-экономической политики субъекта Российской Федерации: Дис. канд.экон. наук // Новосибирск, 2003.

108. Экономическая теория // Учебник. Изд. ВСГТУ. 2005г.

109. Юргелас М.В. Региональные аспекты формирования и реализации социально-экономической политики в Российской Федерации: Дис. канд. полит, наук // Москва, 2004 г.

110. Identification and System Parameter Estimation // Preprints of the 3-rd IF AC Symposium, the Hague/Delft, the Netherlands, June 1973.

111. Klein L.R, Goldberger A.S. (1955), And econometric model of the United States, 1929-1952 // Amsterdam, North-Holland Pub. Co.

112. Michalewicz Z. Genetic Algorithms+Data Structures = Evolution Programs//Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag, 1994.

113. Montana D.J., Davis L. Training Feedforward Neural Networks Using Genetic Algorithms // Proc. Intern. Joint Conference on Artificial Intelligence. Los Altos. CA. Morgan Kaufmann Publishers, 1989.

114. Источники статистической информации

115. Национальные счета России. 2001-2010гг. // Сборник Госкомстата.http://gks.Ri/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/publishing/ca{:alog/sta tisticCollections/doc J135087050375

116. Распределение населения по возрастным группам // http://chiivasli.gks.rii/digital/regionl/default.aspx

117. Регионы России. Социально-экономические показатели. 20012010гг. // Сборник Госкомстата. http://gks.ni/^s/wcin/cormect/rosstat/rosstatsite/main/publishing/catalog/sta tisticCollections/doc 1138623506156

118. Насколько (в %) по сравнению с ВВП РФ упадет ВРП в период кризиса? Дайте пояснения.

119. Насколько (в %) по сравнению с выпуском промышленности РФ упадет выпуск промышленности региона в период кризиса? Дайте пояснения.

120. Насколько (в %) по сравнению с выпуском с/х РФ упадет выпуск с/х в регионе в период кризиса? Дайте пояснения.

121. Как сильно (в %) повлияет кризис на производительность труда в регионе? Дайте пояснения.

122. Каким образом будет меняться содержание доходов населения в ВРП (продолжится тенденция, выше (насколько), ниже (насколько))?

123. Каким образом будет меняться содержание валовой добавленной стоимости в торговле в ВРП (продолжится тенденция, выше (насколько), ниже (насколько))?

124. Каким образом будет меняться содержание затрат населения региона на услуги во всех доходах населения (продолжится тенденция, выше (насколько), ниже (насколько))?

125. Каким образом будет меняться содержание затрат населения на оплату общественного питания во всех доходах населения региона (продолжится тенденция, выше (насколько), ниже (насколько))?