Гибридные методы моделирования общего экономического равновесия с использованием агент-ориентированных моделей
Скачать 0.87 Mb.
|
Публикации. Диссертантом опубликовано 62 научные работы, общим объемом 346,6 п.л. (авторских – 65,45 п.л.). Практическая значимость работы Разработанные в ходе диссертационного исследования модели неоднократно использовались для оценки эффекта ряда мер государственной политики в сфере налогового регулирования и инвестиционного стимулирования экономики России. Комплекс мер вошел в разработанную Центром проблемного анализа и государственно-управленческого проектирования «Экономическую доктрину Российской Федерации», предназначаемую для рассмотрения Правительством Российской Федерации и Президентом России. Проделанная автором работа получила высокую оценку экспертов Центра проблемного анализа и государственно-управленческого проектирования. Этот факт отражен в справке о внедрении результатов диссертационной работы. Структура работы Диссертационная работа изложена на 362 страницах и состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка литературы, содержащего 224 источника, и семи приложений. В первой главе рассматриваются вопросы моделирования поведения человека в социально-экономической среде. Особое внимание уделяется моделированию поведения людей, рассматриваемому через призму ИИ – нового направления в информатике. Одно из направлений ИИ – нейронные сети, рассмотрено более подробно, поскольку именно этот аппарат был взят за основу при разработке ГАОМ. Помимо этого, в этой главе вводятся понятия «искусственного общества» и «агент-ориентированных моделей» уже укоренившиеся в зарубежной литературе и привнесенные в Россию академиком РАН В.Л. Макаровым. Конечная цель процесса по созданию таких моделей – отследить влияние флуктуаций агентов, действующих на микроуровне, на показатели макроуровня. В обзоре литературы представлены как гражданские, так и военные разработки по этой теме. Далее рассматривается одна из актуальных на сегодняшний день задач, сформулированная, в том числе авторитетными зарубежными научными центрами – задача разработка гибрида АОМ и вычислимой модели общего равновесия. После анализа имеющегося опыта, описывается методологический подход к решению данной проблемы, на основе которого были разработаны описываемые в диссертации модели. Во второй главе автором рассматриваются отдельные положения теории CGE моделей, выбранных в качестве базовых экономических систем в составе ГАОМ. Здесь проанализированы их преимущества перед другими методами моделирования экономики, а также описаны основные этапы проектирования CGE моделей. Помимо этого, отдельное внимание уделяется вопросам калибровки CGE моделей, механизмам их работы и наиболее распространенным технологическим способам их численного разрешения. Затем приводятся краткие описания разработанных CGE моделей различных объектов экономики России с полученными с их помощью результатами, а также аргументы в пользу применения CGE моделей в качестве среды для функционирования искусственных обществ. Третья глава диссертации является основополагающей и состоит из двух основных разделов, посвященных подробному описанию разработанных в ходе исследования ГАОМ, которые рассматривают различные аспекты деятельности людей – членов искусственных обществ. В первом случае члены искусственных обществ принимают решение о поиске работы, а во втором случае – о способе распределения своего бюджета. В обоих случаях решения принимаются в зависимости от сигналов, посылаемых экономической системой. Описания моделей выполнены в соответствии с методикой проектирования ГАОМ, предложенной автором в первой главе. В четвертой главе приведены использованные источники для наполнения моделей статистической информацией, описаны процедуры обработки анкет из социологических баз данных RLMS, а также технические характеристики используемых нейронных сетей. В части описания методологии включения нейронных сетей в CGE модель четвертая глава тесно взаимосвязана с предыдущей. Пятая глава посвящена анализу результатов экспериментов, проведенных с использованием разработанных в ходе исследования моделей. II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ В первой главе предлагается методический подход к дальнейшему развитию равновесных моделей, путем включения в них агент-ориентированных моделей с целью более адекватного отображения поведения агентов микроуровня и получения более реалистичных результатов. Ниже в краткой форме приведено концептуальное описание работы типовой вычислимой модели общего равновесия, являющейся частным случаем равновесных моделей. Предлагаемый подход к ее модификации более подробно раскрывается на примере моделей, рассматривающих домашние хозяйства, принимающие решения о поиске работы и о способе распределения своего бюджета (см. третью главу диссертации). Вычислимая модель общего равновесия, как правило, включает в себя агентов-производителей, домашние хозяйства и регулирующий орган. Производственные возможности агентов-производителей задаются с помощью производственных функций, где в качестве аргументов обычно выступают основные фонды, труд и промежуточное потребление. Однако набор факторов может быть и другим. К примеру, автором исследования разработана вычислимая модель экономики знаний, где в число аргументов производственной функции входят затраты секторов на инновационную продукцию, обучение сотрудников и результаты НИОКР. Вид производственных функций для каждой модели также индивидуален, но чаще всего это модифицированные функции Кобба-Дугласа:  , где  ,  и  – основные фонды, рабочая сила и промежуточная продукция соответственно, а  и  – коэффициенты при этих факторах.Произведенный продукт распределяется по различным направлениям (к примеру, на рынок промежуточной продукции, конечных товаров и т.д.) в соответствии с определенными долями, взятыми (или приближенными) согласно данным государственной статистики. Так, объем произведенной продукции, идущей на рынок промежуточной продукции, определяется следующим образом:  , где  – соответствующая доля. Суммарное предложение продукции, продаваемой на каком либо из рынков, есть сумма предложений этого вида продукции со стороны всех агентов-производителей. К примеру, для промежуточной продукции она определяется, как:  , где i – число секторов, предлагающих данный вид продукции.В то же время, агенты покупают факторы производства, спрос на которые определяется следующим типовым уравнением (в данном случае на промежуточную продукцию)  , где  – доля бюджета  агента, идущая на покупку промежуточной продукции по цене  .Сумма спросов всех агентов на данный вид продукции представляет собой суммарный спрос, участвующий в уравнении определения равновесной цены:  , где  – шаг итерации,  – константа, влияющая на скорость сходимости модели (подробнее об этом написано ниже).Другой тип агентов вычислимых моделей – домашние хозяйства, получающие от агентов-производителей заработную плату, а от правительства (регулирующего органа) – пенсии, пособия и субсидии. Домохозяйства определяют спрос на конечную продукцию таким же образом:  , где  – доля бюджета домашних хозяйств  .Однако в данном случае соответствующие доли либо задаются экзогенно, либо определяются посредством решения задачи максимизации полезности потребителя  .И тот и другой подходы являются не совсем корректными, поскольку при экзогенно введенных долях домашние хозяйства расходуют средства своего бюджета по одинаковой схеме, независимо от сложившейся экономической ситуации. В случае же определения этих долей путем решения оптимизационной задачи, во-первых, возникают множественные равновесия, а во-вторых – данный способ моделирования поведения домашних хозяйств не позволяет реалистично оценить их взаимодействие с реальным сектором экономики. В этой связи автор считает, что при моделировании реакции домашних хозяйств на сигналы макросистемы целесообразно использовать нейронные сети, которые восполняют пробел в области несовершенства методов математической формализации поведения агентов микроуровня. В концептуальной модели этот аппарат используется следующим образом. Сначала формулируется цель моделирования поведения домашних хозяйств (к примеру, прогнозирование трудовой мобильности между секторами экономики или прогнозирование спроса на определенную группу товаров), а затем проводится специальное социологическое обследование для получения массива данных относительно реакции людей (в рамках обозначенной цели) на изменение макроэкономической ситуации (как правило, изменение заработной платы). Следует отметить, что специальное обследование имеет смысл проводить только в исключительных случаях, поскольку для большинства задач можно использовать существующие специализированные базы данных мониторингов экономического положения населения России (RLMS или NOBUS). Далее, в описанном в диссертации процессе обучения нейронной сети подбирается ее топология с соответственно настроенными значениями ее параметров, наилучшим образом отражающая поведение домашних хозяйств. Входных переменных нейронной сети, т.е. управляющих параметров макросистемы не так много: размеры заработной платы, пенсий и пособий, а также ставки некоторых налогов. Естественно, что в реальной жизни число управляющих параметров шире, к примеру, это могут быть методы не денежного стимулирования труда работников (похвальные грамоты, знаки отличия и т.д.), но их количественное измерение, а также степень влияния на мотивацию работников трудно формализуемо. Поэтому в предлагаемой методике предусматриваются только методы прямого монетарного воздействия на домашние хозяйства. Далее формируется набор агентов микроуровня, в своей совокупности представляющих компоненты агент-ориентированной модели или «искусственное общество». Данное определение введено в русскоязычную литературу В.Л. Макаровым. Более подробно процесс включения искусственных обществ в CGE модель описан ниже на конкретном примере. Таким образом, экономическая система, реализованная в виде CGE модели, представляет собой макроуровень, определяющий поведение искусственных обществ, к примеру, в плане смены работы. В свою очередь, искусственные общества представляют микроуровень, на котором генерируемые людьми решения приводят к обратному воздействию на экономическую систему, которое выражается, к примеру, в изменении численности работников по отраслям экономики или в изменении спроса на какой-либо вид конечной продукции (рис. 1). Воздействие на макроэкономическую систему извне, например, изменение налоговых ставок, затрагивает как напрямую агентов макроуровня, так и опосредовано членов искусственных обществ, которые, в свою очередь, могут оказать сильное обратное воздействие. Следует упомянуть, что экспериментами по «скрещиванию» двух упомянутых инструментов для измерения экономических явлений занимается целый ряд ученых. Так, попытки объединить CGE и агент-ориентированные модели предпринимались еще с 2000 года: в работах Д. Кокборна Н. Аннаби Т. Рузерфорда рассматривается соответственно 3373 домохозяйств Непала, 3278 домохозяйств Сенегала и 55 000 домохозяйств России. Однако эти модели не являются ГАОМ, несмотря на включение в них данных по домохозяйствам, поскольку обработка домашними хозяйствами сигналов макроуровня происходит путем максимизации функции полезности домашнего хозяйства.  Рис. 1. Концептуальный взгляд на взаимодействие макро- и микроуровней в ГАОМ В этой связи более правильным будет назвать перечисленные выше модели не ГАОМ, а CGE моделями с включенными микросимуляционными моделями. В зависимости от технологии объединения микро- и макроуровней такие модели можно классифицировать следующим образом. 1. CGE модели с объединенным множеством домохозяйств (Integrating Multiple Households, CGE-IMH). Отличительной особенностью этой группы моделей является включение максимально возможного числа домашних хозяйств, как правило, соответствующего количеству опрошенных в ходе обследований национального статистического органа. К этой группе относятся перечисленные выше модели. 2. CGE модели, предусматривающие последовательное микросимулирование (Sequential Micro-Simulation, CGE-SMS). Сюда входят модели с несвязанными микро- и макроуровнями. Иными словами, сначала в рамках CGE модели рассчитываются параметры макроуровня, а затем после окончания пересчета эти данные подаются на вход в модель микроуровня. При этом обратной рекурсии не предусмотрено. Таким образом, эти в принципе слабо связанные между собой модели не гарантируют последовательность перехода между уровнями, поскольку по логике агенты микроуровня должны реагировать на изменения переменных среды ранее, чем будет достигнуто равновесие. Место созданных в ходе диссертационного исследования моделей среди других разработок отображено на рис. 2.  Рис. 2. Место разработанных ГАОМ среди других моделей рассматриваемых классов Вторая глава диссертации подробно знакомит с CGE моделями, которые в рамках диссертационного исследования являются базовыми экономическими системами в составе ГАОМ. По своей сути любая CGE модель представляет собой систему уравнений, решением которой является общее экономическое равновесие, как правило, сводящееся к уравновешиванию спроса и предложения на рассматриваемых в модели рынках товаров и услуг. Равновесие достигается путем итеративного пересчета с помощью соответствующих прикладных пакетов. CGE модели можно определить в трех ключевых аспектах. Во-первых, они включают в себя экономических агентов, результаты деятельности которых находят отражение во всей экономической системе. Именно поэтому CGE модели называются общими. Обычно в число агентов входят домашние хозяйства, максимизирующие полезность от приобретаемых ими товаров и услуг, и фирмы, максимизирующие свою прибыль. Также в качестве экономических агентов могут выступать правительства и торговые союзы. Во-вторых, CGE модели включают в себя систему уравнений, посредством решения которой достигается равновесие на рынке каждого товара, услуги и фактора производства. Благодаря этому модели становятся равновесными. В-третьих, модели выдают количественные результаты, что позволяет называть их вычислимыми. Термин «равновесные» не должен смущать на том основании, что реальные состояния экономики могут быть далеки от равновесия. Сама технология вычислений позволяет моделировать и, в частности, имитировать, сам процесс движения к равновесию. И если реальные цены, к примеру, неравновесны, то упомянутая технология позволяет выявить, почему это происходит и как далеко еще до равновесия. По сравнению с эконометрическими моделями – наиболее часто используемым средством измерения реакции экономических объектов – CGE модели являются более совершенным инструментом исследования экономики. Отдельные эконометрические уравнения хотя и дают представление о влиянии того или иного фактора на отслеживаемый показатель, но не позволяют в полной мере оценить мультипликативный эффект от влияния оцениваемого фактора. К примеру, цена ресурса «A» может сильно влиять на издержки отрасли «B», но в то же время цена продукта отрасли «B» может также влиять на издержки отрасли, производящей продукт «A». В силу того, что эконометрическое уравнение не является итерационной моделью, позволяющей отслеживать обоюдное влияние различных отраслей, с помощью этого инструмента невозможно проследить результаты описанного выше межотраслевого взаимодействия до некоторой точки логического останова (к примеру, до достижения равновесия спроса и предложения на рынках товаров «A» и «B»). В то же время в CGE моделях пересчет уравнений продолжается до четко определенного момента – до совпадения совокупного спроса и предложения на рынках всех товаров и факторов производства, рассматриваемых в модели. Поэтому логичнее включать регрессионные уравнения в состав CGE моделей. К примеру, можно статистически оценить эластичности изменения долей бюджета агентов или долей распределения готового продукта по направлениям использования для лучшей спецификации соответствующих уравнений. Далее, посредством эконометрического подхода к моделированию экономических систем можно получать хорошие результаты только в том случае, когда экономика страны развивается равномерно, без резких спадов и подъемов. Иными словами, эконометрические модели могут не дать правдивых оценок в случае экономических шоков. Кроме того, при составлении эконометрических зависимостей необходимы достаточно длинные ряды статистических данных, которые не всегда существуют. В то же время, при разработке CGE моделей не обязательно иметь все статистические данные, поскольку часть из них можно вычислить или, лучше сказать, восстановить эмпирическим путем (в процессе калибровки модели). Таким образом, благодаря своей гибкой форме CGE подход может с успехом заменить другие экономико-математические модели во многих областях исследований. Разработку CGE модели можно сравнить с проектированием здания. Архитектурные сооружения проектируются в три этапа:
В контексте разработки вычислимой модели первый этап соответствует концептуальному дизайну модели, на котором четко формулируются цели будущей работы. Второй этап соответствует логическому дизайну модели, строящемуся непосредственно на результатах концептуального дизайна. Логический дизайн модели подробно описывает взаимосвязи между экономическими агентами, входящими в модель. Помимо этого, одним из результатов логического дизайна является подготовка базиса для физического дизайна модели. Третий этап соответствует физическому дизайну модели, на котором, во-первых, формализуются все взаимосвязи между экономическими агентами, а во-вторых, определяется технологический способ численного разрешения модели. Таким образом принимается обоснованное решение об использовании какого-либо программного средства или создании уникальной программы в случае необходимости. Используемые для описания моделей переменные имеют одинаковую структуру, характерную для CGE моделей. На рис. 3 изображена схема, объясняющая индексацию переменных. Эти же обозначения используются при описании ГАОМ.  Рис. 3. Обозначение переменных в модели Символ  означает действие, осуществляемое агентом. Примером такого действия могут быть  – предложение товара,  – спрос на товар,  – определение агентом доли бюджета, идущей на то или иное направление и т.д. Как правило, из контекста понятно, о каком действии идет речь.Индекс  определяет рынок, на котором агент осуществляет свои действия. Этот индекс присутствует только у переменных, имеющих отношение к торговле. Номер экономического агента в большинстве случаев задается индексом  . И, наконец,  – это индекс, означающий, что переменная имеет отношение к продаже или покупке товара по цене  .Следует отметить, что некоторые переменные содержат только часть перечисленных здесь индексов. В процессе итеративного пересчета модели на рынке каждого товара и услуги уравниваются совокупный спрос и предложение в соответствии с двумя различными механизмами, применяемыми в зависимости от способа установления цены. Следует отметить, что в большинстве случаев единицами измерения цен являются их индексы относительно базового периода. 1. Механизм уравнивания на рынке с государственными ценами. Предположим, что суммарный спрос на товар  не совпадает с суммарным предложением этого товара  . Т.е. имеет место неравенство  либо  . Для устранения дисбаланса вводится поправочный коэффициент, называемый индикатором дефицитности,  , который умножается на величину спроса, корректируя ее на каждом шаге итерации. Как видно из формулы, индикатор дефицитности есть частное от деления предложения продукта на его спрос. В итерационном процессе индикатор дефицитности стремится к единице. Поскольку в моделях в ряде случаев суммарный спрос на товар есть сумма спросов нескольких агентов, то в реальности введенный коэффициент корректирует долю бюджета каждого агента, идущую на покупку соответствующего товара.Предположим, что  – спрос агента 1, а  – спрос агента 2 на один и тот же товар по цене  . Спрос обоих агентов в модели определяется следующими соотношениями:  и  , где  ,  – доли бюджетов  ,  первого и второго агента соответственно. Для корректировки совокупного спроса доли , следует умножить на индикатор дефицитности  .2. Рыночный и теневой механизмы уравнивания спроса и предложения. Этот механизм стандартен и выглядит следующим образом:  , где – цена товара, – шаг итерации, а – положительное число, называемое константой итераций. При его уменьшении экономическая система быстрее приходит в состояние равновесия, однако при этом увеличивается опасность ухода цены в отрицательную область.Таким образом, в случае фиксированной (задаваемой экзогенно) цены на товар или услугу равновесие достигается посредством изменения доли бюджета, а в случае рыночной и теневой цены – за счет изменения самой цены. Следует отметить, что в CGE моделях, разработанных на Западе, механизм уравнивания спроса и предложения с помощью изменений доли бюджета не используется. Поэтому такие модели более ограниченны. В них не может быть адекватно представлен механизм ценообразования для продуктов и услуг, при котором происходит рационирование. После записи всех формул в пакет для численного разрешения CGE моделей и наполнения переменных модели статистической информацией наступает один из важнейших этапов построения модели – этап ее калибровки, т.е. подгонки некоторых неизвестных экзогенных переменных до таких значений, при которых интегральные эндогенные показатели модели будут совпадать с показателями официальной статистики. |
Похожие:
 | Программа экзамена кандидатского минимума по специальности 08. 00.... Вопросы существования и единственность равновесия. Понятие об устойчивости и неустойчивости равновесия. Паутинообразная модель и... |  | Н. Г. Чернышевского Методы философии науки ... |
| Российской федерации Эконометрика дает методы экономических измерений, методы оценки параметров моделей микро- и макроэкономики. Важно, что эконометрические... | | Модель – некоторое упрощенное подобие реального объекта (предмета,... Моделирование как метод познания. Классификация моделей. Информационные модели. Методы моделирования |
| Программа спецкурса «экономический анализ преступности» Данный курс развивает знания студентов о неоинституциональных подходах к изучению общества. Главное внимание уделяется рассмотрению... | | Программа дисциплины Институты в теории общего экономического равновесия Макроэкономика, Государственные и муниципальные финансы, Институциональная экономика и экономическая политика |
| Остальцев А. С. Остальцев И. С. пРиемы моделирования экономического роста предприятия Тонких А. С., Остальцев А. С., Остальцев И. С. Приемы моделирования экономического роста предприятия. – Екатеринбург – Ижевск, 2012... | | Учебно-методический комплекс дисциплины «Методы математического моделирования» Контрольный экземпляр находится на кафедре информатики, математического и компьютерного моделирования шен двфу |
| Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Цель урока: создать условия для овладения учащимися знаниями особенностей компьютерного моделирования и характерных особенностей... | | Модель это новый объект, отличный от исходного, который обладает... Понятия «модель», «моделирование», различные подходы к классификации моделей. Этапы моделирования |
| Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение... «Математические методы и модели в экономике» – освоение студентами поиска оптимальных решений задач оптимизации, методов математического... | | Тема: Условия равновесия тел Для равновесия тела необходимо, чтобы векторная сумма действующих на него сил была равна нулю первое условие равновесия тела |
| Разработка моделей и Методов мониторинга сервис-ориентированных информационных систем Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования | | Методы социально-экономического прогнозирования Цель изучения дисциплины «Методы социально-экономического прогнозирования» − ознакомление студентов с современными методами, подходами,... |
| Визуального моделирования При этом, в отличие от классических способов моделирования, пользователю не нужно досконально изучать язык программирования и численные... | | Использование системы трехмерного моделирования Компас-3D при построении... Д т н., профессор кафедры «Инженерная геометрия и сапр» Янишевская А. Г |
