|
4) идентификация параметров модели, 5) системная проверка ее адекватности исследуемому процессу; 6) проверка решений на математическую и содержательную непротиворечивость; 7) формирование критериев, отражающих правили выбора решения проблемы из множества альтернативных вариантов; 8) разработка необходимой информационной базы. Каждый этап требует значительного объема аналитической и вычислительной работы с большими информационными массивами. Процесс разработки математических моделей усложняется также тем, что прохождение указанных этапов многоитерационно пока не будет достигнута приемлемая степень адекватности моделей исследуемым процессам. Работы по экономическому прогнозированию непосредственно связаны с разработкой долгосрочных проектировок экономического и социального развития региона. Разработка этих проектировок дает возможность изучать и предвидеть степень удовлетворения общественных потребностей в перспективе, формировать цели развития региона и устанавливать этапы их осуществления, сравнивать различные варианты решений. Важнейшим этапом, непосредственно предшествующим составлению долгосрочных проектировок, является экономическое прогнозирование. В результате разработки экономических прогнозов формируется информация, дающую возможность целенаправленно и эффективно воздействовать на различные хозяйственные процессы, обосновывать структурные сдвиги и изменения экономических показателей, согласуясь с реальными возможностями экономики региона. Одной из основных проблем экономического прогнозирования является разработка методов определения наилучших решений в условиях, когда не все факторы, влияющие на их эффективность, четко выявлены. Такие прогнозные разработки могут успешно и оперативно осуществляться только в результате реализации комплекса экономико68 |
эконометрических моделей, с другой стороны дополнять процедуры прогнозирования, планирования анализом ситуации и перспектив развития, используя экспертные методы, методы теории катастроф, выявление скрытых факторов [184, с.24]. Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования возможного явления новых или будущих технических средств и решений [76, с.163]. Процесс разработки математических моделей экономических систем и их практического использования в прогнозировании разбиваются на несколько этапов [148, с.61]: 1) постановка задачи моделирования и прогнозирования (содержательное описание исследуемых экономических процессов); 2) разработка общей спецификации модели с выделением управляющих и выходных переменных; 3) выбор класса моделей, определяющих возможные формы связи между переменными; 4) идентификация параметров модели, 5) системная проверка ее адекватности исследуемому процессу; 6) проверка решений на математическую и содержательную непротиворечивость; 7) формирование критериев, отражающих правили выбора решения проблемы из множества альтернативных вариантов; 8) разработка необходимой информационной базы. Каждый этап требует значительного объема аналитической и вычислительной работы с большими информационными массивами. Процесс разработки математических моделей усложняется также тем, что прохождение указанных этапов многоитерационно пока не будет достигнута приемлемая степень адекватности моделей исследуемым процессам. В этой связи на первый план выходит динамическое моделирование социально-экономического развития регионов, предполагающее автоматизацию процесса на базе современных информационных технологий, прежде всего 132 Английский экономист А.В. Филипс, анализируя данные более чем за 100-летний период, в конце 50-х гг. XX в. установил обратную зависимость процента прироста заработной платы от уровня безработицы [283]. В 30-е годы XX в. Дж. М. Кейнс сформулировал гипотезу потребительской функции [96, с.217]. С того времени исследователи неоднократно обращались к проблеме ее совершенствования и эконометрические модели все чаще стали использоваться в региональном менеджменте. 3.2. Эконометрические модели развития региональной экономики Работы по экономическому прогнозированию непосредственно связаны с разработкой долгосрочных проектировок экономического и социального развития региона. Разработка этих проектировок дает возможность изучать и предвидеть степень удовлетворения общественных потребностей в перспективе, формировать цели развития региона и устанавливать этапы их осуществления, сравнивать различные варианты решений. Важнейшим этапом, непосредственно предшествующим составлению долгосрочных проектировок, является экономическое прогнозирование. В результате разработки экономических прогнозов формируется информация, дающую возможность целенаправленно и эффективно воздействовать на различные хозяйственные процессы, обосновывать структурные сдвиги и изменения экономических показателей, согласуясь с реальными возможностями экономики региона. Одной из основных проблем экономического прогнозирования является разработка методов определения наилучших решений в условиях, когда не все факторы, влияющие на их эффективность, четко выявлены. 141 Такие прогнозные разработки могут успешно и оперативно осуществляться только в результате реализации комплекса экономикоматематических моделей, адекватно отражающих закономерности воспроизводственных процессов, тенденции изменения параметров во времени и целевые установки. Поэтому одним из главных направлений экономического прогнозирования должно быть использование подходов, связанных с экономико-математическим моделированием [80, с.57]. Методология прогнозирования развития экономической системы региона базируется на следующих положениях: • сочетание формального и неформального подхода; • экспериментальный подход в реализации модельного комплекса; • математическая и технологическая поддержка направленного вычислительного эксперимента на имитационных моделях; • высокий технологический уровень систем принятия решения. Модели помогают пониманию реальной проблемы, облегчают процесс принятия решения, формируют недостающую информацию, но не в состоянии заменить опыт и интуицию эксперта. Поэтому развитие неформального подхода при осуществлении управления региональной экономикой основано на широком использовании методов искусственного интеллекта, методов экспертного оценивания, применении экспертных систем. В сложных модельных системах, какими являются региональные системы управления, в условиях многокритериальности при принятии решений применение классических методов оптимизации ограничено сложностью реализации; практически невозможно при неполной информации математически точно сформулировать цели, определить и сформировать оптимальный вариант. Кроме того, существует проблема согласования интересов, связанная с противоречием целей отдельных подсистем, которая на практике приводит к поиску согласованного рационального решения. Поэтому доминирующим в формировании механизма управления экономикой на региональном уровне 142 |