В последние годы возникает необходимость в более корректном прогнозе результатов управления экономикой на макроуровне и на бо­лее низких, более детализированных уровнях. Для решения этой слож­ной проблемы Абрамовой В.И. и Кугаенко А.А. была разработана система динамического моделирова­ния (СДМ), ориентированная на описание общественных процессов.

В настоящее время СДМ широко используется в Центре макроэкономических ис­следований и прогнозирования РЭА им. Г.В. Плеханова для следую­щих целей: (1) синтеза динамических экономико-математических мо­делей объектов прогнозирования (страна, регион, промышленная, тор­говая и т.п. компания, сектор народного хозяйства типа: здравоохране­ние, банки, услуги, силовые структуры и т.д.); (2) в синтезе экономи­ко-математической динамической модели по теме диссертации, (в) в выполнении машинного эксперимента на ЭВМ, в результате которого вычисляются процессы изменений необходимых показателей, (г) в вы­боре формальных алгоритмов, которые затем можно рекомендовать для использования с целью улучшения функционирования объекта диссертационного исследования.

В связи с тем, что влияние фактора времени (временные лаги, скорости процессов и т.п.) часто имеет не меньшее значе­ние, чем пропорции распределяемых ресурсов, динамическое мо­делирование следует считать новым поколением технологий эко­номико-математических вычислений.

Багриновский К.А. в свою очередь предложил экономико-математические модели адаптивного управления в современной экономике. Под системой или цепью регулирования им понимается совокупность связанных между собой величин, находящихся в такой функциональной зависимости друг от друга. Изменение одной из них обязательно влечет за собой изменение одной или нескольких по­следующих величин, которые в свою очередь прямо или косвенно (через регулятор) вызывают изменение первой величины.

Динамика развития отдельных элементов народного хозяй­ства представ­ляется Багриновским в виде периодической смены подъемов и спадов, что совершен­но схоже с типичным поведением неустойчивых или слабо демпфиро­ванных систем автоматического управления в технике. Багриновский предложил методы разработки экономико-математических моделей, отражающих способы построения цепей регулирования для народного хозяйства, и математическое исследование их свойств.

Им сделаны выводы о том, что накопление и обработка данных о реакции окружающей среды на принимаемые решения. может быть осуществле­ны как автоматически, так и при помощи специальным образом орга­низованного наблюдения (мониторинга), которое встраивается в уст­ройство управления.

К настоящему времени проведено столь большое количество модельных исследований, что их трудно перечислить все. В последние годы все большее внимание исследователей привлекает проблема адаптивного управления в сложных системах.

Дело в том, что при изучении и реализации многих динамиче­ских процессов к устройству управления или липу, принимающему ре­шение, предъявляется требование эффективной работы в самых раз­личных условиях, в том числе в обстановке неопределенности. Диапа­зон доступных ему знаний может простираться от весьма хорошей ин­формированности до полного незнания окружающей обстановки. На­дежда на успех в деле принятия рационального решения в подобной ситуации может быть связана с тем, что в ходе самого процесса в уст­ройство управления поступает дополнительная информация о реакции окружающей среды на принимаемые решения.

В предлагаемой им разработке осуществлены методы изучения структурных схем и адаптивных алгоритмов регулирования для решения проблем макроэкономического развития в условиях не­определенности с учетом воздействия экзогенного и эндогенного научно-технического прогресса на основе использования динами­ческих макроэкономических моделей.

Интересных научных результатов достигли Брюханов В.А., Турчак А.А. и Яхно Ю.Л. при изучении рыночных моделей акций РАО "Газпром" на различных участках "жизненного" цикла. Определение перечня основных факторов, определивших тенденции акций РАО "Газпром" позволил исследователям выделить участки "жизненного цикла", где данный фактор преобладал, и построить рыночные модели на этих участках. В докладе оценки рыночных параметров приводится рыночная модель акций РАО "Газпром" по­сле введения "Временного положения" и до азиатского кризиса. В докладе доказательно делается вывод, что максимального значения связь акций и рынка в целом достигла в интервале с мая по август 1998 года, когда с финансо­вого рынки России наиболее интенсивно выводились средства.

А.В. Готовцев предложил концептуальный анализ моделей динамики рыночных цен . В его докладе анализируются базовые гипотезы, положенные в основу дискретных моделей динамики рыночных цен. Показано, что помимо явно сформулированных в классической литературе гипотез существуют также гипотезы, используемые "по умолча­нию". Последние можно "озвучить", анализируя используемые в этих моделях алгоритмы. Попытка такого анализа излагается на примере паутинообразных моделей процессов установления объ­емов продаж и цен равновесия .

В докладе В.А. Готовцева показано, что используемые в паутинообразных моделях с обучением гипотезы и безразмерный эвристический параметр r, характеризующий реакцию товаропроизводителя на ди­намику спроса и цен, хотя и повышают устойчивость равновес­ного решения, но не могут гарантировать его: для нескольких частных случаев приводятся параметрические области неустой­чивости решения. В докладе приводятся предложения по усовершенствованию паутинообразных моделей и краткий иллюстративный пример расчета.

Исследователи Б.С. Касаев и М.М. Шапсигов предложили системный анализ влияния организационно-технологических и агрометеорологических факторов на производство сельскохозяйственной продукции. Ими проанализированы принципы построения организационно-технологических (ОТФ) и агрометеорологических факторов (АМФ), их влияние в процессе производства полевых культур. Целью их анализа является изучение структуры потерь урожая по органи­зационно-технологическим факторам а также потерь связанных с при­родно-климатическими и погодными условиями. Ими сделан вывод, что для принятия решений на имитацонной модели, позволяющей определить фактическую дату на­чала технологической операции, обработка метеоданных должна при­вязываться к межфазным периодам.

Также некоторые аспекты имитационного моделирования банковской деятельности предложены в докладе И.А. Киселева. Необходимость применения имитационного моделирования обусловлена особенностями российского рынка. Отличительная черта российского финансового рынка - его "субъективизм", край­няя зависимость от внеэкономических факторов и, как следствие, высокая степень неопределенности, которая затрудняет принятие обоснованных финансовых решений. Применение традиционных средств поддержки управленческих решений и прогнозирования в этих условиях затруднено и тем ценнее возможность использования метода имитационного моделирования.

И.А. Киселев пришел к выводу, что имитационные модели - неотъемлемая часть современного банковского менеджмента. Управление активами и пассивами, планирование крупномасштабных операций требует надежных ана­литических методик. Имитационные модели позволяют увязать в единое целое деятельность всех подразделений банка. На этой ос­нове становится возможной эффективная организация всей систе­мы оперативного и стратегического планирования коммерческого банка. Благодаря применению потоковых подходов, информация о деятельности банка и его служб приобретает сжатую и легко чи­таемую форму. Она поддается количественному и качественному (содержательному) анализу. Потоковая "картина" деятельности банка значительно облегчает как оперативное управление, так и перспективное планирование работы банка.

Успех моделирования, согласно докладу И.А. Киселева, в первую очередь зависит от правиль­ного выбора базового объекта, в качестве которого в задачах опера­ционного учета используется, как правило, лицевой счет с его атрибутами: остаток, обороты (иногда доходность и срок). Такой объект позволяет описывать банковские процессы в статике, что вполне дос­таточно для учета. Для моделирования банковских процессов в дина­мике целесообразно использование базового объекта "сделка" с атри­бутами: сумма, срок, доходность, риск, ликвидность.

Применение сплайнов для анализа дифференциальных характеристик динамических рядов предложили В.В. Лебедев и К.В. Лебедев.

В докладе излагаются основные положения методики анализа статистической информации, использующей для сгла­живания динамических рядов метод сплайн-функций. Приведе­ны примеры применения разработанной методики для анализа различных макроэкономических зависимостей.

Сплайн-анализ позволил установить , что в 1991-1998 гг. в России происходили колебания отклонений уровней цен и денежной массы от соответствующих равновесных значений, причем эти колебания происходили со сдвигом во времени (с ла­гом). На основании этого построена модель взаимовлияния цен и денежной массы, которая представляет собой систему двух ли­нейных дифференциальных уравнений с запаздыванием. Модель содержит четыре параметра (коэффициенты адаптации и времена запаздывания). Приведены результаты вычислительных экспери­ментов с моделью, демонстрирующие теоретически установленную неустойчивость равновесного решения.

В докладе Кормишова А.В. приведены результаты по исследованию проблем математического моделирования инвестиций в национальную экономику. Наибольшую трудность в применении динамических мо­делей инвестиций для анализа инвестиционных процессов связана с использо­ванием случайных переменных. Как правило, исследователь не может обосновать вывод о том, что исходные данные являются случайными. Расширительная трактовка вероятностного подхода к исследованию реальных процессов приобретает все большее значение в анализе инвести­ций.

Кормишев выделяет преимущества стохастических моделей и относит к ним способность охватить связи чрезвычайной сложности, возмож­ность дифференцированного подхода к анализу факторов, вклю­чаемых в исследование, успешная реализация относительно негромоздких моделей с достаточной точностью.

Ю.Н.Черемных в своем докладе предложил применение математических методов для анализа экономических проблем. Экономическая проблематика, согласно докладчику, представляет собой посто­янно расширяющееся поле разноплановых содержательных задач, появление которых обусловлено невиданной ранее глобализацией экономических процессов, повышением роли в реально функцио­нирующих и развивающихся экономических системах ряда фак­торов таких, как научно-технологический прогресс, экологиче­ский, институциональный и др. Для содержательных задач строятся математические моде­ли, для решения которых применяются традиционные или новые алгоритмы, используемые в качестве основы при создании про­граммных продуктов.

Ю.Н. Черемных показал, что учет в математи­ческих моделях дополнительных факторов значительно повышает уровень адекватности этих моделей экономической реальности.

В докладе Савина О.А., Сергеева И.В., Терентьев С.В. «Системный подход к моделированию деятельности промышленного предприятия» рассматривается использование системного подхода к моделированию динамики функционирования про­мышленного предприятия.

Разработанный комплекс моделей, позволяет осветить ход производственного процесса, загрузку оборудования, использова­ние рабочей силы, незавершенное производство и запасы, а также проследить оборот финансовых средств, соответствующий вос­производственному процессу и прогнозировать прибыль в плано­вом периоде.

Исследователи Турчак А.А., Турчак Б.А., Равдис Г.В. и Яхно Ю.Л. представили доклад «Модель спроса и предложения при формировании валютного курса». Ими сделан вывод, что валютная масса в стране меняется в результа­те притока или оттока иностранного спекулятивного капитала в страну. Эти спекулятивные капиталы вкладываются обычно в краткосрочные высокодоходные финансовые инструменты. Влияние таких средств подобно влиянию наркотиков. Наблюда­ется кратковременное развитие финансовых рынков, за которым следует неизбежный спад, связанный с ростом рисков на рынке. если объем этих средств составляет значительную часть от ва­лютных резервов страны, то период развития финансовых рынков становится весьма коротким.

Фатуев В.А., Годынский Э.Г., Трошин С.В., Борзенкова С.Ю. разработали методологию формирования обоснованных стратегий управления финансовыми ресурсами. Ими констатировано, что в на­стоящее время не сформированы эффективные методы управле­ния жизнеобеспечивающей инфрастуктурой и жизнеобеспечивающими процессами. В этих условиях реальная задача экономи­ческого подъема состоит в активизации инвестиционной деятель­ности, увеличении капитальных вложений и ускорении их вложе­ний в производство. Поэтому весьма актуальной становиться за­дача поиска оптимальных методов управления инвестиционной политикой в регионе по совокупности социально-экономических критериев.с Стратегия управления должна обес­печивать максимизацию валового регионального дохода и объе­ма валового регионального продукта.

Для решения поставленной задачи, согласно выводам докладчиков, требуется усовершенствовать систему сбора и от­ражения статистических учетных показателей, используемых при анализе социально-экономического состояния региона включени­ем и отслеживанием показателей изменения доходности и спроса на соответствующие виды продукции (услуг). В этом случае про­цедура принятия решений при обосновании стратегии управления регионом может базироваться на анализе динамики их изменения.

В работе Д.С.Чернавского, А.В.Щербакова и Н.И.Старкова «Динамическая модель закрытого общества» рассматривается простейшая замкнутая динамическая модель, демонстрирующая основную особенность кризисных ситуаций в обществе: при плавном изменении параметров, характе­ризующих его состояние может происходить резкий, практически скачкообразный переход из благополучного состояния в крайне не­благополучное, что приводит к падению производства, обнищанию членов общества, росту цен и т.д. В модели показано, что да­же в кризисных ситуациях существует принципиальная возможность регулирования процессов за счет оптимального изменения управ­ляющих параметров или силового воздействия.

Докладчики делают вывод, что возможен переход из низкопродуктивного состояния в низкопродуктивное. Переход совершается в несколько стадий: на первой происходит медленное накопление оборотных средств, за­тем следует быстрое увеличение производительности и падение цен. Возможен и обратный переход. Переходы носят гистерезисный характер.

Однако представленная версия модели слишком груба и должна рассматриваться как первый шаг на пу­ти простроения более полной модели, адекватной реальному обществу современной России.