www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Подписка
Архив номеров
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Контакты
   

  Опросы
  Статьи

Мониторинг  

Какая задача мониторинга отнимает больше всего времени?

Многие системные администраторы тратят до 30% рабочего времени на рутину мониторинга. Но

 Читать далее...

Рынок труда  

Какие навыки вы хотите развивать в 2026 году?

Рынок труда меняется быстро. Еще вчера его называли рынком соискателей, а сегодня

 Читать далее...

Книжная полка  

От сисадмина до архитектора: книги, которые прокачают ваш стек в этом году

Новинки от издательства «БХВ» отличаются тем, что в них часто делается упор

 Читать далее...

Автоматизация  

Автоматизируем рутину: что реально работает?

Многие сисадмины автоматизировали что-то за последний год. Но далеко не все остались

 Читать далее...

Защита ИТ-системы  

Практическая защита: что вы внедрили и что мешает?

Какие меры безопасности реально внедрить в реальных условиях – и что не

 Читать далее...

Вопрос-ответ  

Обеспечиваем безопасную эксплуатацию базы данных

Что для вас чаще всего является причиной инцидентов с БД? Как вы

 Читать далее...

Книжная полка  

От «безопасного» Linux до Контролируемого взлома

Издательство «БХВ» продолжает радовать читателей интересными новинками и в наступившем году. Вы можете

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
19.03.2018г.
Просмотров: 13502
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 13614
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 11074
Комментарии: 0
Глубокое обучение с точки зрения практика

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 5935
Комментарии: 0
Изучаем pandas

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 6784
Комментарии: 0
Программирование на языке Rust (Цветное издание)

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6662
Комментарии: 0
Глубокое обучение

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 9500
Комментарии: 0
Анализ социальных медиа на Python

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6106
Комментарии: 0
Основы блокчейна

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6322
Комментарии: 0
Java 9. Полный обзор нововведений

 Читать далее...

16.02.2017г.
Просмотров: 10483
Комментарии: 0
Опоздавших не бывает, или книга о стеке

 Читать далее...

17.05.2016г.
Просмотров: 13956
Комментарии: 0
Теория вычислений для программистов

 Читать далее...

30.03.2015г.
Просмотров: 15406
Комментарии: 0
От математики к обобщенному программированию

 Читать далее...

18.02.2014г.
Просмотров: 17730
Комментарии: 0
Рецензия на книгу «Читаем Тьюринга»

 Читать далее...

13.02.2014г.
Просмотров: 12579
Комментарии: 0
Читайте, размышляйте, действуйте

 Читать далее...

12.02.2014г.
Просмотров: 10587
Комментарии: 0
Рисуем наши мысли

 Читать далее...

10.02.2014г.
Просмотров: 8795
Комментарии: 4
Страна в цифрах

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 7395
Комментарии: 0
Большие данные меняют нашу жизнь

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 6201
Комментарии: 0
Компьютерные технологии – корень зла для точки роста

 Читать далее...

04.12.2013г.
Просмотров: 5827
Комментарии: 0
Паутина в облаках

 Читать далее...

03.12.2013г.
Просмотров: 6146
Комментарии: 1
Рецензия на книгу «MongoDB в действии»

 Читать далее...

Друзья сайта  

 Инструмент социально-экономического прогнозирования и тестирования проектируемых макроэкономических управлений

Архив номеров / 2015 / Выпуск №11 (156) / Инструмент социально-экономического прогнозирования и тестирования проектируемых макроэкономических управлений

Рубрика: Наука и технологии

Рысаков С.В. Кугаенко А.А., доктор экономических наук, профессор, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, Dynkug@mail.ru


Рысаков С.В. Зотов В.А., кандидат экономических наук, доцент кафедры информационных технологий, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, Лаборатория медицинского программного обеспечения при РЭУ им Г.В. Плеханова, vladislav.zotov@gmail.com

Инструмент социально-экономического прогнозирования и тестирования проектируемых макроэкономических управлений

В статье излагаются результаты методологических и прикладных разработок, проводимых в РЭУ им. Г.В. Плеханова (под руководством д.э.н., проф. Кугаенко А.А.), в области прогнозирования социально-экономической динамики. Предложен программный комплекс «ДИН-Прогноз» для разработки экономико-математических моделей кибернетического класса (динамических, нелинейных, обладающих контурами обратных связей, нестационарных по структуре), позволяющих моделировать как будущие состояния, так и динамику структурных трансформаций исследуемых систем. Приведен краткий обзор инновационного инструмента ДИН, основанного на динамической модели экономики РФ

Разработка корректных проектов макроуправления экономикой страны с учетом многофакторных социальных, финансовых, политических и других условий в стране и внешнеэкономических и внешнеполитических влияний других стран до последнего времени значительно затруднена. Эти затруднения обусловлены тем, что при проектировании макроуправлений необходимо уметь прогнозировать ситуации, которые определяются не только результатами перераспределения ресурсов в текущее и в последующие времена, но и происходящими в будущем непрерывными изменениями хозяйственных, политических, социальных, финансовых и других структур (архитектур).

При традиционном прогнозировании процессов в социально-экономических объектах используется статистическая информация о «прошлом». Очевидно, традиционные прогнозы, основанные на статистических исходных данных, никогда не будут соответствовать реальным ситуациям (процессам и состояниям), и поэтому их использование для разработки макроэкономических управлений в принципе недопустимо. Для целей макроэкономического управления необходимо применение совершенно новой инновационной технологии прогнозирования результатов реализации проектируемых управлений. Эта технология заложена в инструмент динамического моделирования социально-экономических объектов ДИН, который предназначен решать задачи макроэкономического прогнозирования на основании моделирования будущих изменений экономических структур, возникающих в результате множества нестационарных и нелинейных преобразований параметров прогнозируемой системы. Причем цепи преобразований параметров (как моделируемых ресурсов, так и элементов структуры), разветвляясь и снова соединяясь, образуют сложную сеть прямых и обратных связей –отрицательных и положительных, «спящих» и работающих, линейных и нелинейных, динамических и статических, в пространственном и временном континууме, в реальном и эвристическом представлении и ряде других.

 Рисунок 1. Гипотетический пример наблюдения за сопоставляемыми параметрами военно-политического взаимодействия четырех контрагентов

Рисунок 1. Гипотетический пример наблюдения за сопоставляемыми параметрами военно-политического взаимодействия четырех контрагентов

Инструмент ДИН состоит из трех основных блоков:

  • Система динамического моделирования экономики «ДИН-Прогноз» [4, 5, 6] с уникальным интерфейсом.
  • Экономико-математические модели, реализованные системами нелинейных дифференциальных уравнений с нестационарными структурами, которые отражают исследуемый объект со всеми необходимыми внешнеэкономическими и внешнеполитическими сопряжениями.
  • Комплекс ЭВМ, объединенных локальной сетью через сервер.

В основу инструмента заложена динамическая модель народного хозяйства страны, образованная из нескольких макроблоков, объединенных в общий комплекс множеством локальных и перекрестных связей:

  • Макроблок сферы производства страны (до 19 основных секторов производственной сферы с увеличенной подробностью моделирования секторов энергетического, сырьевого, машиностроения, ОПК и некоторых других).
  • Макроблок непроизводственной сферы страны (до 9 секторов, таких как финансовый контур страны (госбюджет, системы налогов и ценообразования, ЦБ, доходы населения, финансовая биржа и т.д.) с учетом динамики валютных кросс-курсов других стран, кредитно-банковская система, система народного образования, система здравоохранения, фундаментальная и прикладная науки, с выделением оборонного НИОКР и др.).
  • Макроблок социальной сферы (50-70 различных социальных групп населения с прогнозированием индексов уровня и качества жизни, степени социальной напряженности, демографических «волн» и миграционных потоков).
  • Макроблок внешнеэкономических связей РФ с моделируемыми внешними контрагентами (контрагенты моделируются сменьшей детализацией, чем динамическая модель РФ), укоторых прогнозируются:
    • структурные изменения экономики с учетом их обеспеченности энергетикой, трудовыми ресурсами, производственными фондами и сырьем;
    • военно-политические амбиции и «склонности» к созданию или распаду международных коалиций;
    • финансовые состояния, бюджет и кросс-курсы валют, государственные и корпоративные долги, инфляции и т.п.;
    • претензии на возможность политического, энергетического, экономического и военного влияния на другие страны, а также ряд других стратегических процессов и состояний.
  • Макроблоки, отражающие общемировые рынки: энергетики (проработан и испытан макет международного рынка нефти), финансов, природных ресурсов (в том числе шельфы морей и океанов), вооружений, интеллектуальных технологий и профессиональных трудовых ресурсов, промышленного оборудования и товаров народного потребления, в т.ч. пищевые и т.д.

Инструмент ДИН позволяет:

  • тестировать проекты реформ и программ предполагаемых управлений на корректность их результатов (количественное прогнозирование изменений основных процессов и состояний в экономике, финансах, энергетике, обороне, международной обстановке, уровне жизни населения, социальной напряженности в разных группах населения и т.п.) на интервалах времени от одного года до 10 лет и более;
  • выявлять характер будущих ситуаций у прогнозируемых систем на макро- и на микроуровнях в результате реализации проектов управлений и/или различных внешних воздействий;
  • выполнять поиск наиболее желательных режимов и стратегий управлений для достижения поставленных целей с анализом сопоставления ущербов и положительных результатов на всем прогнозируемом интервале времени, что часто позволяет находить корректные стратегии управления выделяемыми ресурсами;
  • обнаруживать моменты времени и «места» возникновения первопричин будущих негативных процессов и явлений, а также «пути их миграции» до «мест» и времени проявления в виде кризисов и катастроф.

Все параметры изменяются в процессе моделирования, зафиксировано состояние на момент времени 14.32.

Осуществляемые управления, выполняемые в процессе безостановочного моделирования (прогнозирования), влияют на динамику параметров всего моделируемого блока динамической модели.

Инструмент ДИН наиболее эффективен при его применении в Центре прогнозирования социально-экономических ситуаций (Ситуационном центре прогнозирования) для:

  • выявления сущности будущих негативных для страны ситуаций (процессов и состояний);
  • прогнозирования интенсивности и интервалов времени проявления недопустимых ситуаций в стране, которые могут возникнуть в будущем в результате реализации планируемых управлений народным хозяйством с учетом предполагаемых вариантов внешних воздействий;
  • выяснения путей «трансляции» первопричин, порождающих негативные ситуации в стране (по структуре и времени) для поиска способов их демпфирования;
  • разработки процедур управления народным хозяйством страны (консолидированный государственный бюджет, системы налогообложения и ценообразования, основные стратегические направления экономического развития и т.п.) с благоприятными тенденциями развития;
  • проектирования вариантов способов минимизации прогнозируемых ущербов народному хозяйству страны;
  • поиска новых вариантов международного валютного функционирования (международной финансовой и энергетической динамики в виде процессов создания и распада коалиций стран) с учетом изменений мировых энергетических и пищевых ресурсов, военно-политических амбиций разных стран.

За последние годы разработаны методы динамического моделирования международных энергетических, финансовых, товарных рынков, где прогнозируются динамики цен на товары и сырьевые ресурсы и кросс-курсы валют. На основании этого были созданы алгоритмы прогнозирования не только промышленно-экономического развития стран и регионов, но и динамики их государственных бюджетов. Отсюда появилась возможность прогнозирования изменений интенсивности производства товаров народного потребления и вооружений, что отражается на изменениях военно-политических амбиций внешних контрагентов РФ. Если одновременно с этими изменениями моделировать демографическую динамику контрагентов РФ и миграционные процессы у них с учетом национальных систем образования населения, что изменяет интеллектуальный потенциал этих стран, то существенно повышается достоверность прогнозов в развитии НИОКР в других странах. Результат объединения в одной динамической модели энергетических, финансовых, товарных рынков и рынков вооружений с учетом развития НИОКР и новых промышленных технологий всех моделируемых стран позволяет прогнозировать изменения не только оборонных потенциалов, но и индексы уровня и качества жизни отдельных социальных групп в моделируемых странах с дифференциацией каждой по степени интеллектуального потенциала и социальной напряженности.

 Рисунок 2. Гипотетический пример управления параметрами блока динамической модели и одновременного наблюдения за моделируемыми результатами управления

Рисунок 2. Гипотетический пример управления параметрами блока динамической модели и одновременного наблюдения за моделируемыми результатами управления

Такой комплексный учет множества внутренних и внешних факторов воздействия на социально-политическую динамику контрагентов РФ позволяет проанализировать результаты реализации вариантов политических стратегий РФ с выявлением стратегий, приводящих в будущем к необратимым отрицательным результатам по критерию общей безопасности РФ в результате прогнозирования процессов непрерывного создания и распада коалиций стран (коалиции могут формироваться по разным основаниям (критериям): экономическим, социальным, энергетическим, финансовым, территориальным, военным и т.п.). 


  1. Кугаенко А.А. Моделирование политических и социально-экономических процессов в странах «третьего мира». – М.: Изд-во Института Африки, 1973.
  2. Кугаенко А.А. Методы динамического моделирования в управлении экономикой. – М.: «Университетская книга», 2005.
  3. Кугаенко А.А. Экономическая кибернетика. – М.: «Вузовская книга», 2010.
  4. Зотов В.А., Замуреенко Д.В. Российское агентство по патентам и товарным знакам РФ. Свидетельство № 2004612233 от 01.10.2004 об официальной регистрации программы для ЭВМ «ДИН-Прогноз».
  5. Кугаенко А.А., Кондрашов П.Е., Зотов В.А. Устройство динамического моделирования социально-экономических оригиналов. Российское агентство по патентам и товарным знакам РФ. Патент на полезную модель № 43663 от 27.01.2005.
  6. Кугаенко А.А., Зотов В.А. Устройство для моделирования поведения динамической системы с нестационарными связями. Российское агентство по патентам и товарным знакам РФ. Патент на полезную модель № 73101 от 29.12.2007.

Ключевые слова: социально-экономическое прогнозирование, динамическое моделирование социально-экономических процессов, нестационарность структуры, детерминированный хаос, нелинейные процессы, ситуационный центр, макроэкономическое прогнозирование, моделирование коалиций стран, военно-политические конфликты, прогнозирование международного нефтяного рынка, ДИН-Прогноз.


Social and economic forecasting and macroeconomic management testing system

Kougaenko A.A., Doctor of Economics, Professor, Plekhanov Russian University of Economics, Dynkug@mail.ru.

Zotov V.A., Ph.D., Associate Professor, Department of Information Technology, Plekhanov Russian University of Economics, Laboratory of medical software, vladislav.zotov@gmail.com.

Summary: This article presents the results of methodological and applied research (led by prof. Kougaenko A.A.) in field of socio-economic dynamics forecasting carried out at Plekhanov Russian University of Economics. Authors proposed software "DYN-Prognoz" to construct cybernetic models (dynamic, non-linear, having a feedback loops and non-stationary structure) and forecast future conditions and structural transformations of studied systems. There is brief overview of innovative tool DYN based on a dynamic model of Russian Federation economy.

Keywords: socio-economic forecasting, socio-economic processes dynamic modeling, non-stationary structures, deterministic chaos, nonlinear processes, situation center, macroeconomic forecasting, countries coalition modeling, military-political conflicts, international oil market forecasting, DYN-Prognoz.


Комментарии отсутствуют

Добавить комментарий

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru