Системы поддержки принятия решений в финансово-кредитной сфере

Рисунок 3 Архитектура перспективной системы поддержки принятия решений

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Математическая поддержка подготовки принятия решений

Признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ в . Однако, методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания.

Под моделированием понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств.

Процесс моделирования включает следующие элементы: субъект (исследователь), объект исследования, и модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Большинство объектов, изучаемых экономической наукой, может быть охарактеризовано кибернетическим понятием сложная система. Наиболее распространено понимание системы как совокупности элементов, находящихся во взаимодействии и образующих некоторую целостность, единство. Важным качеством любой системы является эмерджентность - наличие таких свойств, которые не присущи ни одному из элементов, входящих в систему. Поэтому при изучении систем недостаточно пользоваться методом их расчленения на элементы с последующим изучением этих элементов в отдельности. Одна из трудностей экономических исследований – в том, что почти не существует экономических объектов, которые можно было бы рассматривать как отдельные (внесистемные) элементы.

Сложность системы определяется количеством входящих в нее элементов, связями между этими элементами, а также взаимоотношениями между системой и средой. Экономика страны обладает всеми признаками очень сложной системы. Она объединяет огромное число элементов, отличается многообразием внутренних связей и связей с другими системами (здесь можно наблюдать взаимодействие природных, технологических, социальных процессов, объективных и субъективных факторов).

Сложность экономики иногда рассматривалась как обоснование невозможности ее моделирования, изучения средствами математики. Но как раз сложные объекты представляют наибольший интерес для моделирования; именно здесь моделирование может дать результаты, которые нельзя получить другими способами исследования.

Следует отметить, что точность и полнота первичной информации, реальные возможности ее сбора и обработки во многом определяют выбор типов прикладных моделей. С другой стороны, исследования по моделированию экономики выдвигают новые требования к системе информации.

В зависимости от моделируемых объектов и назначения моделей используемая в них исходная информация имеет существенно различный характер и происхождение. Она может быть разделена на две категории: о прошлом развитии и современном состоянии объектов (экономические наблюдения и их обработка) и о будущем развитии объектов, включающую данные об ожидаемых изменениях их внутренних параметров и внешних условий (прогнозы). Вторая категория информации является результатом самостоятельных исследований, которые также могут выполняться посредством моделирования.

Математические модели, используемые для описания экономических процессов и явлений называют экономико-математическими моделями. Для классификации этих моделей используются разные основания.

По целевому назначению экономико-математические модели делятся на теоретико-аналитические, используемые в исследованиях общих свойств и закономерностей экономических процессов , и прикладные, применяемые в решении конкретных экономических задач (модели экономического анализа, прогнозирования, управления).

При классификации моделей по исследуемым экономическим процессам и содержательной проблематике можно выделить модели экономики в целом и ее подсистем - отраслей, регионов и т.д., комплексы моделей производства, потребления, формирования и распределения доходов, трудовых ресурсов, ценообразования, финансовых связей и т.д.

С точки зрения общей классификацией математических моделей они подразделяются на функциональные и структурные, а также включают промежуточные формы (структурно-функциональные). Типичными структурными моделями являются модели межотраслевых связей. Функциональные модели широко применяются в экономическом регулировании, когда на поведение объекта ("выход") воздействуют путем изменения "входа".

Существует классификация моделей на дескриптивные и нормативные. Дескриптивные модели отвечают на вопрос: как это происходит? или как это вероятнее всего может дальше развиваться? То есть они только объясняют наблюдаемые факты или дают вероятный прогноз. Применение дескриптивного подхода в моделировании экономики объясняется необходимостью эмпирического выявления различных зависимостей в экономике, установления статистических закономерностей экономического поведения социальных групп, изучения вероятных путей развития каких-либо процессов при не изменяющихся условиях или протекающих без внешних воздействий. Примерами дескриптивных моделей являются производственные функции и функции покупательского спроса, построенные на основе обработки статистических данных.

Нормативные модели отвечают на вопрос: как это должно быть? То есть предполагают целенаправленную деятельность. Примером нормативных моделей являются модели оптимального планирования, формализующие тем или иным способом цели экономического развития, возможности и средства их достижения.

Является ли экономико-математическая модель дескриптивной или нормативной, зависит не только от ее математической структуры, но от характера использования этой модели. Многие экономико-математические модели сочетают признаки дескриптивных и нормативных моделей. Типична ситуация, когда нормативная модель сложной структуры объединяет отдельные блоки, которые являются частными дескриптивными моделями. Например, межотраслевая модель может включать функции покупательского спроса, описывающие поведение потребителей при изменении доходов. Подобные примеры характеризуют тенденцию эффективного сочетания дескриптивного и нормативного подходов к моделированию экономических процессов. Дескриптивный подход широко применяется в имитационном моделировании.

По характеру отражения причинно-следственных связей различают модели жестко детерминистские и модели, учитывающие случайность и неопределенность. Необходимо различать неопределенность, описываемую вероятностными законами, и неопределенность, для описания которой законы теории вероятностей неприменимы. Второй тип неопределенности гораздо более сложен для моделирования.

По способам отражения фактора времени экономико-математические модели делятся на статические и динамические. В статических моделях все зависимости относятся к одному моменту или периоду времени. Динамические модели характеризуют изменения экономических процессов во времени. Само время в экономико-математических моделях может изменяться либо непрерывно, либо дискретно.

Модели экономических процессов разнообразны по форме математических зависимостей. Особенно важно выделить класс линейных моделей, наиболее удобных для анализа и вычислений и получивших вследствие этого большое распространение. Различия между линейными и нелинейными моделями существенны не только с математической точки зрения, но и в теоретико-экономическом отношении, поскольку многие зависимости в экономике носят принципиально нелинейный характер: эффективность использования ресурсов при увеличении производства, изменение спроса и потребления населения при росте доходов и т.п.

По соотношению экзогенных и эндогенных переменных, включаемых в модель, модели могут разделяться на открытые и закрытые. Полностью открытых моделей не существует; модель должна содержать хотя бы одну эндогенную переменную. Полностью закрытые экономико-математические модели, т.е. не включающие экзогенных переменных, исключительно редки; их построение требует полного абстрагирования от "среды" (несмотря на то, что реальные экономические системы, всегда имеют внешние связи). Подавляющее большинство    экономико-математических моделей занимает

промежуточное положение и различаются по степени открытости (закрытости).

Существует также деление моделей на агрегированные и детализированные.

В зависимости от того, включают ли модели пространственные факторы и условия или не включают, различают модели пространственные и точечные.

Таким образом, общая классификация экономико-математических моделей включает более десяти основных признаков. С развитием экономико-математических исследований проблема классификации применяемых моделей усложняется. Наряду с появлением новых типов моделей   (особенно   смешанных   типов)   и   новых   признаков   их классификации осуществляется  процесс интеграции  моделей разных типов в более сложные модельные конструкции.

Можно выделить следующие аспекты применения математических методов в решении практических проблем.

1. Совершенствование  системы экономической информации. Математические методы позволяют  упорядочить систему экономической  информации, выявлять недостатки  в имеющейся информации и вырабатывать  требования для подготовки новой  информации или ее корректировки. Разработка и применение экономико-математических  моделей указывают пути совершенствования  экономической информации, ориентированной  на решение определенной системы  задач планирования и управления. Прогресс в информационном обеспечении  планирования и управления опирается  на бурно развивающиеся технические  и программные средства информатики.

2. Интенсификация  и повышение точности экономических  расчетов. Формализация экономических  задач и применение ЭВМ многократно  ускоряют типовые, массовые расчеты, повышают точность и сокращают  трудоемкость, позволяют проводить  многовариантные экономические  обоснования сложных мероприятий, недоступные при преобладании "ручной" технологии.

3. Углубление количественного  анализа экономических проблем. Благодаря применению метода  моделирования значительно усиливаются  возможности конкретного количественного  анализа; изучение многих факторов, оказывающих влияние на экономические  процессы, количественная оценка  последствий изменения условий развития экономических объектов и т.п.

4. Решение принципиально  новых экономических задач. Посредством  математического моделирования  удается решать такие экономические  задачи, которые иными средствами  решить практически невозможно, например: нахождение оптимального  варианта бизнес- плана, автоматизация  контроля за функционированием сложных экономических объектов.

Рассмотрим основные этапы процесса моделирования и проанализируем последовательность и содержание этапов одного цикла экономико-математического моделирования.

1 этап. Постановка  экономической проблемы и ее  качественный анализ. Главное здесь - четко сформулировать сущность  проблемы, принимаемые допущения  и те вопросы, на которые требуется  получить ответы. Этот этап включает выделение важнейших черт и свойств моделируемого объекта и абстрагирование от второстепенных; изучение структуры объекта и основных зависимостей, связывающих его элементы; формулирование гипотез (хотя бы предварительных), объясняющих поведение и развитие объекта.

2 этап. Построение  математической модели. Это - этап  формализации экономической проблемы, выражения ее в виде конкретных  математических зависимостей и  отношений (функций, уравнений, неравенств  и т.д.). Обычно сначала определяется  основная конструкция (тип) математической  модели, а затем уточняются детали  этой конструкции (конкретный перечень  переменных и параметров, форма  связей). Таким образом, построение  модели подразделяется в свою  очередь на несколько стадий.

Следует отметить, что не верно полагать, что чем больше фактов учитывает модель, тем она лучше "работает" и дает лучшие результаты. То же можно сказать о таких характеристиках сложности модели, как используемые формы математических зависимостей (линейные и нелинейные), учет факторов случайности и неопределенности и т.д. Излишняя сложность и громоздкость модели затрудняют процесс исследования. Нужно учитывать не только реальные возможности информационного и математического обеспечения, но и сопоставлять затраты на моделирование с получаемым эффектом (при возрастании сложности модели прирост затрат может превысить прирост эффекта).

Одна из важных особенностей математических моделей -потенциальная возможность их использования для решения разнокачественных проблем. Поэтому, даже сталкиваясь с новой экономической задачей, вначале необходимо попытаться применить для решения этой задачи уже известные модели, а не стремиться "изобретать" модель.

Необходимо стремиться к тому, чтобы получить модель, принадлежащую хорошо изученному классу математических задач. Часто это удается сделать путем некоторого упрощения исходных предпосылок модели, не искажающих существенных черт моделируемого объекта. Однако возможна и такая ситуация, когда формализация экономической проблемы приводит к неизвестной ранее математической структуре.

3 этап. Математический  анализ модели. Целью этого этапа  является выяснение общих свойств  модели. Здесь применяются чисто  математические приемы исследования. Наиболее важный момент - доказательство  существования решений в сформулированной  модели (теорема существования). Если  удастся доказать, что математическая  задача не имеет решения, то  необходимость в последующей  работе по первоначальному варианту  модели отпадает; следует скорректировать  либо постановку экономической  задачи, либо способы ее математической  формализации. При аналитическом  исследовании модели выясняются  такие вопросы, как, например, единственно  ли решение, какие переменные (неизвестные) могут входить в решение, каковы  будут соотношения между ними, в каких пределах и в зависимости  от каких исходных условий  они изменяются, каковы тенденции  их изменения и т.д. Исследование  модели по сравнению с эмпирическим (численным) имеет то преимущество, что получаемые выводы сохраняют свою силу при различных конкретных значениях внешних и внутренних параметров модели.