КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

---

Номер проекта 22-21-00746

НазваниеМодели, методы и комплексы программ для поддержки моделирования социально-экономических процессов с возможностью прогнозирования и сценарных расчетов

Руководитель Жукова Александра Александровна, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное учреждение "Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук" , г Москва

Конкурс №64 - Конкурс 2021 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-211 - Математическое моделирование социальных и экономических процессов

Ключевые слова моделирование социально- экономических процессов, сценарные расчеты, прогнозирование, символьные вычисления, анализ данных, информационная поддержка принятия решений, компьютерные технологии, моделирование сложных систем

Код ГРНТИ28.17.19

---

 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

---

Аннотация
Модели экономики требуют не только адекватного описания принятия решения агентами и взаимодействий агентов, но и технологических средств работы с моделью. Современные модели соединяют в себе описание нескольких агентов, поведение каждого из которых описывается условиями оптимальности или сценарием. Все вместе они составляют сложную систему нелинейных соотношений, которую трудно записать без ошибок математическими выражениями на бумаге или на компьютере. Дополнительная трудность возникает, когда новые модели требуется создать в сжатые сроки, реализуя разные наборы предположений и с целью решения разных проблем, на решение которых ориентированы модели. Текущие глобальные события, связанные с климатом и пандемией, поставили новые задачи перед моделированием. Стало очевидно, что без структурного моделирования не обойтись, так как масштабные шоки невозможно рассчитать по статистическим моделям наблюдавшихся исторических данных, не содержавших ничего сравнимого с этим шоками. Текущие вызовы обозначили потребность во взаимодействии специалистов из разных областей: моделирования климата и экономики, моделирования распространения эпидемий, медицины и экономики. Одновременно с этим растет необходимость в средствах поддержки моделирования, способных работать с широким классом моделей из разных областей, позволять контролировать корректность соотношений, взятых из других моделей. Модели национальной экономики, ориентированные на приложения, чрезвычайно разнообразны по виду, поскольку неповторимы внутренние механизмы эволюции конкретной экономики в заданный период времени. Трудности работы с моделью удается преодолеть с помощью современных систем компьютерной алгебры, позволяющих автоматически повторить цикл выкладок после модификации модели. Большим достижением стала система поддержки моделирования, разработанная в ВЦ РАН и развиваемая участниками проекта, - компьютерная система ЭКОМОД (см. вложение). Сама система не строит модели, но может хранить много «заготовок» и старых версий. С помощью системы можно проверить, подходят ли разные блоки к собранной модели. Основной целью проекта является разработка новой версии системы поддержки математического моделирования экономики «ЭКОМОД». В двух существующих версиях – непрерывной и дискретной, основным объектом служит функция одной переменной – времени. В этом виде система успешно использовалась для построения большого количества прикладных моделей по заказам органов государственной власти. Однако для описания популярных сейчас стохастических и сетевых моделей необходимо использовать функции двух независимых переменных: времени и состояния мира (элементарный исход в стохастике и номер узла в сети). Кроме того, существующие версии ЭКОМОД описывают динамику аддитивных активов (материальных и финансовых), и проверка правильности записи этих балансов является одной из особенностей системы. Однако в современной экономике все большую роль играют неаддитивные активы: общественные блага, а также знания и информация, в принципе не удовлетворяющие уравнениям балансов. Для их описания естественнее использовать идемпотентную арифметику и условия дополнительности. Также мы рассчитываем включить конструкции популярной в настоящее время «поведенческой» экономики для замены строгих условий рациональности агентов на условия ограниченной рациональности. Также, возможно для описания сетевых моделей может оказаться полезным аппарат ультраметрического анализа. Используемая в проекте система не требует подготовки готового набора соотношений для расчета моделей и связанного с этим вынужденного упрощения оптимизационных задач агентов. Вместо этого, модель в изначальной постановке исследуется автоматизированными процедурами с помощью метода множителей Лагранжа. Благодаря этому, возможно работать с более сложными структурными моделями, что является желательным для прикладных задач. Таким образом, часть проблем структурных моделей может быть снята выбором программного инструментария. Помимо этого, система, предлагаемая коллективом участников конкурса в качестве инструментария вычислительной экономики, способна дать преимущества в скорости расчетов, так как • является системой поддержки моделирования на всех этапах, начиная с формальной записи модели и кончая представлением результатов расчетов; • способна упрощать систему соотношений модели, сохраняя атрибуты уравнений и переменных; • способна автоматически проверять корректность размерности переменных в соотношениях, что позволяет избежать ошибок и ошибочных расчетов из-за неправильной постановки задачи. Помимо преимуществ системы, коллектив участников конкурса ставит задачи улучшения системы. Во-первых, в современной экономике произошли структурные изменения, которые требуют новых конструкций для их описания: • инвестиции в нематериальные активы почти сравнялись с инвестициями в материальные активы. Это означает, что нематериальные факторы производства (технологии, способы организации производства, патенты и т.п.) сравнялись по значимости с материальными. В вычислительной экономике возникают задачи описания связи отраслей через технологические достижения, выход за рамки конструкции кругооборота товаров и денег и введения тиражируемых благ. Последнее нововведение особенно сложно, так как его описание не подразумевает балансовых соотношений, а совершенно новой математики учета информационных благ. Выходом может быть конструкция, в которой нематериальные активы удается описывать с помощью многопродуктовой модели с эволюцией ожиданий агентов. Для этого потребуются два изменения – возможность многопродуктового описания и введение описания стохастических процессов. • Как уже упоминалось, структурные модели проигрывают в точности статистическим (эконометрическим) моделям в стабильные периоды развития экономики. Однако, в условиях сильных изменений (политических, внешнеэкономических, технологических, климатических и т.д.) структурные модели становятся способными описать реакцию на непредвиденные события гораздо лучше. Коллектив участников проекта не раз наблюдал подобное при моделировании международных экономических процессов. Пока инструментарий показал свои возможности на детерминированных моделях. Но есть потенциал разработки на его основе инструментов работы со стохастическими моделями. Во-вторых, представленный на конкурс проект пока отчасти опирается на реализованную в компьютерной алгебре Maple систему поддержки моделирования экономики. Maple является коммерческим продуктом, что сильно ограничивает круг возможных пользователей предлагаемой нами системы только обладателями достаточно дорогой лицензии Maple. Еще одной коммерческой системой с некоторыми элементами символных вычислений является набор инструментов для Matlab. В настоящее время существуют открытые (бесплатные) аналоговые системы Xcas, SymPy, на основе которых можно реализовать предлагаемую в проекте систему. В-третьих, представленный на конкурс проект опирается на систему поддержки моделирования, которая позволяет рассчитать траекторию динамики системы, согласующуюся с моделью. Современная вычислительная экономика требует вероятностных оценок различных сценариев для удобства принятия решения. Участники представляемого на конкурс проекта не раз получали от заказчика задание сделать расчет с некоторой заданной точностью. Например, с точностью до 0,1% ВВП. Выходом, как правило, является сочетание структурного и статистического подходов и получение трубки расчетных траекторий. В-четвертых, представленный на конкурс проект предлагает в качестве основного инструмента программное обеспечение на основе системы символьной алгебры. Хотя такой подход позволяет явно прописать структуру модели и видеть ее составляющие и процесс вычисления, но он бывает сложен для заказчика. Выходом могут стать информационно- образовательные материалы и создание интерфейса для взаимодействия с лицом, принимающим решение. В-пятых, результаты моделирования в численной форме как правило малоинформативны для заказчиков прикладных экономико-математических моделей. Требуется их визуализация. Участники представляемого проекта имеют большой опыт работ по визуализации результатов моделирования и планируют интегрировать в систему «ЭКОМОД» разработанные ими средства визуализации многомерных множеств, Парето-оболочек, трубок траекторий и т.д. Подводя итог, конкретные задачи, которые авторы проекта ставят для решения научных проблем вычислительной экономики: 1) «Сетевой» подход к моделированию экономических процессов с целью моделирования поведения агентов в условиях случайных транзакций. Предлагается: а) Ввести еще одну переменную (случайный исход) в аргументы переменных, с которыми работают функции Экомода б) Выделить фазовые переменные в) Автоматизировать вывод условий оптимальности в форме уравнений в частных производных для стохастических моделей 2) Межотраслевой подход для возможности многопродуктового описания экономики. 3) Перенос системы поддержки на открытый исходный код (SymPy, Xcas, Julia). Ставится задача перейти от программной системы поддержки экономического моделирования на основе коммерческой системы символьной алгебры Maple к системе поддержки на основе общедоступных широко используемых программных продуктов, таких как Xcas, iPython, и широко распространённых языков, таких как Python, Julia, Matlab. Сделать имеющиеся наработки доступными для других исследователей. 4) Развить агентный (имитационный) подход. Это даст возможность описывать модели с не рациональными ожиданиями и обучением. 5) Ввести интервальное представление результатов расчетов. 6) Оценить возможности синтеза 1)-5) 7) Ввести пользовательские возможности с целью визуализации структуры модели и результатов расчетов, поддержки принятия решений.

---

 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

---