Системный подход при моделировании экономических объектов

Одним из главных принципов моделирования экономических объектов является принцип системности.

Принцип — основное, исходное положение теории, правило построения ЭММ. Чем полнее и обоснованнее принципы моделирования, тем выше точность модели и вероятность достижения положительных результатов от ее применения. В моделировании значение имеют следующие основные принципы: интегратизма, неопредёленности, инвариантности и принцип главных видов деятельности.

Принцип интегратизма заключается в том, что взаимоотношения части и целого характеризуются совокупностью трех элементов?

1) возникновением взаимодействующих систем — связей между частями целого;

2) утратой некоторых свойств части при вхождении в целое;

3) появлением новых свойств у целого, обусловленных свойствами составных частей.

При этом обязательна упорядоченность частей, детерминированность их пространственных и функциональных взаимоотношений, когда часть становится компонентом интегрального целого, внутренне объединенного. Строя модель системы, необходимо исходить из простых условий и шаг за шагом подниматься по восходящим ступеням иерархической градации, переходя к все возрастающим степеням усложнения модели. Этот принцип пересекается с известным противоположным положением У. Эшби, который рассматривает общую теорию систем как общую теорию упрощения.

Принцип неопределенности предполагает, что «по краям» экономические процессы расплывчаты и неопределенны. Протекая во времени, они постоянно изменяются, и если нам даже удастся установить какое-либо свойство или качество процесса, то оно действительно только в рассматриваемый момент времени в данной ситуации. Иначе говоря, на микроуровне экономические процессы необходимо рассматривать с учетом случайного изменения факторов.

Принцип неопределенности позволяет также утверждать, что существует уровень факторов, когда их малые отклонения не влекут изменений в состоянии системы. Однако, чем сложнее модель системы, чем глубже мы пытаемся анализировать ее, тем неопределеннее становится решение задачи, а ее результаты тем дальше от практического смысла.

Принцип инвариантности заключается в том, что модель системы должна быть инвариантна для любых организационных форм производства и изменение каких-либо условий не должно изменять существа модели.

Принцип главных видов деятельности состоит в том, что у разных систем существуют «похожие» виды деятельности (управление, регулирование, распределение и т.п.), которые можно выделить как стандартные. Они бывают неизменны на некотором промежутке времени и могут быть описаны некоторыми похожими моделями.

При построении ЭММ следует учитывать характерные особенности экономических моделей:

• интеграцию научных знаний в экономике, рост количества междисциплинарных проблем;

• комплексность проблем и необходимость их изучения в единстве экономических, социальных, психологических, технических и других аспектов;

• усложнение решаемых проблем, усложнение экономических объектов;

• рост количества связей между объектами в системах;

• динамичность изменяющихся ситуаций;

• дефицитность ресурсов;

• повышение уровня стандартизации моделирования за счет внедрения программных продуктов для компьютерных технологий, Разработки новых принципов моделирования и др.

Эти особенности вызывают неизбежность применения системного подхода, поскольку на его основе можно построить качественную ЭММ.

Системный подход — методология исследования объекта и построения его математической модели, когда объект рассматривается как целостный комплекс взаимосвязанных компонентов, имеющий особое единство с внешней средой и представляющий собой подсистему системы более высокого порядка (глобальной системы). Единство системы с внешней средой определяет ее взаимосвязь с действием объективных экономических законов.

При моделировании объектов и представлении их в виде систем необходимо учитывать общие свойства систем, такие как:

• целостность — устойчивые отношения между элементами системы, когда состояние любого элемента зависит от состояния всей системы, и наоборот;

• делимость — целостный объект должен быть изображен как расчлененный на элементы;

• изолированность — комплекс объектов, образующих систему, и связи между ними можно выделить из их окружения и рассматривать изолированно. Изолированность системы относительна, поскольку комплекс объектов, образующих систему, связан с наблюдателем и со средой через некоторые элементы, являющиеся входами и выходами;

• устойчивость — система должна нормально функционировать и быть нечувствительной к неизбежным посторонним возмущающим воздействиям;

• разнообразие — каждый элемент системы обладает собственным поведением и состоянием, отличным от поведения и состояния других элементов и системы в целом;

• идентифицируем ость — каждый элемент системы может быть отделен от других составляющих;

• стабилизация — система осуществляет восстановление своих элементов за счет их регулирования;

• наблюдаемость — все без исключения входы и выходы системы либо контролируемы исследователем, либо, по крайней мере, наблюдаемы;

• неопределенность — исследователь одновременно не может фиксировать все свойства и отношения элементов системы. Именно с целью их выявления он осуществляет системное исследование;

• не тождественность отображения — знаковая система исследователя отлична от знаковой системы проявления свойств объектов и их отношений. Потеря информации при этом определяет не тождественность системы исследуемому объекту;

• адаптация — система сохраняет состояние подвижного равновесия и устойчивость к возмущающим воздействиям, которым

она постоянно подвергается, путем перестройки внутренней структуры и функций отдельных элементов. Она меняет свои рабочие характеристики в соответствии с изменяющимися внешними условиями или входным сигналом таким образом, чтобы постоянно улучшать показатель качества. Система обеспечивает длительное и устойчивое функционирование и развитие путем эволюции своих элементов, структуры и организации.

Любая система в процессе перехода от качественных описаний к количественным в некоторый момент достигает такого уровня, когда для фиксации связей в процессе изучения с помощью теории и эксперимента наиболее действенным и плодотворным оказывается использование математического аппарата.

Если рассматривать экономическую практику как сочетание информации, традиций и интуиции, то развитие экономических систем можно условно представить в виде схемы, приведенной на рис. 1.1.

Рис.1.1. Схема развития экономической системы

Экономические системы, как правило, можно рассматривать как иерархические системы, для которых характерны три важнейших свойства:

• каждый уровень иерархии имеет свой собственный язык, свою систему концепций или принципов. К примеру, понятия «структура общеэкономического баланса», «внешнеэкономическая деятельность» лишены смысла на уровне производственного участка;

• на каждом уровне иерархии происходит обобщение свойств объектов более низкого уровня;

• взаимосвязи между уровнями несимметричны.

Для нормального функционирования объектов высшего уровня необходимо, чтобы успешно работали объекты более низкого уровня, но не наоборот.

Обычно при исследовании решающим оказывается то обстоятельство, что среди подсистем, подлежащих рассмотрению, лишь немногие принадлежат к числу плохо изученных или недостаточно описанных. При этом качество модели часто не может превышать уровня худшей из ее субмоделей.

Если подсистемы определены плохо, то при исследовании реакций системы в целом трудно установить, какие именно из подсистем приводят к изменению значений функций отклика (целевых функций). Чем больше модель, тем осторожнее следует к ней относиться. В особенности это касается оценки соотношений между уровнем знаний и теми результатами, которые исследователь предполагает получить с помощью моделирования.

Модель, которая была бы просто большой, построить легко. Однако при весьма высокой стоимости ценность ее может оказаться сомнительной. Построить эффективную модель — значит найти такое ее описание, которое дает ответ на конкретно поставленный вопрос. Это требует определенных навыков и даже искусства, которое называют «искусством разрешимого», главная цель которого — найти решение проблемы или не искать его вовсе, если для этого не достигнут определенный уровень знаний и нет соответствующей технической оснащенности.

При построении моделей можно выделить эмпирические и функциональные модели. Главная задача эмпирических моделей — описать, тогда, как функциональное моделирование связано с попыткой дать объяснения описываемому.

Разработка эмпирической модели остается на одном уровне системы. Разработка функциональной модели основывается на описании поведения системы в зависимости от подсистемы более низкого уровня. В таком случае смежные уровни оказываются связанными посредством аналитико-синтетического процесса, опирающегося на соответствующие гипотезы и допущения. Любая функциональная модель, в конечном счете, уходит корнями в эмпиризм. Всегда можно построить такую эмпирическую модель, которая была бы согласована с опытными данными лучше, чем функциональная. Это следует из того факта, что эмпирическая модель практически свободна от ограничений, в то время как возможности функциональной модели, даже если она содержит хорошо регулируемые параметры, ограничиваются положенными в ее основу допущениями.

Модели систем играют значительную роль в понимании функционирования экономических объектов, их физической сущности. Это происходит вследствие того, что:

• гипотезы, выраженные математически, могут служить количественным описанием экономической проблемы и тем самым способствовать более углубленному ее пониманию;

• требования, предъявляемые моделью к математической завершенности описания, позволяют построить определенную концептуальную основу и с ее помощью четко ограничить те области, где проблемы еще недостаточны, т.е. стимулируют возникновение новых идей и проведение экспериментальных исследований;

• математическая модель часто подсказывает способ представления результатов исследований в форме, удобной для использования на практике;

благодаря модели может быть оценена количественно экономическая эффективность результатов исследований, что стимулирует оперативное их внедрение в производство;

математическое моделирование, с помощью которого можно получить ответ на тот или иной специальный вопрос, а также сделать обоснованный выбор из ряда альтернативных стратегий, дает возможность сократить объем продолжительных и дорогостоящих экспериментальных работ, выполнение которых было бы необходимым при отсутствии соответствующих моделей;

при исследовании сложных многокомпонентных объектов модель позволяет объединить разрозненные знания, касающиеся отдельных частей такой системы, и выработать концепцию ее поведения как единого целого;

с помощью модели можно выбрать наиболее рациональную стратегию и тактику реализации исследовательских программ, обеспечивая необходимую детальность изучения специальных вопросов и кооперацию отдельных направлений исследования;

• математическая модель — мощное средство обобщения разнородных данных об объекте, позволяющее осуществлять как интерполяцию (восстановление недостающей информации о прошлом), так и экстраполяцию (прогнозирование будущего поведения объекта) данных;

• прогнозирующая способность модели может быть направлена на достижение самых разнообразных целей: планирования, оценки эффективности, выбора стратегий управления и т.д.

Дата добавления: 2014-01-15