Дифференциальные динамические модели. Герасимов Б.И - 7 стр.

UptoLike

Математизация экономической науки в XX в. осуществлялась представителями многих стран, в том числе и России, где
вопросы объективного анализа социально-экономических процессов всегда были в центре внимания научной
общественности. Несмотря на известные трудности послеоктябрьского периода многие результаты, полученные
российскими математиками-экономистами, стали достоянием мировой культуры.
К ним, прежде всего, следует отнести анализ Е. Слуцким модели поведения потребителя; открытие Н. Кондратьевым
длинных волн в экономике; разработку первого баланса народного хозяйства СССР за 1923–1924 гг., на основе которого
была построена широко известная ныне модель В. Леонтьева; развитие Л. Канторовичем методов исследования линейных
систем.
В начале 30-х гг. XX в. эконометрия становится отдельной отраслью науки после основания эконометрического
общества в США, которое определило себя как «Международное общество для развития экономической теории и её связи со
статистикой и математикой».
В 30-е гг. Я. Тинбергеном, Л. Клейном, Р. Стоуном были разработаны модели экономики, какие описываются системой
многих уравнений, так называемой системой одновременных уравнений в эконометрии.
В середине 30-х гг. американским математиком Дж. фон Нейманом была сконструирована одна из первых
макроэкономических математических моделей экономической динамики, которая вошла в литературу под названием модели
Неймана расширенной экономики (1937). Посвящённая реализации оптимального планирования и управления, модель
представляла собой одну из первых задач получения наилучших решений, т.е. задач математического программирования.
Математическое программирование это направление прикладной математики по решению задач получения оптимума
(максимума или минимума) некоторой функции, которая является целью рассматриваемой задачи (поэтому она называется
целевой функцией), при наличии ограничений на переменные. Термин «программирование» здесь употребляется не в
смысле программирования на ЭВМ, хотя решение задач математического программирования большой размерности
невозможно без ЭВМ, а ввиду получения наилучшего (оптимального) плана или программы работы конкретного
экономического объекта. Невзирая на неудачное название термина, он сохранился до нашего времени в силу широкого
распространения в мире. Более простое, а потому и наиболее разработанное ответвление математического
программирования линейное программирование. Оно получило широкое распространение и использование в
экономической практике и заключается в поиске оптимального решения.
В 70 90-х гг. экономико-математическое моделирование стало признанным средством анализа экономических
проблем. В отечественной практике в 70-х гг. появляются автоматизированные системы управления (АСУ),
предназначенные для оптимизации управления сложными производственными процессами и экономическими системами.
В конце 80-х гг. много передовых корпораций разных отраслей начали интересоваться вопросами учёта рисков,
которые стали важной функцией менеджмента.
Конец XX начало XXI в. знаменуется в мире высокими темпами развития теории и практики экономико-
математического моделирования. Нобелевскими лауреатами по экономике становятся, как было отмечено ранее, В.В.
Леонтьев (1973) и Л.В. Канторович (1975). Нобелевской премией по экономике в 1983 г. награждается Ж. Дебре, который
работал в отрасли математизации экономической теории, а в 2000 г. Дж. Хекман и Д. Мак-Фадден за разработку
микроэконометрии и методов статистического анализа и др.
В настоящее время наблюдается внедрение в отечественную практику экономико-математических методов и моделей с
использованием программных комплексов. Растёт роль экономико-математического моделирования как одного из средств
совершенствования экономики с научно обоснованными путями последующего развития и прогнозами на будущее в
рыночных условиях.
К обьективным проблемам, ограничивающим эффективность применения метода математического моделирования при
анализе социально-экономических процессов, следует отнести исключительное разнообразие и разнородность объектов
моделирования: в этой области имеют место элементы управляемости и стихийности, детерминированности и существенной
неоднозначности, сочетание процессов технического (производственного) и социального характера. Поэтому до сих пор не
существует окончательно сформировавшегося подхода к анализу и прогнозированию процессов рыночной экономики,
вследствие чего расчёты носят преимущественно оценочный характер.
Отметим ещё одно из препятствий. Рекомендации и выводы, полученные на основе анализа адекватной модели, могут
оказаться невостребованными на практике по следующей причине: управленец при принятии решения может предпочесть
опереться на интуицию и даже иметь нерешённую проблему, чем использовать модели, в которых он ничего не понимает, и
стать, таким образом, заложником разработчика-математика.
Нобелевский лауреат по экономике В. Леонтьев отмечал, что негативному отношению к математическим методам
анализа при принятии решений служит: «...пренебрежение академической экономической наукой упорным,
систематическим, эмпирическим анализом и увлечение изящными, но пустыми, формальными, главным образом
математическими, теоретическими «упражнениями».
В этой связи следует сказать следующее. В основе двух полярных направлений математического моделирования
(аксиоматической теоретической математической экономики, с одной стороны, и прикладных социально-экономических
исследований, с другой) лежат одни и те же базовые теоретические модели экономики. Поэтому эффективность применения
математического моделирования связана, прежде всего, с пониманием допущений, используемых при построении этих
моделей, которые и определяют пределы их применимости.
Слабое представление о возможностях метода моделирования, о пределах применимости той или иной модели
приводит к следующему. Реакцией на несоответствие ожиданий и конкретных результатов социально-экономической
политики, полученных на основе анализа неадекватных моделей, зачастую служат эмоциональные выводы такого рода:
«экономические законы в России не действуют», «умом Россию не понять», «моделирование в наших условиях