4. Тестирование проектов…

Автор: НИИ Центр Упреждающих Стратегий www.salvatorem.ru

4.  Инструмент  тестирования на  корректность проектов  управления НАЦИОНАЛЬНОЙ экономикой

   до  их  реальной  реализации

Проектирование управления макроэкономикой отдельной страны крайне сложная проблема. Такие параметры, как  ВВП, индекс инфляции, валютный курс национальной валюты и т.п. абстрактны и поэтому их использование для разработки практических рекомендаций всегда будет приводить к неправильным результатам. Корректное управление реальной макроэкономической динамикой, требует специального инструмента тестирования проектируемых управлений (иногда их называют государственными программами) на недопущение негативных результатов в будущем от их применения. Тестирование проектируемых управлений удобно выполнять с применением специальных динамических моделей оригинала. Они основаны на достаточно подробной его детализации, что делает результаты тестирования необходимо корректными для практики, так как в таких моделях реализуются не только алгоритмы, формирующие динамические характеристики оригинала и изменяющие его структуру, но и множество разнообразных, реально существующих обратных связей, характерных для оригинала и причин, создающих хаотичные процессы.

Социально-экономическая динамика в стране во многом зависит от принятой стратегии управления народным хозяйством и изменяющихся внешних и внутренних условий. Перечисление их нецелесообразно, поскольку эти условия достаточно хорошо известны, а любой их список будет всегда неполным. Эти обстоятельства, а также прежние непрерывная изменяемость структуры национальной экономики и процессов возникающих в ней (в том числе хаотичных), требуют постоянного изменения управляющих факторов на всей будущей шкале времени проектируемого управления, для недопущения нежелательных процессов в будущем,

Степень адекватности экономико-математической динамической модели национальной экономики в основном зависит от подробности алгоритмического описания деталей.  Ограничения в подробности экономико-математических моделей теоретически обосновать невозможно, поэтому при их синтезе, с одной стороны, имеется желание повысить адекватность прогнозирования результатов принимаемых решений путем добавления множества моделей «микроэкономических» объектов, а с другой – эти «уточнения» приводят к значительному усложнению модели, что делает саму ее и получаемые на ней результаты плохо обозримыми и слабо анализируемыми. Указанная причина существенно затрудняет создание всеобъемлющей модели.

В последнее время часто можно слышать, от так называемых «либеральных экономистов», о механизмах рыночной самоорганизации или о широких возможностях применения оптимальных управлений в экономике. Однако это безосновательные разговоры. Механизм самоорганизации экономики существует только в головах теоретиков, не знающих реальной жизни. Самоорганизация не порождает кризисов только в том случае, когда государство четко и функционально определило «поляну» существования этой самоорганизации.  Оптимальных же решений в управлении экономикой вообще не существуют (этого не понимает только тот, кто не знает, что такое оптимальность). Математическая статистика (и эконометрика в том числе), традиционно применяемая при создании рекомендаций по управлению экономикой, к будущим экономическим стратегиям не имеет отношения, так как статистика отражает процессы только в прошлых (но не в будущих) экономических структурах. Чтобы возникли корректные обоснования будущих стратегий, необходим инструмент, который позволит достаточно адекватно отражать будущую структуру моделируемого макроэкономического оригинала, а это позволит тестировать проектируемые управления для будущей экономики.

Современные, традиционно применяемые экономические «теории», в основном ориентированы на макроэкономическое описание без учета существующих в экономической динамике отдельных и сильно связанных между собой «микроэкономик». Однако микроэкономика – это не только производство, потребление, накопление, распределение и т.д. различных ресурсов. В основе динамики каждой отдельной микроэкономики лежат социально-психологические факторы: цели, ожидания, отношения, стратегии и тактики, и еще многое другое. Помимо этого вся структура народного хозяйства «закольцована» множеством обратных связей и имеет совершенно не предсказуемую ни одной из известных «теорий» динамику функционирования, часто хаотичную. Отсюда следует, что современные традиционные экономические «теории» (точнее ‒ не подтвержденные гипотезы) не способны предоставить практике какие-либо конкретные рекомендации (современный кризис, так называемых, экономических теорий, аналогичен прошлым кризисам в физических, химических, астрономических и др. науках). Они в лучшем случае иногда позволяют с незначительной достоверностью объяснить что произошло, но не имеют методов моделирования будущих процессов.

Однако для практической экономики необходимо знать, что и почему произойдет в будущем, а не то, что было в прошлом, т.е. нужен прогноз результатов реализации проектируемых управлений, т. е. таких результатов, которые заранее не очевидны и формируется в процессе функционирования всей экономики. Поэтому требуются иные инструменты и принципиально новые подходы для решения практических задач. Необходимы не только прогнозы об управлении в каждый будущий момент времени, но и рекомендации о том, когда и за какой интервал времени необходимо выполнить, то или иное управление.

Еще одно замечание. Реальная экономика – это кибернетическая система, имеющая множество обратных связей. Такие системы имеют свои законы функционирования и алгоритмы генерации ответных реакций на внешние воздействия. По этой причине следует иметь в виду, что любое незначительное изменение управления или внешнего воздействия в одной части кибернетической системы обязательно вызовет изменения (процессы) во всех других ее частях.

Теперь о самой модели, предназначенной для тестирования проектируемых управлений национальной экономикой. Чтобы ознакомиться с природой взаимозависимости алгоритмов, отражающих динамику различных сторон национальной экономики, необходима модель, соответствующая наиболее существенным ее сторонам. Однако в таком виде постановка проблемы не совсем корректна, поскольку отсутствует теоретически обоснованный перечень сторон изучаемого оригинала (какое бы их количество не принималось во внимание, всегда будет недостаточно еще какого-либо фактора, алгоритма, уточняющей прямой или обратной связи и т.д. и т.п.). В связи с этим любая экономико-математическая модель будет неполной и ориентированной лишь на решение узкого класса задач. Очевидно, что уточнения модели приводят к росту ее размерности, а это в свою очередь затрудняет анализ причинно-следственных связей. Указанные обстоятельства находятся в противоречии между собой, поэтому нужно соблюдать их разумный баланс.

Экономико-математическая модель, предназначенная для тестирования проектируемых управлений реализуется следующими основными блоками модели:

· сфера производства;

  • · непроизводственная сфера;
  • · социальная сфера (множество социальный групп);
  • · финансовый контур;
  • · внешнеэкономические связи и воздействия;
  • · демография, экология;
  • · национальная безопасность и другие блоки.

     Модель сферы производства состоит из нескольких производственных секторов.

Непроизводственная сфера моделируется сильно агрегированными моделями науки, образования, здравоохранения, обороны и некоторыми другими.

Социальная сфера содержит множество социальных групп, каждая из которых характеризуется «своим источником» получения дохода. Сюда же иногда включаются  модели демографии.

Финансовый контур «пронизывает» все блоки и элементы динамической модели. В его основу положена модель консолидированного бюджета (потоки и накопления доходов и потоки планируемых расходов). Помимо бюджета в финансовый контур включены модели центрального банка (ЦБ), коммерческих банков, финансовой биржи, на которой формируется курс иностранной валюты к рублю, опосредовано система ценообразования(!) в оптовой и розничной торговле и еще ряд других финансовых институтов.

Так как классические экономико-математические «теории» не отражают реального существа экономических оригиналов и уж совсем не «замечают» их динамики, т.е. фактора времени, создающего их постоянное изменение, наиболее близко подходят к инструменту корректного экономического прогнозирования результатов реализации принимаемых управлений кибернетические динамические модели экономических оригиналов.

Динамическая модель национальной экономики, предназначенная для тестирования прогнозируемых результатов реализации проектируемых управлений в изучаемом оригинале, имеет очень высокую размерность. Обычно моделируется от 30 000 – 60 000 до 200 000 – 500 000 переменных.  На мониторы ЭВМ выводится от 4 до 5 тысяч рычагов управления параметров. В связи с тем, что за рабочие места ЭВМ, на которой реализована экономико-математическая модель оригинала, практически невозможно привлечь столь большое количество персонала, управляющего моделью по единой логике экономического развития моделируемого объекта, в экономико-математической модели устанавливается множество «автоматических» управленцев, т. е. автоматов, действующих наилучшим образом для каждого текущего момента виртуального времени (они аналогичны автопилотам). В результате для физических лиц – операторов на рабочих местах, управляющих виртуальной экономикой, выводится не более 200 – 300 «ручных» рычагов управления.

     Технология синтеза модели и ее тестирования выполняется следующим образом.

0) Определяется объект моделирования, и формируются цели его функционирования.

1) На первом этапе анализируется стратегия, предлагаемая для тестирования намечаемых управлений. Выясняются виды рычагов управления. Затем определяется «амплитуда» изменения каждого рычага управления, а также намечаются предварительные моменты времени их изменения (последовательность этих управлений). Выясняется возможность реализации в модели необходимых управлений. Если реализация управлений по каким-либо причинам невозможна, то предлагается изменить стратегию или выполняется доработка динамической модели (это всегда требует много дополнительного времени).

2) На втором этапе выполняются запланированные управления, и наблюдается результат их реализации в виде прогнозируемых траекторий показателей, выведенных на экраны мониторов.  Практически всегда на этом этапе прогнозируемые результаты очень сильно отличаются от желаемых. Для «приближения» прогнозов к желаемым изменениям выполняется многократные повторения моделирования с поиском дополнительных управлений, по отношению к ранее запланированным, на всем интервале времени прогнозирования. Причем этот интервал  должен превышать в 2 – 3 раза интервал времени, для которого проводится тестирование. Если при этом не будет найдено нужной комбинации набора управлений, дающих удовлетворительный результат прогнозируемых процессов, то необходимо переходить к третьему этапу, на котором производится доработка модели с поиском новых алгоритмов, изменяющих структуру моделируемого объекта и/или исключением ранее установленных алгоритмов.

3) На третьем этапе выполняется синтез алгоритмов, иначе преобразующих структуру экономического объекта в процессе ее функционирования, чем это выполняли ранее существующие алгоритмы. Включение новых алгоритмов, улучшающих степень приближения прогнозируемых изменений экономического объекта к желаемым завершает макетный синтез модели.

4) На четвертом этапе, во-первых, макет модели дорабатывается до состояния «рабочего» (экспериментального) путем замены гипотетической исходной информации на реальную «стартовую» информацию моделируемого объекта, с уточнением всех необходимых изменений рычагов управления и, во-вторых, согласовываются с заказчиком вся структурная «конструкция».

5)  На пятом этапе происходит «обучение» экспериментальной модели «жизни», динамика которой формируется рычагами управления, предусмотренными в модели и заранее оговоренными режимами внешний влияний на модель.

Это самый длительный этап, продолжительность которого в 4-6 раз больше, чем время затраченное на четыре первых этапа.  Такая продолжительность «обучения» динамической жизни объясняется тем, что необходимо выполнить ряд сложных процедур «настройки» динамики «поведения» модели на бескризисное реагирование на самые разнообразные комбинации внутренних  управлений и режимов внешних воздействий.

Для этого синтезируются автоматические регуляторы различных управлений ресурсов и алгоритмы изменений макетной структуры (экономические автопилоты), предназначенные «ощущать» приближение различных предкризисных процессов и ликвидировать их первопричины, в крайнем случае, тормозить негативные процессы.   Помимо этих операций по ликвидации негативных явлений выполняется еще ряд других.  Наиболее важным является «регулировка степени интенсивности хаотичности» процессов.  Изредка появляющаяся хаотичность процессов обычно приводит к разрушительным результатам, если в модели не предусмотрены алгоритмы, ликвидирующие хаотичный процесс.

Автопилоты, тем более если они самонастраивающиеся, и алгоритмы «глушения» хаоса (в основном эта операция состоит в изменении экономической структуры), предназначены для автоматического выявления способов недопущения кризисов: найденные процедуры бескризисного управления могут быть предложены в качестве исходных положений по бескризисному управлению реальной экономикой. Иными словами, если полученные результаты прогнозирования, после изменений и доработок  будут близки к желаемым, то найденные управления и структурные изменения станут рекомендациями для государственных программ управления экономикой.

Ниже приведены виды некоторых экранов ЭВМ для экспериментальной динамической модели страны средней сложности (около 55 000 переменных).

Для примера, предположим, что в новой предлагаемой стратегии принято решение только об одном управлении:  уменьшить ставку налога на добавленную стоимость,  что реализуется на правом верхнем фрагменте экрана, который предназначен для управления (изменения) налоговых ставок. Всё моделирование проводилось для режима «не допущения эмиссии денег». При режиме допущения эмиссии результаты моделирования будут другими.

  На рис.1 приведен результат реализации уменьшения ставки налога на добавленную стоимость (НДС) в два раза в виртуальный момент моделирования Т=0.5. Тестирование проводилось с учетом того, что экономика (в динамической модели) страны «условно» сбалансирована и поэтому все параметры модели от Т=0 до Т=0.5 не изменяли своих величин. Такой прием моделирования позволяет выявить даже незначительные изменения параметров при каких-либо изменениях управляющих факторов. После изменения ставки НДС в модели возникли различные дисбалансы, которые вызвали изменения параметров модели. Как видно из приведенных результатов моделирования, не все изменения параметров благоприятны для социально-экономического функционирования. Результат моделирования показал, что сначала немного возрос дефицит бюджета, но затем возник его профицит, который продолжался около одного года. Затем стал возникать  очень большой дефицит бюджета в продолжении 2.5 лет, после чего снова появился профицит.

      Колебания дефицита и профицита совпадали с изменениями ВВП (следует обратить внимание на то, что изменения ВВП в натуральных единицах измерения не совпадает с изменениями ВВП в денежных единицах измерения), с изменениями средних цен и с изменениями социальных показателей. Помимо этих изменений в динамической модели произошли другие (см. рис. 2 и 3).

Наблюдаемые на рис.2 и 3 изменения параметров сферы производства динамической модели народного хозяйства страны позволяет выделить положительные и негативные результаты одноразового уменьшения НДС на различных интервалах времени прогнозирования.

Следует обратить внимание на то, что в 3-4 годы появилась хаотичная динамика (это хорошо видно на рис.1 на нижнем, левом фрагменте).  Затем хаотичность исчезла.  Такие результаты прогнозирования показывают, что, во-первых, даже единичное управление может породить хаотичный процесс. Во-вторых, в примененной здесь модели «работают» хорошо отлаженные автопилоты, которые способны демпфировать недавно возникшие хаотичные процессы.

     Важным результатом тестирования реализации выбранной стратегии является возможность анализа динамики социальных показателей.

На рис. 4 и 5 приведены примеры прогнозирования таких параметров для модели в целом.

Кроме того для каждой отдельной социальной группы  прогнозируются результаты изменений социальных параметров, характеризующих потребности населения и их удовлетворение в результате применения выбранной стратегии.

Анализ прогнозируемых характеристик социальной динамики позволяет определять социальные группы, в пользу или в ущерб каких была выполнена реализация предложенной стратегии управления народным хозяйством и на каких интервалах времени.

На рис.6 приведена часть прогнозов, касающихся демографических изменений в динамической модели страны.

Результаты прогнозирования количества населения в каждой возрастной группе позволяет достаточно корректно моделировать не только количество трудовых ресурсов, но и такие демографические параметры, как количество школьников (первоклассников и выпускников из общеобразовательной школы) количество абитуриентов в послешкольное образование, количество призывников в армию, количество детских медицинских учреждений, количество пенсионеров и т. д.  Все эти параметры служат входными исходными данными в соответствующие блоки динамической модели страны. Если учесть, что демографические волны непрерывно «плывут» по шкале времени, то можно видеть, как важно иметь возможность прогнозировать демографические изменения при управлении макроэкономикой.

Не менее важным в макромоделировании является управление внешнеэкономическими связями, которые в динамической модели экономики страны часто занимает от 25 до 50% всего ее математического описания. Такое внимание, в моделировании народного хозяйства, внешнеэкономическим связям необходимо уделять по причине больших экспортно-импортных потоков, влияющих на оптовые и розничные цены и бюджетные доходы и расходы, значительного участия населения страны в динамике обмена инвалюты на рубли и обратно, а также влияния на инвалютные расходы страны от приглашенных трудовых мигрантов.

На рис. 7 приведены некоторые результаты прогнозирования изменений валютных параметров.

Важным результатом реализации предложенной стратегии является динамика гуманитарных и военно-оборонных показателей (см. рис.8).

Из приведенных графиков можно видеть, что гуманитарные показатели, на определенном интервале времени,  ухудшаются, а оборонные растут очень медленно. Для исправления этого результата можно изменить предложенную ранее стратегию, добавив к ней иные распределения расходов бюджета. Эти распределения выполняются с помощью «ручных» рычагов управления бюджетными расходами, как из поступлений доходов в бюджет, так и из накопленного профицита.

В результате изменений (см. рис 9) бюджетных расходов (в науку, образование и в ОПК) из бюджетных доходов и накопленного профицита, и допущения эмиссии денег при дефиците бюджета произошли изменения во всей модели народного хозяйства. Эти изменения  привели не только к росту интеллектуального потенциала в стране, но и к более заметному увеличению военно-оборонного потенциала (при прежней стратегии рост оборонного потенциала за 5 лет увеличился на 2%, а при исправленной стратегии за это же время на 8%). Следует отметить одну важную сторону  роста ОПК. До тех пор пока для ОПК не превысила 15 – 17% ВВП,  развитие ОПК приводит к развитию ряда гражданских отраслей сферы производства при условии дополнительного их финансирования из бюджета в первые годы моделирования. Затем поступление налогов из этих отраслей (при достаточной денежной эмиссии) быстро компенсируют бюджетные расходы предыдущих лет. Однако это уже совсем другая стратегия.

Еще одно замечание. Система динамического моделирования «ДИН-Прогноз» позволяет в процессе прогнозирования  контролировать (одновременно с управлением) различные финансовые потоки на специальном интерфейсе.

Пример одного такого интерфейса для наблюдения за потоками выручки отраслей (корпораций, фирм и др.) приведен на рис. 11.  В процессе прогнозирования диаграмма все время претерпевает изменения своей формы, что позволят наблюдать распределение новых потоков.

Читать далее