Экономические науки/8. Метемтические методи в экономике

к.е.н. Квіта Г.М.

Київський національний університет технологій та дизайну

Аналіз сучасних методів економічної кібернетики та їх реалізація в програмних засобах

В сучасних економічних умовах господарювання України формування фундаментальних засад розвитку підприємств є актуальним завданням. У цьому аспекті виникає необхідність використання інструментарію, який органічно поєднує математичні методи для вирішення економічних проблем з метою отримання кількісних оцінок і моделей у процесі прийняття управлінських рішень. Зазначений інструментарій є вирішенням певного класу задач з економічної кібернетики, зокрема економіко-математичного модулювання (ЕММ). Науковою основою ЕММ є основні положення діалектики, економіки, теорії складних систем, закони математики.

Вирішенням зазначених раніше завдань займається економічна кібернетика, інструментальна спрямованість якої орієнтує її на знання передових позицій у запозиченні, адаптації й застосуванні нових кількісних методів, що розроблюються в інших галузях знань. Невипадково, саме економічна кібернетика є форпостом впровадження методів прогнозування й математичного моделювання, що прийшли з математики, нейронних мереж і теорії інформації, породжених технічними науками, теорії адаптації й генетичних алгоритмів, прабатьками яких стали біологія й медицина. В активі власних методів економічної кібернетики важливе місце займають системний і системно–діяльнісний підхід, загальна теорія систем–спадщина загальної теорії кібернетики, застосована до нового класу об'єктів - економічних систем, а також економіко-математичне моделювання, економетрія, економічне прогнозування, як самостійний вид людської діяльності. Вагомий внесок у розвиток економічної кібернетики внесли праці цілої низки відомих вчених: Глушков В., Вінер Н., Бір С., Немчинов В., Ланг О., Гриневський Г. та ін. Класичним підходом до ідей кібернетики є загальна теорія систем та системний аналіз, тобто науковий напрямок, відомий як синергетика. Яка акцентує увагу на узгодженості, взаємодії частин системи у процесі утворення її структури як єдиного цілого [1].

На сучасному етапі розвитку економічної кібернетики постають проблеми нелінійності, складності, неврівноваженості. Широко розвиваються такі напрями як: теорія складності, теорія динамічних (складних) систем, теорія хаосу, нелінійна динаміка. Фундаментальні результати в цих галузях здобули Хакен Г., Пригожин І., Мандельброт Б.,  Мойсєєв М., Курдюмов С., Малинецький Г., Самарський О., Тихонов О., Том Р. та інші. [2]

В імітаційних моделях значення змінних рішень є входом моделі – вихідним результатом процесу імітації моделі буде значення цільової функції, яке відповідає даним вхідним значенням змінних рішень.

Взагалі програми імітаційного моделювання бувають універсальними і спеціалізованими. До універсального програмного забезпечення відносяться язики програмування, які дозволяють будувати власні моделі. Прикладами універсальних язиків моделювання є SLAM II, SIMSCRIPT II.5, SIMAN, GPSS/H, GPSS/PC, PC-MODEL, RESQ, додаток Simulink до пакету MatLab та інші. Спеціалізоване програмне забезпечення, наприклад MAP/1 та SIMFACTORY, використовується для моделювання конкретних виробничих систем. Наприклад, в спеціалізованому програмному забезпеченні для моделювання виробництва є засоби, які дозволяють вказувати кількість робочих центрів, їх опис, інтенсивність надходження, час обробки, розміри партій, об’єм незавершеного виробництва, наявні ресурси та інше. Крім того, такі програми дозволяють аналітику спостерігати виробничий процес у анімаційному представленні і слідкувати в процесі моделювання за кількісними показниками і потоками в системі [3].

Крім описаних раніше оптимізаційних моделей та моделей імітаційного модулювання до економіко-математичних моделей відносять моделі та методи прогнозування. Основне призначення цього типу моделей це надати досліднику інформацію про стан об’єкта дослідження в майбутньому.

В сучасних умовах в процесі розробки прогнозів важливого значення набуває подальший розвиток і вдосконалення методології прогнозування. Методологією називається вчення про методи наукового пізнання і практичне перетворення дійсності. Методологія як загальне вчення про методи не зводиться до простого об’єднання спеціальних і універсальних методів дослідження. Вона вивчає, перш за все, можливості і межі використання цих методів в процесі пізнання і досягнення істини. Обґрунтованість і надійність прогнозів забезпечується, в першу чергу, розвитком методологічного апарату, досягненнями теорії прогнозування. Проникнення математичного апарату в економічне прогнозування сприяє значному розширенню і вдосконаленню методологічного апарату. Для створення якісного прогнозу важливим є вибір моделі прогнозування, яка є основою деякого методу прогнозування.

Отже, були розглянуті моделі та методи економічної кібернетики, які поділяються на оптимізаційні та моделі імітаційного моделювання і прогнозування. Описані програмні засоби, які призначені для реалізації оптимізаційних моделей та прогнозування. Особлива увага приділена адаптивним методам прогнозування, що забезпечують постійну коректировку екстраполяційної формули у відповідності з новими даними про фактичне значення показника який прогнозується.

Література:

1. Лысенко Ю.Г., Егоров П.В., Овечко Г.С., Тимохин В.Н. Экономическая кибернетика: Учебное пособие; изд. 2-е / Под. ред. д-ра экон. наук, проф. Ю.Г.Лысенко, Донецкий национальный университет . – Донецк: ООО «Юго-Восток, Лтд», 2004. – 516 с.

2. Шарапов О.Д., Дербенцев В.Д., Семьонов Д.Є. Економічна кібернетика: Навч. посібник. – К.: КНЕУ, 2004. – 231 с.

3. Кібернетичне моделювання: Опорний конспект лекцій/ Укл. В. Я. Рубан, К. О. Шіковець, Г. М. Квіта і ін.. – К.: КНУТД, 2005. – 43 с.