Экономические науки/ 16.Макроэкономика.

К.е.н. Колодійчук А.В., доцент,

Ужгородський торговельно-економічний інститут Київського національного торговельно-економічного університету,

м. Ужгород, Україна

МЕТОДИ КОМП’ЮТЕРНОГО МОДЕЛЮВАННЯ РИЗИКІВ РОЗВИТКУ НАЦІОНАЛЬНОЇ ЕКОНОМІКИ

При дослідженні ризиків розвитку національної економіки, окремих її складових, часто виникають ситуації, які потребують побудови економіко-математичних моделей цих процесів. Часто найбільш зручно, а іноді і єдино можливо (через складність розрахунків вручну), і також для необхідності проведення математичних викладок при математичному моделюванні ризикографічних процесів на макрорівні, необхідне застосування методів комп’ютерного моделювання ризиків розвитку національного господарства. Сукупність цих методів комп’ютерного моделювання і застосування інструментарію програмування можна згрупувати в три основні класи: 1) загальні програмно-моделювальні засоби; 2) спеціальні економічні комп’ютерні програмні засоби, ризикографічні інформаційні системи і системи ризик-менеджменту; 3) спеціальний блок інструментів мов програмування. У даному дослідженні ми охопили тільки першу групу методів комп’ютерного моделювання ризиків.

Алгоритм вибору групи інструментів комп’ютерного моделювання залежить від характеру складності дослідницької задачі. Якщо задачу не можна вирішити універсальними програмними пакетами (найпоширеніші: електронні таблиці “Microsoft Excel”; застарілі, але достатньо поширені: електронна таблиця “SuperCalc” з її модифікаціями “CA-SuperCalc/VAX”, “CA-SuperCalc/MF”, “CA-SuperCalc for Windows”; табличні процесори “Lotus 1-2-3” (як продукт “IBM Lotus Symphony” в рамках пакета офісного програмного забезпечення “IBM Lotus SmartSuite”), сучасні: процесор фірми Corel Corp. “Quattro Pro”, вільний табличний полі-ОС редактор “Gnumeric”, таблиці “KCells”, придатні для використання в ОС “KOffice”, програма “Spread32”, перспективний програмний продукт компанії “Oracle” – “Apache OpenOffice.org Calc”, а також інші програмні продукти такого роду: “PlanMaker” (кращий за Excel дизайном і графічними ефектами для відображення отриманих результатів), “GS-Calc”, “Quantrix”, “Kingsoft Spreadsheets” (у WPS Office), “ZCubes-Calc”, “iSpread”, “GNU Oleo”, “Calc XLS” від Mariner Software, “GridCraft”-таблиці, “Numbers”-таблиці та ін.), то тоді обирається блок програмних продуктів і прикладних пакетів програмного забезпечення цільового спрямування для конкретної економічної задачі (крім ризикографічних інструментів, застосовуються також елементи програмних блоків, серед яких інформаційні системи у менеджменті, інформаційні системи в сільському господарстві, інформаційні системи у банківській справі тощо).

По суті, вищеозначена друга група методів являє собою інтегроване програмне середовище, яке дозволяє моделювати ризикові ситуації і знаходити оптимальні шляхи їх розв’язання. Крім того, в межах другої групи програмних засобів постають питання не лише галузевої відповідності, але й зручності і швидкості знаходження результатів, можливостей їх подачі у різних форматах, якісної візуалізації, економічної інтерпретації. Якщо ситуація не піддається обробці існуючими програмними пакетними системами, тобто вони не враховують певні особливості, не передбачені розробниками програмного забезпечення, то тоді переходять до третьої групи, яка базується на застосуванні інструментарію мов програмування. При цьому одним з ключових питань постає вибір мови програмування, які диференціюються за своїми властивостями і можливостями.

Таким чином, методи комп’ютерного моделювання в процесі дослідження ризиків вибудовують в триповерхову піраміду, нижчий ярус якої – це найпростіші комп’ютерні системи, які не потребують спеціальних професійних навичок, знань і умінь з галузі ІТ, другий – складніші, спеціалізовані прикладні програмні пакети, застосування яких потребує досвіду і вміння з ними працювати. Найвищий ярус – третій – дає фахівцю-програмісту повну “свободу дій”, оскільки дозволяє творчо підійти до рішення проблеми, що ним розглядається і дає йому змогу не лише вирішити задачу, але й створити алгоритм, програму для розв’язання таких однотипних завдань у майбутньому.

Існуюча сукупність універсальних пакетів прикладних програм нижчого рівня призначена для автоматизації обчислень з фінансового, статистичного і облікового аналізу, а також реалізації нескладних математичних функцій, вбудованих в програмні продукти. В той же час універсальні прикладні програми вищого рівня включають математичні програмні пакети, призначені для виконання складніших розрахунків, які потрібно здійснювати при дослідженні ризиків, зокрема це системи комп’ютерної алгебри (для символьних обчислень) і програмні пакети для числових розрахунків. До першої групи належать відомі комерціалізовані проекти “Mathcad”, “Maple”, “Mathematica”, “Derive”, “Maxima”, GAP (скорочене від “Groups, Algorithms, Programming”), а також менш відомі, проте досить поширені “Axiom”, “GiNaC”, “Reduce”, “SMath Studio”, “Sage”, “Yacas” тощо.

Наприклад, серед переваг програми “Mathcad” Я. Паранчук, А. Маляр, Р. Паранчук та І. Головач виділяють [4, c. 4] наступне: вбудований широкий набір обчислювальних функцій, наявний потужний символьний процесор для розв’язання задач різних рівнів складності, можливості реалізації складних циклічних алгоритмів з розгалуженнями, широкі функціональні можливості застосування процедур інтерполяції, апроксимації (регресії), екстраполяції й згладжування даних, потужний графічний редактор, сумісність з іншими програмами і можливість використання об’єктів різних форматів.

Другу групу, комп’ютерних обчислювальних систем, представляють пакет прикладних програм “MATLAB” та сумісна з нею “GNU Octave”, програма “QtiPlot”, програмне середовище “R”, аналітично-візуалізаційні програми “SigmaPlot”, “LabPlot”, кросплатформовий (тобто сумісний з двома операційними системами) пакетний проект у формі табличного процесора “MagicPlot”, “SciDAVis”, “Origin”, “Scilab”, “Gnuplot”, “LabVIEW” та ін. Вищеназвані програмні продукти призначені для аналізування, обробки, апроксимації та візуалізації статистичних даних, наукової графіки, інженерно-економічних розрахунків, результатів наукових досліджень в галузі ризикології. Крім того, до другої групи належить прикладний економетричний пакет “Gretl” (скор. від англійського “GNU Regression, Econometrics and Time-series Library”, тобто “Бібліотека регресій, економетрії та часових рядів”), який дозволяє оцінювати параметри з допомогою методу найменших квадратів, досліджувати сезонність, часові ряди, застосовувати групи числових методів Монте-Карло та розв’язувати інші економетричні задачі в прикладній економічній ризикології.

Отже, окреслені вище імітаційні комп’ютерні моделі універсального характеру дозволяють розглядати ризики розвитку національної економіки як складні системи або їх елементи, як правило, на основі кількісної інформації і дозволяють робити кількісні і якісні висновки щодо структури, динаміки розвитку, стійкості та інших властивостей таких систем, і в результаті формується якісний ґрунт для прийняття обґрунтованих управлінських рішень, в першу чергу у ризикових ситуаціях.

Література:

1. Вітлінський В.В. Моделювання економіки: Навч. посібник / В.В. Вітлінський. — К.: КНЕУ, 2003. — 408 с.

2. Говорухин В.Н. Введение в Maple. Математический пакет для всех / В.Н. Говорухин, В.Г. Цибулин. – М.: Мир, 1997. – 205 с.

3. Кельтон В. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. / В. Кельтон, А. Лоу. – СПб.: Питер; К.: Издательская группа BHV, 2004. – 847 с.

4. Паранчук Я.С. Алгоритмізація, програмування, числові та символьні обчислення в пакеті MathCAD: Навч. посібник / Я.С. Паранчук, А.В. Маляр, Р.Я. Паранчук, І.Р. Головач. – Львів, 2008. – 164 с.