Особенности и математические основы современной экономической кибернетики

Особенности иматематические основы современной экономической кибернетики

Власов Дмитрий Анатольевич, кандидат педагогических наук, доцент

Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова (г. Москва)

В центре внимания статьи экономическая кибернетика, её особенности и математические основы — содержание относительно новой для российской экономической науки и российского экономического образования области. В современных условиях финансово-экономической нестабильности экономическая кибернетика приобретает существенное инструментальное значение для повышения качества моделирования и прогнозирования экономики, важное методическое значение для развития профессиональной компетентности бакалавра экономики в процессе его подготовки в вузе.

Ключевые слова: экономическая кибернетика, кибернетика, кибернетическая модель, методы оптимизации, вероятностные методы, статистические методы, методы дискретной математики, теория массового обслуживания, теория стратегических игр, теория графов

Актуальная задача повышения качества исследования экономических проблем и ситуаций связана с учетом и последующим анализом феномена своеобразного «поведения» («движения») характеристик этих объектов под влиянием внешних воздействий (положительных и отрицательных экстерналий). Анализ литературы по математическому моделированию и прогнозированию экономики позволяет считать, что анализ поведения экономического объекта сводится к пониманию качественной иколичественной реакции модели, его описывающей, на различные внешние воздействия, определение характеристик такой реакции. Другими словами, в центре внимания моделей экономической кибернетики непосредственно характер поведения экономического объекта, определение вида реакции, описание траектории, отвечающей динамике характеристик объекта. Важной особенностью современного кибернетического моделирования является синтез моделей сложных социальных иэкономических систем. Он стал возможен и более доступен, в том числе с позиции реализации в учебном процессе, благодаря широкому применению профессиональных математических пакетов [3] и информационных технологий [1]. Синтез заключается в объединении некоторых элементов в систему, результирующее поведение определяется критерием соответствия наперед заданным свойствам (определенный уровень гарантии качества конечного результата, надежность функционирования системы и др.).

Возникновение и последующее развитие направления «Экономическая кибернетика» свидетельствует о том, что в ряде случаев экономические системы целесообразно рассматривать с позиций фундаментальных основ кибернетики. Отличительной особенностью моделирования экономических проблем и ситуаций методами кибернетики является наличие особой функциональной структуры ввиде замкнутого контура, состоящего из двух блоков: блока прямого действия и блока встречного действия. С одной стороны, окружающая среда оказывает воздействие на экономическую систему, с другой стороны результаты функционирования экономической системы направлены на окружающую среду. Принимая во внимание многообразие экономических проблем и ситуаций, выделим два типа систем экономической кибернетики. Первый тип систем экономической кибернетики создается самим пользователем для достижения поставленных целей (максимизация доходности, надежности, эффективности управления; минимизация издержек, риска и т. д.). Возникновение первого типа систем экономической кибернетики является следствием того, что экономическая деятельность по существу невозможна без непосредственного учета целей индивидуума (или коллектива). Таким образом эти системы создаются специально, искусственно. В их рамках конкретно взятые индивидуумы в своей экономической деятельности ориентируются на личные цели вне зависимости от осознания этого факта.

В блоке «Прямое действие» управленческий процесс направлен на вещественные, финансовые, энергетические, экологические и иные процессы. В процессе синтеза модели системы первого типа на входе могут быть представлены одни процессы, в то время как на выходе могут быть представлены другие. Блок «Встречное действие» соответствует одной или нескольким функциям органа управления, в котором реализуются процессы принятия управленческих решений. Этот блок отвечает за осуществление обратной связи в системе экономической кибернетики. Отметим, что процесс управления носит информационный характер, поскольку лицо, принимающее решение прибегает к использованию доступной информации об особенностях объекта управления, о динамике характеристик внешней среде, механизмах воздействия на систему и т. д. Управляющий блок отвечает за восприятие, запоминание, переработку и передачу информации для достижения поставленных целей. Иногда информация управляющего блока теряет свою ценность за рамками системы экономической кибернетики, в таком случае систему считают замкнутой для информации.

Второй тип систем экономической кибернетики формируется благодаря воздействиям обстоятельств в результате экономической эволюции. Следует отметить, что цели разных людей в описанных выше системах экономической кибернетики не совпадают. Второй тип систем экономической кибернетики аналогично планируется по принципу замкнутого контура. Однако, в них не существует блоков управления, обратные связи отсутствуют в явном виде, а также отсутствуют отличия между прямой и обратной связями. В них актуализируются специальные механизмы, основанные на традициях, законах и других правилах экономической деятельности. Особенностью систем второго типа в том, что их возможно представить только в виде объективно существующих экономических зависимостей. В соответствии с целями управленческих воздействий в системе экономической кибернетики может существовать либо положительная, либо отрицательная обратная связь. С целью усиления внешнего воздействия на конечные результаты проектируют системы экономического роста с положительной обратной связью, для стабилизации имеющихся экономических результатов — системы регулирования с отрицательной обратной связью.

Экономическая ситуация 1. В качестве входящих ресурсов экономическая система получает инвестиции, а на выходе формируются средства производства продукции в виде производственных фондов.

Экономическая ситуация 2. Получаемый доход от производства продукции распределяется на две части, первая выделяется для удовлетворения непроизводственных потребностей, вторая направляется на инвестиции в производственные фонды. Образуемый таким образом прирост производственных фондов создаёт базу для последующего увеличения дохода с целью будущего повышения непроизводственного потребления.

Экономическая ситуация 3. В случае, если на рынке сбыта продукции продавцы увеличивают цену на собственную продукцию, покупатели уменьшают спрос, который посредством обратной связи воздействует на продавцов, вынуждая их снижать цену до приемлемого уровня. В случае, если покупателям удалось добиться существенного снижения цены на продукцию, продавцы прибегают к снижению производства продукции, цена при этом увеличивается.

Первоначальное (без формализации) рассмотрение описанных выше экономических ситуаций позволяет утверждать, что первые две соответствуют первому типу систем экономической кибернетики, а последняя ситуация соответствует второму типу.

Рассмотрев особенности современной экономической кибернетики, отметим, что в основе управлениями её вероятностными моделями лежит теория массового обслуживания (Queueing theory), теория надежности (Reliability theory), теория статистических игр (Theory of strategic games), теория статистических решений (Statistical decision theory) и распознавание образов (Pattern recognition). Все перечисленные разделы приняты во внимание при проектировании содержания прикладной математической подготовки выпускника ВУЗа [2].

Среди математических основ современной экономической кибернетики выделим методы оптимизации (Optimization methods) в широком смысле подразумевающие улучшение характеристик экономической ситуации по одном или нескольким критериям, вероятностные методы (Probabilistic methods),среди которых методы теория вероятностей [7], методы теории марковских процессов, методы математической статистики, методы теория информации и кодирования), акцентирующие внимание на стохастическую природу параметров и многообразие недетерминированных связей между ними. Методы дискретной математики (Methods of discrete mathematics), в отличии от методов непрерывной математики, позволяют глубже понять внутреннюю структуру экономической системы и поэтапную логику перехода исследуемой системы из одного начального в последующее, позволяют исследовать поэтапный процесс принятия решений [4], благодаря применению комбинаторики, теории множеств, математической логики, теории графов [5] и теорию алгоритмов.

В заключении статьи отметим, что на кафедре математических методов в экономике Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова реализуются разносторонние направления экономической кибернетики как в научно — теоретическом, так и в прикладном методическом контексте, ведется целенаправленная работа по адаптации методов и моделей экономической кибернетики к практике педагогической деятельности в условиях реализации Государственных образовательных стандартов последнего поколения [6], постановке новых учебных дисциплин, актуализации исследовательского и методического потенциала информационных технологий, среди которых особое место занимает база знаний и набор вычислительных алгоритмов WolframAlpha [8].

Литература:

1. Власов Д. А. Информационные технологии в системе математической подготовки бакалавров: опыт МГГУ им. М. А. Шолохова // Информатика и образование. — 2012. — № 3. — С. 93–94.
2. Власов Д. А. Проблемы проектирования содержания прикладной математической подготовки будущего специалиста // Сибирский педагогический журнал. — 2009. — № 8 — С. 33–42.
3. Власов Д. А. Возможности профессиональных математических пакетов в системе прикладной математической подготовки будущих специалистов // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. — 2009. — № 4. — С. 52–59.
4. Власов Д. А. Методологические аспекты принятия решений // Молодой ученый. — 2016. — № 4. — С. 760–763.
5. Власов Д. А. Реализация метода дерева в моделировании процесса принятия решений // Вопросы экономики и управления. — 2016. — № 2 (4). — С. 34–37.
6. Власов Д. А. Информационные технологии в системе математической подготовки бакалавров: опыт МГГУ им. М. А. Шолохова // Информатика и образование. — 2012. — № 3. — С. 93–94.
7. Власов Д. А., Синчуков А. В. Технологии WolframAlpha в системе подготовки бакалавра экономики (на примере задачи о вероятности попадания случайной величины ы заданный интервал) // Молодой ученый. — 2015. — № 11. — С. 1298–1301.
8. Власов Д. А., Качалова Г. А. Технологии WolframAlpha при изучении элементов прикладной математики студентами бакалавриата // Молодой ученый. — 2013. — № 6. — С. 683–691.
9. Кугаенко А. А. Экономическая кибернетика. Энциклопедия. М.: Вузовская книга, 2010–716 с.
10. Фейгин О. О. Мир кибернетики. Кибернетические этюды об искусственном разуме. М.: Ранок, 2013–224 с.