Гибридные методы моделирования общего экономического равновесия с использованием агент-ориентированных моделей - Автореферат

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук Гибридные методы моделирования общего экономического равновесия с использованием агент-ориентированных моделей Специальность 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики» Бахтизин А.Р. Москва - 2008 Работа выполнена в Учреждении Российской академии наук Центральном экономико-математическом институте РАН Научный консультант: академик РАН, профессор экономический налог теневой труд Макаров Валерий Леонидович Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор Афанасьев Михаил Юрьевич доктор экономических наук, профессор Валентей Сергей Дмитриевич доктор экономических наук, профессор Фаттахов Рафаэль Валиахметович Ведущая организация - Учреждение Российской академии наук Институт проблем рынка РАН. I. Тем не менее, особенности поведения именно этих агентов должны приниматься во внимание при прогнозировании последствий того или иного государственного управленческого решения. В экономической литературе эти два подхода часто подвергаются обоснованной критике, поскольку в большинстве случаев они не позволяют получить в рамках таких моделей реалистичные оценки взаимодействия домашних хозяйств и реального сектора экономики. Вместе с тем, в 1960-е годы возникло новое научное направление - компьютерное имитационное моделирование, которое в настоящее время включает четыре следующих типа: моделирование динамических систем, системная динамика, дискретно-событийное моделирование и агентное моделирование. Агентное моделирование, развитие которого напрямую определяется увеличивающимися вычислительными возможностями современных компьютеров, позволяет представить (смоделировать) систему практически любой сложности из большого количества взаимодействующих объектов, не прибегая к их агрегированию. Эти проблемы, как будет показано в работе, можно решить путем построения гибридных агент-ориентированных моделей (ГАОМ), представляющих собой новое научное направление. Степень разработанности Разработке агент-ориентированных моделей (АОМ) посвящено большое количество работ. Среди авторов можно выделить: Н. Аннаби, Г. Балдассара, А. Белтратти, М. Биркина, П. Бретта, Ю. Виленски, Р. Гротманна, Х. Дегучи, Б. Декалюве, В.А. Житкова, Д. Зизо, В.А. Истратова, Ю. Карпова, Д. Кокборна, С. Коша, Х. Подавляющее большинство АОМ являются абстрактными, и основная цель их разработки не связана с решением практических задач. Для разработанных ГАОМ в качестве базовых экономических систем используются вычислимые модели общего равновесия (CGE модели). Для более адекватного отображения поведения людей в разработанных ГАОМ применяется совокупность нейронных сетей - одно из направлений искусственного интеллекта (ИИ), более других подходящее для решаемых задач. Бишопа, С. Бобровского, В.В. Борисова, Н.Е. Егорову, И.В. Заенцева, Д.И. Коренькова, Б. Коско, В.В. Круглова, А.М. Кучукова, Е.В. Левнера, А.И. Масаловича, Д. Паттерсона, В.Я. Пивкина, А.С. Птускина, Г. Несмотря на широкое распространение в зарубежных странах моделирования экономических процессов посредством использования CGE подхода, в России это направление появилось совсем недавно, а термин «вычислимая модель», являющийся синонимом CGE модели, был введен академиком РАН В.Л. Макаровым при разработке модели экономики России - RUSEC в 1999 году. Голана, П. Диксона, Л. Йохансена, Д. Кокборна, В.Л. Макарова, Д. Маркусена, С.Н. Нугербекова, Б. Парментера, К. Пирсона, Т. Рузерфорда, Г. Скарфа, Б. Смита, М. Тишена, Н. А.Турдыевой, Л. Тэйлора, А. Фельтенштейна, Л. Хантера, А. Харбергера, В. Харрисона, А. Шаха, Д. Хорриджа, С.Я. Чернавского, С.Р. Шаракаевой, К. В.Юдаевой. Представитель крупнейшего центра по разработке CGE моделей (Monash University, Австралия) П. Бретт сделал в 2005 году соответствующий доклад на международном семинаре в Германии, посвященном разработке АОМ для проектирования экономической политики. Базисом для формулировки прикладных задач, решаемых посредством разработанных моделей и последующей интерпретации полученных результатов послужили труды известных ученых и практиков: С.А. Айвазяна, М.Ю. Афанасьева, К.А. Багриновского, О.Б. Брагинского, Е.М. Бухвальда, С.Д. Валентея, А.Е. Варшавского, Ю.Н. Гаврильца, М.В. Глазырина, В.А. Двуреченских, Н.Е. Егоровой, Е.И. Ивановой, Г.Б. Клейнера, Ф.Б. Ларрена, Ю.В. Латова, Д.С. Львова, В.Л. Макарова, Р.И. Нигматулина, Д.Д. Сакса, С.С. Сулакшина, В.М. Полтеровича, Р.В. Фаттахова, С.В. Чистяковой, Ф.И. Шамхалова, В.И. Якунина. При этом экономическая составляющая агент-ориентированных моделей заполнялась данными Росстата, а для обучения нейронных сетей были использованы данные социологических баз данных RLMS (The Russia Longitudinal Monitoring Survey или Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения). · Осуществить процесс калибровки моделей, заключающийся в подгонке некоторых экзогенных параметров до значений, при которых интегральные показатели модели (такие как ВВП, объем производства в физических единицах и т.д.) совпадал