Моделирование сложных экономических систем в рамках компенсаторного подхода: на примере инвестиционного проектирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Зенчук, Анна Игоревна

• Зенчук, Анна Игоревна
• кандидат экономических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Зенчук, Анна Игоревна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ ФОРМАЛИЗАЦИИ СЛОЖНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

1.1 СИСТЕМА, ОСНОВНЫЕ СВОЙСТВА И КЛАССИФИКАЦИЯ.

1.2 ОПИСАНИЕ И ИССЛЕДОВНИЕ СЛОЖНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

1.3 НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ.

ГЛАВА 2. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОПИСАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ СЛОЖНОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ КОМПЕНСАТОРНОГО ПОДХОДА.:.

2.1 УРАВНЕНИЕ КОМПЕНСАЦИИ И ВОССТАНОВЛЕНИЕ ФУНКЦИИ ЭКИВАЛЕНТНОСТИ И ЦЕННОСТИ.

2.2 УРАВНЕНИЕ СЛУЦКОГО.

2.3 РАСШИРЕННЫЙ ПОДХОД К УРАВНЕНИЮ СЛУЦКОГО И СВЯЗАННЫЕ С НИМ ПРИКЛАДНЫЕ ВОПРОСЫ.

2.4 МОДЕЛИ РЕАЛЬНОГО БИЗНЕСА.

ГЛАВА 3. НЕЧЕТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ КАК СЛОЖНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

3.1 ОСНОВЫ НЕЧЕТКОГО ПОДХОДА К МОДЕЛИРОВАНИЮ.

3.2 ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПРОЕКТА В НЕЧЕТКИХ ТЕРМИНАХ.

3.3 МЕТОД НЕЧЕТКИХ ИНТЕРВАЛОВ ОЦЕНКИ IRR.

ГЛАВА 4. ДИНАМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ФУНКЦИОНИРОВНАИЯ СЛОЖНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА.

4.1 ДИНАМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПЛАНИРОВАНИЯ ФИНАНСОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА.

4.2 НЕВЕРОЯТНОСТНАЯ КОНЦЕПЦИЙ РИСКА В ОПТИМИЗАЦИИ ПОРТФЕЛЯ.

4.3 МОДЕЛИ ОЦЕНКИ И АНАЛИЗА КРЕДИТНЫХ РИСКОВ.

ГЛАВА 5. РЕЗУЛЬТАТЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ОПИСАНИЯ СЛОЖНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ПРИМЕРЕ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование сложных экономических систем в рамках компенсаторного подхода: на примере инвестиционного проектирования»

Актуальность темы исследования. В период активного восстановления экономики, в частности, финансового рынка, возрастающего интереса к развитию инфраструктуры с более широким спектром услуг (крупные торговые и развлекательные центры), как никогда, возникает потребность в обосновании принимаемых решений. Прогрессирующая сложность реализуемых проектов, трудность получения достоверных данных о возможностях их реализации, изменяющаяся экономическая ситуация - эти и другие факторы обусловливают необходимость системного подхода к анализу проекта и прогнозированию его эффективности с учетом неопределенности и значительного числа рисков. Инвестиционный проект относится к категории сложных экономических систем (СЭС), для моделирования и исследования которых в настоящее время создана мощная база на основе достижений современной математики, системного анализа, теории принятия решений. Основу классического подхода к решению проблемы неопределенности и риска составляют теория вероятностей и математическая статистика. Однако, как отмечается большинством исследователей, теоретико-вероятностные методы де-факто оказались неэффективными для моделирования экономических систем. Основная причина возникающих проблем в том, что для построения вероятностной модели СЭС, равно как и для ее верификации, требуются большие объемы наблюдений, которые, в конечном счете, оказываются неполными, неточными и противоречивыми. Дело, прежде всего, в том, что для их получения требуется время, в течение которого СЭС и окружающая ее внешняя среда заметно эволюционируют, вероятностные характеристики, которые должны быть оценены, существенно изменяются, а их оценки, естественно, оказываются неадекватными. Теория нечетких множеств и нечеткая логика составляют альтернативу теории вероятностей, однако, влияние внешней среды на СЭС с помощью методов нечеткого моделирования учитывать сложно. Особого внимания заслуживает подход, основанный на теории компенсации, суть которого заключается в том, что с его помощью можно восстановить баланс между критериями эффективности (или иными показателями, характеризующими функционирование системы) с учетом компенсации внешних воздействий. Актуальность темы диссертационного исследования определяется необходимостью разработки математических моделей и методов для описания функционирования СЭС в условиях неопределенности с учетом положений теории компенсации и подходов нечеткого моделирования, которые могут быть использованы для оценки и прогнозирования эффективности инвестиционных проектов с целью повышения обоснованности принимаемых решений.

Степень разработанности проблемы. Различная интерпретация неопределенности в виде нечетких мер (нечеткость, возможность, необходимость, мера доверия), которые, по сути, отличаются от вероятностной меры, привела к появлению теорий, которые лежат в основе оригинальных подходов к исследованию экономических объектов и СЭС, но их приложения к практике очень ограничены. В рамках экономико-математического моделирования нечеткая математика известна следующими приложениями: нечеткие регрессионные модели (A. Bisserier, S. Galichet, P. Diamond, M. Sakawa, H. Tanaka, H. Ishibuchi, A.H. Бирюков, E.K. Корноушенко, М.Г. Матвеев), нечеткие оценочные модели (R. Yager, Q. Wang, A.C. Федулов^ Т.М. Леденева,), нечеткая оптимизация (Н. Zimmermann, S. Chañas, H. Rommelfanger, Язенин A.B. и др.). Задача формирования нечеткого портфеля активно рассматривалась многими авторами (Недосекин А.О., Новиков Д.А. и др.). Принятие решение в нечеткой среде (среди отечественных ученых - С.А. Орловский, В.В. Борисов, A.B. Алексеев и др.) - наиболее развитая тема в теоретическом плане, которая имеет много приложений к СЭС. Преимущество нечеткого подхода заключается в том, что получаемое решение задачи управления, прогнозирования, принятая решений и др.) является неоднозначным (нечетким), что дает возможность помимо оптимального выбрать из нескольких близких к нему то, которое в наибольшей степени учитывает ситуационные характеристики.

В силу сложности экономических систем и процессов, необходимости учета возрастающего влияния внутренних и внешних факторов, а также качества информации, используемой для моделирования, дальнейшие исследования СЭС являются актуальными и востребованными практикой. В диссертации получены результаты, касающиеся моделирования СЭС в условиях неопределенности на основе теории нечетких множеств, которая использовалась для формализации неточной, приближенной информации, и теории компенсации, позволяющей адекватно учитывать влияние внешней, среды на внутреннюю структуру и параметры модели. Такие методики ранее не предлагались.

Объект исследования - сложные экономические системы, их структура и свойства.

Предмет исследования - математические методы- моделирования сложных экономических систем в условиях неопределенности и риска.

Цель исследования - развитие математического аппарата анализа и моделирования сложных экономических систем на основе подходов теории компенсации и нечеткого представления информации.

Для достижения цели в диссертации решались следующие задачи:

• систематизация свойств СЭС и выявление проблем анализа таких систем, связанных с неполным отражением свойств и структуры системы;

• исследование возможностей использования компенсаторного подхода в качестве универсального инструмента для моделирования СЭС и его обобщение на случай нечетких параметров моделируемой системы;

• разработка алгоритма восстановления комплексного критерия, характеризующего поведение сложной экономической системы;

• разработка моделей для решения актуальных экономических задач (анализ проекта, планирование финансов, формирование оптимального портфеля), учитывающих фактор неопределенности и позволяющих исследовать преимущества компенсаторного подхода;

• разработка* методики комплексного анализа функционирования СЭС, исследование ее применимости для оценки и прогнозирования эффективности инвестиционного проекта с учетом качества информации.

Область исследования. Работа выполнена в рамках Паспорта научных специальностей ВАК РФ 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики» (п. 1.1 «Разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики.», п. 1.2 «Теория* и методология экономико-математического моделирования.»).

Теоретической основой исследования являются труды российских и зарубежных ученых по системному анализу, экономико-математическому моделированию СЭС и процессов, нечеткому моделированию, теории принятия решений и, в частности, теории полезности, а также прикладные работы по проблемам исследуемой области.

Методологической базой исследования являются системный и функциональный подходы. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, методы математического и, в частном случае, нечеткого моделирования, статистические методы обработки информации, методы инвестиционного анализа. В качестве основных моделей представления информации использовались вероятностные, интервальные и нечеткие модели. Расчеты производились с использованием программно-инструментальных средств MS Excel, Statistica, MatLab и Project Expert.

Эмпирическую базу исследования составили материалы периодической печати, Интернет-ресурсы (федеральный портал «Российское образование» www.edu.ru, сайты российских и зарубежных университетов www.zju.edu.cn. International Fuzzy Economics Lab Russia (IFEL Rus) www.ifel.ru). Апробация предложенных в диссертации моделей и методов осуществлялась на материалах инвестиционного проекта (строительство развлекательного центра), реализованного ЗАО «Чемпион» (г. Магнитогорск).

Научная новизна исследования состоит в разработке универсальной методики моделирования сложных экономических систем, основанной на свойствах компенсаторного подхода и позволяющей, в частности, повысить степень обоснованности инвестиционных решений, принимаемых в условиях неопределенности и риска.

Научную новизну содержат следующие результаты- диссертационного исследования, полученные лично автором:

• алгоритм восстановления комплексного критерия, описывающего эффективность функционирования СЭС, основанный на теории компенсации и позволяющий учитывать сбалансированность внешних и внутренних факторов (возможно, явно не определенных) при моделировании функционирования СЭС;

• расширенный подход к ключевой задаче теории полезности (задаче потребительского выбора); использование в котором результатов теории компенсации дает возможность учитывать новые виды ограничений и позволяет получить обобщенный вид уравнения Слуцкого, а затем на этой основе построить функциональные модели реального бизнеса, четко выделяя инструменты управления и эффективной компенсации внешних воздействий;

• нечеткая модель параметрического анализа инвестиционного проекта, отличающаяся новым способом параметризации данных, и метод нахождения 1 оптимального (в смысле некоторого компромиссного критерия) плана реализации проекта, позволяющий сформировать профиль наиболее ожидаемых результатов;

• комплекс моделей и методов инвестиционного проектирования (двухэтапная процедура оценки проекта, динамическая модель планирования финансов, нечеткая модель оптимизации портфеля), составляющий основу методики формирования модели функционирования СЭС и позволяющий эффективно управлять системой в условиях неопределенности и риска.

Теоретическая значимость исследования состоит в том, что научные результаты диссертации в форме моделей и методов составляют экономико-математический инструментарий для моделирования сложных систем в условиях неопределенности и риска на основе компенсаторного подхода - по сути, нового направления, позволяющего эффективно управлять СЭС не только за счет допустимого изменения оценок параметров, но и структурных перестроек системы.

Практическая значимость исследования заключается в - возможности применения инвестиционными компаниями и банками разработанных моделей и методов, предусмотренных авторской методикой описания СЭС, с целью повышения степени обоснованности принимаемых решений, а, следовательно, и эффективности функционирования.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты работы докладывались и получили положительную оценку на семинарах и научных сессиях Воронежского государственного университета, следующих конференциях различного уровня: «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (Воронеж, 2007, 2009 и 2010), «Синергетика в естественных науках» (Тверь, 2009 и 2010), «Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов» (Воронеж, 2010), «Повышение жизнеспособности нации: продуктивность интеллекта» (Хабаровск, 2010).

Работа выполнялась в соответствие с комплексной программой научных исследований кафедры математических методов исследования операций «Математическое моделирование и исследование экономических систем».

Теоретические результаты диссертации используются в учебном процессе Воронежского государственного университета при чтении спецкурсов, выполнении дипломных и курсовых работ.

Руководством российских представительств групп FIBA (ЗАО «Кредит Европа Банк») и Société Generale (ООО «Русфинанс») признана целесообразность использования предложенной в диссертации методики моделирования сложных экономических систем для оценки инвестиционных проектов.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 11 работ, в том числе 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ. Список публикаций приведен в конце автореферата. Лично соискателю принадлежат работы [46-54]. В работах, выполненных в соавторстве: в [105] предложена модель оценки инвестиционных проектов; в [74] разработана методика анализа рисков бизнеса с использованием теории нечетких множеств; в [75] выявлены подходы к оценке потенциала интеллектуального капитала общества.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 177 наименований и приложений. Основная часть работы изложена на 170 страницах, содержит 53 рисунков, 20 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Зенчук, Анна Игоревна

Выводы пятой главы

Мы не только получили прогнозные значения изменений в зависимой группе факторов для всех возможных значений входных параметров из рассматриваемого промежутка, но и получили представление о структурных перестроениях модели (точках перегиба), что дает возможность составления гипотез о переходе от одной линии уровня функции полезности к другой, что делает прогнозируемыми отклонения значений функции полезности от оптимального тренда развития. Также, можно говорить о возможности количественного прогнозирования с последующим анализом достижения или отклонения от желаемых результатов, с одной стороны, и о возможности установления момента структурных перестроений, с другой. Ряд моделей реальной экономики был рассмотрен с этой точки зрения и были восстановлены функциональные зависимости, которые, благодаря фазификации данных, позволяют учесть влияние не только экономических, имеющих количественное выражение, но и качественных факторов.

Дальнейшее развитие методики комплексного описания СЭС может вестись за счет введения самостоятельных рисковых параметров в определение системы и рассмотрения задач многомерной многокритериальной оптимизации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На " основе формального определения СЭС в виде кортежа со специфическим набором параметров введено понятие комплексного критерия, который позволяет не только учитывать сложную структуру системы, но и описать ее функционирование во взаимодействии с внешней средой. Предложенный в диссертации алгоритм . восстановления комплексного критерия на основе компенсаторного подхода отличается универсальностью и позволяет прогнозировать возможные сценарии развития системы за счет повышения ее чувствительности как реакции на внешние воздействия.

Исследование широко используемого похода к восстановлению функции полезности на основе уравнения Слуцкого позволило установить его равносильность с компенсаторным подходом, что открывает перспективы обоснованного использования эффективных инструментов теории полезности для анализа комплексных критериев СЭС. Анализ задачи потребительского выбора (классическая задача теории полезности) на основе компенсаторного подхода позволил получить результаты, учитывающие неопределенность отношений между параметрами моделируемой СЭС. Расширенный подход к уравнению Слуцкого формирует основу для построения функциональных моделей реального бизнеса, четко выделяя инструменты управления для эффективной компенсации внешних воздействий.

Нечеткая модель оценки проекта позволяет учитывать неопределенность описания переменных и параметров, а предложенный в диссертации специальный метод решения интервальной задачи позволяет получить профиль наиболее ожидаемых результатов реализации проекта, на основе которого инвестор может принимать обоснованное решение относительно способа реализации проекта. Использование компенсаторного подхода позволяет учесть ожидания инвестора относительно доходности реализации проекта и его готовности принять некий уровень риска таким образом, чтобы эффективность от реализации проекта оставалась неизменной при допустимых вариациях параметров.

Методика комплексного описания системы основана на том, что на каждом шаге происходит уточнение параметров и модели с учетом получаемых описаний системы. Так, вероятностный подход дает возможность определить наиболее ожидаемый сценарий поведения системы и ее энтропийные характеристики. Применение нечеткого подхода позволяет сформировать области эквивалентности и на этой основе оценить чувствительность СЭС к изменчивости внешних параметров, определить допустимые отклонения, не влияющие на эффективность функционирования системы. Тем самым, формируются области пространства входных переменных, в которых наблюдается устойчивое поведение системы. Уточненное функциональное описание системы позволяет строить достоверные прогнозы и разбивать их на кластеры с учетом структурных изменений в системе. Результаты апробирование предложенной методики на основе реального инвестиционного проекта позволяют оценить ее как эффективный экономико-математический аппарат для принятия обоснованных решений.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Зенчук, Анна Игоревна, 2010 год

1. Абалкин Л.И. Эволюционная экономика в системе переосмысления основ обществоведения / Л.И. Абалкин // В кн. «Эволюционная экономика и «мейнстрим» - М.: Наука, 2000. - 200 с

2. Абчук В.А., Бункин В.Д. Предприимчивость и риск. Л.: ЛФ ВИГПС РП, 2005

3. Авдеев Ю.А. Оперативное планирование в целевых программах. Одесса: «МАЯК», 1990. 136 с.

4. Аганбегян А.Г. Экономическо-математический анализ межотраслевого баланса СССР / А.Г. Аганбегян, А.Г. Гранберг. М.: Мысль, 1968. - 357 с.

5. Азгальдов Г.Г. О квалиметрии / Г.Г. Азгальдов, Э.П. Райхман. М.: Изд-во стандартов, 1972. - 172 с.

6. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. М.: Наука, 1990.-236 с.

7. Акинфиев В.К., Карибский A.B., Коновалов E.H., Цвиркун А.Д., Шишорин Ю.Р. Анализ эффективности инвестиционных проектов. М.: ИПУ РАН, 1994. -51с.

8. Алтунин Е.А., Семухин М.В. « Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях», Тюменский государственный университет, 2000,352с.

9. Андронникова Н.Г., Бурков В.Н., Леонтьев C.B. Комплексное оценивание в задачах регионального управления. М.: ИПУ РАН, 2002. 54 с.

10. Ансоф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989. 519 с.

11. Аркин В.И. Оптимизация амортизационной политики для привлечения12. инвестиций в условиях неопределенности / В.И. Аркин, АД. Сластников //Экономика и математические методы. 2004. - том 40, № 2. - С. 17-33.

12. Арутюнов A.B., Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Карамзин Д.Ю. Задача оптимального распределения ресурсов по множеству независимых операций // Автоматика и Телемеханика. 2002. № 5. С. 108 119

13. Бабунашвили М.К. Контроль и управление в организационных системах / М.К. Бабунашвили, М.А. Бермант, И.Б. Руссман // Экономика и ' математические методы. 1969. - Т. 5, № 2. - С. 212-227.

14. Балашов В.Г. Модели и методы принятия выгодных финансовых решений. М.: Издательство физико-математической литературы, 2003. 408 с.

15. Баркалов С.А., Бурков В.Н., Гилязов Н.М. Методы агрегирования в управлении проектами. М.: ИПУ РАН, 1999. 55 с.

16. Баркалов С.А., Бурков В.Н. Минимизация упущенной выгоды в задачах управления проектами. М.: ИПУ РАН, 2001. 56 с.

17. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях / Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. С. 172 215.19.