Диссертация (Динамическая модель равновесия фармацевтического рынка), страница 16

5, предлагаемый в данной работесценарийобеспечивает большее число агентов, реализующих препараты различныхценовых сегментов во множестве регионов, чем «жесткий» и «мягкий»сценарии на всём периоде моделирования. Следует отметить, что данныйсценарий потребует дополнительных государственных расходов, расчётнаявеличина которых составляет 889 849 руб., что составляет около 2% отобъема продаж в выбранном сегменте (38 млн .руб.).Тем не менее, позитивный опыт проведения аналогичной политики вевропейских странах позволяет рассматривать данный сценарий какэффективный вариант государственного регулирования фармацевтическогорынка.1163.7 Выводы (по главе)В рамках исследования реализованный программно-инструментальныйкомплекс был успешно применен для решения различных задач, включая:1) тестированиеразработаннойдинамическоймоделиравновесияфармацевтического рынка;2) прогнозирование основных показателей фармацевтического рынка спомощьюразработанноймоделиприразличныхсценарияхгосударственного регулирования (результаты приведены в разделе 3.5);3) применение модели для нахождения сценария государственногорегулирования, позволяющего добиться максимизации доли агентов,реализующих препараты различных ценовых сегментов во множестверегионов.Непосредственная реализация разработанной динамической моделиравновесия сегмента фармацевтического рынка была сделана в системеимитационного моделирования PowerSim.

Модель позволяет работать смногомернымиданным,втомчислеследующимианалитическимиизмерениями:1) торговое наименование лекарственного препарата;2) производитель лекарственного препарата;3) регион продажи фармацевтического препарата.В разрезе данных измерений модель позволяет проводить пошаговыйрасчёт динамики фармацевтического рынка, в том числе следующихпоказателей:1) цена лекарственного препарата;2) накопленный объем продаж лекарственного препарата за период;3) величины спроса и предложения лекарственного препарата.117ЗаключениеВ диссертационной работе получены следующие основные научныерезультаты и теоретические выводы:1.

Разработана агент-ориентированная динамическая модель равновесияфармацевтического рынка, относящаяся к классу вычислимых моделейобщего равновесия. Модель расширяет существующую паутинообразнуюсистемно-динамическуюпоследствиймодельгосударственногоравновесиявозможностямирегулирования,анализахарактерногодляфармацевтического рынка и учёта его влияния на поведение агентов –производителей лекарственных препаратов.2. С помощью разработанной модели проведены вычислительныеэкспериментынареальныхданныхопродажахфармацевтическихпрепаратов в РФ в период с 2010 по 2012 годы.

Проанализировано влияниегосударственного ценового регулирования на поведение производителейлекарственных препаратов (агентов модели). Результаты анализа показали,что введение государственного регулирования цен на препараты, входящие вперечень ЖНВЛС приводит к следующим негативным последствиям:1)повышению цен на препараты, не входящие в перечень ЖВНЛС;2)уходу некоторых ключевых игроков с ряда продуктовых ирегиональных рынков;3)стремлению небольших и средних производителей к переходу всегменты с более высокой ценой.3. Реализована информационная система на основе разработанноймодели, позволяющая:1) собирать и интегрировать различные источники информации офармацевтическом рынке, включая коммерческие базы данных аудитапродаж и данные реестра предельных отпускных цен на лекарственныепрепараты;1182)рассчитыватьстатистическиепоказателироссийскогофармацевтического рынка, а также прогнозировать поведение агентов вбудущих периодах.4.

Сформированы рекомендации по выбору наилучшего сценариягосударственного регулирования фармацевтического рынка. В частности,показано, что введение программы возмещения стоимости лекарственныхпрепаратов, позволяет снизить темпы роста цен, а также увеличить долюагентов, реализующих препараты различных ценовыхсегментов вомножестве регионов.5.Былообнаруженоиоцененовлияниегосударственногорегулирования цен на жизненно-необходимые и важные лекарственныесредства на рост цен на смежные лекарственные препараты, не входящие вперечень ЖНВЛС. Было показано, что действующая политика недостаточноэффективна.

В частности в сегменте «Противовирусные препараты»установление фиксированных цен на препараты из перечня ЖНВЛС привелок общему росту цен на 17.2% при росте уровня спроса на 10%, что на 9.2%вышерассчитанногоростаценприотсутствиигосударственногорегулирования.6.Предложенподход,позволяющийминимизироватьобщийсредневзвешенный рост цен на лекарственные средства. Например, припрогнозируемом 10% росте уровня спроса не лекарственные препаратысегмента «Противовирусные препараты» компенсация государством 10%стоимости лекарственных позволяет сократить общий средневзвешенныйрост цен до 4%.119Библиографический список1. Авдашева С.Б., Розанова Н.М.

Теория организации отраслевых рынков:Учебник. – М.: ИЧП «Издательство Магистр», 1998.2. Аверина М. В., Шевкуненко М.Ю. Российский рынок лекарственныхсредств.Бизнес в законе 2010 (2)3. Акопов А.С. К вопросу проектирования интеллектуальных системуправления сложными организационными структурами. Ч1. Математическоеобеспечение системы управления инвестиционной деятельно-стьювертикально-интегрированной нефтяной компании // Проблемы управления.2010. № 6.

C. 12-18.4. Акопов А.С. Об одной модели адаптивного управления сложнымиорганизационными структурами // Аудит и финансовый анализ. 2010. № 3. C.310-315. Акопов А.С. Системно-динамическое моделирование стратегии банковскойгруппы // Бизнес-информатика. 2012. № 2. C. 11-206. Андреев М.Ю., Поспелов И.Г.

Принцип рациональных ожиданий: обзорконцепций и примеры моделей, М.: ВЦ РАН, 2008.7. Андреев М.Ю., Поспелов И.Г., Поспелова И.И., Хохлов М.А. Технологиямоделирования экономики и модель со-временной экономики России, М.:МИФИ, 2007.8. Бахтизин А.Р. (2003): Вычислимая модель «Россия: Центр – Федеральныеокруга». Препринт # WP/2003/151. М.: ЦЭМИ РАН.9.

Бахтизин А.Р. (2008): Агент-ориентированные модели экономики. М.:Экономика, 2008.10. Бахтизин А.Р. Гибридные методы моделирования обшего экономическогоравновесия с использованием агент-ориентированных моделей.Диссертация насоискание ученой степени доктора экономических наук. Москва, 2008.11.

Бахтизин А.Р., Бахтизина Н.В. Опыт построения гибридной агенториентированной модели с нейронными сетями // Журнал«Нейрокомпьютеры: разработка, применение», №8, 2010 г.12. Бахтизина Н.В. (2003): CGE модель конкурирующих партий России //Материалы IV всероссийского симпозиума «Стратегическое планирование иразвитие предприятий». М.: ЦЭМИ РАН.13. Бекларян Г.Л. (2002): Анализ эффективности экономической политикиРоссии с помощью вычислимой модели общего равновесия, описывающейвзаимодействие совокупного потребителя, совокупного производителя игосударства. Препринт # WP/2002/143. М.: ЦЭМИ РАН.14. Бесстремянная Г.Е. Монетизация льгот на лекарства - первые итоги.//Экономика здравоохранения, 2002.12015. Бесстремянная Г.Е., Бахтизин А.Р. Вычислимая модель «СоциальнаяРоссия».

/ Препринт # WP/2004/173. – М.: ЦЭМИ РАН, 2004.16. Горбунов. А.Р. Управление финансовыми потоками. Проект «сборкахолдинга». М.: Глобус, 2004.17. Денисова С.В., Бахтизин А.Р. Моделирование процесса слиянийорганизаций с помощью агент-ориентированной модели //Проблемный анализи государственно-управленческое проектирование. N2, 201118. Источник - Центральная статистическая база данных Федеральной СлужбыГосударственной статистики, размещенная в открытом доступе по адресуhttp://cbsd.gks-test.ru/ (на 31.12.2012)19. Источник - ЦМИ Фармэксперт – Аудит розничных продаж, госпитальныхзакупок и ДЛО в России http://www.pharmexpert.ru/ (на 31.12.2012)20.

Карпов Ю. (2006): Имитационное моделирование систем. Введение вмоделирование с AnyLogic 5. СПб.: БХВ-Петербург.21. Ковалевский Д.В., Ковалевская Л.Д.,Применение вычислимых моделейобщего равновесия для анализа региональной политикию.М., 2010.22. Лычкина Н.Н. Инновационные парадигмы и технологии имитационногомоделирования и их применение в управлении и информационных бизнессистемах и системах поддержки принятия решений: Вестник Университета, №20, М., 2012 с.136-145.23. Лычкина Н.Н.

Инновационные парадигмы имитационного моделированияи их применение в сфере управленческого консалтинга и стратегическогоменеджмента. Пленарный доклад. - XХ Международная студенческаяконференция-школа-семинар «Новые информационные технологии»- стр. 94105, М.:МИЭМ, 2012 г.24. Лычкина Н.Н. Ретроспектива и перспектива системной динамики. Анализдинамики развития //Бизнес-информатика. 2009. № 3. С.

55-67.25. Лычкина Н.Н., Морозова Ю.А. Комплекс имитационных моделейпенсионной системы Российской федерации. - XIII АпрельскаяМеждународная научная конференция по проблемам развития экономики иобщества, НИУ ВШЭ, 2012 г. с. 409-417.26. Лычкина Н.Н.Имитационное моделирование экономических процессов:Учебное пособие. М.: Инфра-м, 201227. Магнус, Катышев, Пересецкий. Эконометрика. Начальный курс. Изд-во«Дело».

Москва, 200428. Макаров В.Л. (1999): Вычислимая модель российской экономики (RUSEC).Препринт # WP/99/069. М.: ЦЭМИ РАН.29. Макаров В.Л. Вычислимая модель обшего равновесия.30. Макаров В.Л. Государство в Российской модели общества. Доклад нанаучном семинаре Отделения экономики и ЦЭМИ РАН “Неизвестнаяэкономика”31.