Автореферат (Эволюционный подход при моделировании экономических процессов методологический аспект), страница 4

Предположения, сделанные в рамках макроэкономическогонаправления, а также эволюционной теории игр, напротив, позволяютпроводить наиболее полное исследование популяционного взаимодействия.Аналогично, некоторые методы построения моделей лучше подходят дляисследования эволюционных процессов на «популяционном уровне», тогда какдругие – для их исследования на «индивидуальном уровне». Аналитическиеметодыанализа(детерминированныеистохастическиединамическиеуравнения) позволяют формально описывать свойства популяций, задаватьправила изменения этих свойств, и поэтому лучше подходят для описания ианализа явлений, возникающих на популяционном уровне.

Напротив, методкомпьютерныхсимуляцийлучшеподходитдляанализапроцессовиндивидуального взаимодействия, поскольку позволяет детально задаватьправила поведения агентов и взаимодействия между ними и выявлять причины,приводящие к тем или иным результатам взаимодействия агентов.Методы проверки эмпирических гипотез и применяемые способыкалибровки моделей также различаются в зависимости от примаемойметодологической установки. Так, результаты моделей, относящихся кпопуляционному уровню, проходят более тщательную верификацию, в товремя как проверке базовых предположений модели отводится второстепеннаяроль.Напротив,калибровкамодели18индивидуальноговзаимодействиязаключается в подтверждении базовых предположений модели, а эмпирическаяпроверка выводов из модели осуществляется лишь на качественном уровне.2.Следованиеуказаннымметодологическимустановкампримоделировании дает определенные преимущества, но в то же время влечет засобой и некоторые недостатки.При построении модели индивидуального взаимодействия ставится цельпонимания функционирования системы.

Для этого исследователь пытаетсядобиться точности в воспроизводстве характеристик процесса взаимодействияагентов.Врезультате,агрегированныевструктурымоделяхиндивидуальногозарождаютсяэндогенно,взаимодействият.е.вследствиенепосредственного взаимодействия по определенным правилам агентов: фирм,потребителей, государства. Основной недостаток моделей, анализирующихиндивидуальное взаимодействие с помощью компьютерных симуляций,заключается в невозможности получить обобщающие выводы. Иначе говоря, вподобных моделях зачастую нет возможности исследовать все допустимыесценарии развития системы, точнее, показать, что все эти сценарииисследованы.

В этой связи представляется целесообразным выделить лишьнаиболее вероятные классы различных состояний системы, построитьвероятностный сценарий ее развития.Для моделей популяционного взаимодействия характерны иные проблемы.Подобные модели демонстрируют эволюцию агрегированных структур, причемв большинстве случаев свойства этих структур задаются экзогенно, исходя изаприорных предположений о функционировании исследуемых систем. Дажеточное совпадение рядов, полученных в результате моделирования, иэмпирических рядов не может гарантировать того, что не существует лучшегообъяснения данного феномена. Стоит отметить, что для эволюционныхмоделей подобная проблема стоит более остро, чем для неоклассических;косвенным подтверждением верности выбора предпосылок последних служиткорректность других моделей, построенных на тех же самых предпосылках.193.Исследованиепозволяетпоставитьвопрососинтезедвухметодологических установок и разработать методику совместного примененияиндивидуалистической и популяционной моделей.Под синтезом в данном случае понимается такое построение теорий илимоделей, которое учитывает особенности обеих методологических установок ипозволяет преодолеть недостатки, присущие каждой из них в отдельности.Целесообразностьпредлагаемого синтеза обосновываетсявозможностьюустранения недостатков и «индивидуалистической», и «популяционной»методологических установок.4.

Предлагаются следующие варианты синтеза:а)Модельиндивидуальноговзаимодействияможетобеспечитьдополнительную проверку верности предположений модели популяционнойдинамики.Какотмечалосьвыше,предположенияотносительнофункционирования системы в рамках популяционных моделей берутся ad hoc,и напрямую влияют на выводы из модели.Если за основу берется модель индивидуального взаимодействия, то еепрогонка с помощью метода компьютерных симуляций позволит получитьнабор временных рядов, описывающих динамику моделируемой системы наагрегатном уровне, т.е.

на уровне популяции. Анализ полученных рядовпозволяетвыбратьболееобоснованныеисходныепредположенияпопуляционной модели.б)Популяционнаяимитационныеиндивидуальногоданные,модельвряде случаевполученныевзаимодействия,свпозволяет соотнестирезультатесуществующимипрогонкимоделиагрегированнымиданными, т.е. дает возможность дополнительной проверки адекватностимодели индивидуального взаимодействия.Если популяционная модель правильно отражает свойства агрегированныхпоказателей индивидуалистической модели, ее можно использовать дляколичественных сопоставлений с эмпирическими данными агрегированногоуровня, в том числе и для получения прогноза динамики показателей.205. Для демонстрации возможности синтеза двух методологическихустановок были построены две модели экономического роста.Индивидуалистическаямодельанализируетэкономическийростпосредством моделирования взаимодействия компаний, конкурирующих друг сдругом на продуктовых и технологических рынках.

В качестве моделипопуляционного уровня была выбрана модель выявления макрогенерацийВ.И. Маевского, в которой экономический рост порождается сменой иразвитием макроэкономических структур – макрогенераций.Временные ряды, возникающие в моделях экономического роста,представлены на рис. 1.Динамика выпуска макрогенераций, возникающих впопуляционной моделиДинамика выпуска макрогенераций, возникающих виндивидуалистической модели3503503003002502502002001501501001005050000102030М-1 (попул.)40506070М-2 (попул.)8090100110М-3 (попул.)120130140150160М-4 (попул.)170180190200ВНП (попул.)010203040М-1 (индив.)506070М-2 (индив.)8090100110М-3 (индив.)120130140150160170М-4 (индив.)180190200ВНП (индив.)Рис.

1. Динамика ВНП и объема производства (выпуска) макрогенераций, возникающих впопуляционной (левый график) и индивидуалистической (правый график) моделях;источник: собственные расчетыДанные,полученныевзаимодействия,позволяютприисследованиипроверитьмоделииндивидуальногодостоверностьпредположений,сделанных при анализе системы на уровне популяционного взаимодействия.В 90% случаев модель В.И.

Маевского достаточно точно (с точностью до 5модельных периодов) фиксирует появление нового поколения компаний вмодели, построенной на уровне индивидуального взаимодействия, что неопровергает базовые предположения популяционной модели (см. рис. 2).21Динамика ВНП в популяционной ииндивидуалистической моделяхДинамика выпуска макрогенераций в популяционнойи индивидуалистической моделях3502503002002501502001501001005050000102030405060708090100110ВНП (попул.)1201301401501601701801902000ВНП (индив.)102030405060708090100110120130140150160170180190М-1 (попул.)М-2 (попул.)М-3 (попул.)М-4 (попул.)М-1 (индив.)М-2 (индив.)М-3 (индив.)М-4 (индив.)200Рис.

2. Сравнение динамики ВНП (левый график) и объема производства (выпуска)макрогенераций (правый график) в популяционной и индивидуалистической моделях;источник: собственные расчетыТакимобразом,еслипризнается,чтопредпосылкимоделииндивидуального взаимодействия соответствуют поведению реальной системы,тогда эта модельможет служитьобоснованием правильноговыбораспецификации популяционной модели. Кроме того, эта модель позволяетпонятьмеханизмвзаимодействияагентовинаблюдаемуюдинамикумакропоказателей.Популяционная модель может использоваться для оценки реальныхданных агрегатногоуровня.Если она правильноотражает свойстваагрегированных показателей, полученных из индивидуалистической модели, инаблюдается высокая корреляция между расчетными данными, полученнымиизпопуляционной модели,и фактическими данными,товозникаютдополнительные основания, чтобы не отвергать индивидуалистическую модельи рассматривать ее в качестве возможного инструмента описания исследуемогопроцесса.III.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ РАБОТЫРабота, проведенная автором в рамках диссертационного исследования,позволила сделать ряд выводов, наиболее существенными среди которыхявляются следующие:1. Показано, что основными особенностями эволюционных процессов вэкономике, которые признаются большинством сторонников различныхэволюционных теорий, являются онтология эволюции и онтология сложности.222. Сравнительный анализ различных теоретических направлений в рамкахэволюционного подхода показал, что в основе любой эволюционной теориилежит одна из двух методологических установок, а именно: анализ с позициииндивидуального взаимодействия и анализ с позиции популяционноговзаимодействия.Анализэволюционныхбазовыхпредпосылок,теориях,используемыхсвидетельствуетотом,вчторазличныхпредпосылкимикроэкономической эволюционной теории и, отчасти, институционально эволюционной теории, позволяют проводить исследование экономическихпроцессовсквозьпризмуиндивидуальноговзаимодействия.Напротив,предпосылки макроэкономической эволюционной теории и эволюционнойтеории игр, позволяют анализировать экономические процессы с позициипопуляционной динамики.Исследование методов моделирования показало, что аналитическиеметоды лучше подходят для исследования явлений популяционного уровня, асимуляционныеметоды–дляописанияпроцессовиндивидуальноговзаимодействия.Сопоставление существующих способов проверки эмпирическихгипотез при моделировании эволюционных процессов в экономике позволяетутверждать, что стандартные способы проверки эмпирических гипотез,основанные на критерии точности прогноза, которые в ряде случаевприменяются представителями эволюционного подхода, не позволяют в полноймере отразить свойства эволюционных процессов.3.