CC BY
39
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ
ТЕРРИТОРИЙ
Автоматизированные информационные системы для прогнозирования социально-экономических процессов*
Яндыбаева
Наталья Валентиновна
Кандидат технических наук, доцент кафедры гуманитарных и естественнонаучных дисциплин Балаковского филиала РАНХиГС
Natalia V. Iandybaeva
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor at the Department of Humanities and Science, Balakovo branch of RANEPA
e-mail: nat07@inbox.ru УДК 332.144
Automated information systems for socio-economic forecasting
Рассмотрены требования, предъявляемые к автоматизированным информационным системам для прогнозирования социально-экономических процессов. Проанализированы организационные и методологические проблемы, возникающие в процессе прогнозирования. Выполнен обзор различных типов программных продуктов и автоматизированных информационных систем для прогнозирования, анализа и принятия управленческих
решений.
Ключевые слова и словосочетания: прогнозирование, социально-экономические процессы, автоматизированная информационная система.
The requirements for automated information systems for forecasting of socio-economic processes are considered. Organizational and methodological issues arising in the forecasting process are analyzed. A review of various types of software products and automated information systems for forecasting, analysis and management decision-making are carried out.
Keywords: forecasting, socio-economic processes, automated information system.
*Статья публикуется в рамках всероссийской конференции, посвященной Дню российской науки, состоявшейся 8 февраля 2021 года в Балаковском филале РАНХиГС
Прогнозирование является составным элементом эффективной организации управления отдельными хозяйствующими субъектами, так как качество принимаемых решений во многом зависит от качества прогнозирования их последствий.
Использование современных информационных технологий способствует увеличению точности и корректности прогнозов социально-экономического развития регионов, территорий, страны. Также к причинам широкого применения информационных технологий в прогнозировании относятся: стремительный рост объемов информации; сложность и трудоемкость алгоритмов расчета прогнозов; высокие требования, предъявляемые к качеству разрабатываемых прогнозов.
Точность, достоверность, оперативность прогнозирования достигаются за счет использования специализированного программного обеспечение, в основе которого лежат экономико-математические модели [1].
На сегодняшний день существует обширный математический аппарат, предназначенный для построения
Социально-экономическое развитие территорий
прогнозов: модели множественной регрессии, временные ряды, балансовые модели и пр.[2]. Перспективные подходы к прогнозированию социально-экономических процессов, представленных в виде временных рядов, возникают в области искусственного интеллекта, например, при использовании генетических алгоритмов [3].
При разработке и использовании автоматизированной прогнозирующей системы необходимо решить некоторые организационные и методологические проблемы (рис.1).
Часть организационных и методологических проблем можно решить, осуществив грамотный выбор основных составляющих прогнозирования, каковыми являются:
- источники информации внутри организации (данные управленческого и бухгалтерского учета);
- источники внешней информации (показатели демографической, экологической, политической сфер);
- специализированное программное обеспечение, используемое для расчета прогноза и позволяющее выполнять анализ результатов прогнозирования [4].
Рис. 1. Проблемы, возникающие при разработке и использовании прогнозной АИС
Кроме указанных компонентов должны использоваться соответствующие технологии хранения, обмена и представления информации.
Сегодня существует большое количество программно-инструментальных решений, предназначенных для формирования прогнозов, которые можно классифицировать по области использования, применяемым методам и моделям, уровню подготовки пользователей, а также по готовности к эксплуатации. Обзор программных решений приведен в таблице 1.
Также сегодня среди программных решений, предназначенных для моделирования сложных систем и прогнозирования, имеется множество экспертно-аналитических систем, функционирующих с использованием самых перспективных информационных технологий в СППР. К ним относятся следующие: программные продукты фирмы Cognos, DSS/OLAP Business Objects, OLAP-сервер Hyperion Essbase, Oracle Discoverer Olap Services компании Microsoft. К системам, которые используются для поддержки всех уровней СППР, наиболее известными и широко используемыми являются программы российской фирмы «Прогноз».
АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОСТИ: НАУКА И ОБЩЕСТВО - 1/2021
- 67 -
Socio-Economic Development of the Areas
Таблица 1. Виды программных решений для прогнозирования
Виды программ Назначение
Process Charter Используется он для дискретного моделирования, обладает удобным и понятным механизмом построения модели.
Powersim Применяется для создания непрерывных моделей. Содержит большое количество встроенных функций, облегчающих взаимодействие пользователей с программой, обладает многопользовательским режимом для организации коллективного взаимодействия при работе с моделью.
Ithink Служит для создания непрерывных и дискретных моделей. Этот пакет использует встроенные элементы для разработки различных видов моделей, а также позволяет осуществлять анализ чувствительности моделей. Также поддерживает множество форматов входных данных, предоставляет возможность авторского моделирования для слабо подготовленных пользователей, имеет подробную обучающую программу.
Extend+ +BPR-3.1 Применяется для дискретного и непрерывного моделирования. Включает в себя: визуальную среду для построения моделей с использованием блоков, большое число встроенных функций для разработки моделей, методы анализа чувствительности.
Pilgrim Предоставляет обширные возможностей для имитации динамики временных, пространственных и финансовых параметров моделируемых объектов. Используется, в основном, для создания дискретно-непрерывных моделей. Модель, созданная в пакете Pilgrim позволяет использовать блоки, созданные на языке С++.
AmLogic Разработан с использованием объектно-ориентированной методологии. Активный объект в данном пакете рассматривается как объект со своим собственным функционированием, взаимосвязанный с другими объектами и средой, снабженный большим количеством активностей. Графическая среда пакета Am'Logic позволяет осуществлять следующие функции: проектирование и разработку модели, осуществление компьютерных экспериментов. Среда моделирования также документирует модель и производит оптимизацию ее параметров. Также при создании и работы модели используются элементы визуальной графики. Широко применяются диаграммы состояний, события, синхронное и асинхронное планирование событий и состояний.
Основная сфера применения программных продуктов компании - это создание целостной структуры электронного пространства для эффективного взаимодействия населения, государства, фирм.
Также сегодня существует большое количество программных продуктов для имитационного моделирования сложных социально-экономических систем, например, программы «Моделирование социально-экономического развития региона», «Система имитационного моделирования социально-экономического развития города» и др. «Информационная система мониторинга, анализа и прогнозирования социально-экономического развития регионов» была разработана для Департамента регионального мониторинга, структурного подразделения Аппарата Правительства РФ. Автоматизированная информационная система осуществляет мониторинг процессов социально-экономического развития и бюджетно-финансового состояния субъектов РФ (рис.2).
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ РОССИИ
прсоюзы
ПрСьШДЬ Ачллитич*!*
о материалы Официальны« гублм
Г iSt Ii 1 V [л]
1Л..Ч, ! J. 1.
Рис. 2. Интерфейс «Информационная система мониторинга, анализа и прогнозирования социально-
экономического развития регионов»
Данная информационная система состоит из следующих элементов: централизованное хранилище данных для аккумулирования информации о социально-экономическом развитии РФ и ее регионов; подсистема информационного обмена, позволяющая осуществлять импорт и экспорт данных установленных форматов; подсистемы прогнозно-аналитических расчетов; подсистемы визуализации, служащие для отображения данных в табличном, графическом и картографическом виде; подсистема администрирования
Социально-экономическое развитие территорий
и информационной безопасности.
Для аккумулирования, учета, обработки и анализа данных, содержащихся в государственных и муниципальных информационных ресурсах, аналитических данных, данных официальной государственной статистики, была разработана Государственная автоматизированная информационная система «Управление» (рис.3)1.
© 2019 Государственная автоматизированная информационная система "Управление"
Рис. 3. Главная страница ГАС «Управление»
Также корпорация «Парус» предлагает для широкого круга пользователей из малого и среднего бизнеса аналитические решения «Парус-Аналитика» и «Триумф-Аналитика». Инструменты для решения сложных задач аналитической обработки результатов прогнозирования внедрены в систему «Парус» в форме ситуационного центра [5].
Таким образом, сегодня на рынке представлено большое количество программных продуктов и созданных на их основе информационных систем, разработанных для решения конкретных задач анализа и прогнозирования социально-экономических процессов.
Библиографический список
1. Гранберг А.Г., Суслов В. И., Суспицын С.А. Экономико-математические исследования многорегиональных систем / Регион: экономика и социология. 2008. -№ 2. - С. 120- 150.
2. Яндыбаева Н. В., Кушников В. А. Модель Форрестера для прогнозирования показателей национальной безопасности России / Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD,2015): Материалы 8 международной конференции, 29 сент. - 1 окт. 2015 г., Москва: в 2 т./ Ин-т проблем упр. им. В. А. Трапезникова Рос. акад. наук; под общ. ред. С. Н. Васильева, А. Д. Цвиркуна. - Т. 1: Пленарные доклады, секции 1 - 4. - М.:ИПУ РАН, 2015. с.342-348.
3. Яндыбаева Н. В. Генетический алгоритм в задаче оптимизации учебного расписания вуза / Современные наукоемкие технологии. 2009. - №11. - С.97-98.
4. Горбенко А. О. Информационные системы в экономике. Учебное пособие. - 4 изд. - электрон. Москва.-Лаборатория знаний. 2020.- 295 с.
5. Макшанов А. В., Журалев А. Е., Тындыкарь Л. Н. Системы поддержки принятия решений: учебное пособие для ВО. - Санкт-Петербург: Лань, 2020.-108 с.: ил.
Государственная автоматизированная информационная система «Управление». [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://gasu.gov.ru
АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОСТИ: НАУКА И ОБЩЕСТВО - 1/2021 - 69-
