CC BY
0УДК 33 Козлов И.А., Смирнов Д.С.
Козлов И.А.
студент 2 курса магистратуры «ФБИУКС» Национальный исследовательский ядерный университет «Московский инженерно-физический институт» (г. Москва, Россия)
Научный руководитель: Смирнов Д.С.
кандидат экономических наук, доцент кафедры «Региональной и инновационной экономики» Национальный исследовательский ядерный университет «Московский инженерно-физический институт» (г. Москва, Россия)
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ОТНОШЕНИЯ АГЕНТОВ НА РЫНКЕ УРАНОВОЙ ПРОДУКЦИИ, РАССМОТРЕННЫЕ ПРИ ПОМОЩИ
ПРИМЕНЕНИЯ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Аннотация: современные условия сложного взаимодействия экзогенных и эндогенных факторов, далеко идущего воздействия конкурентной среды и неопределенности будущей ситуации, развития и сложности экономических отношений между предприятиями, а также наличия большого количества информации приводят к принятию разнообразных управленческих решений, при разработке которых необходимо учитывать многообразие причинно-следственных связей, определяющих функционирование хозяйствующих субъектов. На наш взгляд, одним из направлений решения данной проблемы может стать использование экономико-математических моделей, моделирующих процесс функционирования и развития предприятия и оптимизирующих результаты деятельности на основе заданного целевого показателя.
Актуальность темы заключается в том, что имитационное моделирование является мощным инструментом исследования сложных бизнес-процессов и систем и позволяет решать задачи, которые сложно формализовать в условиях неопределенности.
Ключевые слова: модель, имитационное моделирование, рынок урана, агрегирование, параметры модели, операторы, агенты.
Сущность метода имитационного моделирования.
Имитационное моделирование является экспериментальным методом исследования реальной системы по ее компьютерной модели, который сочетает особенности экспериментального подхода и специфические условия использования вычислительной техники.
Имитационное моделирование является машинным методом моделирования, собственно без ЭВМ никогда не существовало, и только развитие информационных технологий привело к становлению этого вида компьютерного моделирования.
В процессе имитационного моделирования (рисунок 1) исследователь имеет дело с четырьмя основными элементами:
- Реальная система,
- Логико-математическая модель моделируемого объекта,
- Имитационная (машинная) модель,
- ЭВМ, на которой осуществляется имитация - направленный вычислительный эксперимент.
Рисунок 1. Процесс имитационного исследования.
Выше мы определяли систему как совокупность взаимодействующих элементов, функционирующих во времени.
Составной характер сложной системы диктует представление ее модели в виде тройки:
<А, Б, Т>, где:
А - множество элементов (в их число включается и внешняя среда),
Б - множество допустимых связей между элементами (структура модели),
Т - множество рассматриваемых моментов времени.
Особенностью имитационного моделирования является то, что имитационная модель позволяет воспроизводить моделируемые объекты:
- с сохранением их логической структуры,
- с сохранением поведенческих свойств, т.е. динамики взаимодействий элементов.
При имитационном моделировании структура моделируемой системы непосредственно отображается в модели, а процессы ее функционирования проигрываются (имитируются) на построенной модели. В описании имитационной модели выделяют две составляющие:
- Статическое описание системы, которое по-существу является описанием ее структуры.
- Динамическое описание системы, или описание динамики взаимодействий ее элементов.
Отличительной особенностью метода имитационного моделирования является возможность описания и воспроизведения взаимодействия между различными элементами системы. Таким образом, чтобы составить имитационную модель, надо:
- представить реальную систему (процесс), как совокупность взаимодействующих элементов,
- алгоритмически описать функционирование отдельных элементов,
- описать процесс взаимодействия различных элементов между собой и с внешней средой.
Для описания динамики моделируемых процессов в имитационном
моделировании реализован механизм продвижения модельного времени. Эти механизмы встроены в управляющие программы любой системы моделирования.
Если бы на ЭВМ имитировалось поведение одной компоненты системы, то выполнение действий в имитационной модели можно было бы осуществить последовательно, по пересчету временной координаты. Чтобы обеспечить имитацию параллельных событий реальной системы вводят некоторую глобальную переменную (обеспечивающую синхронизацию всех событий в системе) 1:0, которую называют модельным (или системным) временем.
Существуют два основных способа изменения 1:0:
- пошаговый (применяются фиксированные интервалы изменения модельного времени),
- по-событийный (применяются переменные интервалы изменения модельного времени, при этом величина шага измеряется интервалом до следующего события).
В случае пошагового метода продвижение времени происходит с минимально возможной постоянной длиной шага (принцип 1:). Эти алгоритмы не очень эффективны с точки зрения использования машинного времени на их реализацию.
По-событийный метод (принцип —особых состояний). В нем координаты времени меняются только когда изменяется состояние системы. В по-событийных методах длина шага временного сдвига максимально возможная.
Особенности экономических взаимоотношений участников рынков урановой продукции.
Информации о принципах проведения торговых операций на обогащенных и натуральных рынках мало, многие подробности по конкретным контрактам закрыты. Однако можно выделить некоторые общие положения, характерные для сделок на этих рынках:
• Внебиржевой характер большинства транзакций.
• Высокие капитальные затраты на строительство АЭС требуют их работы в базовом режиме (на максимальной мощности). Поэтому существует высокая зависимость электрогенераторов от стабильности поставок ядерного топлива.
• Параметры контракта во многом уникальны.
• Контракты носят долгосрочный характер и заключаются на срок от 2 до 15 лет (в среднем 5 лет).
• Значения спроса и предложения носят долгосрочный характер и зависят не столько от текущей рыночной конъюнктуры, сколько от нерыночных факторов.
• Многоэтапная процедура заключения сделок на поставку урановой продукции.
• Число крупных участников рынка в основной отрасли -обогащении урана - невелико.
• Преобладающей политикой является диверсификация (демонополизация) поставщиков урановой продукции и квотирование долей рынка.
Рынок можно определить как организованную структуру, в которой цены и объемы продаж устанавливаются взаимодействием потребительского спроса и предложения продавцов (Бехмельнов М.И. 2023). В узком смысле слова рынок следует понимать как систему социально-экономических связей и отношений в сфере обмена, посредством которых продаются товары.
Особенность рынков урановой продукции связана со значительной степенью монополизма. Для оценки этой величины используются специальные индексы. Некоторые из них перечислены ниже.
Индекс концентрации - измеряется как сумма рыночных долей четырех крупнейших компаний, работающих на рынке:
изменяется в диапазоне от 1 (крайняя степень монополизации рынка, сосредоточенности его в руках 4-х крупнейших поставщиков) до 0 (совершенная конкуренция).
Индекс Херфиндаля-Хиршмана колеблется от 0 (в идеальном случае совершенной конкуренции, когда на рынке присутствует бесконечное число продавцов, каждый из которых контролирует крошечную долю рынка) до 1 (когда на рынке присутствует только одна компания). производить 100% продукции). Он определяется как сумма квадратов акций всех компаний, работающих на рынке:
Индекс энтропии является противоположностью концентрации: чем выше его значение, тем ниже концентрация продавцов на рынке. Энтропия измеряет неупорядоченность распределения рыночных долей между компаниями: чем выше показатель энтропии (диапазон изменения показателя от 0 до +го), тем ниже способность продавцов влиять на рыночную цену. Показывает среднюю долю компаний, работающих на рынке, взвешенную по натуральному логарифму обратной величины:
По имеющимся данным по рынку обогащения были рассчитаны приведенные коэффициенты до 2028 года.
с к — я=1 ^
(2)
С/, - ' /]
1п(1 т
(3)
Таблица 1. Характеристики рынка обогащенного урана.
2023 2024 2025 2026 2027 2028
Индекс Концентрации 0.89 0.90 0.91 0.89 0.87 0.86
Коэффициент Херфиндаля-Хиршмана 0.25 0.25 0.25 0.24 0.23 0.22
Индекс энтропии 1.55 1.55 1.55 1.60 1.65 1.67
Как видно из этих данных, рынок услуг по обогащению урана является олигополистическим. Однако кооперации между участниками рынка (ценовой коллизии) ожидать не приходится. Все крупные игроки связаны со своими национальными операторами АЭС и т. д. Отрасль имеет стратегическое значение и имеет собственные национальные правительства, что предотвращает подобные монополистические сговоры. Поэтому невозможно описать эти рынки с помощью модели полностью конкурентного или монополизированного рынка и требуется подробное описание каждого из участников и их взаимоотношений.
Принцип ценообразования на урановом рынке отличается от структуры ценообразования на нефть или цветные металлы, которая характеризуется связью с биржевым ценообразованием как на сами товары, так и на их производные (фьючерсы и опционы). Покупатели и продавцы урана заключают преимущественно долгосрочные двусторонние контракты, зачастую в рамках «нерыночных» процедур, где основной акцент делается не только на коммерческих показателях будущей сделки, но и на факторах последовательно гарантированного Поставка. Срок контракта может превышать 10-15 лет (в среднем 5 лет), а степень унификации форм контрактов и используемых условий относительно невысока. Сделки с ураном заключаются также на «спотовом» рынке, то есть на рынке товаров или финансовых вложений, единовременная поставка которых осуществляется в ограниченный период (в первую очередь это касается природного урана), сделки по которым
производится для разовой поставки в течение 6-12 месяцев.
При проведении маркетинга и последующих продаж в мировой практике используются подходы ценообразования, основанные на возможности использования следующих механизмов (Боев В.Д. 2019):
• Рынок - использование спотовых и долгосрочных показателей рыночных цен как по отдельности, так и в совокупности в определенном соотношении, с возможным включением ряда ограничительных условий (например, ценового коридора, ценового пола, ценового потолка) и т. д.
• Базовая эскалация - в некоторых случаях (например, на рынке покупателя) возможно использование фиксированных цен/базовых цен эскалации, размер которых формируется с учетом текущего или прогнозируемого уровня рыночных цен.
• Смешанный (комбинированный) - использование сочетания определенного соотношения показателей рыночной цены (спотовых и/или долгосрочных показателей) и базовой эскалационной составляющей цены.
Основная схема функционирования имитационной модели.
Моделируемые рынки представлены как последовательность взаимосвязанных закрытых аукционов голландских покупателей. Тендер объявляется в форме закрытых торгов на каждый год поставки по каждому контрагенту. Основным элементом торгово-экономических отношений является контракт на определенное количество соответствующего продукта ядерного топливного цикла на соответствующий год (Емельянов А.А. и др., 2019). Механизм рыночной торговли представляет собой многоступенчатую процедуру согласования многокритериальной позиции по контрактам, которая в общих чертах повторяет реальный механизм согласования.
Ниже представлена основная схема работы имитационной модели.
Рисунок 2. Основная схема функционирования имитационной модели.
Ежегодно (стрелка 1) торговля осуществляется в ряд дат (совокупность всех дат поставки). Для каждой даты поставки (стрелка 2) торги проходят в несколько этапов, в ходе которых субъекты модели оценивают свое состояние, выбираются активные участники торгов (участники с неудовлетворенным спросом или предложением), сам процесс торгов (аукцион). Затем по результатам торгов проверяются новые состояния участников и этап торгов повторяется, если не выполнены все условия для заключения сделки.
Схема взаимодействия участников рынков в модели.
Фактически рынки в модели представляют собой три уровня, между которыми происходит аукционная торговля. На верхнем уровне показаны энергопроизводящие компании из разных регионов мира, на следующем уровне показаны компании по обогащению, а в овалах между ними показаны аукционы компаний по поставке обогащенного урана (услуги по обогащению). На нижнем уровне расположены горнодобывающие предприятия, а в овалах между ними — соответствующие аукционы на поставку обогащенного урана на обогатительные предприятия.
Уровень Операторов
Уровень Обогатительных компаний
Уровень Добывающих компаний
Рисунок 3. Уровни модели.
В имитационной модели экономические отношения представлены закрытыми голландскими аукционами покупателей, т.е. имеется один покупатель и несколько продавцов, которые постоянно снижают цены и не имеют информации о действиях своих конкурентов. Форма данного аукциона -обмен контрактами между контрагентами. Под контрактом мы подразумеваем фактическое соглашение между контрагентами о покупке/продаже ресурсов по определенной цене. Если субъект модели выйдет на рынок с заявкой на покупку/продажу, произойдет заключение контракта без контрагента, аукцион будет искать контрагента и заполнять/корректировать соответствующие параметры контракта.
Заключение.
В заключение следует отметить, что использование имитационных моделей при исследовании экономических отношений между игроками рынка урановой продукции позволяет глубже понять процессы, происходящие в этой сфере. Имитационное моделирование позволяет учитывать множество факторов и параметров, которые могут влиять на поведение агентов на рынке, а также прогнозировать возможные результаты их действий (Карпов Ю.Г. 2019).
В данной статье с помощью имитационных моделей исследованы различные сценарии развития рынка урановой продукции. Результаты
исследования показали, что успех агента на рынке во многом зависит от его способности адаптироваться к изменениям внешней среды и быстро реагировать на них. Кроме того, установлено, что конкуренция на рынке приводит к снижению цен на урановую продукцию, что может негативно сказаться на доходах агентов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. А.Ю. Иванов, "Индустрия 4.0: концепция и особенности", Инновации и инвестиции, 2019;
2. Актуальные финансовые и управленческие проблемы развития отраслей, агломераций и предприятий РФ в условиях цифровизации экономики: монография / Л.С. Артамонова, Р.Р. Бигеев, О.В. Борисова [и др.], под ред. И.В. Политковской [и др.]. - Москва: РУСАЙНС, 2024. - 186 с;
3. Бесхмельнов М.И. Применение алгоритмов машинного обучения для исследования конкурентоспособности организаций в условиях цифровой экономики: монография / М. И. Бесхмельнов. - Москва: СОЛОН-Пресс, 2023. - 103 с;
4. Боев В.Д. Имитационное моделирование систем: учеб. пособие для прикладного бакалавриата / В. Д. Боев. М.: Издательство Юрайт, 2019. 253 с;
5. Бусленко, В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем / В.Н. Бусленко. - М.: Главная редакция физико-математической литературы издательства "Наука", 2020. - 2 с;
6. Емельянов А.А., Емельянова Н.З., Булыгина О.В. Имитационное моделирование в системном анализе, экономике и бизнесе: учебное пособие. М.: Издательство МЭИ, 2019. -268 с;
7. Карпов, Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с ЛиуЬо§1с 5 (+ СБ) / Ю.Г. Карпов. - М.: БХВ-Петербург, 2019. - 32 с;
8. Лавров К.И. (2019) Трансформация бизнес-моделей компаний телекоммуникационного сектора в условиях сокращающего рынка // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2019. № 4 (103). С. 30-41;
9. М.В. Белов, "Индустрия 4.0: концепция и перспективы развития", Экономика и управление на предприятии, 2020;
10. Павловский, Ю.Н. Имитационное моделирование / Ю.Н. Павловский, Н.В. Белотелов, Ю.И. Бродский. - М.: Академия, 2020. - 175 с
Kozlov I.A., Smirnov D.S.
Kozlov I.A.
Moscow Engineering Physics Institute (Moscow, Russia)
Scientific advisor: Smirnov D.S.
Moscow Engineering Physics Institute (Moscow, Russia)
ECONOMIC RELATIONS OF AGENTS IN MARKET URANIUM PRODUCTS REVIEWED WITH HELP APPLICATIONS OF SIMULATION MODELING
Abstract: modern conditions of the complex interaction of exogenous and endogenous factors, the far-reaching impact of the competitive environment and the uncertainty of the future situation, the development and complexity of economic relations between enterprises, as well as the availability of a large amount of information lead to the adoption of a variety of management decisions, the development of which must take into account the diversity of causal factors. investigative connections that determine the functioning of business entities. In our opinion, one of the ways to solve this problem could be the use of economic and mathematical models that simulate the process of functioning and development of an enterprise and optimize performance results based on a given target indicator.
The relevance of the topic lies in the fact that simulation modeling is a powerful tool for studying complex business processes and systems and allows you to solve problems that are difficult to formalize under conditions of uncertainty.
Keywords: model, simulation, uranium market, aggregation, model parameters, operators,
agents.
