CC BY
17Конечно, добавление f-лаговой переменной оправдано далеко не всегда, а только в тех случаях, когда за рассматриваемой период времени структура и значения вероятности ожидаемых не претерпевают существенных переменных. Но, тем не менее, введение f-лаговой переменной оправдано не в меньшей степени, чем лаговой, если прошлое и будущее мало чем отличаются.
Более интересным представляется подход к модели в виде графовой вероятностной модели, например, в виде сети Байеса. Использование субъективных ожиданий в байесовых сетях является единственной альтернативой на практике, если необходим учет мнения экспертов о возможности наступления события, к которому неприменимо понятие повторяемости, а также невозможно его описание в терминах совокупности элементарных событий.
Литература
1. Конкурентные отношения на фондовом рынке. -URL: http://pandia.ru/text/77/209/84264.php. (Дата обращения 10.03.2017)
2. Ануфриенко С.А. Введение в теорию множеств и комбинаторику: учеб. пособие. Екатеринбург: УрГУ, 1998. 62с.
3. Богомолов, А.И. Время и волны вероятности. Журнал «Хроноэкономика», вып. 2, 2016 г.
4. Богомолов А.И., Невежин В.П. Сетевая эконометрика информационного общества. Научно-методический электронный журнал Концепт. 2014. Т. 20. С. 2676-2680.
5. Суслов В.И., Лапо В.Ф., Талышева Л.П., Ибрагимов Н.М. Эконометрия-3. Курс лекций. - URL: http://yandex.ru/clck/jsredir?from=yandex.ru%3Bsearch %2F%3Bweb%3B%3B&text=&etext=1347. (Дата обращения 10.03.2017)
6. Невежин, В.П. Практическая эконометрика в кейсах: учеб. пособие / В.П. Невежин, Ю.В. Невежин. - М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2017. -317 с.
УДК.330.101
ВНУТРЕННЯЯ МОДЕЛЬ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ ВНЕШНЕГО МИРА В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ
Иванус А.И., Туева Е.А., Халиков А.И., Соловьева Т.В. Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва
Аннотация. Предлагается концепция системы управления экономическим объектом (ЭО) на основе принципа управления с использованием внутренней модели внешнего мира, которая представляет собой модель динамики показателя уровня неопределённости состояния внешней среды. Данный подход рассматривается в рамках более общей задачи формирования состояния максимальной готовности ЭО к движению в любом направлении траектории развития после устранения факторов неопределённости. В качестве показателя уровня неопределённости состояния внешней среды предлагается использовать энтропийный показатель. Имеющиеся результаты моделирования уровня неопределённости на основе реальных данных для различных ЭО подтвердила правомерность предлагаемого подхода. Ключевые слова: неопределённость, экономическая система, энтропия, состояние максимальной готовности, уравнение Ферхюльста.
INTERNAL MODEL UNCERTAINTIES OF THE EXTERNAL WORLD MANAGEMENT
SYSTEM ECONOMIC FACILITIES
Ivanus A. I., Tuyeva E. A., Halikov A. I., Solovyova T. V.
Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow
Abstract. It proposed the concept of economic management object (EO) based on the principle of management using the internal model of the external world, which is a model of the dynamics parameter uncertainty state of the environment level. This approach is seen as part of a more general problem offormation of the state of maximum readiness EO to move in any direction of the trajectory after the elimination of uncertainty factors. As an indicator of the state of the environment of uncertainty level is proposed to use the entropy measure. Available uncertainty level simulation results with real data for different EA has confirmed the validity of the proposed approach. Keywords: uncertainty, the economic system, the entropy state of maximum readiness, Verhulst equation.
Очевидно, не требует доказательства общепринятое сложившееся мнение о том, что современной экономике периодически перманентно присуще состояние
неопределённости. Этот тезис подтверждается практически для всех рыночных ЭО независимо от их отраслевой принадлежности и масштаба. Диапазон возможных причин возникновения состояния неопределённости необычайно широк. Практически нет факторов в экономике, которые не смогли бы при наличии некоторых подходящих для этого условий стать причиной неопределённости.
Вместе с тем, если провести анализ характера поведения самых различных ЭО в условиях неопределённости, то можно выявить, что они имеют много общего.
Во-первых, ЭО в условиях неопределённости начинает сдерживать динамику развития, как бы «притормаживая» в своем развитии. Это вполне объяснимо. Ведь менеджмент не знает, что произойдет в ближайшем будущем, поэтому вопрос о том, какую стратегию движения выбрать, часто становится неразрешимой задачей. В таком случае самое разумное — это занять выжидательную позицию и дождаться, пока закончится период неопределённости, когда наступит определённость и появится понимание происходящего, и только после его окончания принимать обоснованные решения. Такой подход мы наблюдаем в поведении ЭО повсеместно [1].
Но, во-вторых, здесь, как продолжение сказанному выше, выявляется ещё одно чрезвычайно важное обстоятельство. В условиях минимальной динамики развития система должна выбрать такие параметры состояния своих возможностей, чтобы любой момент быть готовой к быстрому переключению («скачку») на любую из максимально возможного набора будущих траекторий. Этот режим можно сравнить с пружиной, которая сначала сжимается, а потом резко разжимается в том направлении, которое становится наиболее предпочтительным. В спорте такими примерами могут служить стойка готовности вратаря в футболе, стойка готовности при подаче мяча в волейболе, теннисе и т.д.
В настоящее время в экономической науке ощущается заметный рост в поисках новых методов управления в условиях неопределённости. И если ставить вопрос о выборе метода управления, то очевидно, что его выбор должен быть со всей очевидностью связан с вопросом о методе измерения неопределённости.
Этим условиям удовлетворяет такой широко известный показатель, как энтропия. Использование энтропии в экономических моделях есть довольно часто наблюдаемое и распространенное явление [5,6]. Выбор данного показателя обусловлен, прежде всего, тем, что он позволяет связать неопределённость состояния системы с параметрами её структуры, которая определяется вероятностями нахождения элементов структуры в заданном состоянии.
Энтропия внешней по отношению к ЭО среды
представляется функцией результата взаимодействия двух конкурирующих тенденций: одна из них способствует уменьшению энтропии и увеличению процессов концентрации элементов, создания новых связей между элементами системы, а другая, наоборот, способствует увеличению энтропии за счет процессов рассеяния, разрыва связей между элементами.
Такой подход был исследован и применен авторами А.К. Айламазян и Е.В. Стась в работе [2], где была впервые рассмотрена модель П.Ферхюльста (или уравнение Бернулли 2-го рода), связывающая три параметра - энтропию Н(ф), интенсивность входного потока А{ф) и интенсивность выходного потока р{ф):
йН(Ь)
м
= Ж0(Л(0 - ЖОр(О)
(1)
Новизна и оригинальность данного подхода состоит в том, что в качестве переменной впервые была использована именно величина энтропии, как меры неопределённости. Объектом моделирования послужил документальный информационный поток (ДИП), в котором присутствуют входное и выходное множество документов. Исследования, проведенные авторами в [2] показали правомерность такого подхода к моделированию динамики величины энтропии И{ф) и подтвердили теоретические предположения о динамике поведении ДИП.
Применительно к нашей задаче оценки неопределенности внешней среды такой подход также может быть предложен, поскольку здесь выполняются подобные общесистемные требования. Мы по аналогии будем рассматривать базу данных (БД) ЭО, как некоторую информационную внутреннюю модель реальной внешней среды. БД, как и реальная внешняя среда, также живет в условиях воздействия двух потоков - входного и выходного, которые в результате своего взаимодействия формируют внутреннее состояние, часть которого можно выделить как соотносящуюся с понятием неопределённости.
Если согласиться с таким допущением, то для полноты описания остается решить, что мы примем за входной поток, а что за выходной.
Примем, что входным воздействиями для БД являются приращение затрат на управление АРопр{Ф), которые в отчетности представлены как операционные расходы.
Выходным потоком будут служить результаты управления ЭО. Таким результатом служит приращение объема выручки АВырф.
Тогда уравнение Ферхюльста будет выглядеть следующем образом:
йН(Ь)
м
= Я(0(ДРопр(0 - Я(0ДВыр(0) (2)
Показатели ДРопр(£) и ДВыр(£) наиболее полно отражают сущность исследуемого состояния системы. При этом соотношение величин АРопрф и АВырф определяет не только эффективность управления ЭО, но и величину неопределённости этого управления. Если к примеру, величина АРоПрф растет, а АВырф остается неизменной, то это говорит о низком качестве управления, а низкое качество управление
напрямую связано с высоким уровнем неопределённости внешней среды, которая всегда присутствует, и которая не позволяет получить большую величину АВырф при небольших АРопр(0.
Именно на такие ситуации величина энтропийного показателя Н(0 реагирует и в связи с этим этот показатель может быть выбран в качестве меры неопределённости внешней среды.
Поэтому уравнение Ферхюльста предлагается использовать в качестве «внутренней модели внешнего мира», необходимость введения которой показана М. Уонемом в [3]:
«Принцип внутренних моделей. Система регулирования получается структурно устойчивой
только в том случае, когда ее регулятор использует обратную связь по регулируемой величине и когда в контуре обратной связи используется нужное число раз продублированная модель формирующего фильтра экзогенных сигналов, которые должна отрабатывать рассматриваемая система регулирования.
А если говорить совсем просто, то это значит, что в каждой хорошей системе регулировании должна быть модель внешнего мира.»
Схема управления ЭО с внутренней моделью неопределённости внешнего мира представлена на рис. 1
неопределённости внешней среды на основе энтропийного показателя были выбраны три группы ЭО:
1. Предприятия розничной интернет-торговли представлены мировыми интернет-компаниями Ebay.com, Asos.com, jdsports.co.uk и Sportsdirect.com. графики.
Рисунок 1 - Модель неопределённости внешнего мира в системе управления экономическим
объектом
Для практической реализации оценки динамики неопределённости внешнего мира для ЭО с помощью модели неопределённости внешнего мира выбрана следующая последовательность действий:
1. Сбор данных из годовых отчетов ЭО.
2. Сортировка данных.
3. Вычисление финансово-экономических показателей и подсчет усредненных значений.
4. Формирование отдельного массива данных по операционным расходам и выручке, расчет их приращения.
5. Вычисление величины H(t).
6. Построение графиков зависимостей.
7. Анализ полученных результатов.
8. Подготовка соответствующих выводов и рекомендаций по практическому использованию полученных результатов.
В качестве объектов для проведения оценки уровня
Рисунок 3 - «Торможение» динамики финансово -экономических показателей компаний Sportsdirect.com и jdsports.co.uk 2. Предприятия агропромышленного комплекса России представлены крупными агрокомплексами «ADECOAGRO» (на рис. 4.1) и «РАЗГУЛЯЙ» (на рис. 4.2).
Рисунок 2 - Уровни неопределенности внешней среды для предприятий розничной интернет-торговли
Для данной группы предприятий видно, что в последнее десятилетие уровень неопределённости, хоть и немонотонно, но растет. Это приводит к проблемам в управлении бизнесом. Данное обстоятельство уже может служить причиной перехода финансово-экономических показателей в состояние максимальной готовности.
Предварительный анализ ряда финансово-экономических показателей [4], например, компаний Sportsdirect.com и jdsports.co.uk показывает на наличие эффекта торможения динамики развития этих компании.
Рисунок 4.1 - Уровни неопределённости внешней среды для предприятий агропромышленного комплекса
Рисунок 4.2 - Уровни неопределённости внешней среды для предприятий агропромышленного комплекса
Для этих предприятий динамика роста уровня
неопределённости не столь очевидна и здесь можно даже говорить о некотором его уменьшении. В этой связи динамика торможение финансово-экономических показателей на этих временных интервалах не наблюдается. Наоборот, наблюдаются динамичные изменения этих показателей.
0,70
0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00
Т-1-1-1-1-г
1Л у? Г> 00 <г> о
-1-1-1-1
2345
00000000000 22222222222
Рисунок 5 - Сильная динамика финансово-экономических показателей (отношение «Чистая прибыль к выручке») предприятий агропромышленного комплекса
3. Предприятие-монополист ОАО «РЖД» Уровень неопределённости внешней среды для ОАО «РЖД» остается примерно на одном уровне. Поэтому можно ожидать, что «торможение» динамики финансово-экономических показателей не будет наблюдаться. График на рис. 6., где представлено отношение чистой прибыли к выручке подтверждает это предположение.
Рисунок 6 - Уровень неопределённости внешней среды для ОАО «РЖД»
Выводы: Представленные на графиках зависимости не являются явно выраженными. Дело в том, что закономерности, связанные с торможением, переходом в состояние максимальной готовности не есть строго выполнимые закономерности. Их выполнение связано с менеджментом, который определяется живыми людьми.
Рисунок 7 - Сильная динамика финансово-
экономических показателей (отношение «чистая прибыль к Выручке») для ОАО «РЖД»
А в условиях неопределённости эти процессы нее есть управляемые процессы, они происходят стихийно. Поэтому представленные здесь графики отражают не строгие закономерности, лишь тенденции, которые имеют место быть.
Тем не менее, представленные результаты должны послужить поводом для проведения дальнейших глубоких исследований в этом направлении.
Литература
1. Иванус А.И., Айбосынова Д.А. Оценка неоценённых активов как фактор управления инновационной экономикой в условиях новой нормальности. Материалы III Международного форума Финансового университета «Ловушка «новой нормальности». 22-24 ноября 2016 г. Москва. http://forum24.fa.ru/?p=2516. (Дата обращения 01.02.2017).
2. Айламазян А.К., Стась Е.В. Информатика и теория развития / М.: Наука. 1989, с. 174.
3. Уонем М. Линейные многомерные системы управления: Геометрический подход. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1980. - 376 с.
4. Иванус А.И., Миронова Н.А. О феномене гармонизации по Фибоначчи параметров конкурирующих агентов в процессе генерации новых знаний. В сборнике: Одиннадцатый Всероссийский симпозиум "Стратегическое планирование и развитие предприятий", Москва, 13-14 апреля 2010 г. Материалы симпозиума. Учреждение Российской акад. наук, Центральный экономико-математический ин-т РАН. Москва, 2010. С. 96-97.
5. Богомолов А.И. Волны вероятности и время // Журнал «Хроноэкономика». - М., №2, 2016, с. 5-11
6. Богомолов А.И., Невежин В.П. Сетевая эконометрика информационного общества // Научно -методический электронный журнал Концепт. 2014. Т. 20. С. 2676-2680
