Кондратьевские циклы и компьютерное моделирование экономических систем

Введение



			        Для современного уровня развития экономической теории характерно широкое использование метода моделирования. При исследовании сложных экономических систем возникают ситуации, когда невозможно непосредственно получить знание о них или прогнозировать их поведение

		в будущем из-за сложности, отсутствия полной теории. В этом случае в

		процессе исследования можно заменить исследуемую систему (оригинал)

		каким-то объектом, возможно и другой природы, сходную с оригиналом

		по поведение или описанию (моделью). Оперируя с моделью, исследователь получает новые знания, которые переносятся на оригинал. Все со-

		временные экономические теории являются ни чем иным, как моделями

		функционирования экономических систем.



Если брать одно из определений слова "конъюнктура", то оно гласит, что конъюнктура - это сложившаяся на данный промежуток времени обстановка, ситуация в какой-либо сфере общественной жизни. Если говорить о экономической коньюнктуре в условия капиталистической системы, то здесь имеются ввиду конкретные условия процесса производства, а также ситуация сложившаяся на рынках на данной фазе капиталистического цикла.

Если рассматривать сложившуюся на данный момент коньюнктуру и определяющие ее факторы, то среди них можно выделить три основные группы:

1. Постоянно действующие факторы нециклического свойства (научно-технический прогресс, демографические факторы, расходование природных ресурсов).

2. Постоянно действующие циклические факторы (будут рассматриваться далее).

3. Случайные и временно действующие факторы (стихийные бедствия, войны).

Если исключить воздействие последней группы факторов (случайных), то получится примерно следующая картина:

Общей тенденцией мировой экономики и большинства стран является повышение уровня цен, экономический рост - рост коньюнктуры, это можно проследить по условной линии тренда, составляющими которого являются постоянно действующие нециклические факторы . Однако если даже в долговременном периоде прослеживается тенденция к росту, то все равно рост этот не равномерен. Рост может уступать место спаду.

Это объясняется тем, что на линию тренда накладываются циклические колебания.

Данные колебания  представляют собой следующие друг за другом подъемы и спады уровней деловой активности на протяжении некоторого периода времени. Они имеют следующие общие черты:

1. Пик цикла.

2. Спад.

3. Низшая точка.

4. Фаза оживления.

Наиболее продолжительными из выделяемых колебаний являются так называемые "большие циклы коньюнктуры", они имеют период 45-60 лет. На эти циклы накладываются среднесрочные колебания: цикл запасов, среднесрочный, строительный (Кузнеца); далее следуют сезонные колебания деловой активности. Вместе эти колебания отражают тенденции развития экономической системы, и рыночной конъюнктуры.

Все перечисленные циклы, и в большей степени циклы кондратьева наиболее ярко проявляются при анализе экономики промышленно-развитых стран. 



Циклы Кондратьева (К-циклы) — периодическиe циклы современной мировой экономики продолжительностью 40-50 лет.


1.1 История открытия

Открыты русским экономистом Николаем Кондратьевым. В среднем происходят раз в 50 лет с возможным отклонением в 10 лет (от 40 до 60 лет). Циклы состоят из чередующихся периодов относительно высоких и относительно низких темпов экономического роста. Многие экономисты не признают существования таких волн.

Исследования и выводы Кондратьева основывались на эмпирическом анализе большого числа экономических показателей различных стран на довольно длительных промежутках времени, охватывавших 100—150 лет. Эти показатели: индексы цен, государственные долговые бумаги, номинальная заработная плата, показатели внешнеторгового оборота, добыча угля, золота, производство свинца, чугуна и т. Д


Для периода после промышленной революции обычно выделяются следующие кондратьевские циклы/волны:
1 цикл - с 1803 до 1841-43 гг. (отмечены моменты минимумов экономических показателей мировой экономики)
2 цикл - с 1844-51 до 1890-96 гг.
3 цикл - с 1891-96 до 1945-47 гг.
4 цикл - с 1945-47 до 1981-83 гг.
5 цикл - с 1981-83 до ~2018 г. (прогноз)
6 цикл - с ~2018 до ~ 2060 (прогноз)



Соотношение между кондратьевскими волнами и технологическим укладами:

1-й цикл - текстильные фабрики, промышленное использование каменного угля. 2-й цикл - угледобыча и черная металлургия, железнодорожное строительство, паровой двигатель. 3-й цикл - тяжелое машиностроение, электроэнергетика, неорганическая химия, производством стали и электрических двигателей. 4-й цикл - производство автомобилей и других машин, химической промышленности, нефтепереработки и двигателей внутреннего сгорания, массовое производство. 5-й цикл - развитие электроники, робототехники, вычислительной, лазерной и телекоммуникационной техники. 6-й цикл - возможно, NBIC-конвергенция (конвергенция нано-, био-, информационных и когнитивных технологий) .



1.2. Ограничения модели Кондратьева

Необходимо отметить, что, несмотря на всю важность вскрытой Н. Д. Кондратьевым цикличности развития социума для задач прогнозирования, его модель (как впрочем и любая стохастическая модель) всего лишь изучает поведение системы в зафиксированной (замнутой) среде. Такие модели не всегда дают ответ на вопросы, связанные с природой самой системы, поведение которой изучается. При этом хорошо известно, что поведение системы является важным аспектом в ее изучении. Однако не менее важны, а быть может даже наиболее важны аспекты системы, связанные с ее генезисом, структурные (гештальтные) аспекты, аспекты взаимодополнения логики системы с ее предметом и т.д. Именно они позволяют корректно ставить вопрос о причинах того или иного типа поведения системы в зависимости, например, от внешней среды, в которой она функционирует. Циклы Кондратьева в этом смысле всего лишь последствие (результат) реакции системы на сложившуюся внешнюю среду. Вопрос вскрытия природы процесса такого реагирования сегодня и вскрытия факторов, которые влияют на поведение систем является актуальным. Особенно, когда многие, опираясь на результаты Н. Д. Кондратьева и С. П. Капицы об уплотнении времени прогнозируют более или менее быстрый переход социума к периоду перманентного кризиса. 

1.3 Технологические волны


В современной экономической теории чередование деловых циклов связывается со сменой технологических укладов в общественном производстве. Понятие "уклад" означает обустройство, установившийся порядок чего-либо.

Технологический уклад характеризуется единым техническим уровнем составляющих его производств, связанных потоками качественно однородных ресурсов, опирающихся на общие ресурсы квалифицированной рабочей силы, общий научно-технический потенциал и др.

Жизненный цикл технологического уклада имеет три фазы развития и определяется периодом примерно в сто лет. Первая фаза приходится на его зарождение и становление в экономике предшествующего технологического уклада. Вторая фаза связана со структурной перестройкой экономики на базе новой технологии производства и соответствует периоду доминирования нового технологического уклада в течение пятидесяти лет. Третья фаза приходится на отмирание устаревающего технологического уклада. При этом период доминирования технологического уклада характеризуется наиболее крупным всплеском в его развитии.

Согласно теории длинных волн Кондратьева научно-техническая революция развивается волнообразно, с циклами протяженностью примерно в пятьдесят лет.

Известно пять технологических укладов (волн).

Первая волна (1785-1835 гг.) сформировала технологический уклад, основанный на новых технологиях в текстильной промышленности, использовании энергии воды.

Вторая волна (1830-1890 гг.) - ускоренное развитие транспорта (строительство железных дорог, паровое судоходство), возникновение механического производства во всех отраслях на основе парового двигателя.

Третья волна (1880-1940 гг.) базируется на использовании в промышленном производстве электрической энергии, развитии тяжелого машиностроения и электротехнической промышленности на основе использования стального проката, новых открытий в области химии. Были внедрены радиосвязь, телеграф, автомобили. Появились крупные фирмы, картели, синдикаты, тресты. На рынке господствовали монополии. Началась концентрация банковского и финансового капитала.

Четвертая волна (1930-1990 гг.) сформировала уклад, основанный на дальнейшем развитии энергетики с использованием нефти и нефтепродуктов, газа, средств связи, новых синтетических материалов. Это эра массового производства автомобилей, тракторов, самолетов, различных видов вооружения, товаров народного потребления. Появились и широко распространились компьютеры и программные продукты для них, радары. Атом используется в военных и затем в мирных целях. Организовано массовое производство на ОСНОЕС конвейерной технологии. На рынке господствует олигопольная конкуренция. Появились транснациональные и межнациональные компании, которые осуществляли прямые инвестиции в рынки различных стран.

Пятая волна (1985-2035 гг.) опирается на достижения в области микроэлектроники, информатики, биотехнологии, генной инженерии, новых видов энергии, материалов, освоения космического пространства, спутниковой связи и т.п. Происходит переход от разрозненных фирм к единой сети крупных и мелких компаний, соединенных электронной сетью на основе Интернета, осуществляющих тесное взаимодействие в области технологий, контроля качества продукции, планирования инноваций.

К элементам пятого (ныне действующего) технологического уклада относят следующие отрасли: электронную промышленность,, вычислительную технику, программное обеспечение, авиационную промышленность, телекоммуникации, информационные услуги, производство и потребление газа. Ядром формирования нового уклада можно назвать биотехнологии, космическую технику, тонкую химию, микроэлектронные компоненты. Основными преимуществами данного технологического уклада по сравнению с предыдущим (четвертым) укладом являются: индивидуализация производства и потребления, преобладание экологических ограничений на энерго- и материалопотребление на основе автоматизации производства, размещение производства и населения в малых городах на основе новых транспортных и телекоммуникационных технологий и др.

Продолжительность некоторых волн больше пятидесяти лет связана с совпадением периода спада уходящей волны с периодом роста новой волны. В связи с ускорением НТП в будущем продолжительность укладов будет сокращаться.

1.4 Опыт прогнозирования с опорой на кондратьевские циклы 
 

В ХХ столетии в качестве главной движущей силы социально-экономического развития утвердился научно-технический прогресс на основе процесса перманентных инноваций. Лауреат Нобелевской премии Роберт Солоу убедительно показал, что именно технический прогресс, реализуемый в инновациях, является основным источником экономического роста. В свете этих взглядов инноваторы выступают в роли локомотивов экономического развития, определяя его эффективность, рост производительности труда. Инновации как процесс поддерживаются инвестициями и соответствующими институтами, без которых не действует механизм их реализации. Инвестиции без инноваций бессмысленны и порой даже вредны, поскольку означают вложение средств в воспроизводство устаревших товаров, продуктов и технологий. 

Технологические новшества представляют собой конечный результат инновационной деятельности, получившей воплощение в виде нового или усовершенствованного рыночного продукта, нового или усовершенствованного производственно-технологического процесса, а также новых социальных услуг. Производство высокотехнологичных наукоемких инновационных продуктов с высокой добавленной стоимостью стало в последние пятьдесят лет основой бурного экономического роста во многих странах, таких, например, как Израиль и Финляндия. 

Сегодня очевидно, что экономическая эволюция происходит через инновационную активность и смену технологий. Эту идею в свое время отстаивал выдающийся австрийский экономист Йозеф Шумпетер. Он утверждал, что через 'созидательное разрушение', то есть через отказ от отживших технологий путем смены устаревших организационных форм осуществляется поступательное экономическое развитие. Двигателем прогресса в экономике, по его мнению, является не всякое инвестирование в производство, а лишь вложение средств в инновации с целью освоения принципиально новых товаров, внедрения передовой техники, форм организации производства и обмена. Истоки инновационной теории экономического развития связываются с Шумпетером. 

1.5 Ренессанс идей Кондратьева 

Технический прогресс развивается неравномерно во времени, ему присуща цикличность. Следствием этого являются цикличные колебания экономической деятельности, которые различаются как по видам деятельности (сферы производства, обращения и т.д.), так и по длительности периода колебаний (краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные). В ХХ столетии в центр внимания попали длинноволновые колебания в экономике, открытые великим русским экономистом Николаем Кондратьевым. Изучая в 1920-х годах закономерности происходящих в мировой экономике явлений, он обнаружил большие циклы конъюнктуры примерно полувековой длительности, которые получили название больших циклов Кондратьева, или длинных волн Кондратьева. Ученый обосновал закономерную связь повышательных и понижательных стадий этих циклов с волнами технических изобретений и их практического использования. В свете его взглядов повышательная фаза большого цикла вызвана обновлением и ростом запасов основных капитальных благ, а также коренными изменениями в структуре и размещении главных производительных сил общества. Началу повышательной фазы предшествуют периоды кризиса и депрессии. Длительная фаза депрессии, считал Кондратьев, стимулирует поиск путей сокращения издержек производства путем внедрения технических нововведений. 

На основе эмпирических наблюдений замечено, что на понижательной фазе кондратьевского цикла наблюдается нехватка продовольствия и сырья, вырастают цены на эти товары. Эта фаза оказывает особенно угнетающее влияние на сельское хозяйство. И действительно, начиная с 2000 года, когда пятый кондратьевский цикл вступил в понижательную стадию, стоимость энергоресурсов и продовольствия снова начала расти, что с некоторым запаздыванием привело к замедлению темпов экономического роста в мире. Беспрецедентный рост цен на продовольствие и энергоресурсы уже угрожает бедным странам голодом, а богатым - стагнацией. 

Последний - четвертый - кондратьевский цикл (примерно 1940-1980 годы) и соответствующий ему технологический уклад, время преобладания которого в авангардных странах выпало на 50-70-е годы, сопровождался всесторонним освоением достижений научно-технической революции - атомной энергии, квантовой электроники и лазерной техники, электронных вычислительных машин и кибернетических устройств. Бурное развитие получило также создание материалов с невиданными ранее свойствами. Четвертый технологический уклад привел к рекордным за всю историю человеческой цивилизации темпам экономического роста. В целом по миру среднегодовые темпы прироста ВВП составили в 1950-1973 годах 4,9%. Таким образом, научно-техническая революция, восходящая к началу ХХ века, породила эпохальные инновации, которые стали локомотивами беспрецедентного экономического развития. 

Текущий - пятый - кондратьевский цикл (примерно 1980-2020 годы) стартовал после мирового экономического кризиса 1969-1974 годов. При переходе от четвертого к пятому кондратьевскому циклу объем мирового производства упал почти на 11%. Не случайно и то, что экономический кризис тогда совпал с энергетическим и вызвал скачкообразный рост цен на топливо и сырье. Несмотря на грандиозные успехи мировой экономики в период предыдущего кондратьевского цикла, сработал неумолимый ритм смены технологических и экономических укладов. Ядром пятого технологического уклада стали микроэлектроника, информатика и биотехнологии. Эффективность пятого технологического уклада, основанного на базисных инновациях предыдущего цикла, естественно, оказалась ниже: среднегодовые темпы прироста ВВП по миру в 1973-2001 годах снизились и составили 3,1%. К тому же с последней четверти ХХ века индустриальный способ производства вступил в завершающую стадию своего двухсотлетнего жизненного цикла. После былых рекордных показателей мировая экономика вступила в период снижения темпов роста, углубления и учащения кризисов, растущей неопределенности. 

Где мы ныне находимся? 

Финансовый кризис 1998 года стал предвестником мирового экономического кризиса 2001-2002 годов и ознаменовал переход от повышательной к понижательной волне пятого кондратьевского цикла. Он поразил в большей мере страны с развитым информационным сектором, которые были лидерами в период повышательной волны этого цикла. В 2007 году разразился новый этап экономических неурядиц, которые на этот раз приняли форму ипотечного и банковского кризисов с последующим снижением темпов роста экономики в развитых странах. 

Таким образом, первые два десятилетия XXI века - это период нисходящей волны пятого кондратьевского цикла и падающей эффективности связанного с ним технологического уклада. В ближайшей перспективе (примерно 2010-2025 годы) мир, похоже, ожидает ряд глобальных кризисов, первые признаки которых мы уже переживаем. Прежде всего это более глубокий, чем в 2001-2002 годах и 2007-2008 годах, экономический и инновационно-технологический кризис, связанный с предстоящей сменой кондратьевского цикла в 2020-х годах. Нарастают экологический, продовольственный и геополитический кризисы. Первый из них порождается ускоренным ростом потребления ископаемого топлива (нефти, газа и угля) и усилением теплового загрязнения планеты. Будет усугубляться нехватка продовольствия, произойдет дальнейший рост цен на продукты питания. Возможен затяжной геополитический кризис, связанный с формированием нового мироустройства, основанного на диалоге и партнерстве цивилизаций, принципе многополярности. Снижение остроты этого кризиса возможно лишь на основе согласованной долгосрочной стратегии. Рычаги в этой области находятся в руках Совета Безопасности ООН, 'большой восьмерки', Шанхайской организации сотрудничества и др. 

В силу изложенного наиболее вероятным сценарием представляется падение темпов роста мировой экономики в первые два десятилетия XXI века - со значительным их ростом в последующие два десятилетия, когда базисные инновации шестого технологического уклада начнут давать полноценную отдачу. 

Каков выход из назревающей сложной ситуации? В подобных случаях, по-видимому, безотказно действует 'правило Герхарда Менша': инновации преодолевают депрессию. Правительства как ключевые акторы в данной области призваны проводить целенаправленную политику по осуществлению стратегии инновационно-технологического прорыва. Необходимо концентрировать основные усилия на освоении кластера базисных инноваций, формирующих структуру шестого технологического уклада. На это отведено всего 10-15 лет. Еще Кондратьев в качестве одной из эмпирических закономерностей больших циклов конъюнктуры отметил следующее: 'В течение примерно двух десятилетий перед началом повышательной волны большого цикла наблюдается оживление в сфере технических изобретений. Перед началом и в самом начале повышательной волны наблюдается оживление в сфере промышленной практики, связанное с реорганизацией производственных отношений'. Период с 2010 по 2025 год является, таким образом, самым благоприятным временем для освоения и внедрения новой волны базисных инноваций. В последующем на более высокой волне инноваций, которые проявляются прежде всего в авангардных странах, утвердится и получит распространение в мире шестой технологический уклад. 

Ядром шестого технологического уклада, вероятнее всего, будут нанотехнологии и оптоэлектроника, генная инженерия и биотехнология, мультимедиа, включая глобальные интеллектуальные информационные сети, альтернативная энергетика, 

в том числе и водородная. Что же касается эпицентра этой волны базисных инноваций, то резонно предположить, что лидеры пятой волны инноваций - США, Япония и Западная Европа - в основном сохранят свое лидерство. К ним могут примкнуть новые индустриальные страны - Южная Корея, Китай, Индия, Бразилия, Сингапур и др. 

1.6  Место России в инновационном мире 

Россия с весьма высокой вероятностью присоединится на равных к числу авангардных стран в освоении базисных инноваций шестого технологического уклада. Страна на сегодня располагает для решения этой задачи мощной финансовой базой, сохранившимся высоким научным потенциалом и огромными человеческими ресурсами, которым надлежит привести инновационный механизм в действие. А самое главное - имеется политическая воля российского руководства и в этих целях разработана государственная стратегия инновационного развития до 2020 года. 

Россия способна совершить инновационно-технологический прорыв, ориентируясь не на западные технологии, а путем самостоятельного опережающего освоения технологий шестого уклада с учетом собственного уникального потенциала. Инновационная деятельность и технический прогресс в целом являются эволюционными процессами со свойственной им необратимостью. Следовательно, первоначальный выбор базисных технологий имеет исключительно важное значение в силу его решающего воздействия на весь ход дальнейшего развития. Недостаточная осмотрительность в деле первоначального отбора базисных технологий чревата негативными последствиями. В связи с этим важнейшую роль призвано сыграть средне- и долгосрочное инновационно-технологическое прогнозирование. Ориентация на принципиально новые технологии пятого и шестого технологических укладов позволит осуществить модернизацию российской экономики на современной технической и технологической основе, заменить физически и морально устаревшие основные фонды во всех сферах экономики, обеспечить тем самым существенное сбережение ресурсов и повышение конкурентоспособности продукции. 

В 50-е годы прошлого века СССР совершил инновационно-технологический прорыв в освоении и распространении достижений четвертого технологического уклада. Это позволило модернизировать экономику, занять лидирующие позиции в ряде направлений научно-технической революции и в особенности достичь военно-технического паритета с Западом. Однако в последующем по множеству причин инновационная активность стала угасать, энергия прорыва была потеряна. Запоздание с освоением технологических инноваций пятого уклада явилось немаловажной причиной краха советской экономики и развала СССР. 

Ориентация на стратегию инновационно-технологического прорыва, на переход к инновационной экономике, активная государственная поддержка базисных инноваций по тем приоритетным направлениям, где имеется научно-технический потенциал для прорыва, даст возможность России к 2025-2030 годам сократить в значительной мере технологическое отставание от авангардных стран, а в некоторых областях и прорваться вперед. Итоги состоявшегося в июне XII Петербургского международного экономического форума, раскрывшего новые гигантские возможности России и ее нарастающую лидерскую энергию, представляются в этом плане в высшей степени впечатляющими. 







Общая характеристика технологии создания прикладных программных средств и экономических моделей

Решение задачи на ЭВМ - это процесс получения результатной информации на основе обработки исходной информации с помощью программы, составленной из команд системы управления вычислительной машины. Сама программа представляет собой формализованное описание последовательности действий определенных устройств ЭВМ в зависимости от конкретного характера задачи.

Технология разработки программ решения задачи определяется главным образом двумя факторами:

* осуществляется ли разработка программы решения задачи как составного элемента единой системы автоматизированной обработки информации либо как относительно независимой, локальной компоненты общего программного комплекса, обеспечивающего решение на ЭВМ задач управления;

* какие программно-инструментальные средства используются для разработки и реализации задач на ЭВМ.

Под программно-инструментальными средствами будем понимать компоненты ПО, позволяющие программировать решение задач управления. К программно-инструментальным средствам в первую очередь относятся алгоритмические языки и соответствующие им трансляторы, затем СУБД с языковыми средствами программирования в их среде, электронные таблицы со средствами их настройки и т.п.

Первый этап технологического процесса представляет собой постановку задачи. На этом этапе раскрывается организационно-экономическая сущность задачи, т.е. формулируется цель ее решения; определяется взаимосвязь с другими задачами; указывается периодичность ее решения; устанавливаются состав и формы представления входной, промежуточной и результатной информации; характеризуются формы и методы контроля достоверности информации на ключевых этапах решения задачи; специфицируются формы взаимодействия пользователя с ЭВМ в ходе решения задачи и т.п.

Особое внимание в процессе постановки задачи уделяется детальному описанию входной, выходной (результатной) и промежуточной информации. При этом характеризуются:

* форма представления отдельных реквизитов (цифровая, символьная и т.д.);

* количество знаков (разрядов), выделяемых для записи реквизитов исходя из их максимальной значности;

* вид реквизита по его роли в процессе решения задачи (исходный, расчетный, нормативный, справочный и т.п.);

* источник (документ, задача и т.п.) возникновения реквизита.

Кроме того, для цифровой информации указываются: целочисленный или дробный характер реквизита (для последних дополнительно указывается количество десятичных знаков, выделяемых для записи дробной части числа), допустимый диапазон изменения величины реквизита (т.е. его максимальное и минимальное допустимое значение).

Для расчетных реквизитов дается соответствующее описание формул расчета и особо выделяются те реквизиты, которые используются при последующих решениях задачи, так как они подлежат сохранению в памяти ЭВМ. Особенностью экономических задач является использование в процессе их решения массивов условно-постоянной информации, содержащей многократно используемые справочные, нормативные, расценочные, планово-директивные и другие сведения.

Данная информация также детально специфицируется в соответствии с общими требованиями к описанию информации, и, кроме того, указывается периодичность внесения изменений в эти массивы.

Если в процессе решения задачи предполагается интерактивный режим работы пользователя (а это характерно для большинства задач экономического управления), то важной частью постановки задачи является описание перечня и иерархической структуры пользовательских меню.

Завершается постановка задачи описанием контрольного примера, демонстрирующего порядок решения задачи традиционным способом. Основное требование к контрольному примеру - отражение всего многообразия возможных форм существования исходных данных. Контрольный пример сопровождается перечислением различного рода штатных и нештатных ситуаций, которые могут возникнуть при решении задачи, и описанием ответных действий пользователя в каждой конкретной ситуации.

Второй этап в технологии разработки программ - экономико-математическое описание задачи и выбор метода ее решения.

Выделение этого этапа обусловливается рядом причин, одна из которых вытекает из свойства неоднозначности естественного языка, на котором осуществляется описание постановки задачи. В связи с этим на втором этапе технологического процесса разработки программ выполняется формализованное описание задачи, т.е. устанавливаются и формулируются логико-математические зависимости между исходными и результатными данными.

Экономико-математическое описание задачи обеспечивает ее однозначное понимание постановщиком (пользователем) и разработчиком программы. В процессе подготовки экономико-математического описания (модели) задачи могут использоваться различные разделы математики. При решении экономических задач наиболее часто используются следующие классы моделей для формализованного описания их постановок:

* аналитические (вычислительные);

* матричные (балансовые);

* графические (частным видом которых являются сетевые).

Выбор класса модели, а иногда и конкретной формы ее представления внутри одного и того же класса позволяет не только облегчить и ускорить процесс решения задачи, но и повысить точность получаемых результатов.

Хотя математическая запись постановки задачи, как правило, отличается высокой точностью отображения ее сущности, лаконичностью записи, а главное однозначностью понимания, далеко не для всех задач она может быть выполнена. Кроме того, математическое описание задачи в большинстве случаев трудно перевести на язык ЭВМ. Для задач, допускающих возможность экономико-математического описания, необходимо выбрать численный метод решения, а для нечисловых задач - принципиальную схему решения в виде однозначно понимаемой последовательности выполнения элементарных математических и логических функций (операций).

При выборе метода решения задачи предпочтение отдается методу, который наиболее полно удовлетворяет следующим требованиям:

* обеспечивает необходимую точность получаемых результатов и не обладает свойством вырождения (т.е. бесконечного зацикливания на каком-либо участке решения задачи при определенном наборе исходных данных);

* позволяет использовать готовые стандартные программы для решения задачи или ее отдельных фрагментов;

* ориентирован на минимальный объем исходной информации;

* обеспечивает наиболее быстрое получение искомых результатов.

Сложность и ответственность этапа экономико-математического описания задачи и выбора (разработки) соответствующего метода ее решения часто требуют привлечения квалифицированных специалистов в области прикладной математики, обладающих знанием таких дисциплин, как исследование операций, математическая статистика, численный анализ, вычислительная математика и т.п.

Третий этап технологического процесса подготовки решения задач на ЭВМ представляет собой алгоритмизацию ее решения, т.е. разработку оригинального или адаптацию (уточнение и корректировку) уже известного алгоритма.

 Алгоритмизация, как третий этап технологического процесса подготовки решения экономических задач на ЭВМ

Алгоритмизация - это сложный творческий процесс. В основу процесса алгоритмизации положено фундаментальное понятие математики и программирования - алгоритм. Название "алгоритм" (правильнее "алгорифм") происходит от латинизированного воспроизведения арабского имени узбекского математика Аль-Хорезми, жившего в конце VIII - начале IX в., который первым сформулировал правила, позволяющие систематически составлять и решать квадратные уравнения.

Наряду с трактовкой алгоритма в соответствии с принятым стандартом (по ГОСТ 19.004-80 "алгоритм - это точное предписание, определяющее вычислительный процесс, ведущий от варьируемых начальных данных к искомому результату ") термин "алгоритм" может быть представлен более развернутым определением как конечный набор правил, однозначно раскрывающих содержание и последовательность выполнения операций для систематического решения определенного класса задач за конечное число.

Любой алгоритм обладает следующими свойствами: детерминированностью, массовостью, результативностью и дискретностью.

Детерминированность (определенность, однозначность) означает, что набор указаний алгоритма должен быть однозначно и точно понят любым исполнителем. Это свойство определяет однозначность результата работы алгоритма при одних и тех же исходных данных.

Массовость алгоритма предполагает возможность варьирования исходных данных в определенных пределах. Это свойство определяет пригодность использования алгоритма для решения множества задач данного класса. Свойство массовости алгоритма является определяющим фактором, обеспечивающим экономическую эффективность решения задач на ЭВМ, так как для задач, решение которых осуществляется один раз, целесообразность использования ЭВМ, как правило, диктуется внеэкономическими категориями.

Результативность алгоритма означает, что для любых допустимых исходных данных он должен через конечное число шагов (или итераций) завершить работу.

Дискретность алгоритма - это возможность разбиения алгоритмического процесса на отдельные элементарные действия, возможность реализации которых человеком или ЭВМ не вызывает сомнения, а результат их выполнения вполне определен и понятен.

Таким образом, алгоритм дает возможность чисто механически решать любую задачу из некоторого класса однотипных задач. Сложность и ответственность реализации этапа алгоритмизации объясняются тем, что для решения одной и той же задачи, как правило, существует несколько различных алгоритмов, отличающихся друг от друга уровнем сложности, объемами вычислительных и логических операций, составом необходимой исходной и промежуточной информации, точностью получаемых результатов и другими факторами, которые могут оказать существенное влияние на эффективность выбранного способа решения задачи.

Процесс алгоритмизации решения задачи обычно реализуется по следующей схеме:

* выделение автономных этапов процесса решения задачи (как правило, с одним входом и выходом);

* формализованное описание содержания работ, выполняемых на каждом выделенном этапе;

* проверка правильности реализации выбранного алгоритма на различных примерах решения задачи.

Существует несколько способов описания алгоритмов: словесный, формульно-словесный, графический, средствами языка операторных схем, с помощью таблиц решений и др. Помимо требования обеспечения наглядности выбор конкретного способа диктуется рядом факторов, из которых определяющими являются: степень необходимой детализации представления алгоритма, уровень логической сложности задачи и т.п.

Изображение схем алгоритмов при этом осуществляется по определенным правилам, ГОСТам и ОСТам, которые повышают их наглядность и однозначность восприятия, что облегчает обнаружение логических ошибок в процессе отладки программ.

Операторный способ записи алгоритма - это изображение последовательности операций процесса обработки данных с помощью заданного набора буквенных символов, обозначающих ту или иную типовую операцию. Последовательность выполнения операций алгоритма определяется расположением операторов в схеме (при чтении слева направо в соответствии с цифровой индексацией). Передача управления от оператора к оператору осуществляется в порядке следования в символической записи алгоритма, в случае отсутствия передачи управления от очередного оператора к последующему оператору записи между ними ставится признак завершения ветви алгоритма - символ точка с запятой.

Нарушение естественного порядка выполнения операторов отражается с помощью символов передачи управления (стрелок), которые используются: для указания перехода от условного оператора при разветвлении алгоритма; в случае отражения безусловного перехода; от последнего оператора, завершающего одну из ветвей алгоритма.

Использование операторного способа представления алгоритма значительно упрощает процесс его записи, так как каждому оператору схемы обычно соответствует определенная совокупность достаточно простых операций обработки информации.

Однако из-за малой наглядности и информативности отображения процесса решения задачи использование языка операторных схем не нашло широкого практического использования для разработки и отражения алгоритмов решения задач экономического характера.

Перечисленные способы описания алгоритмов имеют существенный недостаток, они не обеспечивают наглядности представления многовариантных вычислительных процессов, что характерно для алгоритмов решения сложных задач с разветвленной логикой. Особенно остро эти недостатки проявляются, когда возникает потребность внесения изменений и дополнений в логическую схему решения задачи.

Для разработки алгоритмов решения многовариантных расчетов с большим количеством проверок условий, определяющих выбор той или иной ветви процесса обработки информации, целесообразно использовать изобразительные средства в виде таблиц решений.

Таблицы решений, возникшие в обычной деловой практике, зарекомендовали себя как удобное средство, позволяющее четко, быстро и просто описывать достаточно сложные ситуации в задачах управления.

Описывая саму задачу и необходимые для ее решения действия, таблицы решений в наглядной форме определяют, какие условия должны быть выполнены, прежде чем можно будет переходить к тому или иному действию.

Легкость освоения специалистами любой области (профессии), простота модификации, компактность и, главное, более общая по сравнению с блок-схемами форма и более строгая логичность представления исходных условий и получаемой конечной информации, необходимой для программирования задач, - вот основные причины широкого использования таблиц решений.

Кроме того, таблицы решений пригодны для описания параллельных процессов (которые невозможно в удобной форме представить с помощью блок-схем), удобны для описания логики при построении сложных моделей ситуационного управления.

Сравнение изобразительных возможностей таблиц решений и блок-схем можно проиллюстрировать на задаче определения стажа работы на основе дат зачисления и увольнения работника.

Составление (адаптация) программ (кодирование) является завершающим этапом технологического процесса разработки программных средств, предшествующим началу непосредственно машинной реализации алгоритма решения задачи. Процесс кодирования заключается в переводе описания алгоритма на один из доступных для ЭВМ языков программирования. В процессе составления программы для ЭВМ конкретизируются тип и структура используемых данных, а последовательность действий, реализующих алгоритм, отражается посредством конкретного языка программирования.

Тестирование и отладка составляют заключительный этап разработки программы решения задач. Оба эти процесса функционально связаны между собой, хотя их цели несколько отличаются друг от друга. Тестирование представляет собой совокупность действий, предназначенных для демонстрации правильности работы программы в заданных диапазонах изменения внешних условий и режимов эксплуатации программы. Цель тестирования заключается в демонстрации отсутствия (или выявлении) ошибок в разработанных программах на заранее подготовленном наборе контрольных примеров. Процессу тестирования сопутствует понятие "отладка", которое подразумевает совокупность действий, направленных на устранение ошибок в программах, начиная с момента обнаружения фактов ошибочной работы программы и завершая устранением причин их возникновения.

По своему характеру (причине возникновения) ошибки в программах делятся на синтаксические и логические. Синтаксические ошибки в программе представляют собой некорректную запись отдельных языковых конструкций с точки зрения правил их представления для выбранного языка программирования. Эти ошибки выявляются автоматически при трансляции исходной программы (т.е. в процессе ее перевода с исходного языка программирования во внутренние коды машины) до ее выполнения.

После устранения синтаксических ошибок проверяется логика работы программы на исходных данных. При этом возможны следующие основные формы проявления логических ошибок:

* в какой-то момент программа не может продолжать работу (возникает программное прерывание, обычно сопровождающееся указанием места в программе, где оно произошло);

* программа работает, но не выдает всех запланированных результатов и не выходит на останов (происходит ее "зацикливание");

* программа выдает результаты и завершает свою работу, но они полностью или частично не совпадают с контрольными.

После выявления логических ошибок и устранения причин их возникновения в программу вносятся соответствующие исправления, и ее отладка продолжается.

Программа считается отлаженной, если она безошибочно выполняется на достаточно представительном наборе тестовых данных, обеспечивающих проверку всех ее участков (ветвей). Процесс тестирования и отладки программ носит итерационный характер и считается одним из наиболее трудоемких этапов процесса разработки программ. По оценкам специалистов, он может составлять от 30 до 50% в общей структуре затрат времени на разработку проектов и зависит от объема и логической сложности разрабатываемых программных комплексов.

Важность процессов тестирования качества программных средств, с одной стороны, и сложность самой методологии и многообразие применяемых методов тестирования', с другой стороны, обусловили появление специализированных фирм, обладающих дорогостоящими инструментами тестирования и квалифицированным персоналом, предлагающих платные услуги подобного рода.

В настоящее время лидирующее положение на мировом рынке автоматизированных средств контроля качества ПО занимают три компании: Rational Software (27%), Intersolv (11%), Mercury Interactive (11%), тогда как на долю компании Microsoft приходится только 5% мирового рынка соответствующей продукции.

Оценивая возрастание роли независимого тестирования программных средств информационных систем, в нашей стране также стали появляться специализированные центры тестирования программных продуктов. Если до недавнего времени такие работы осуществлялись только в Лаборатории оптимизации серверных приложений (в московском представительстве Intel) и только для платформ этой корпорации, то в 1999 г. компания «АйТи» открыла свой Центр тестирования, который на коммерческой основе оказывает услуги любым компаниям в проведении полномасштабного тестирования информационных систем (как готовящихся к внедрению, так и уже находящихся в эксплуатации).

В качестве испытательных стендов при этом используются серверы и рабочие станции Hewlett-Packard, Sun, Compag, работающие под управлением Unix и Windows NT. На их платформах установлены СУБД Oracle, Microsoft SQL Server, Informix и Sybase. При этом клиентские места могут быть реализованы и на компьютерах отечественной сборки. В качестве основных инструментов тестирования работоспособности и производительности в Центре применяются программные продукты мирового лидера в этой сфере софтверного бизнеса - компании Rational Software Corp. Используемые передовые технологии обеспечивают автоматизированное тестирование приложений архитектуры клиент-сервер как в режиме стабильной, так и стрессовой нагрузки системы (эмулируя произвольное число ее пользователей).

Еще один фундаментальный аспект тестирования состоит в том, что оно должно вписываться в общую инфраструктуру автоматизированных средств контроля качества ПО, используемых на протяжении всего жизненного цикла программного продукта.

После завершения процесса тестирования и отладки программные средства вместе с сопроводительной документацией передаются пользователю для эксплуатации. Основное назначение сопроводительной документации - обеспечить пользователя необходимыми инструктивными материалами по работе с программными средствами. Состав сопроводительной документации обычно оговаривается заказчиком (пользователем) и разработчиком на этапе подготовки технического задания на программное средство.

Как правило, это документы, регламентирующие работу пользователя в процессе эксплуатации программы, а также содержащие информацию о программе, необходимую в случае возникновения потребности внесения изменений и дополнений в нее. Сопроводительная документация призвана также облегчить процесс выявления причин возникновения ошибок в работе программы, которые могут быть обнаружены уже в ходе ее эксплуатации пользователем.

 Компьютерное моделирование и технология системного проектирования программных средств

Пока автоматизация решения задач экономического управления носила локальный, частный характер, а количество таких задач было невелико, рассмотренная выше схема технологического процесса могла в большей или меньшей степени удовлетворять разработчиков. Когда возникла потребность создания систем автоматизированной обработки информации, внедрение которых могло обеспечить совершенствование организационно-экономического управления, указанная схема оказалась недостаточно эффективной, так как она не отражала основного принципа разработки - принципа системного подхода, что проявилось особенно ярко в виде массового дублирования данных в информационных массивах.

В качестве альтернативы такому дублированию информации возникла концепция баз данных как единого, централизованного хранилища всей информации, необходимой для решения задач управления. Первоначально в противовес огромному дублированию информации, присущему позадачному подходу, концепция БД подразумевала полное отсутствие такого дублирования. Однако теоретически корректная концепция в реальности оказалась малоэффективной, так как безусловный выигрыш в объемах необходимой памяти оборачивался значительным проигрышем во времени, требуемом на поиск и выборку из БД информации, необходимой для решения той или иной конкретной задачи.

В связи с этим в настоящее время концепция БД подразумевает разумный компромисс между сокращением до минимума необходимого дублирования информации и эффективностью процесса выборки и обновления требуемых данных. Действительное обеспечение такого решения возможно только при условии системного анализа всего комплекса задач, подлежащих автоматизации, уже на этапе описания системы: ее целей и функций, состава и специфики информационных потоков, информационного состава задач и даже отдельных программных модулей. Системный подход, базирующийся на положениях общей теории систем, наиболее эффективен при решении сложных задач анализа и синтеза, требующих одновременного использования ряда научных дисциплин. Общая теория систем выступает в этом плане как общенаучная междисциплинарная методология.

Другим важным фактором, обусловливающим необходимость системного подхода, начиная с этапа формулирования требования и постановки задач, является то, что на этот этап приходится до 70 - 80% всех затрат на разработку прикладного ПО и он имеет особое значение в обеспечении соответствия результатов разработки потребностям конечных пользователей.

Объективное требование системного подхода к разработке программных средств решения задач при автоматизации систем организационно-экономического управления вызвало необходимость дифференциации специалистов-разработчиков, что проявилось в выделении в их составе: системных аналитиков, системотехников, прикладных и системных программистов.

Системный аналитик, исходя из общих целей, назначения, технических характеристик, состава и описания требований пользователей к прикладным задачам и системе в целом, формулирует общие формальные требования к ПО системы.

Специалист-системотехник преобразует общие формальные требования в детальные спецификации на отдельные программы, участвует в разработке логической структуры базы данных и т.п., т.е. определяет общую информационно-программную структуру проекта.

Прикладной программист преобразует спецификации в логическую структуру программных модулей, а затем и в программный код.

Системный программист обеспечивает сопряжение программных модулей с программной средой, в рамках которой предстоит функционировать прикладным программам (задачам).

В целях сокращения общей длительности разработки системы начало некоторых этапов технологического процесса осуществляется еще до полного завершения работ на предыдущем этапе.

Такой частичный параллелизм в работе, кроме того, обусловливается и итерационным характером работ на этих этапах, когда в ходе выполнения отдельных работ i-этапа возникает необходимость уточнения или изменения спецификаций, выполненных на предшествующих этапах, либо пользователь по своей инициативе вносит коррективы в исходные требования, что, естественно, отражается на всей последующей технологической цепочке реализации проекта.

Другой чертой системной разработки проектов прикладных программ является их ориентация на использование интегрированных и распределенных баз данных. В связи с этим в качестве инструментальных средств разработки компонентов ПО наряду с языками программирования стали применяться языковые средства СУБД. В этих условиях технологическая схема процесса разработки программ решения задач экономического управления претерпела существенное изменение.

Микропроцессорная революция резко изменила приоритеты и актуальность проблем, присущих традиционным технологиям разработки прикладных программ. Быстрорастущая вычислительная мощность, рост других вычислительных возможностей современных ПК в сочетании с возможностью объединения этих ресурсов с помощью вычислительных сетей - все это позволило нивелировать погрешности пользователей - непрофессиональных программистов в плане эффективности создаваемых ими программных средств решения прикладных задач.

Возможность исключения из технологической цепочки программистов-профессионалов (посредников) создала предпосылки для ускорения процесса разработки прикладных программных средств, а главное - для сокращения количества ошибок, присущих традиционным технологическим схемам, когда основные усилия профессиональных программистов затрачивались на то, чтобы адекватно воспринять требования, предъявляемые конечными пользователями к программам, обеспечить своевременное получение достоверных, исчерпывающих данных, необходимых для решения задачи.

Но эффект от такого "вытеснения" профессиональных программистов из их сферы деятельности пользователями-непрофессионалами часто снижался или не ощущался вообще в связи с тем, что, не владея основами методологии разработки программных средств, типовыми- программистскими приемами и умением использовать "подручные" средства из арсенала той или иной инструментальной среды, последние зачастую попадают в различные "тупиковые" ситуации, которые не составляют каких-либо трудностей для профессионалов в области программирования.


Заключение

Исследование экономических процессов с помощью многомерных нелинейных отображений, характеризующих динамику макроэкономических переменных, приводит к заключению, что этим процессам присущи, в зависимости от значений параметров, многообразные динамические режимы: равновесие, цикличность и достаточно сложное квазистохастическое поведение (детерминированный хаос). При относительно небольших значениях коэффициентов реакций цены и ставки процента на дисбаланс между спросом на товары и их предложением, а также коэффициентов реакции экономики на несоответствие спроса и предложения, система в перспективе ведет себя просто: со временем устанавливается либо равновесие, либо периодические колебания с малым периодом.

Однако при увеличении даже одного из коэффициентов реакции происходит усложнение динамики переменных модели. Это означает, что в общем случае равновесное решение неустойчиво, а динамика переменных обобщенной макроэкономической модели может быть достаточно сложной и при некоторых значениях параметров приобретать стохастические свойства. Следует отметить, что сложный характер решений не следствие внешнего случайного воздействия, а внутреннее свойство используемой детерминированной модели.

Более того, анализ динамики рассмотренных моделей позволяет предположить: сложное поведение переменных (цикличность, хаотичность и др.) есть неотъемлемое свойство самой моделируемой макроэкономической системы. Поэтому использование квазистационарного подхода к прогнозированию макроэкономики может иметь смысл лишь в том случае, когда коэффициенты реакции соответствующей динамической модели лежат в области устойчивости ее равновесного решения. Это происходит, например, при таком государственном регулировании изменений процентной ставки и уровня цен и такой реакции экономики на отклонение системы от равновесия, при которых не допускаются резкие взлеты и падения макроэкономических переменных.

Сказанное означает, что квазистационарный подход может быть эффективен лишь при анализе макроэкономических тенденций сложившейся, эволюционно изменяющейся экономики, в которой действуют механизмы государственного регулирования, направленные не только на стимулирование спроса, но и на устранение отклонений макроэкономической системы от траектории эволюционного развития. По-видимому, лишь в этом случае можно говорить об “автоматическом действии” равновесных рыночных механизмов, которые, как и “невидимая рука” А. Смита, обеспечивают устойчивость равновесия макроэкономических рынков.











Список используемой литературы:



1. Яковец Ю.В. Школа русского циклизма; истоки, этапы развития, перспективы. М.: МФК, 1998.

2. Яковец Ю.В. Эпохальные инновации XXI века. М.: Экономика, 2007.

3. Яковец Ю.В. Циклы. Кризисы. Прогнозы. М.: Наука, 1999.

4. Туган-Барановский М.И. Периодические промышленные кризисы. Общая теория кризисов. М.: Наука-РОССПЭН, 1997.

5. Классики кейнсианства. Т. 2. Хансен Э. Экономические циклы и национальный доход. М.: Экономика, 1997.

6. Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. М: Экономика, 2005.

7. Бродель Ф. Материальная цивилизация, экономика и капитализм. XV—XVIII вв. Т. 3. Время мира. М.: Прогресс, 2007.

8. Леонтьев В.В. Межотраслевая экономика. М.: Экономика, 1997

9. Крылов А.Н. Прикладная математика и ее значение для техники. М.; Л., 2001. С.6.

10. Блауг М. Экономическая мысль в ретроспективе. / Пер. с англ. М., 2004. С.277.

11. Петров А.А., Поспелов И.Г., Шананин А.А. Опыт математического моделирования экономики. М., 2006. 

12. Цисарь И.Ф., Нейман В.Г. "Компьютерное моделирование экономики". М.: 2007.



















3