В работе представлен инновационный подход к прогнозированию регионального развития в открытой экономике на основе синтеза динамических стохастических моделей общего равновесия и агентных моделей. С целью повышения точности прогнозирования поведенческие характеристики домохозяйств, принимающих решения на основе индивидуальных предпочтений, были интегрированы в динамические стохастические модели общего равновесия. В результате реализации региональной DSGE-модели для открытой экономики в пакете прикладных программ Matlab с использованием байесовского метода получены прогнозные оценки параметров модели для российской экономики и показана реакция экономики на шок государственных расходов на социальную сферу. Байесовское оценивание параметров проводилось с использованием пакета Dynare. Оценены уровни чувствительности функций отклика, учитывающих параметры экономик конкретных регионов и их зависимость друг от друга по интенсивности торговли, мобильности капитала и рабочей силы. При моделировании показателя трудовой миграции, отражающего склонность к смене места жительства, учитывались индивидуальные предпочтения агентов. Для этого результаты калибровки параметра эластичности миграции, полученные в ходе обработки статистической информации в программном продукте AnyLogic, интегрированы в расширенную версию региональной DSGE-модели для открытой экономики и спрогнозированы различные варианты развития.
Идентификаторы и классификаторы
Effective forecasting of the economic development of territories should be based on taking into account both external macroeconomic conditions and internal microeconomic parameters. In this context, macroeconomic conditions are understood as aggregated factors of the economic development of national economic systems: government revenues and expenditures, household consumption, firm investments, export-import and other financial flows, inflation and unemployment, and others. Changes in these parameters and their impact on the economic system are usually predicted using dynamic stochastic general equilibrium models (DSGE -models). By microeconomic conditions, we understand the individual characteristics that determine the behavior of economic agents such as firms, households, and government authorities. It is these models that make it possible to obtain reliable forecasts of change as in 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 macroeconomic parameters in response to monetary and fiscal shocks. At the same time, as a rule, the closed nature of the economy is the basic prerequisite for constructing such models [6, 10, 14, 20, 22, 25, 26,]. Works examining DSGE models for an open economy practically do not take into account the heterogeneity of the country’s territory and the institutional characteristics of individual regions that make up the country. For example, in [19] global financial intermediaries, that specialize in storing of both domestic and foreign assets, is included in the model by the authors. In [21] the authors take into account the influence of foreign economic factors on the maritime transport market on the example of the South Korean economy. In [13] the authors estimate volatility in global asset prices associated with an adverse Chinese growth shock. In [16] the authors introduce shocks to international oil price fluctuations.
Список литературы
1. Акиншин А.А., Кузнецова О.И., Хачатрян Н.К. Имитационная модель российского общества. Создание и анализ виртуальной популяции // Искусственные общества. 2020, T. 15, № 4. DOI: 10.18254/S207751800012620-1 EDN: DOJXPZ
2. Анализ тенденций в бюджетно-налоговой сфере России // URL: https://xn-p1ag3a.xn-p1ai/~file/66841/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9+%D0%B1%D1%8E%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%BD%D1%8C+%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7+%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%BE%D0%B2+%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%B6%D0%BD%D0%BE-%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B9+%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B+%D0%B8+%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D1%85+%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BA%D0%BE%D0%B2+%D0%B2%D1%8B%D0%BF%D1%83%D1%81%D0%BA+19.pdf.
3. Бахтизин А.Р., Макаров В.Л., Максаков А.А., Сушко Е.Д. Демографическая агент-ориентированная модель России и оценка ее применимости для решения практических управленческих задач // Искусственные общества. 2021, T. 16, № 2. DOI: 10.18254/S207751800015357-1 EDN: TINCXJ
4. Гребнев М.И. Агрегированная производственная функция с учетом научно-технического прогресса для экономики России // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2015, № 4(27) с. 71-79. EDN: VBSKJF
5. Евдокимов Д.С., Катасонова К.А., Краснова Е.С. Прототип имитационной модели социо-эпидемиолого-экономических последствий на примере субъектов Российской Федерации // Искусственные общества. 2022, T. 17, №4. DOI: 10.18254/S207751800023683-0 EDN: APHHWK
6. Капелюшников Р.И. Поведенческая экономика и “новый” патернализм // Часть I. Вопросы экономики. 2013, (9), с. 66-90. DOI: 10.32609/0042-8736-2013-9-66-90
7. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С., Стрелковский Н.В. Моделирование миграционных и демографических процессов с использованием FLAME GPU // Бизнес-информатика. 2022, Т. 16, № 1 с. 7-21. DOI: 10.17323/2587-814X.2022.1.7.21 EDN: NKIKMP
8. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Сушко Г.Б. Агент-ориентированная суперкомпьютерная демографическая модель России: анализ апробации // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2019, Т. 12, № 6 с. 74-90. DOI: 10.15838/esc.2019.6.66.4 EDN: ATJHNO
9. Полбин А.В. Теоретические и методологические основы для разработки динамической стохастической модели общего равновесия для российской экономики: специальность 08.00.01 “Экономическая теория”: диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Полбин Андрей Владимирович, 2015. - 133 с. EDN: WFRYKM
10. Пономарева С.И. Нормативные установки поведенческой экономики и формы “поведенческой” политики // Управленец. 2018, №3, с. 14-19. EDN: YNGOUP
11. Тимушев Е.Н., Дубровская Ю.В., Козоногова Е.В. Моделирование демографической ситуации в регионах на основе агентного подхода // Вопросы экономики. 2024, № 4, с. 127-147. DOI: 10.32609/0042-8736-2024-4-127-147 EDN: BOAIOP
12. Шульц Д.Н. Оценивание параметров динамической стохастической модели общего равновесия экономики Казахстана на основе байесовского подхода // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2019, Т. 14, № 2 с. 232-247. DOI: 10.17072/1994-9960-2019-2-232-247 EDN: ZCDSZA
13. Шульц Д.Н. Поведенческая экономика и динамические модели общего равновесия // Вопросы экономики. 2020, (1) с. 47-65. DOI: 10.32609/0042-8736-2020-1-47-65 EDN: FSLSPF
14. Akerlof G.A., Shiller R.J. Animal spirits. How human psychology drives the economy, and why it matters for global capitalism. Princeton University Press: Princeton, the USA, 2009, 230 p.
15. Andreyev M. Adding a fiscal rule into a DSGE model: How much does it change the forecasts? Bank of Russia: Moscow, Central Bank of the Russian Federation. November 2020, No. 64. URL: https://cbr.ru/StaticHtml/File/117488/wp-64_e.pdf.
16. Bonabeau E. Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2002, 99 (suppl_3), pp. 7280-7287. DOI: 10.1073/pnas.082080899
17. Borshchev A. Multi-method modeling: AnyLogic. In: Discrete-Event Simulation and System Dynamics for Management Decision Making. Brailsford S., Churilov L., Dangerfield B. Eds.; John Wiley & Sons, Ltd, 2014, pp. 248-279. DOI: 10.1002/9781118762745.ch12
18. Bullard J., Mitra K. Learning about Monetary Policy Rules // URL: https://files.stlouisfed.org/files/htdocs/wp/2000/2000-001.pdf.
19. Choi T.R., Ahn J. Roles of Brand Benefits and Relationship Commitment in Consumers’ Social Media Behavior around Sustainable Fashion // Behav. Sci. 2023, 13, 386 p. DOI: 10.3390/bs13050386 EDN: KPWNRN
20. Dubrovskaya J., Shults D., Kozonogova E. Constructing a Region DSGE Model with Institutional Features of Territorial Development // Computation. 2022, 10, 105 p. DOI: 10.3390/computation10070105 EDN: DXLXUW
21. Escandon-Barbosa D., Hurtado, A., Gomez A. Factors Affecting Voluntary Self-Isolation Behavior to Cope with a Pandemic: Empirical Evidence from Colombia vs. Spain in Times of COVID-19 // Behav. Sci. 2021, 11, 35 p. DOI: 10.3390/bs11030035 EDN: SLDXQQ
22. Gabaix X. A behavioral New Keynesian model. In: Proceedings NBER Working Papers,Cambridge, Great Britain, December 2016. DOI: 10.3386/w22954
23. Heiland F. The Collapse of the Berlin Wall: Simulating State-Level East to West German Migration Patterns. In: Billari, F.C., Prskawetz, A. (eds) Agent-Based Computational Demography. Contributions to Economics. Physica, Heidelberg. 2003, pp 73-96. DOI: 10.1007/978-3-7908-2715-6_5
24. Huet S., Lenormand M., Deffuant G., Gargiulo F. Parameterization of Individual Working Dynamics.In: Empirical Agent-Based Modelling - Challenges and Solutions, Springer: Berlin, Germany, 2003,Volume 1.
25. Kimbler K.J., Gromer C., Ayala M., Casey B. Correlates of COVID-19 Preventative Behaviors before and after Vaccination Availability // Behav. Sci. 2023, 13, 501 p. DOI: 10.3390/bs13060501 EDN: ICDPES
26. Over consumption. A horse race of Bayesian DSGE models // URL: https://www.researchgate.net/publication/281548845_Over_consumption_A_horse_race_of_Bayesian_DSGE_models.
27. Smets F., Wouters R. Shocks and Frictions in US Business Cycles: A Bayesian DSGE Approach // American Economic Review, 2007, 97 (3), pp. 586-606. DOI: 10.1257/aer.97.3.586
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье рассматривается опыт Китая в применении фискальных контрактов для стимулирования экономического роста своих провинций и анализируется их потенциал для стимулирования регионального развития в России. С помощью агент-ориентированного моделирования, реализованного в цифровой среде NetLogo, рассматриваются различные фискальные схемы, их воздействие на налоговые доходы и бюджетные обязательства регионов. Несмотря на то, что сама модель носит имитационный характер, используемый в ней агент-ориентированный подход позволяет оценить влияние этих схем на налоговые доходы и бюджетные обязательства регионов. По результатам эмуляционных экспериментов выявляются оптимальные схемы для максимизации доходов региональных бюджетов, при этом поддерживая определенную долю доходов центрального бюджета в доходах консолидированного бюджета. Работа подчеркивает важность балансирования интересов центрального и региональных правительств и предлагает рекомендации для разработки фискальных стратегий в России, направленных на стимулирование экономического роста и устойчивого развития.
В статье представлен анализ материалов круглого стола «Киборгизация: новые вызовы для современной системы управления», проведенного Олегом Гуровым в МГИМО в октябре 2024 года. В мероприятии приняли участие ведущие российские и зарубежные эксперты из различных областей науки и практики для междисциплинарного обсуждения процессов слияния человеческого и технологического. Рассмотрены ключевые аспекты киборгизации в контексте медицины, образования, кибербезопасности, психотерапии и социальной роботехники. Особое внимание уделено этическим вопросам внедрения технологий, проблемам регулирования процессов киборгизации и определению допустимых границ технологической модификации человека. Представлены результаты практического опыта применения нейротехнологий, бионического протезирования и систем искусственного интеллекта. Проанализированы культурно-специфические особенности восприятия новых технологий в разных странах. Сформулирована необходимость выработать сбалансированный подход к определению границ технологической трансформации человека и степени признания субъектности киборгизированных сущностей.
В работе, развивающей методологию создания искусственного общества, представлена концепция большой агент-ориентированной модели России, которая включает когнитивных агентов разных типов, обладающих памятью и системой установок (ценностей). Основным типом агентов является агент-человек, а другие типы агентов представляют в модели различных социальных акторов - группы агентов-людей, связанных по территориальному, производственному, семейному признакам или же по каким-либо интересам. В последнем случае один агент-человек может одновременно принадлежать к нескольким группам. Разработаны механизмы имитации в модели влияния групп, в которые входит агент-человек, на его установки, восприятие действительности и в процессе формирования им программы действий. Поведение агентов-людей конструируется на основе применения теории функциональных систем П. К. Анохина, которую он определял как логическую модель искусственного интеллекта. Концепция предназначена для реализации модели для запуска на суперкомпьютерах.
Данная работа задает два вопроса: 1. Может ли художник внедрить свои знания в большую языковую модель? 2. Может ли большая языковая модель генерировать изображения по запросу неквалифицированного пользователя на уровне, который бы удовлетворил художника? Для получения ответов на поставленные вопросы автор работы - художник - создает “креативного ИИ-агента” и проводит эксперимент под названием “Тест Гутенберга”. В широком смысле, “Тест Гутенберга” представляет собой новый методологический подход к тестированию и оценке творческих способностей искусственного интеллекта. В практическом плане “Тест Гутенберга” предоставляет методологический каркас, который заставляет художника оценивать художественные артефакты, созданные ИИ-агентом, которого разработал сам художник. В отличие от других тестов на творчество ИИ, “Тест Гутенберга” ориентирован не только на анализ артефактов (output), но в большей степени на гибкость взаимодействия с моделями на входе (input). Таким образом, “Тест Гутенберга” предоставляет возможность наблюдать за внедрением творческих процессов в нейросетевую модель в более широком контексте. Методологическая новизна и научная ценность “Теста Гутенберга” заключаются в подходе к оценке творческой способности ИИ, основанном не на объективных недостижимых критериях, а на субъективном суждений самого художника - автора ИИ агента. Первая часть работы посвящена исследованию процесса создания инструкций и базы знаний, а также рассмотрению широкого спектра вопросов, связанных с внедрением творческих знаний и реалиями больших языковых моделей. Вторая часть работы сосредоточена на тестировании агента и анализе полученных результатов.
В статье рассматриваются проблемы поддержания процессов ресурсоснабжения как основы жизнеобеспечения регионов России и Белоруссии в критических условиях. Выход из строя центров управления (в т. ч. информационных систем и систем связи) экономикой региона и крупного муниципального образования (областного центра) ставит задачу формирования организационно-информационного механизма замещения выбывших управленческих функционалов. Предлагается формирование параллельного или защищенного контура управления, который на основе алгоритмов информационно-аналитической и вычислительной поддержки обеспечит замещение выбывших управленческих функционалов с готовностью работы в условиях с существенной компонентой неопределенности, недостатка или некорректности данных о ситуационной обстановке. Сформулирован адаптированный к рассматриваемым ситуациям - в условиях с существенной компонентой неопределенности развития военно-политической ситуации - аппарат стохастического моделирования. Использование в рамках «цифрового двойника» экономико-математического моделирования процессов ресурсоснабжения позволяет на базе ранее накопленных статистических данных формировать плановые цифры (финансирования, запасов, плановых заданий и пр.) с корректировкой на поправочные коэффициенты военной атаки или стихийного бедствия. Постоянная верификация модели в автоматическом режиме позволит максимально приблизить эффективность плановой деятельности к реалиям.
Цель исследования - прогнозирование динамики показателей уровня удовлетворённости и трудового потенциала населения регионов РФ. Эти показатели в том числе необходимы для мониторинга состояния суверенитета и национальной безопасности страны, особенно в условиях санкций и санкционного противостояния. Исследование проводится на базе агент-ориентированного похода. Этот метод подходит для имитации комплексной системы (в данном случае региона РФ) путём симуляции поведения её компонентов (агентов-людей). То есть уровень удовлетворённости и трудовой потенциал каждого человека меняется в зависимости от его поведения и состояния окружающей среды, что приводит к изменению показателей всего региона. Технически разрабатываемая для данного исследования агент-ориентированная модель реализована в среде разработки Microsoft Visual Studio на языке программирования C#. Первый раздел статьи приводит обзор на актуальные исследования за рубежом и в РФ с применением агент-ориентированного моделирования рамках прогнозирования социально-экономических процессов. Второй раздел предоставляет краткое описание применяемого метода и описание разрабатываемой агент-ориентированной модели. Третий раздел описывает полученные на основе модели результаты на примере одного из субъектов РФ (Калужской области).
24 сентября 2024 г. на базе Центрального экономико-математического института РАН состоялась международная конференция «Искусственные общества и информационные технологии». 25 сентября был проведен круглый стол «Суперкомпьютерные технологии и искусственные общества»
В статье рассмотрено влияние искусственного интеллекта на ключевые отрасли российской экономики и социальной сферы, включая здравоохранение, сельское хозяйство, транспорт, промышленность и строительство. Данные сферы определены как приоритетные отрасли для внедрения ИИ до 2024 года Министерством экономического развития РФ и Национальным центром развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ. Целями исследования являются анализ текущего состояния внедрения ИИ в выбранных отраслях, оценка потенциала и перспектив использования ИИ в этих сферах, выявление основных барьеров и вызовов, связанных с внедрением ИИ, а также изучение успешных примеров применения ИИ в российской экономике. Проведен анализ нормативных документов, регулирующих развитие ИИ в России, с акцентом на Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490, а также теоретических и эмпирических источников. Особое внимание уделено современным версиям ИИ, таким как GPT-4o, и их роли в модернизации и оптимизации различных процессов. В статье исследуются гипотезы о возможных негативных последствиях стремительного внедрения ИИ, включая опасения, высказываемые такими известными критиками ИИ, как Элиезер Юдковский, Илон Маск и Стив Возняк, и рассматриваются вызовы, с которыми сталкиваются предприятия. При этом учитываются данные о текущем уровне внедрения ИИ в России, который, по оценкам экспертов, составляет около 32% в среднем по отраслям экономики. Описаны примеры успешного применения ИИ, а также выявлены основные препятствия и перспективы его использования в российской промышленности и других секторах. Особое внимание уделяется наиболее востребованным технологиям ИИ, таким как интеллектуальные системы поддержки принятия решений и компьютерное зрение, которые, согласно данным Национального центра развития искусственного интеллекта, используются в 71% и 69% случаев соответственно.
Статья лежит в русле исследований межбюджетных отношений в Китае между центральным правительством и провинциями в начальный период экономических реформ, их влияния на темпы экономического развития этой страны. В данной статье обсуждаются вопросы формализации стимулов, создаваемых китайскими фискальными контрактами на основе словесного описания механизма действия самих контрактов, имеющегося в зарубежных источниках. В наших исследованиях мы строим агентные компьютерные модели, в которых имитируется экономический рост страны под влиянием фискальных стимулов, создаваемых центральным правительством своим субнациональным правительствами (регионам, провинциям). Результат зависит от корректности формализации (описания математическими формулами) фискальных стимулов, а это, в свою очередь, зависит от адекватности понимания нами, исследователями, как субнациональное правительство «прочитывает» фискальный контракт, заключенный с центром, как субъективно воспринимает стимул развивать экономику своей территории, вытекающий из этого контракта. Обсуждению методологических трудностей этой формализации и посвящена эта статья на примере одного из шести видов фискальных контрактов, фактически применявшихся в Китае в ходе реформ начала 1980-х гг. Предлагается два понимания восприятия региональными властями этого стимула, и соответственно, две его формализации в целях компьютерного моделирования.
Статья представляет собой исследование потенциальных сценариев влияния киборгианских технологий на общественные отношения и социальную структуру будущего общества. Авторы прогнозируют несколько сценариев общественного развития в условиях развития киборгизации, то есть массового внедрения технологических модификаций человеческой телесности и когнитивной системы. Для этого анализируются возможные варианты создания новых социальных иерархий в условиях технологического улучшения человека. В работе особое внимание уделяется проблеме фрагментации общества и возможных конфликтов в результате неравномерного распределения технологий. Обращая внимание на «футурошок» - возможную общественную реакцию на радикальные технологические трансформации, авторы в качестве стратегических направлений, направленных на адаптацию общества к новым условиям, предлагают развитие этических принципов и разработку технологической эмпатии для достижения и поддержания консенсуса в обществе будущего.
В настоящее время энергетическая бедность в Африке, обладающей значительными ресурсами ископаемого топлива, сохраняется на самом высоком уровне среди регионов мира. Полная ликвидация энергетической бедности и индустриализация в Африке возможна только при сбалансированном сочетании ископаемых и неископаемых видов топлива с приоритетом локальных источников энергии. Авторы статьи разработали модель экономики и энергетики Африки, с использованием которой был сформирован прогноз потребления различных видов источников энергии, который обеспечил бы значительное снижение уровня энергетической бедности на континенте и развитие экономики африканских стран. По прогнозу авторов, справедливый энергопереход в Африке предполагает, что к 2050 г. почти 57% потребляемой первичной энергии должно обеспечиваться за счет нефти, газа и угля, добываемых преимущественно на континенте. Авторы делают вывод, что, реализуя справедливый энергопереход, Африка, с одной стороны, сможет максимально реализовать свой ресурсный потенциал, а с другой - открыть новые возможности для международного сотрудничества, в том числе с российскими компаниями, обладающими ключевыми технологиями и компетенциями в энергетической сфере.
Рассматривается динамика медленных переменных в развитии человечества. На эту динамику принципиальное влияние может оказать развитие и тотальное внедрение систем искусственного интеллекта (ИИ). Этот процесс может сыграть роль «черного лебедя», пользуясь терминологией Нассима Талеба, в развитии мировой цивилизации. Внедрение ИИ можно сравнить с распространением книгопечатания в Средневековье. Но если последнее произошло в традиционной фазе истории человечества, то первое реализуется в постиндустриальной фазе и может иметь совершенно другие последствия. Управление рисками природных катастроф, техногенных аварий и социальных нестабильностей предполагает анализ всего набора возможных ситуаций, включая самые неблагоприятные. Одна из них на основе системного анализа, математического моделирования и теории самоорганизации рассматривается в настоящей работе. Показывается, что развитие ряда существующих тенденций может привести к кризису техносферы, неспособности следующих поколений удержать достигнутый уровень технологий и культуры. Использование ИИ может оказаться «подарком Люцифера» для человечества. Дьявол дарит желаемое, но при этом меняет реальность так, что этот дар обесценивается, а другие сущности, которыми он снабдил, делают жизнь людей гораздо хуже, чем до этой сделки. В работе предлагаются изменения в культурной, образовательной, научной стратегии, которые могут переломить опасные тенденции и изменить сценарий развития и использования ИИ.
Каждый год в том или ином регионе мира происходят стихийные бедствия (сильные разливы рек, прорывы дамб и плотин, землетрясения, бури и ураганы, лесные и торфяные пожары). В данной статье проведена систематизация подходов к оценке возможности применения искусственного интеллекта (ИИ) при стихийных бедствиях. Авторами впервые дана систематизация рисков применения данной технологии для управления при стихийных бедствиях. Кластеризация рисков проведена на основе предложенной Международным союзом электросвязи методологии по выделению четырех этапов в рамках цикла управления стихийными бедствиями (предупреждение (mitigation), готовность (preparedness), реагирование на стихийное бедствие (response), восстановление (recovery)). В работе показано как использование ИИ при управлении в рамках стихийных бедствий позволяет, с одной стороны, повышать эффективность деятельности специалистов на всех четырех выделенных этапах. С другой стороны, кластеризация рисков применения ИИ в рамках данной предметной области с точки зрения этапов управления позволяет выделить три основные направления дальнейшей работы связанных с качеством данных, оптимальным оснащением ИКТ инфраструктурой.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2025 год.
Издательство
- Издательство
- ГАУГН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 119049, г Москва, р-н Якиманка, Мароновский пер, д 26
- Юр. адрес
- 119049, г Москва, р-н Якиманка, Мароновский пер, д 26
- ФИО
- Промыслов Николай Владимирович (ИСПОЛНЯЮЩИЙ ОБЯЗАННОСТИ РЕКТОРА)
- Контактный телефон
- +7 (___) _______