Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Постановка основных проблем и выбор метода решения 10
1.1 Постановка основных проблем 10
1.2 Предлагаемый подход к решению 13
1.3 Обзор известных методов получения общего решения в распределенной системе и обоснование выбранного подхода 17
Глава 2 Исследование свойств задач первой очереди 22
2.1 Требования к методам решения задач первой очереди в распределенной системе для качественного анализа 23
2.2 Методологический подход к решению задач, допускающих деление на подзадачи на основе их экономического содержания
2.2.1. Определения и правила композиции описаний 24
2.2.2. Методика построения предметно-ориентированных описаний на основе идентификации образов 25
2.2.3. Правила композиции описаний и теоремы 26
2.3 Примеры описаний для задач первой очереди 34
2.3.1. Основные макроэкономические балансы и их декомпозиция 34
2.3.2. Композиция микроэкономических описаний для построения кривых агрегированного спроса и агрегированного предложения, оценки цен 42
2.3.3. Взаимосвязь ценовых пропорций и изменений технологической структуры
2.3.4. Анализ взаимосвязей инвестора, производителя и потребителя при обосновании кредитов
2.3.5 Примеры последствий неадекватного использования описаний по аналогии содержании
Глава 3 Примеры практических приложений 76
3.1 Используемые входные данные и их источники 76
3.2 Правила идентификации образов 77
3.3 Применение методики построения предметно-ориентированных описаний 80
3.4 Методика построения прогнозов макропоказателей 81
3.5 Некоторые методы оценки финансово-экономического состояния предприятия 92
3.5.1. Проведение комплексного анализа деятельности предприятия 93
3.5.2. Описание этапов комплексного анализа 94
3.5.3. Методика многоуровневой последовательной детализации финансового состояния предприятия (на примере показателя отдачи от использования капитала) 100
3.5.4. Метод аналитического выделения условно-постоянных и условно- переменных затрат в общем объеме затрат предприятия 105
3.5.5. Выводы 107
3.6 Форфейтинговая операция: взаимосвязь производителя покупателя, инвестора Заключение 118
Список литературы 120
Приложение 1. Словарь терминов 128
Приложение 2. Результаты практических расчетов 131
- Постановка основных проблем
- Обзор известных методов получения общего решения в распределенной системе и обоснование выбранного подхода
- Требования к методам решения задач первой очереди в распределенной системе для качественного анализа
- Используемые входные данные и их источники
Постановка основных проблем
В работе основное внимание уделяется трем проблемам:
1) постановка новых задач качественного анализа макро- (микро-) уровня и создания адекватных аналитико-статистических методов их решения;
2) учет требований, связанных с реализацией системного подхода, необходимостью декомпозиции и композиции задач аналитико-статистических методов качественного анализа;
3) учет особенностей не полностью определенного объекта анализа и управления (т.е. объекта, учет особенностей которого приводит к постановке слабоструктурированных задач) - современной экономики России.
Задача декомпозиции решается с участием специалистов, поэтому она должна удовлетворять требованиям, предъявляемым к практическим процедурам принятия решений, к чисту которых относятся следующие [63].
Требование I. Человеко-машинная процедура должна иметь итерационный характер, допускать удобную корректировку данных и решения.
Требование 2. Применение вычислительной техники не должно сужать творческих возможностей специалиста путем избавления последнего от рутинной работы.
Требование 3. Реализуемость человеко-машинной процедуры с учетом реальной организационной структуры, реальных возможностей имеющихся исполнителей.
Требование 4, Использование на каждой итерации информации в удобных для исполнителен формах и лозах.
При выделении каждого более содержательного и наглядного описания (решении подзадачи) необходим учет ряда неформальных факторов, так как не все ограничения можно выразить формально или вписать в формальную модель. Для учета этих неформальных факторов необходимо участие специалиста, который при построении своего описания привлекает дополнительную информацию в виде опыта, интуиции, использует эвристические приемы. Построение общего (полного) описания достигается в итерационном процессе неформальных увязок более содержательных и наглядных описаний. Данная система является распределенной. Ее особенности с точки зрения участия специалистов заключаются в следующем. 1. Структура разбиения на более содержательные и наглядные описания произвольна и заранее не фиксирована. 2. Построение более содержательного и наглядного описания осуществляет соответствующий специалист. 3. Специалисты могут работать как последовательно, так и параллельно. 4. С каждым описанием специалист работает автономно. 5. Специалист, работая со своим описанием, может корректировать множество допустимых значений параметров описаний.
В первую очередь распределенной системы поддержки включаются часть задач экономического анализа, связанных как с нуждами аналитических государственных центров, так и с нуждами отдельных предприятий и негосударственных организаций.
На государственном уровне возникают задачи анализа тенденций изменения таких целевых показателей, как уровень жизни (душевое потребление); снижения темпов инфляци и, парализующей экономическое развитие: снижения темпов спада производства, выработка государственной структурной политики; создания эффективной финансово-кредитной системы; управления изменением целевых показателей (выделение основных факторов, изменение которых влияет на значение целевых показателей); качественного прогноза последствий изменений этих факторов (например, изменение налогов, государственных расходов, эмиссия денег или сокращение денежной массы) и т.д.
Для отдельных предприятий и коммерческих организаций важно прогнозировать тенденции изменения таких показателей, как темп инфляции, ставка кредитного процента, курс рубля (валюты) и т.п., которые существенно влияют на эффективность их деятельности и принятие решений.
Анализ такого рода задач и основных взаимосвязей экономических факторов дает возможность выделить следующие группы показателей для первоочередного анализа с использованием системы поддержки.
Опишем, например, основные показатели и факторы, влияющие на уровень жизни. Уровень жизни (душевое потребление) по определению - это фонд потребления, деленный на численность населения. В свою очередь, фонд потребления - это доля национального дохода или. с точностью до коэффициента, часть валового внутреннего продукта (ВВП). Реальная покупательная способность доходов населения должна учитывать индекс роста цен (темп инфляции). В свою очередь, цены связаны с платежеспособностью спроса. предложением товаров и услуг, уровнем государственного потребления и т.п. Аналогично изменение ставки кредитного процента связано с изменением спроса на капитал, объемом государственных инвестиций, уровнем сбережений, массы денег и т.д.
Таким образом, получается набор показателей, которые целесообразно анализировать в лсрвой очереди системы. Этот набор не претендует на полноту и может расширяться по мере расширения перечня задач иди необходимости более углубленного анализа. В данной работе рассматриваются задачи качественного анализа, включающие следующие показатели и их взаимосвязи: валовой внутренний продукт (ВВП}, инвестиции, сбережения, процентная ставка, денежная масса, индекс роста потребительских цен, номинальный курс доллара.
Это приводит к следующему перечню задач первой очереди, качественный анализ которых рассматривается в работе.
1. Исследование на макроэкономическом уровне проблем анализа и прогноза изменений ВВП, темпа инфляции, курса рубля, процентной ставки и определяющие их задачи качественного анализа основных макроэкономических балансов (баланс товаров, денежной массы, платежный баланс) и функций агрегированного спроса и агрегированного предложения.
2. Формирование функций агрегированного спроса, предложения на основе микроэкономических показателей (производственной функции фирм, модели конкуренции фирм). Разработка концепции комплексного экономического анализа предприятий.
Обзор известных методов получения общего решения в распределенной системе и обоснование выбранного подхода
Проблеме получения общего решения в распределенной системе посвящено много публикаций, Поэтому рассмотрим лишь основные существующие подходы к решению задач данного типа, Заметим сразу, что полностью формализованная задача получения общего решения в распределенной системе с одним критерием сводится к задаче математического программирования [ІЗ, 19, 21]. Полностью формализованная задача большой размерности со специальной структурой деления на подзадачи и одним критерием успешно решается методами декомпозиции [6, 42, 83, 84]. Основные сложности возникают или с появлением неформальности или с наличием нескольких специалистов, для которых надо организовать процедуру принятия общего решения. Само понятие специалиста подразумевает некоторую неформальность, обусловленную неопределенностью, применением эвристических приемов, зависящих от конкретной ситуации, привлечением дополнительной информации (интуиции, опыта), работой специалистов с нечеткими понятиями. Однако в некоторых случаях с хорошей точностью получения результатов специалиста можно заменить набором формальных критериев, функцией выбора, системой отношений доминирования и т.д.
Вопросы формализации зависящих от времени эвристических методов специалиста методами ситуационного управления отражены в [25, 31. 64-66]. Однако эти методы более подходят для технических распределенных систем, а пе экономических, где эвристические методы специалиста зависят от многих факторов, которые трудно, если вообще можно учесть на практике.
В [19, 22. 23, 24. 71] рассматриваются вопросы, связанные с построением корректных алгоритмов из некорректных (эвристических) алгоритмов. Эти методы построения хорошо работают, когда для каждого некорректного алгоритма есть правило, позволяющее определять: дает ли алгоритм правильный результат, неправильный результат или о правильности результата ничего нельзя сказать; и для каждой ситуации существует строящийся конструктивно алгоритм, для которого правило говорит, что оно дает верный результат. Основные трудности применения этих методов к проблемам, рассматриваемым в данной работе, заключаются в том, что:
1) некорректные (эвристические) алгоритмы специалистов очень сильно зависят от конкретной ситуации;
2) возникают трудности с построением правила, определяющего корректность применения алгоритма в текущей ситуации;
3) специалист работает с нечеткими понятиями с привлечением дополнительной информации, поэтому при попытках формализовать его нечеткие эвристики в виде формальных некорректных алгоритмов возникают трудности, связанные с построением правил работы с нечеткими понятиями, имеющих хорошую содержательную интерпретацию,
К рассматриваемым проблемам близка постановка задач теории игр с непротивоположным и интересами [17, 44, 94]. Теория игр с непротивоположными интересами хорошо применима к проблеме принятия решений в распределенной системе, когда для каждой ситуации и действий в ней игроков известна функция розыгрыша ситуации, определяющая выигрыш каждого игрока. В данной задаче функция розыгрыша ситуации неизвестна, построение ее связано с болышши трудностями из-за неполноты информации, неформальности и нечеткости критериев специалистов. Из-за неполноты информации общую задачу нельзя решать за один шаг, и общая задача сводится к задачам теории многоходовых игр, для которых, как правило, отсутствуют конструктивные правила построения оптимальных стратегий ввиду их чрезмерной сложности.
К проблеме принятия решений в коллективе специалистов могул применяться методы решения многокритериальных задач. В работах [1, 59, 60] изучаются вопросы, связанные с построением множества Парето-оптимальных решений. Методы, основанные на построении множества Парето-оптимальных решений, хороню работают при принятии решений в распределенных системах, когда каждого специалиста можно заменить набором критериев, для которых конструктивно строится множество Парето-оптимальных решений всей системы, специалисты согласны с решением координатора, выбирающего окончательное решение на множестве Парето. Основные трудности применения этого метода в данной работе заключаются в невозможности выделения формальных критериев специалиста из-за зависимости от конкретной ситуации.
К проблеме принятия решений в распределенной системе применяются также близкие между собой методы: метод ограничений [14, 16, 21. 33. 59. 60, 90J и метод уступок [33, 59, 90]. Эти методы применяются тогда, когда возможно варьировать значение одних критериев, оставляя значения других в заданных рамках. Идея первого метода заключается в задании нижних границ гто ряду критериев її максимизации остальных критериев. Идея второго метода состоит в упорядочивании критериев по важности, лексикографической максимизации критериев, уступке но ряду менее важных критериев с целью увеличения более важных. Основные трудности применения этих методов к рассматриваемым проблемам заключаются в сильной зависимости от конкретной ситуации, критериев специалистов и во взаимной независимости действий специалистов. Взаимная независимость действии специалистов практически не позволяет удержать в заданных рамках значения одних критериев при варьировании других.
При формально заданных критериях специалистов, решающих частные задачи, для получения общего решения можно использовать целевую функцию F(Vb Mf2,-..) Ї31, 36, 39, 40], где \j/, - функция, описывающая критерий і-го специалиста. Функция F обычно или задается явно, или регламентируется ряд ее свойств. Функция F используется как общий критерий в распределенной системе и максимизируется при помощи оптимизационных алгоритмов. Использование этого метода в данной работе затрудняется из-за сильной зависимости от конкретной ситуации, критериев специалистов и отсутствия информации о том, как строить функцию F.
Пели различные специалисты решают одну и ту же задачу, могут быть использованы методы, опирающиеся на понятие целевой функции, зависящей от параметров [2 , 40. 62]. Под целевой функцией понимается функция F(\i/(x).X). где v(x -критерий. л,- вектор параметров, учитывающий различие мнений специалистов. Общая задача решается следующим образом: при неизменных параметрах максимизируется функция F. затем специалисты уточняют параметры, снова при неизменных параметрах максимизируется функция F и т.д. В данном случае этот метод малопригоден, т.к. специалисты решают разные подзадачи, отсутствуют конструктивные правила построения функции F.
Работы [9, 15, 46, 72, 97], относящиеся к данной предметной области (экономике) и выполненные средствами математической статистики, используют четкие формальные модели, для которых существуют входные данные. Особенность же задач, рассматриваемых в данной работе, - недостаток входной информации.
Требования к методам решения задач первой очереди в распределенной системе для качественного анализа
Методы решения задач первой очереди должны удовлетворять следующим требованиям: 1) допускать деление общей задачи (общего экономического описания) на подзадачи (более простые описания) на основе ее содержательного анализа, а не структуры математической модели, что облегчало бы учет и анализ большого числа связей такой сложной системы, как экономика.
Необходимость применения предметно-ориентированной декомпозиции к такому объекту как российская экономика обусловлена тем. что на этапе перехода к рынку она подвержена быстрым структурным изменениям, которые проще отслеживать с помощью более содержательных и наглядных описаний. 2) допускать возможность получения описания каждой подзадачи специалистом автономно, что позволило бы строить описание посредством эвристик, зависящих от текущей ситуации, привлекая дополнительную информацию (опыт, интуицию, содержательные а текущей ситуации гипотезы): 3) иметь возможность получать общее описание путем последовательно-параллельного привлечений результатов построения более простых (более наглядных и содержательных) описаний; 4) в процессе построения частных описаний и в ходе получения обшеїо описания допускать возможность корректировки данных и частных описаний; 5) допускать возможность построения простых дешевых методик для оперативного получения решений, чтобы иметь возможность отслеживать эволюцию объекта и управлять объектом "just-inime". Получение качественных решений может оказаться достаточным для специалиста, принимающего конкретное решение в данной предметной области (экономике) и интересующегося прежде всего направлением развития объекта. Переход к методикам, дающим более конкретные (количественные) решения, может осуществляться ГЛАВА 2. исслкаовлти: свойств ЗАДАЧ ПЕРВОЙ ОЧЕРЕДИ. лишь по мерс необходимости, поскольку при этом, несомненно, произойдет усложнение моделей, математического аппарата и, как следствие :зтого- потеря оперативности. 6) использовать на каждой итерации информацию в удобных для исполнителей формах, категориях;
В качестве задач первой очереди были выделены отдельные задачи следующих экономических разделов: макроэкономические задачи (основные макроэкономические балансы, взаимосвязь макро- и микроэкономических задач (композиция микроэкономических описаний для построения кривых агрегированного спроса и агрегированного предложения, оценки цен, взаимосвязь ценовых пропорций и изменений технологической структуры), микроэкономические задачи для разработки концепции комплексного экономического анализа предприятий, влияние изменения ценовых пропорций на изменение технологической структуры производства, влияние цен продукции и капитала (процентной ставки) на решение руководителей предприятий по экономически выгодным объемам производства, продаж и кредитам на развитие с использованием современных финансовых схем расчетов (анализ взаимосвязей инвестора, производителя и потребителя при обосновании кредитов). Подчеркивается необходимость адаптации хорошо зарекомендовавших себя в условиях устойчивой западной экономики описаний к условиям российской экономики, подверженной на данном этапе быстрым структурным изменениям (примеры последствий неадекватного использования описаний по аналогии).
Для разработки методологического подхода (схема І): 1. вводятся основополагающие определения, используемые в данной работе при формулировке и применении правил композиции и построения описаний; 2. разрабатываются правила идентификации образов; 3. предлагается методика построения предметно-ориентированных описаний (на примере модели 1S-LM); 4. формулируются правила композиции описаний и теоремы, иллюстрирующие возможность объектно-ориентированной декомпозиции экономических описаний.
Введем определения (схема I), используемые в данной работе при формулировке и применении правил композиции и построения описаний. Базис - заданный набор описаний, по которым можно разложить другие описания. Вырожденный базис - такой базис, в котором какое-то описание может быть получено из остальных. Вложенные параметры (вложенная цепочка) - упорядоченные п параметров хК х2, .... хтк каждый из которых является функцией последующего: xl(x2 .... (хп)) ... ).
Избыточный базис - базис, содержащий описания, включающие экономические показатели, не участвующие в содержательном смысле в формировании полного описания из базисных описаний.
Невырожденный базис - такой базис, из которого нельзя удалить ничего без удаления содержательной информации о некоторых взаимосвязях между экономическими показателями.
Непротиворечивость описаний - соответствие описаний с некоторой точностью, заданной практической потребностью. Понятие точности конкретизируется и выбирается ее значение в каждом отдельном случае.
Описание — установление взаимосвязей между экономическими показателями. Полное описание - описание, в котором добавление новых описаний не приводит к добавлению содержательной информации о механизме формирования этого описания из более подробных описаний в рамках сделанных допущений. Разложить - представить в виде композиции некоторых описаний, входящих в заданный набор описаний с помощью сформулированных правил. Размерность — число элементов. Сшивка - удаление влияния тех параметров, которые нас в данный момент не интересуют (что не мешает уделять им внимание при возникновении потребности). Элементарное описание — такое описание, которое нельзя разложить на более простые описания, отличные от него самого и пустого.
Используемые входные данные и их источники
Приведем некоторые примеры использования предложенного подхода, позволяющего оперативно делать прогнозы различных экономических показателей.
Методика построения прогнозов макропоказателей является синтезом предложенного методологического подхода в части построения предметно-ориентированных описаний и количественных методов анализа (в нашем случае -линейный регрессионный анализ), примененных к экономическим (статистическим) данным России (схема 1). }} Прогнозную зависимость ищем в виде у(1 + Ї) = йг1:,(/), где х, - некоторый набор потенциштьных объясняющих переменных. При этом используется второй аспект применения методики построения предметно-ориентированных описаний, а именно: если известно, что на стадии построения предметно-ориентированных описаний выявлена зависимость х,(х, ), то один из этих параметров (.г, или xj) должен быть удален, чтобы избежать мультиколлинеарности. Критерий выбора удаляемого параметра устанавливается, исходя из его экономической сущности на основе опыта и эвристических (неформализуемых) знаний специалиста данной области. Такой метод отбора потенциальных объясняющих является более эффективным, чем автоматический перебор параметров [30, 82].
В работе удаление параметров xt осуществляется следующим образом. Методом наименьших квадратов строим прогнозную зависимость, а затем по мере необходимости, последовательно или параллельно удаляем некоторые из параметров х , улучшая разложение по базису, пока не будут получены наилучшие из возможных значений Rr для исследуемой регрессионной зависимости. Необходимость удаления параметров х формулируем так: если установлена зависимость х,(х ) ИЛИ x/xi) CR"B интервале [0.8.0.9] и уровнем значимости, не превышающим 5%, то один из параметров - Xj или Xj— кандидат на удаление.
В качестве параметров .г, брались: - темп роста потребительских цен декабрю 1997г. Р; - реальный валовой внутренний продукт (ВВП) Y/P; - реальные инвестиции в основной капитал Ї/Р; - прирост сбережений населения во вкладах и ценных бумагах 8вкл/Р; - реальный объем наличных денег в обращении (вне банков) и остатков средств в национальной валюте на расчетных, текущих счетах и депозитах нефинансовых предприятий, организаций и физических лиц, являющихся резидентами Российской Федерации М2/Р; - средневзвешенная ставка по кредитам юридических лиц в кредитных организациях (включая Сбербанк России) сроком до 1 года і; официальный курс доллара США е, реальные доходы населения D/P. В дальнейшем для удобства вышеперечисленные параметры будем обозначать соответственно: P. Y, I, S, М, L е. D. Методика построения прогноза состоит из следующих шагов. Шаг 1. Выбор обучающей и контрольной выборок. В качестве обучающей и контрольной выборок рассматривались варианты: 1) обучающая выборка -1999г. контрольная выборка - 2000г. 2) обучающая выборка - 2000г. ГЛАВА 3. ПРИМЕРЫ ПРАКТИЧЕСКИХ ПРИЛОЖЕНИИ контрольная выборка - 200 і г. Шаг 2. Выбор объясняющих переменных.
Покажем, что в качестве объясняющих переменных достаточно взять один параметр, учитывающий состояние внутренней экономики и один — внешние к отечественной экономике факторы (влияние мировой экономики).
Сообразуясь с моделью IS-LM-BP, следует отметить, что внутренняя экономика описывается ею в части IS-LM. внешняя - ВР. Причем для описания внутренней экономики возможно достаточно выбрать один из наиболее существенных показателей, так как все описания, составляющие модель IS-LM, а также модель AS-AD взаимосвязаны:
Из парных описаний модели ВР была построена зависимость е от экспорта (приложение 2, рис.5). Зависимость притока (оттока) капитала от процентной ставки построить не удалось из-за отсутствия соответствующей статистической информации. Тем не менее наблюдалась корреляция параметров і и е. Таким образом, можно сделать вывод, что экономические процессы, описываемые зависимостью ВР. также имеют место в отечественной экономике, хотя и в меньшей степени, чем процессы, описываемые IS-LM зависимостями.
Шаг 3- Построение зависимости от времени. При построении зависимости от времени следует обращать внимание на: - интерпретируемость знаков объясняющих переменных, исходя из экономической сущности взаимосвязей исследуемых показателей; - абсолютное значение коэффициента R2 (желательно R" 0,8); - значимость коэффициентов регрессии R" (желательна значимость в пределах 5%). Шаг 4. Построение прогноза или корректировка результатов, полученных на шаге 3.
а) Если построенная зависимость от времени удовлетворяет условиям шага 3, то далее она экстраполируется на контрольный период времени. Экстраполируемые данные сравниваются с контрольной выборкой, вычисляется ошибка прогноза.
Желаемая точность - в пределах 5%. В случае получения ошибки, большей 5% и невозможности улучшить результат, можно сопоставить временной ряд исходной статистической информации по данному показателю с какими-либо неучтенными факторами (политическими, внешнеэкономическими и т.п.) и дать объяснения с точки зрения предметной области и попытаться выбрать или добавить уточняющие показатели.
б) Если условия шага 3 не выполняются, го можно предпринять следующие действия: 1. изменение обучающей выборки или ее корректировка. 2. удаление отдельных точек - «выбросов». 3. выбор «устойчивых участков обучающей выборки, то есть участков без «изломов», «изменений тенденций», 4. изменение набора объясняющих переменных, для чего возможно устранение коррелируемое объясняющих переменных на основе построенных парных описаний. Если парное описание построено с R2 -0.5-0.6. то такое описание можно считать «описанием недостаточного качества», и может оказаться, что в построении прогнозной зависи\!ости оба показателя парного описания будут участвовать с достаточно высоким уровнем значимости.
