Для проведения фундаментальных исследований используются различные методы, в частности, могут быть эффективно использованы имитационные эксперименты. Конечно, методика проведения фундаментальных имитационных исследований должна в корне отличаться от методики прикладных имитационных экспериментов, описанных ранее в этой главе. [c.292]
О ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ИМИТАЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ 293 [c.293]
Теперь рассмотрим принципы построения математической модели в фундаментальном имитационном исследовании. Модель эта должна быть построена так, чтобы второстепенные детали не метали основной цели исследования — проверке рабочих гипотез. Для этого надо стараться делать модель возможно более простой. Заметим, что этот принцип проведения исследования противоположен требованию учета всех существенных процессов в прикладных имитационных исследованиях, где подробность описания необходима для получения точного прогноза. [c.294]
Вопрос о планировании фундаментального имитационного исследования и обработке его результатов пока разработан менее всего, но некоторые соображения по этому вопросу сформулировать можно. В частности, опыт уже проведенных исследований продемонстрировал высокую эффективность обобщения результатов имитационного эксперимента в виде математической теории соответствующих моделей. Дело в том, что каждая качественная рабочая гипотеза (а большинство гипотез в фундаментальных экономических исследованиях носят пока качественный характер) может быть реализована на основе математических моделей с различными числовыми параметрами. Поэтому отдельные имитационные просчеты по модели не могут дать полной картины результатов применения проверяемой гипотезы. Это может сделать только математическая теория моделей. Здесь эксперимент с моделью находится в таком же отношении к теории моделей, что и натурный эксперимент в естественных науках к теории реальных процессов. Вопрос о том, как организовать эксперимент с моделью, чтобы на основе его результатов можно было строить математическую теорию моделей, сложен. [c.294]
До сих пор мы говорили о достоинствах фундаментального имитационного исследования, которое в значительной степени помогает обойти трудности, связанные с натурным экономическим экспериментом. В то же время имитационные эксперименты имеют один существенный недостаток будучи модельным, т. е. теоретическим исследованием, они не могут дать ответа на вопрос о верности проверяемых гипотез. Такой ответ может дать, как мы уже говорили, только продолжительная практическая реализация решений, основанных на этих гипотезах. Это ограничение, однако, не умаляет достоинств модельных исследований, поскольку они могут успешно использоваться для доказательства ошибочности многих произвольных гипотез, получивших широкое распространение при построении экономико-математических моделей. [c.294]
Как мы уже говорили, при анализе экономических процессов такая ситуация встречается далеко не всегда (плохо разработаны, например, принципы построения математических моделей социально-экономического уровня экономических процессов). Имитационные эксперименты в таких областях исследования привлекают в настоящее время все большее внимание. В этом случае цель исследования состоит в том, чтобы научиться строить адекватные модели изучаемых объектов, чтобы проверить различные гипотетические описания и выбрать наиболее подходящие из них (т. е. цель — в развитии здания математических моделей ). В этой книге мы не станем рассматривать вопросы использования имитационных методов в фундаментальных исследованиях и ограничимся лишь прикладными. [c.238]
Для проведения эксперимента с моделью прогнозирования можно предложить иную организацию расчетов, основанную на легкости общения человека с ЭВМ третьего поколения. Вместо построения плана эксперимента, в котором заранее указываются значения внешних воздействий в процессе проведения серии просчетов по модели, решение о выборе внешних воздействий предлагается принимать на основе анализа результатов предыдущих просчетов. При этом к эксперименту привлекается заказчик. На экран терминального устройства вычислительной машины выводятся графики величин, характеризующих функционирование системы. Так, в нашей модели прогнозирования это были душевое потребление с (/) и основные фонды К (t). Анализируя поведение этих функций, заказчик принимает решение о новых вариантах воздействий Sj (t) и s2 (/), которые тут же вводятся в вычислительную машину, проводится расчет и результат сразу выводится на терминальное устройство ЭВМ. Такую организацию проведения имитационного эксперимента принято называть диалоговой. В последнее время она получает все большее распространение, особенно в фундаментальных исследованиях, о которых мы говорили в первом параграфе. Надо отметить, что необходимым условием проведения имитационного эксперимента в диалоговом режиме является наличие заказчика, способного к участию в таком исследовании. [c.287]
Первая, субъективная причина состоит в уже упоминавшемся доверии широкой публики к беспристрастной и объективной вычислительной машине. Сам факт проведения расчетов на ЭВМ для многих (в том числе и для заказчиков в прикладных исследованиях) служит зачастую гарантией точности и объективности полученных результатов. Все это накладывает дополнительную ответственность на исследователя, проводящего имитационный эксперимент, тем более, что ему в своей деятельности приходится преодолевать значительные трудности, главная из которых состоит в необходимости построить адекватную математическую модель исследуемого явления. Необходимость строить математическую модель является объективной причиной более важной роли исследователя в имитационном эксперименте по сравнению, скажем, с экспериментом натурным. Имитация применяется обычно для анализа сложных объектов, в которых другие методы неприменимы в прикладных имитационных исследованиях модели очень сложны, от исследователя требуется умение правильно выделить те факторы, которые существенны с точки зрения цели исследования. Вся тяжесть этого этапа исследования ложится на плечи человека — вычислительная машина играет здесь обычно вспомогательную роль только в некоторых наиболее изученных областях развиваются методы автоматизации построенных моделей (подробнее об этом можно прочитать в книге Н. П. Бусленко 6 ). В фундаментальных исследованиях сложности носят принципиальный характер хотя математические модели здесь могут быть просты, они содержат в себе описание плохо понимаемых процессов и явлений, причем это описание дается самим исследователем. Неправильно построенная модель в прикладном или неправильно истолкованные результаты в фундаментальном имитационном исследовании могут привести к грубым ошибкам. [c.295]
Во всех предыдущих параграфах главы, посвященной имитационным экспериментам, описывались прикладные имитационные исследования, цель которых состояла в решении какой-либо конкретной экономической задачи, связанной с прогнозированием или выбором наилучшего решения о воздействии на анализируемую в исследовании экономическую систему. При этом предполагалось, что уже разработаны принципы построения математических моделей для экономических объектов, к которым относится изучаемая система. Что же делать в том случае, когда нет достаточно хорошего представления о некоторых процессах, важных с точки зрения цели исследования В этом случае можно попытаться описать эти процессы моделями типа черного ящика , т. е. заменить причинное описание некоторыми статистическими закономерностями. Такой подход чаого применяется в экономико-математических моделях (см., например, анализ механизма экономического стимулирования, описанный в пятом параграфе третьей главы). Если же обойти таким образом описание недостаточно изученных вопросов не удается, то прикладное модельное исследование проводиться не может, так как в имитационном эксперименте из-за неадекватности математической модели будут получены результаты, не соответствующие реальности. В этом случае необходимо предварительно осуществить фундаментальные исследования, направленные на разработку принципов построения моделей явлений, интересующих исследователя. Подчеркнем, что фундаментальные исследования — это долгая и сложная работа, которая не может быть осуществлена попутно, в прикладном исследовании. [c.292]
При проведении фундаментального имитационного эксперимента все эти требования остаются в силе, но при этом возникает новое важное требование требование существования эмпирического обобщения относительно интересующих нас свойств изучаемых объектов. Ведь нам при-дегся сравнивать результаты имитационного эксперимента с результатами наблюдения за свойствами моделируемого объекта в естественных условиях. В этом случае, в отличие от натурного эксперимента, в непосредственном наблюдении важные для нас свойства обычно искажаются второстепенными явлениями, несущественными с точки зрения исследования. Поэтому непосредственное сравнение зачастую неосуществимо, сравнивать необходимо с обобщениями, сделать которые могут только специалисты в исследуемой области науки, т. е. экономисты. К сожалению, в экономической науке эмпирические обобщения делаются в большинстве случаев не в такой форме, которая могла бы быть непосредственно использована в фундаментальном имитационном эксперименте. Распространение имитации должно создать новый стимул для построения эмпирических обобщений. Заметим, что в естественных науках рабочие гипотезы часто также проверяются на основе эмпирических обобщений. В частности, Исаак Ньютон проверял свои принципы механики на основе законов Кеплера — эмпирического обобщения результатов наблюдений за планетами Солнечной системы. Другим всем известным эмпирическим обобщением является периодическая [c.293]
Смотреть страницы где упоминается термин О фундаментальных имитационных исследованиях
: [c.241] [c.296]Смотреть главы в:
Математическое моделирование в экономике -> О фундаментальных имитационных исследованиях