Моделювання і прогноз

Моделювання — одна з основних категорій теорії пізнання, що являє собою дослідження будь-яких явищ, процесів або систем об'єктів шляхом побудови і вивчення їх моделей. 
Модель — це умовне зображення об'єкта, що відбиває його характеристики, які істотно важливі для цілі дослідження. Будь-яка модель має прогностичну функцію, без якої моделювання було б недоцільним як для практики, так і для теорії. В прогнозуванні модель замінює неіснуючий об'єкт, а тому призначення її полягає в тому, щоб побудувати можливе інформаційне зображення прогнозованого об'єкта і процесів, що відбуваються в ньому. Модель при прогнозуванні стає єдиним інструментом перевірки концепції майбутнього на допущення і визначення меж можливих траєкторій розвитку. Модель зв'язує інформаційне зображення сучасного з теоретичним відображенням майбутнього. 
Ефективним засобом вивчення закономірностей розвитку економіки є економіко-математична модель. Вона являє собою систему формалізованих співвідношень, що описують основні взаємозв'язки елементів, які створюють економічну систему. 
Певні види математичних моделей економічного прогнозування можуть бути класифіковані залежно від багатьох різних ознак. 
За ознакою врахування фактора часу моделі поділяються на статичні і динамічні. 
Статичні моделі описують не процес, а лише деякі співвідношення між параметрами досліджуваної системи, що зафіксовані на будь-який визначений час або від. різок часу. Однак* це має досить обмежену прогностичну цінність. Звертання до цих моделей для передбачення обмежується часовими рамками, в яких застосовані в моделі співвідношення можна вважати незмінними. Статичні моделі використовуються в основному для короткотермінового прогнозування. 
Динамічні моделі враховують реальний параметр часу, а тому з'являється можливість показати процес функціонування і розвитку досліджуваного об'єкта. Прогностична цінність динамічних моделей залежить від того, наскільки повно досягнуто можливості реалізувати відображення механізму розвитку об'єкта прогнозування, тобто вона визначається рівнем адекватності моделі реальному процесу. Такий тип моделей є основним інструментом перевірки гіпотез і прогнозування розвитку економічної системи. 
За способом математичного описування досліджуваних процесів моделі можна поділити на два широких класи — аналітичні і алгоритмічні. 
В аналітичних моделях процеси функціонування економічної системи подаються у вигляді алгебраїчних виразів, систем рівнянь і систем обмежень на змінні. Ці моделі придатні для дослідження, вони наочні, їх математична структура і результати моделювання легко сприймаються для аналізу та інтерпретації. Разом з тим, строга математична структура не може достатньо повно і вірогідно відбивати структурні та функціональні особливості складних багаторівневих економічних систем. Тому аналітичні моделі здебільшого застосовуються лише при високому рівні агрегації описування досліджуваного об'єкта як цілісності. 
Алгоритмічні моделі поєднують у своїй структурі традиційні математичні форми описування процесів з логічними і логікоеврістичними процедурами. Такі моделі являють собою алгоритмічне задані функції, складна структура яких не піддається прямому аналізу. Вигляд функцій залежить від значень параметрів, прийнятих для опису процесу, а тому здебільшого не вдається сказати щось конкретне щодо ознак алгоритмічне заданих функцій. Єдиний шлях їх дослідження — проведення спеціальних експериментів з моделями, що передбачають цілеспрямовані варіанції вихідними показниками. 
Побудова алгоритмічної моделі передбачає послідовне об'єднання різнорідних процесів у єдиний взаємозв'язаний процес, щодо якого немає визначених думок. Об'єднання частин у ціле відбувається на основі теоретичної гіпотези про сутність зв'язків між ними. Модель тут виступає як об'єкт теоретичного кількісного та якісного дослідження. Алгоритмічні моделі, як правило, імітаційні і є основним класом моделей в прогнозуванні соціально-економічних процесів. 
Математичні моделі поділяються за формою відображення причинно-наслідкових відносин, реальності на детерміновані (визначає, обмежує) і стохастичні (імовірнісний, випадковий). 
До детермінованих належать моделі, в яких реальні процеси відбиваються у вигляді жорстких казуальних відносин. Вони оперують детермінованими параметрами і залежностями, тобто вхідним даним відповідає єдине значення вихідних результатів. Детерміновані прогнозні моделі є, як правило, квазірегулярними — моделі динаміки середніх, що оперують з деякими середньозваженими значеннями параметрів модельованого процесу. 
Стохастичні моделі поділяються на вірогідні і статистичні. 
Вірогідні моделі — це такі моделі, в яких для кожного набору вихідних даних визначається єдиний розподіл вірогідних випадкових подій в досліджуваному процесі. 
Статистичні моделі — це такі, в яких відбивається випадковий характер модельованого процесу шляхом організації спеціальної стохастичної процедури. Кожному набору вхідних даних така модель ставить у відповідність будь-який випадковий (імовірний) результат із багатьох можливих. Статистичні моделі, як правило, є алгоритмічні тому, що випадковий механізм вибору значень параметрів неможливо організувати за допомогою аналітичних залежностей. 
Розрізняють моделі з програмним управлінням, оптимізаційним та імітаційним, що залежить від вибору методу відображення процесів управління в прогнозованому розвитку соціально-економічної системи. 
В моделях з програмним управлінням відсутній механізм синтезу керуючих параметрів, а цілеспрямовуюча діяльність системи задається у вигляді жорсткої схеми поведінки елементів на весь період моделювання. Цей підхід широко використовується на вищому рівні агрегування досліджуваних процесів, наприклад, у макромоделях економіки і включається в процедури імітаційного моделювання. 
В оптимізаційних моделях управління синтезуються наперед сформульовані критерії якості функціонування модельованого процесу з урахуванням поточного стану І умов життєдіяльності досліджуваного об'єкта. 
Основним інструментом прогнозування соціально. економічних процесів виступають імітаційні моделі. Цей клас являє собою сукупність моделей системи управління і функціонування виконавчих елементів, де функції управління та координації цілеспрямованої діяльності елементів і підсистем виконують експерти. За такою програмою з урахуванням зовнішніх умов моделюється діяльність елементів системи на першому кроці. Результати аналізуються нижніми ланками управління, передаються у вищі ланки і експерти формують нову програму. Шляхом повторного моделювання рішення в тій або іншій ланці можуть уточнюватися, може досліджуватися вплив різних факторів і зовнішніх умов на характер діяльності окремих елементів, підсистем і економічної системи в цілому. 
В процесі побудови математичних моделей для прогнозування складних об'єктів може бути використана така схема: 
— визначення цілі і завдань прогнозу; 
— змістовий виклад і розробка формалізованої схеми прогнозованого процесу, що відбиває гіпотезу про механізм функціонування об'єкта; 
— складання схеми взаємозв'язків системи моделей, що реалізують системне, цілеспрямоване модельне описування об'єкта; 
— вибір базової мови формального описування; 
— визначення вимог до технологій, характеристик і умов застосування в рамках прийнятої процедури прогнозування. 
Розробка системи моделей прогнозування проходить у три етапи. 
На першому етапі здійснюється розробка локальних методик прогнозування. Конструюються окремі моделі і підсистеми моделей прогнозування, що об'єднуються в єдину систему для цілей прогнозування згідно 8 конкретними вимогами. 
На другому етапі уточнюються і погоджуються підсистеми моделей, перевіряється їх взаємодія, визначається послідовність використання окремих моделей, а також прийомів оцінки і методів перевірки одержуваних комплексних прогнозів. На цьому етапі розробляється програмне забезпечення для ЕОМ. 
На третьому етапі здійснюється практична реалізація і уточнення окремих локальних систем і методик комплексного прогнозування. 
Вимоги до методик для розробки окремих моделей і систем моделей такі: 
— давати чітке описування послідовності правил складання окремих прогнозів; 
— використовувати методи і технічні засоби, що дають змогу здійснювати розрахунки своєчасно і багаторазово, виходячи із наявної інформації; 
— враховувати складні, багатофакторні зв'язки прогнозованих процесів і показників; 
— відбивати питання погодження окремих прогнозів в їх системі, яка не допускала б суперечностей і забезпечувала коригування прогнозів.