Страница 3 из 4
2. При экстраполяции динамических рядов не моделируется зависимость скорости изменения результирующего параметра от величин каких-либо ресурсных вложений, а это приводит к тому, что традиционно прогнозируются не скорости и ускорения параметров, а состояния системы, которые никогда не сбываются, и поэтому эти прогнозы всегда ложны, тогда как прогнозы процессов достаточно корректны.
Сейчас же преднамеренно применяется заведомо «ложный» инструмент прогнозирования. Риторические вопросы: зачем? Для какой цели? И кому это нужно?
• Отсюда следует вторая причина недопустимости применения традиционных экономико-математических методов прогнозирования динамики будущей национальной экономики.
Она заключается в том, что реальная экономика функционирует в условиях непрерывного изменения своих структур («архитектур»), а они не обнаруживаются традиционными методами прогнозирования. В результате возникает группа причин, порождающая непредсказуемую на практике хаотичную динамику будущих реальных процессов, например, «галопирующую инфляцию» [надо же экономистам придумать такой дурацкий термин!], создаваемую структурными изменениями. Наблюдаемая в экономике хаотичная динамика существенно «портит» традиционные экономические прогнозы, не обнаруживаемые традиционными инструментами прогнозирования экономической динамики.
• Третья причина объясняется тем, что экономика является кибернетической системой. Следовательно, это динамическая система с наличием множества, непрерывно изменяющихся, и, к тому же, нелинейных обратных связей (О.С.).
Главным признаком кибернетичности системы служит наличие у неё не менее одной структурной обратной связи, в контуре которой должен находиться хотя бы один динамический элемент (интегрирования или дифференцирования). У реальных экономических систем (но не искусственных математических моделей, применяемых в традиционных экономических описаниях) всегда имеется множество динамических элементов (накопителей-интеграторов ресурсов, и/или дифференцирующих элементов, отражающих скорости и ускорения изменений параметров), и большое количество различных (положительных и отрицательных) структурных обратных связей. При этом корректность прогнозирования существенно возрастает, когда количество О.С. приближается к порядку моделируемых переменных, которых иногда сотни тысяч. Кроме того, помимо структурных О.С. в кибернетических моделях экономики часто создаются обратные связи по оси времени из будущей динамики, т. е. обратные связи по временно́му континууму из будущего (см. ниже 4.В).
• Четвертая причина состоит в том, что все реальные экономические системы строго нелинейные (подавляющее большинство преобразований параметров выполняется нелинейными алгоритмами), а это приводит к тому, что в экономике полностью отсутствуют линейные функциональные связи между ее параметрами. Эта особенность экономики исключает возможность наличия у неё «замороженных», т. е. постоянных по величине коэффициентов (в виде не изменяемых ставок налогов, тарифов, цен и даже постоянных нормативов, т. е. констант), длительное сохранение которых в перспективной динамике всегда приводят к разрушению экономики.
• Пятая причина порождается сложностью экономических систем, образуемой в результате множественного взаимодействия нескольких стран, сопрягаемых межсистемными (перекрестными) связями (заметим это не кибернетические обратные связи в классическом их представлении).
При этом сложность экономической модели с перекрестными связями тем больше, чем больше отдельных (локальных) стран взаимодействует по этим связям (т. е. чем больше моделируется взаимодействующих национальных экономик).
Отдельная (локальная) экономическая система характеризуется тем, что предпринимаемые в ней управления всегда направлены на улучшение критерия только ее самой, например, критерия развития отдельной страны. Сложность выражается в том, что при наличии взаимодействий нескольких стран, по перекрестным связям между ними, происходят взаимные влияния изменений у каждой из них на экономическую динамику всех других стран. Иными словами, применение каждой страной своего управления приводит к изменениям динамики у всех других, сопряженных с ней стран.
Отсюда следует, что необходимо создание таких новых технологий и инструментов экономико-математического моделирования, которые позволят корректно прогнозировать динамику кибернетических нелинейных сложных (взаимозависимых) систем с изменяющейся структурой, создающих детерминировано хаотичные (но не случайные) социально-экономические процессы.
Заметим, прогнозировать процессы, а не состояния, которые прогнозированию не поддаются. Например, неграмотно публиковать прогноз величины валютного курса рубля, который через два года будет равен 40 рублям за единицу инвалюты – национальный ЦБ может нарушить этот прогноз потому, что ЦБ легко изменяет валютный курс, как масштабирующий коэффициент. Корректно прогнозировать можно только скорости (или иначе темпы) изменений валютного курса.
Таким образом, необходима новая технология прогнозирования экономических процессов для: (а) поиска корректных стратегий управления экономическим оригиналом на больших интервалах времени и прогнозирования процессов после реализации выбранных стратегий (с учетом экономических, финансовых, социальных, военно-политических, и т. п. взаимовлияний другими системами и предполагаемыми внешними воздействиями) до их реализации в практике, (б) тестирования качества проектируемых реформ и программ управления экономикой (так же до их применения на практике) по критерию отсутствия будущих кризисов и экономических катастроф.
Кроме этого необходим тренажерный практикум, позволяющий (в) обучение технологиям (а) и (б).
2. Инструмент ДИН для корректного прогнозирования экономической динамики
Для прогнозирования динамики параметров социально-экономических объектов с учетом отмеченных выше особенностей разработан специальный инструмент прогнозирования «ДИН-Прогноз™» (см. Интернет) или кратко ДИН. Инструмент ДИН позволяет получать прогнозы изменений скоростей и ускорений параметров моделей экономики с высокой степенью достоверности, возникающих в ответ на моделируемые управления экономикой.
Описание инструмента ДИН, предназначенного для прогнозирования изменений социально-экономических процессов, целесообразно начать с анализа удивительной аналогии. Обнаружилась похожесть математического отражения динамки социально-экономической системы и динамики полета самонаводящейся ракеты (зенитной, крылатой и т. п.). У ракеты, в управлении ее полетом, применяется два устройства: автопилот (задача – «планирование» технологии полетом) и головка самонаведения (задача – прогнозирование изменяющейся точки встречи ракеты с целью и формирование стратегии ее движения, т. е. «маршрута» полета к цели). Функция автопилота ракеты – планирование технологии полетом, т. е. управление ресурсами и структурой ракеты с учетом влияний от перемещения центра массы ракеты, наличия ветров и ураганов, изменений атмосферного давления с высотой, и т. п. При этом головка самонаведения должна, не «теряя» от этих влияний непрерывно маневрирующую цель, «наблюдать» за изменением ее траектории и прогнозировать точку встречи с ней, которая называется упрежденной точкой встречи. Иными словами, головка самонаведения, прогнозируя место в пространстве упрежденной точки встречи ракеты с целью, непрерывно изменяющей свое положение, формирует стратегию полета, которая предназначается для автопилота, планирующего «технологию» полета ракеты, с учетом возникающих помех по пути к цели.