Технологии моделирования рынков и рыночной системы

показателя при использовании стандартных шкал приведения dx, соответствующего полученному опытным путём качественному значению Dx, может осуществляться в соответствии с формулой

Решение данного уравнения с подстановкой известных значений позволяет выявить, что в соответствии с качественной оценкой и представленной шкалой приведения показатель должен составлять определённую величину.

Поскольку полученная модель при условии соответствия количественных и качественных оценок шкал отображает сложившееся рыночное равновесие, то в случае несовпадения рассчитанного уровня показателя с результатами, полученными в ходе маркетингового исследования рынка, напрашивается лишь одно решение – требуется пересмотреть шкалу приведения от физических параметров к качественным по данному показателю. При этом требуется, чтобы полученная новая количественная оценка совпала с качественным значением.

Преобразование функции приведения предполагает изменение физических параметров dmin и dmax, соответствующих

значениям 1 (Dmin) и 4 (Dmax).

Преобразуя выражение (2.1) таким образом, чтобы в результате можно было определить новое значение параметра dmax, получили результат, представленный выражением

Поскольку используется постоянная шкала [1, 4], выражение можно упростить до вида

81

Выражения (2.2) и (2.3) используются в случаях, если при изменении шкалы приведения предполагается оставить без изменений минимальное физическое значение шкалы dmin.

С другой стороны, если требуется оставить без изменений максимальное количественное значение, то требуется применять выражение,

упрощение которого в результате применения шкалы [1, 4], предаст ему вид

Представим гипотетическую ситуацию, при которой результаты маркетингового исследования показали, что в среднем результаты анализа показателя определили его среднее значение на более высоком уровне. Применяя формулу (2.4), нетрудно определить, что при неизменности нижнего предела физической шкалы оценивания с целью сопоставления качественной оценки с данным значением требуется увеличить максимальное значение физической шкалы.

С другой стороны, в случае необходимости изменения шкалы приведения с неизменным параметром верхнего физического значения использование формулы (2.5) позволит определить нижнее значение физической шкалы.

На рис. 2.12 представлена графическая интерпретация применения методики пересмотра шкал приведения. Представлена первоначальная шкала приведения с координатами [15000,1; 30000,4] и полученная в результате расчётов новая шкала с координатами [15000,1; 30000,3,7]. Качественное значение физического параметра в новой шкале было получено в результате применения выражения

82

7.Определите подходы к формированию древа критериев.

8.Укажите основные принципы построения модели комплексного оценивания.

9.Какими способами может быть осуществлена коррекция модели рынка?

10.Чем объясняется необходимость переходов из количественных параметров модели к их качественным оценкам и обратно?

84

Глава 3

МОДЕЛИРОВАНИЕ РЫНОЧНЫХ СИСТЕМ

3.1.Разработка и исследование моделей структуры социума

иих применение

Моделирование рыночной системы, в отличие от моделирования предпочтений индивида, предполагает учёт мнения некоторого количества рыночных участников, совокупность действий которых и является отражением наблюдаемой рыночной ситуации. Ранее описываемая методика по большей части ориентировалась на представление предпочтений одного рыночного участника, что немаловажно, однако при моделировании рыночной системы объектом является социум.

Актуальным становится определение характера степени этого влияния. Для этого необходимы эффективные модели, способные прогнозировать поведение социума в различных ситуациях на основе предпочтений его участников.

Актуальность решаемой задачи определяется противоречием между растущим интересом к задачам моделирования структуры и поведения социума и отсутствием эффективного инструмента её решения.

В данной главе рассматривается процесс моделирования структуры социума на основе матричных сверток применительно к задачам рыночной экономики. Для этого необходима постановка следующих задач:

•разработать индивидуальные модели предпочтений отдельных игроков рынка;

•разработать технологию идентификации структуры социума;

•разработать технологию перехода от индивидуальных моделей поведения участников к модели рынка на основе совокупного спроса и предложения;

85

• разработать основы имитационного делового моделирования рынков при совокупном спросе и предложении.

Определение слова «социум» не имеет четкой формулировки. В словаре С.И. Ожегова социум (от лат. socius – товарищ, компаньон) – это то же, что общество. В словаре русских синонимов социум – это общество, общность. В словаре Ефремовой социум – это коллектив людей, характеризующийся общностью социальной, экономической и культурной жизни. Таким образом, социум есть не что иное, как группа людей, имеющая общие интересы, взгляды, убеждения. Существуют также подгруппы индивидов, поведение и реакция которых на конкретные события схожи, что говорит о структурной природе социума.

Социум состоит из групп людей, которые влияют на его поведение в целом. Определение степени их влияния является актуальным в вопросах прогнозирования ситуации социально-

экономического характера. Решение этой задачи, по существу, является видом агрегирования социума с точностью до его структуры, т.е. идентификацией.

С другой стороны, идентификация, с точки зрения социологии, есть не что иное, как процесс эмоционального и иного самоотождествления личности с другим человеком, группой, образцом. Идентификация структуры социума подразумевает отождествление каждого индивида с подгруппой социума (можно назвать это классом), члены которой имеют схожее поведение. Процесс разработки механизмов идентификации структуры социума предлагается строить на основе моделей индивидуальных и коллективных предпочтений [1] с использованием процедур обработки экспертной информации. Модель предпочтения есть поведенческая модель человека или группы людей, которая описывается качественными характеристиками – критериями оценки (X1, X2, …, Xk). Социум представлен

множеством моделей предпочтений m =1, M , которые, в свою

очередь, можно сгруппировать в подмножества «близких» моделей (рис. 3.1).

86

2. Для каждого виртуального события вычисляется комплексная оценка по всем моделям предпочтений rij, где j [1, N ]; N – количество моделей предпочтений.

3. По всем (n) виртуальным объектам средствами активной экспертизы вычисляется согласованная оценка rсоглi =

=АЭ({ri })i .

4.Расчет среднего отклонения комплексных оценок каждой модели предпочтений от согласованных оценок идеальной модели по формуле

N

∑ rсоглi −rij

5. Ранжирование средних отклонений комплексных оце-

нок.

6. Формирование группы моделей предпочтений: выбирается минимальное среднее отклонение ∆min в проранжированном ряду и ищутся другие средние отклонения ∆ j , которые не

превышают минимальное среднее отклонение на некоторую заданную величину δ. Эта величина задается экспертом, осуществляющим вычислительный эксперимент, как точность, с которой будет моделироваться структура социума. Например, δ не более 1 % от диапазона качественной шкалы области определения (для шкалы [1, 4], соответственно, 1 % = 0,03). Эксперту рекомендуется определять значение δ таким образом, чтобы количество групп в социуме было ориентировано на то число подгрупп, которое обычно используется в социальноэкономических исследованиях (например, не более пяти: «низкий «класс», класс «ниже среднего», «средний» класс, класс «выше среднего», высший класс).

7. Получив первую группу моделей (Ml, l =1, L, где L – множество групп моделей предпочтений) с моделью поведения

88

(mj ), наиболее «близкой» к идеальной, оставшиеся модели за-

ново отправляют на активную экспертизу, где вычисляются согласованные оценки для оставшегося множества моделей, рассчитывается среднее отклонение и устанавливается группа моделей предпочтений, средние отклонения которых от минимального среднего отклонения в проранжированном ряду не превышают величины δ.

8. Группирование моделей предпочтений происходит до полного опустошения исходного множества моделей предпочтений.

Алгоритм проведения вычислительного эксперимента представлен в блок-схеме на рис. 3.2.

В качестве примера рассмотрим применение представленного алгоритма на некотором смоделированном виртуальном рынке.

Рынок – экономические отношения, результатом которых являются спрос, предложение и цена.

Таким образом, любой рынок представлен минимум двумя игроками: игроком, предлагающим товар или услугу (предложение) по определенной цене, и игроком, готовым купить товар или услугу (спрос) за определенную цену.

Спрос есть отношение между ценой товара и его количеством, которое покупатели хотят и в состоянии приобрести. Закон спроса утверждает, что чем ниже цена товара, тем больше его количество, которое покупатели хотят и могут приобрести. Этот закон является гипотезой, существенно подтвержденной фактами.

Предложение есть связь между ценой товара и его количеством, которое продавцы хотят и могут продать. Закон предложения утверждает, что при прочих равных условиях чем выше цена, тем больше желание продавца сделать этот товар доступным (произвести его, предложить на продажу).

89