Дужински Р.Р.доктор психологических наук, профессор, Колледж гуманитарных и естественных наук, Университет Нэшнл Льюис, Чикаго, Соединенные Штаты Америки ramzia@aol.com ORCID id: отсутствует SPIN-код: отсутствует
Предмет. Оцифровка динамической модели межотраслевого баланса. Цели. Разработка авторской статистической базы исследований в области межотраслевого анализа, структурного прогнозирования, устойчивости, экономической динамики и экономического роста. Математически исследование формализуется задачей Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений. Кроме указанных областей анализа работа открывает новые возможности по изучению межотраслевых инерционностей экономических систем. Методология. Компонентами методологии при написании статьи явились теоретические и практические основы системного, статистического, межотраслевого и структурного динамического анализа. Важной задачей явилось обеспечение вычислительной готовности авторской теории структурных/собственных динамических свойств экономики как системы. На пути ее решения возникла необходимость разработки методов генерации собственной статистической базы расчетных исследований. Без решения этой проблемы было бы невозможно количественно определить основную динамическую межотраслевую модель. Последнее необходимо для проведения широкого спектра численных исследований многих задач моделирования устойчивости, экономической динамики и экономической конъюнктуры. Результаты. На основе данных официальной статистики решена проблема оцифровки динамической модели межотраслевого баланса, записанной в виде системы дифференциальных уравнений. Впервые данная модель из множества чисто теоретических конструкций переведена в класс вычислимых, то есть эконометрически (количественно, численно) определенных моделей. Для указанного перевода в виде методики разработана последовательность согласованных действий и вычислений. Разработаны и представлены элементы авторской статистической базы исследований. Область применения результатов – макроэкономическое моделирование, решение задач структурной устойчивости, экономического роста, анализа внутренних/собственных динамических свойств экономических систем на макроуровне. Выводы. Количественное определение динамической межотраслевой модели в виде системы дифференциальных уравнений открывает широкие перспективы в области устойчивости макроэкономики, ее структурной готовности к расширенному воспроизводству, то есть к экономическому росту. Модель может использоваться как самостоятельно, так и в комплексе с равновесными и иными агент-ориентированными моделями.
Ашимов А.А., Айсакова Б.A., Алшанов Р.А. Параметрическое регулирование экономического роста на базе неавтономных вычислимых моделей общего равновесия // Автоматика и телемеханика. 2014. Вып. 6. С. 69–85. URL: Link
Баранов Э.Ф., Елсакова А.В., Корнева Е.С. Декомпозиционный анализ на основе таблиц «затраты – выпуск» из базы данных WIOD. М.: НИУ ВШЭ, 2015. 38 с. URL: Link
Суворов Н.В., Трещина С.В., Белецкий Ю.В., Балашова Е.Е. Балансовые и факторные модели как инструмент анализа и прогнозирования структуры экономики // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2017. Т. 5. С. 50–75. URL: Link
Широв А.А., Саяпова А.Р., Янтовский А.А. Интегрированный межотраслевой баланс как элемент анализа и прогнозирования связей на постсоветском пространстве // Проблемы прогнозирования. 2015. № 1. С. 11–22. URL: Link
Широв А.А., Янтовский А.А. Межотраслевая макроэкономическая модель RIM – развитие инструментария в современных экономических условиях // Проблемы прогнозирования. 2017. № 6. С. 3–18. URL: Link
Алмон К. Искусство экономического моделирования. М.: Макс-Пресс, 2012. 648 с.
Almon Cl., Grassini M. The Changing Structure of Employment in Italy 1980–2010: Can Investment Affect the Outcome? URL: Link
Широв А.А. От кризиса механизмов финансирования к устойчивому экономическому росту // Проблемы прогнозирования. 2016. № 4. С. 3–13. URL: Link
Узяков P.М. Использование межотраслевого инструментария в анализе динамики российской экономики в 1991–2013 гг. // Проблемы прогнозирования. 2018. № 3. С. 13–27. URL: Link
Узякова Е.С., Узяков Р.М. Анализ влияния научно-технического развития на экономический рост с использованием инструментария межотраслевого баланса // Проблемы прогнозирования. 2018. № 4. С. 82–92. URL: Link
Кузнецов С.Ю., Пионтковский Д.И., Соколов Д.Д., Старчикова О.С. Эмпирическое сравнение математических методов построения динамических рядов системы таблиц «затраты – выпуск» // Экономический журнал ВШЭ. 2016. Т. 20. № 4. С. 711–730. URL: Link
Егиев С.К. Шоки неопределенности и краткосрочные колебания в Российской экономике // Горизонты экономики. 2016. № 6. С. 49–58.
Панкова С.В., Попов В.В. Моделирование влияния динамики структуры взаимной торговли на развитие экономического потенциала Российской Федерации // Экономический анализ: теория и практика. 2016. № 12. С. 4–13. URL: Link
Кузнецов С.А., Тихобаев В.М. Итерационный подход к расчету межотраслевых объемов производства и разработка альтернативной концепции национальной экономики // Экономический анализ: теория и практика. 2019. Т. 18. № 6. С. 1166–1180. URL: Link
Gaaitzen de Vries J., Erumban A.A. et al. Deconstructing the BRICs: Structural Transformation and Aggregate Productivity Growth. Journal of Comparative Economics, 2012, vol. 40, iss. 2, pp. 211–227. URL: Link
Fagiolo G., Roventini A. Macroeconomic Policy in DSGE and Agent-Based Models Redux: New Developments and Challenges Ahead. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 2017, vol. 20, iss. 1. URL: Link
Алмон К. В чем важность таблиц «затраты-выпуск»? // Проблемы прогнозирования. 2018. № 6. C. 7–11. URL: Link
Суслов В.И., Доможиров Д.А., Ибрагимов Н.М. и др. Агент-ориентированная многорегиональная модель «затраты – выпуск» российской экономики // Экономика и математические методы. 2016. Т. 52. № 1. С. 112–131.
Доможиров Д.А., Ибрагимов Н.М., Мельникова Л.В., Цыплаков А.А. Интеграция подхода «затраты – выпуск» в агент-ориентированное моделирование. Ч. 1. Методологические основы // Мир экономики и управления. 2017. Т. 17. № 1. С. 86–99. URL: Link
Доможиров Д.А., Ибрагимов Н.М., Мельникова Л.В., Цыплаков А.А. Интеграция подхода «затраты – выпуск» в агент-ориентированное моделирование. Ч. 2. Межрегиональный анализ в искусственной экономике // Мир экономики и управления. 2017. Т. 17. № 2. С. 15–25. URL: Link
Долятовский В.А., Гречко М.В. Моделирование механизмов поведения экономических агентов // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17. № 10. С. 1835–1848. URL: Link
Ельшин Л.А. Методические подходы к прогнозированию промышленного развития на основе построения ожиданий экономических агентов // Экономический анализ: теория и практика. 2017. Т. 16. № 11. С. 2028–2042. URL: Link
Позамантир Э.И. Вычислимое общее равновесие экономики и транспорта. Транспорт в динамическом межотраслевом балансе. М.: Поли Принт Сервис, 2014. 280 с.
Малкина М.Ю., Овчаров А.О. Оценка финансовой нестабильности экономических систем: разнообразие методов и моделей // Экономический анализ: теория и практика. 2019. Т. 18. № 7. С. 1273–1294. URL: Link
Козырь Н.С., Коваленко В.С. Метрика отраслевой классификации в Российской Федерации и за рубежом // Экономический анализ: теория и практика. 2017. Т. 16. № 10. С. 1914–1927. URL: Link
Белкин В.Д. Цены единого уровня и экономические измерения на их основе. М.: ЦЭМИ РАН, 2015. Т. 1. 352 c.
