Анализ дифференциации потребительских расходов домохозяйств на основе агент-ориентированного моделирования

М. М. Юсупов, Е. А. Макарова, Р. Р. Камаева

Аннотация


В статье представлена агент-ориентированная модель процесса формирования потребительских расходов с учётом их декомпозиции на пять 20-процентных групп по доходам, также представлены объектно-ориентированные модели для рассматриваемой имитационной системы. Представлен анализ дифференциации потребительских расходов домохозяйств на основе различных сценарий поведения сектора домохозяйств. В работе рассматриваются три основных сценария поведения сектора домохозяйств: базовый, негативный и управляемый.

Ключевые слова


агент-ориентированное моделирование; потребительские расходы; сценарии моделирования; эксперименты; объектно-ориентированная модель.

Полный текст:

PDF

Литература


Социально-экономические индикаторы бедности в 2015-2022 гг. М.: Росстат, 2021. [[ Socio-Economic Indicators of Poverty in 2015-2022. Moscow: Rosstat, 2021. (In Russian). ]]

Социально-экономическое положение России: Доклад 2023 года. [Электронный ресурс]. URL: https:// rosstat.gov.ru/compendium/document/50801. [[ Socio-Economic Situation in Russia: Report 2023. [Electronic resource]. (In Russian). ]]

Сбережения россиян: мониторинг. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://wciom.ru/analytical-reviews/analiticheskii-obzor/sberezhenija-rossijan-monitoring. [[ Savings of Russians: monitoring. [Electronic resource] (In Russian). ]]

Баланс денежных доходов, расходов и сбережений населения по итогам за год. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/urov_17g-nm.xlsx. [[ Balance of Cash Income, Expenses and Savings of the Population Based on the Results for the Year. [Electronic resource]. (In Russian). ]]

Распределение общего объема денежных доходов по 20% группам населения. [Электронный ресурс]. URL: https//rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Urov.xlsx. [[ Distribution of Total Cash Income by 20% Population Groups. [Electronic resource]. (In Russian). ]]

Пидяшова О. П., Кравченко Т. Е., Терещенко Т. А. Статистический анализ структуры расходов населения // Вестник Академии знаний. 2019. № 32 (3). С. 210–211. [[ Pidyashova O. P., Kravchenko T. E., Tereshchenko T. A. “Statistical analysis of the structure of population expenditures” // Bulletin of the Academy of Knowledge. 2019. No. 32 (3), pp. 210-211. (In Russian). ]]

Бородина Т. В., Гугнина Е. В. Анализ структуры и динамики доходов населения России // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 12 (часть 3). С. 478–485. [[ Borodina T. V., Gugnina E. V. “Analysis of the structure and dynamics of income of the Russian population” // Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law. 2020. No. 12 (part 3), pp. 478 485. (In Russian). ]]

Бахтизин А. Р., Макаров В. Л., Максаков А. А., Сушко Е. Д. Демографическая агент-ориентированная модель России и оценка ее применимости для решения практических управленческих задач // Искусственные общества. 2021. T. 16. Вып. 2 [Электронный ресурс]. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800015357-1-1/ (дата обращения: 07.09.2021). [[ Bakhtizin A. R., Makarov V. L., Maksakov A. A., Sushko E. D. “Demographic agent-oriented model of Russia and assessment of its applicability for solving practical management problems” // Artificial Societies. 2021. Vol. 16, Issue. 2 [Electronic resource]. (In Russian). ]]

Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д., Агеева А. Ф. Агент-ориентированная модель Евразии и имитация реализации крупных инфраструктурных проектов // Экономика региона. 2018. № 4. С. 1102–1116. DOI: https://doi.org/ 10.17059/2018–4–4). [[ Makarov V. L., Bakhtizin A. R., Sushko E. D., Ageeva A. F. “Agent-based model of Eurasia and imitation of the implementation of large infrastructure projects” // Regional Economics. 2018. No. 4, pp. 1102–1116. (In Russian). ]]

Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д. и др. Агент-ориентированные модели: мировой опыт и технические возможности реализации на суперкомпьютерах // Вестник Российской академии наук. 2016. Т. 86. С. 252–262. [[ Makarov V. L., Bakhtizin A. R., Sushko E. D. et al. “Agent-based models: world experience and technical capabilities of implementation on supercomputers” // Bulletin of the Russian Academy of Sciences. 2016. Vol. 86, pp. 252-262. (In Russian). ]]

Рамзаев В. Д., Хаймович И. Н., Чумак В. Г., Кукольникова Е. А. Использование агент-ориентированного моделирования для анализа высокотехнологичных интегрированных структур промышленности региона // Вестник Самарского муниципального института управления. 2017. № 2. С. 98–105. [[ Ramzaev V. D., Khaimovich I. N., Chumak V. G., Kukolnikova E. A. “Using agent-based modeling for the analysis of high-tech integrated industrial structures of the region” // Bulletin of the Samara Municipal Institute of Management. 2017. No. 2, pp. 98-105. (In Russian). ]]

AnyLogic за 3 дня: практическое пособие по имитационному моделированию [Электронный ресурс]. URL: https://www.anylogic.ru/resources/books/free-simulation-book-and-modeling-tutorials/ (дата обращения 02.03.2023). [[ AnyLogic in 3 days: a Practical Guide to Simulation Modeling [Electronic resource]. (In Russian). ]]

Закиева Е. Ш. Методология поддержки принятия решений при управлении социетальной системой на основе динамического моделирования и интеллектуальных технологий // Системная инженерия и информационные технологии. 2023. Т. 5. № 3 (12). С. 69–92. [[ Zakieva E. Sh. “Methodology for decision support in managing a societal system based on dynamic modeling and intelligent technologies” // System Engineering and Information Technologies. 2023. Vol. 5, No. 3 (12), pp. 69 92. (In Russian). ]]

Макарова Е. А., Габдуллина Э. Р., Солнцев О. В. Агент-ориентированная модель функционирования кластеров предприятий сектора малого и среднего предпринимательства при взаимодействии с банковским сектором // Современные наукоемкие технологии. 2021. № 6-1. С. 55-60. DOI 10.17513/snt.38697. EDN ZMBMSJ. [[ Makarova E. A., Gabdullina E. R., Solntsev O. V. “Agent-based model of the functioning of clusters of small and medium-sized enterprises in interaction with the banking sector. 2021. No. 6-1, pp. 55-60. (In Russian). ]]

Макарова Е. А. Динамические модели функционирования экономических агентов и их взаимодействия в рамках воспроизводственного процесса с учетом запасов капитала // Инфокоммуникационные технологии. 2015. Т. 13. № 2. С. 164–176. [[ Makarova E. A. “Dynamic models of the functioning of economic agents and their interaction within the framework of the reproduction process taking into account capital reserves” // Infocommunication Technologies. 2015. Vol. 13, No. 2, pp. 164-176. (In Russian). ]]

Ильясов Б. Г., Макарова Е. А., Закиева Е. Ш., Гиздатуллина Э. С. Оценка данных о доходах населения в региональном разрезе методом главных компонент // Экономика региона. 2019. Т. 15. Вып. 2. С. 601–617. [[ Ilyasov B. G., Makarova E. A., Zakieva E. Sh., Gizdatullina E. S. “Assessment of data on population income in a regional context using the method of principal components” // Regional Economics. 2019. Vol. 15, issue 2, pp. 601-617. (In Russian). ]]

Макарова Е. А., Закиева Е. Ш., Валитов Р. Р., Гиздатуллина Э. С. Структура и алгоритмы системы интеллектуальной поддержки управления процессом функционирования сектора домохозяйств // Программные продукты и системы. 2018. № 1. С. 218–224. EDN YPKUFN. [[ Makarova E. A., Zakieva E. Sh., Valitov R. R., Gizdatullina E. S. “Structure and algorithms of an intelligent support system for managing the process of functioning of the household sector” // Software Products and Systems. 2018. No. 1, pp. 218-224. (In Russian). ]]

Димов Э. М., Ильясов Б. Г., Макарова Е. А., Закиева Е. Ш., Ефтонова Т. А., Гиздатуллина Э. С. Методология системного динамического моделирования и управления функционированием многоотраслевого производственного комплекса в рамках воспроизводственного процесса макроуровня // Инфокоммуникационные технологии. 2018. Т. 16. № 1. С. 81 96. DOI 10.18469/ikt.2018.16.1.09. EDN XTHBKH. [[ Dimov E. M., Ilyasov B. G., Makarova E. A., Zakieva E. Sh., Eftonova T. A., Gizdatullina E. S. “Methodology of system dynamic modeling and management of the functioning of a diversified production complex within the framework of the macro-level reproduction process” // Infocommunication Technologies. 2018. Vol. 16, No. 1, pp. 81-96. (In Russian). ]]

Дегтярева И. В., Макарова Е. А., Габдуллина Э. Р., Возмилкин В. И. Мультиагентная модель управления функционированием многоотраслевого производственного комплекса при взаимодействии с кластерами банковского сектора // Актуальные вопросы экономической теории: развитие и применение в практике российских преобразований: Мат-лы VII Международной научно-практической конференции. Уфа: Изд-во: ГОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет», 2018. C. 173–177. [[ Degtyareva I. V., Makarova E. A., Gabdullina E. R., Vozmilkin V. I. “Multi-agent model for managing the functioning of a diversified industrial complex in interaction with clusters of the banking sector” // Current issues of economic theory: development and application in practice of Russian transformations: Materials of the VII International Scientific and Practical Conference. 2018. Pp. 173-177. (In Russian). ]]

Ильясов Б. Г., Дегтярева И. В., Макарова Е. А., Солнцев О. В. Объектно-ориентированные модели системы многоагентного моделирования взаимодействия многоотраслевого производственного комплекса с банковским сектором // Актуальные вопросы экономической теории: развитие и применение в практике российских преобразований: Мат-лы VIII Международной научно‐практической конференции. Уфа: Изд-во ГОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет», 2019. [[ Ilyasov B. G., Degtyareva I. V., Makarova E. A., Solntsev O. V. “Object-oriented models of a multi-agent modeling system for the interaction of a diversified industrial complex with the banking sector” // Current issues of economic theory: development and application in practice of Russian transformations. Materials of the VIII International Scientific and Practical Conference. Ufa, 2019. (In Russian). ]]

Макарова Е. А., Габдуллина Э. Р., Кашапова Г. Ф. Анализ триады данных о расходах региональных бюджетов на основе алгоритмов машинного обучения и построения квадрантов-кластеров // Управление экономикой: методы, модели, технологии: Мат-лы XX Международной научной конференции. Уфа: УГАТУ, 2020. С. 292–295. [[ Makarova E. A., Gabdullina E. R., Kashapova G. F. “Analysis of a triad of data on regional budget expenditures based on machine learning algorithms and construction of quadrant-clusters” // Economic Management: methods, models, technologies: materials of the XX International scientific conference. Ufa: UGATU, 2020, pp. 292-295. (In Russian). ]]


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2024 М. М. Юсупов, Е. А. Макарова, Р. Р. Камаева