Структура и динамические модели управляемого взаимодействия секторов домохозяйств и государственных учреждений

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

Аннотация


В статье представлена структура управляемого взаимодействия моделей секторов домохозяйств и государственных учреждений в составе макроэкономической системы. Проведены экспериментальные исследования процессов управляемого взаимодействия секторов домохозяйств и государственных учреждений в условиях возмущений и принятия решений при управлении государственными расходами. Показано, что рост социальных трансфертов и выделение дотаций на бюджетное выравнивание позволяет увеличить потребительский спрос и обеспечить последующий рост экономики.

Ключевые слова


динамическое моделирование, потребительские расходы, социальные трансферты, запасы, кластер, имитационное моделирование

Полный текст:

PDF

Литература


Крюков В.А., Баранов А.О., Павлов В.Н., Суслов В.И., Суслов Н.И. Проблемы развития единого комплекса средств мак-роэкономического межрегионального межотраслевого анализа и прогнозирования // Экономика региона. 2020. Т. 16, вып. 4. С. 1072-1086. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-4-5. [[ Kryukov V. A., Baranov A. O., Pavlov V. N., Suslov V. I., Suslov N. I. “Problems of development of a unified complex of macroeconomic interregional intersectoral analysis and fore-casting tools” // Economics of the Region. 2020. Vol. 16, issue. 4, pp. 1072-1086. (In Ruussian). ]]

Белоусов Д. Р., Громов А. Д. и др. О построении количественной модели российской экосистемы ИКТ // Проблемы прогнозирования. 2018. № 4(169). С. 129-141. [[ Belousov D. R., Gromov A. D., et al. “On the construction of a quantitative model of the Russian ICT ecosystem” // Forecasting Problems. 2018. No. 4(169), pp. 129-141. (In Ruussian). ]]

Пильник Н. П., Поспелов И. Г., Радионов С. А. Система макроэкономических балансов России // Вестник АКСОР. 2017. Т. 43. № 3-4. С. 71-78. [[ Pilnik N. P., Pospelov I. G., Radionov S. A. “System of macroeconomic balances of Russia” // Bulletin of AKSOR. 2017. Vol. 43, No. 3-4, pp. 71-78. (In Ruussian). ]]

Иващенко С. Модель динамического стохастического общего экономического равновесия с несколькими трендами и структурными разрывами // Деньги и кредит. 2022. Т. 81. № 1. С. 46-72. [[ Ivashchenko S. “Model of dynamic stochastic general economic equilibrium with several trends and structural breaks” // Money and Credit. 2022. Vol. 81, No. 1, pp. 46-72. (In Ruussian). ]]

Полбин А. В., Фокин Н. Д. DSGE-модели с гетерогенными агентами: новый взгляд на особенности функционирования экономики // Вопросы экономики. 2022. № 9. С. 53-72. [[ Polbin A. V., Fokin N. D. “DSGE models with heterogeneous agents: a new look at the features of the functioning of the economy” // Questions of Economics. 2022. No. 9, pp. 53-72. (In Ruussian). ]]

Пильник Н. П., Радионов С. А., Станкевич И. П. Обобщенная многопродуктовая декомпозиция элементов использова-ния ВВП России // Экономический журнал ВШЭ. 2018. Т. 22, № 2. С. 251–274. [[ Pilnik N. P., Radionov S. A., Stankevich I. P. Generalized multi-product decomposition of elements of Russian GDP use // HSE Economic Journal. 2018. Vol. 22, no. 2, pp. 251–274. (In Ruussian). ]]

Будзко В. И., Огнивцев С. Б. и др. Моделирование экономических механизмов АПК // Управление развитием крупно-масштабных систем (MLSD'2021). Труды Четырнадцатой международной конференции. Москва, 2021. С. 1790-1817. [[ Budzko V. I., Ognivtsev S. B., et al. “Modeling of economic mechanisms of the agro-industrial complex” // Management of the Development of Large-Scale Systems (MLSD'2021). Proceedings of the Fourteenth International Conference. Moscow, 2021. pp. 1790-1817. (In Ruussian). ]]

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: 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 implementa-tion 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 возмож-ности реализации на суперкомьютерах // 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). ]]

Малахов В. А., Несытых К. В. Агентно-ориентированный подход к межотраслевому моделированию развития эконо-мики России в среднесрочной перспективе // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2016): труды Девятой междунар. конф., 03-05 окт. 2016 г. Т. 1. М.: ИПУ РАН, 2016. С. 49-61. [[ Malakhov V. A., Nesytykh K. V. “Agent-based approach to intersectoral modeling of the development of the Russian economy in the medium term” // Management of the Development of Large-Scale Systems (MLSD’2016): Proceedings of the Ninth International. Conf., 03-05 Oct. 2016. Vol. 1. Moscow: IPU RAS, 2016, pp. 49-61. (In Ruussian). ]]

Несытых К. В., Малахов В. А., Дубынина Т. Г. Многоагентные межотраслевые модельные исследования зависимости экономики России от мировых цен на нефть // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2017): матери-алы Десятой междунар. конфер., 2–4 окт. 2017 г. Т. 1. М.: ИПУ РАН, 2017. С. 70-73. [[ Nesytykh K. V., Malakhov V. A., Dubynina T. G. “Multi-agent inter-industry model studies of the dependence of the Russian economy on world oil prices” // Management of the Development of Large-Scale Systems (MLSD’2017): Proc. of the Tenth International. Conf., Oct. 2–4. 2017. Vol. 1. Moscow: IPU RAS, 2017. P. 70-73. (In Ruussian). ]]

Hallegatte S. “An adaptive regional input‐output model and its application to the assessment of the economic cost of Katrina” // Risk Analysis 28(3):779-99, 2008. https://doi.org/10.1111/j.1539-6924.2008.01046.x

Tesfatsion L. “Agent-based computational economics: Modelling economies as complex adaptive systems” // Information Sciences 149(4, 2003):262-268. DOI: 10.1016/S0020-0255(02)00280-3.

Широв А. А., Узяков М. Н., Узякова Е. С. Перераспределение первичных доходов населения как фактор снижения нера-венства и ускорения экономического роста на региональном уровне // Экономика региона. 2022. Т. 18, вып. 2. С. 423 436. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2022-2-9 [[ Shirov A. A., Uzyakov M. N., Uzyakova E. S. “Redistribution of pri-mary income of the population as a factor in reducing inequality and accelerating economic growth at the regional level” // Re-gional Economics. 2022. Vol. 18, issue 2, pp. 423-436. (In Ruussian). ]]

Ильясов Б. Г., Дегтярева И. В., Макарова Е. А., Валитов Р. Р. Система интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении макроэкономическим воспроизводственным процессом на основе имитационного моделирования // Вестник УГАТУ. 2012. № 3. С. 217–229. [[ Ilyasov B. G., Degtyareva I. V., Makarova E. A., Valitov R. R. “System of intellectual support for decision-making in managing the macroeconomic reproductive process based on simulation modeling” // Vestnik UGATU. 2012. No. 3, pp. 217–229. (In Ruussian). ]]

Ильясов Б. Г., Макарова Е. А., Валитов Р. Р. Имитационная модель регулирования расходов и доходов населения в си-стеме макроэкономического кругооборота // Программные продукты и системы. 2011. № 1. С. 123–126. [[ Ilyasov B. G., Makarova E. A., Valitov R. R. “Simulation model for regulating expenses and income of the population in the system of macro-economic circulation” // Software Products and Systems. 2011. No. 1, pp. 123–126. (In Ruussian). ]]

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., Eftono-va T. A., Gizdatullina E. S. “Methodology of system dynamic modeling and management of the functioning of a diversified pro-duction complex within the framework of the macro-level reproduction process” // Infocommunication Technologies. 2018. Vol. 16, No. 1, pp. 81-96. (In Russian). ]]

Закиева Е. Ш. Методология поддержки принятия решений при управлении социетальной системой на основе динами-ческого 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 dy-namic modeling and intelligent technologies” // System Engineering and Information Technologies. 2023. Vol. 5, No. 3 (12), pp. 69 92. (In Russian). ]]

Макарова Е. А. Динамические модели функционирования экономических агентов и их взаимодействия в рамках вос-производственного 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 frame-work of the reproduction process taking into account capital reserves” // Infocommunication Technologies. 2015. Vol. 13, No. 2, pp. 164-176. (In Russian). ]]

B. Ilyasov, E. Makarova, E. Zakieva, E. Gabdullina. Intelligent Assistance of Decision-Making in the Management of Multifactor Systems Based on Fuzzy Cognitive Models // Proceedings of the 7th Scientific Conference on Information Technologies for In-telligent Decision Making Support (ITIDS 2019) Published by Atlantis Press Advances in Intelligent Systems Research, volume 166, pp.1-7.

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 principal com-ponent method” // Economics of the Region. 2019. Vol. 15, issue 2, pp. 601-617. (In Ruussian). ]]

Юсупов М. М., Макарова Е. А., Камаева Р. Р. Анализ дифференциации потребительских расходов домохозяйств на ос-нове агент-ориентированного моделирования // Системная инженерия и информационные технологии. 2023. Т. 5, № 6(15). С. 57-66. EDN: PVCZYZ. [[ Yusupov M. M., Makarova E. A., Kamaeva R. R. “Analysis of differentiation of household consumer expenditures based on agent-based modeling” // System Engineering and Information Technologies. 2023. Vol. 5, No. 6(15), pp. 57-66. EDN: PVCZYZ. (In Ruussian). ]]

Шурыгин А. С., Макарова Е. А. Система агент-ориентированного моделирования функционирования кластеров пред-приятий с учётом налогообложения // Системная инженерия и информационные технологии. 2023. Т. 5, № 6(15). С. 24 31. EDN: TNDUPQ. [[ Shurygin A. S., Makarova E. A. “System of agent-based modeling of the functioning of clusters of enterprises taking into account taxation” // System Engineering and Information Technologies. 2023. Vol. 5, No. 6(15), pp. 24 31. EDN: TNDUPQ. (In Ruussian). ]]


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2024 Е. А. Макарова