СЕТЕВАЯ ЭКОНОМЕТРИКА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЩЕСТВА

Эконометрика - это наука, которая изучает как качественные, так и количественные экономические взаимосвязи с использованием методов и моделей математики и статистики [1]. В современном определении эконометрики,  разработанном в уставе Экономического общества, указываются ключевые цели эконометрики, такие как использование статистических и математических методов в развитии экономики. Эконометрика обычно считается частью экономической теории наряду с макроэкономикой и микроэкономикой. Но это имеет гораздо более гносеологическое значение, чем указано в этом определении. Все дело в том, что в эконометрике рассматриваемые процессы и явления на самом деле вероятны и случайны.

Актуальность данной темы статьи заключается в том, что в отношении эконометрики как науки существует ряд противоречивых взглядов, одни из которых ставят под сомнение её достоверность, а другие наоборот, говорят о том, что в настоящее время она является одной из основных наук.

Хоть и сложно отрицать очевидный успех эконометрики в объяснении и в довольно точном прогнозировании поведения экономических систем и процессов, многие ученые и специалисты не довольны результатами её применения. Некоторые  даже считают эконометрику лженаукой,  ну или, по крайней мере, признают ее бесполезность. С давних пор эконометрику критикуют самые известные и прогрессивные экономисты.

Например, критиковал её популярный американский экономист Дж. Кейнс. Он отказывался «интерпретировать экономику как точную науку». Это было обусловлено нестабильностью коэффициентов корреляции и неспособностью решения проблем прогноза. Поэтому экономика не может требовать точных количественных показателей. Она должна основываться на реалистичных предположениях и содержать инструменты, облегчающие понимание и объяснение этой среды [1].

В. Леонтьев охарактеризовал эконометрику как «попытку восполнить нехватку имеющихся данных с помощью широкого использования все более изощрённых статистических приёмов». Представители австрийской школы экономики также крайне негативно относились к эконометрике [5].

Эконометрика развивается, появляется огромное количество новых экономических теорий, появляются новые методы и инструменты системной теории, теории хаоса, динамического и т.д. В особенности значительные изменения в эффективности применения экономических методов ожидаются от использования новых информационных технологий и их возможностей, а также от анализа больших объемов данных.

Повышение требований к результатам экономических исследований и значительное расширение спектра экономических проблем, требующих методов экономического решения, протекает в тех условиях, когда «цена» знаний значительно возрастает, т.е. в ходе развития информационного общества.

В информационном обществе время «ускоряется», и часто возникает необходимость срочного решения экономических проблем. Осуществление этой необходимой  возможности и предлагают современные информационные технологии. Основной причиной, по которой эконометрика терпит неудачи в  принятии управленческих решений, дает неправильные объяснения и проводит неверные прогнозирования поведения экономических систем, является «неожиданное» событие, которое влияет на характеристики (переменные) и экономические компоненты и становится причиной неудовлетворительных результатов экономического моделирования.

Чтобы преодолеть упомянутые выше недостатки, в отличие от традиционных экономических моделей, новые модели должны также включать такие элементы (переменные), которые случайным образом влияют на элементы (переменные) в модели и изменяют их значение. В дальнейшем все эти переменные (включая случайные) должны быть включены и  представлены в виде сетевой модели, то есть в модели, описывающей узлы и связи между ними.

В современном информационном обществе, где главные экономико-социальные функции и процессы все больше оказываются организованными по принципу сетей, как раз именно сети и составляют новую социальную  морфологию наших обществ. Все большее распространение "сетевой" логики в значительной мере сказывается на ходе и результатах процессов, связанных с процессом производства, повседневной жизнью, культурой и властью.

Описание субъектов экономических отношений является одной из форм сетевых моделей совокупности в информационном обществе.

Экономические агенты в классической экономике – субъекты экономических отношений, связанные с производством, распределением, обменом и потреблением хозяйственных товаров [4]. В соответствии с эконометрической моделью сети, они могут быть как экономическими агентами (субъектами), так и экономическими переменными.

Потребность в разграничении сетевых агентов понятна и очевидна. Сетевые агенты могут находиться в общем информационном пространстве. На сетевых агентах могут сказываться определенные события, которые могут быть совершенно не связаны с экономической деятельностью (засухи, революционные или техногенные катастрофы).

Макро- и микромодель экономики содержит различные сетевые узлы (сетевые и природные агенты), которые обмениваются сигналами, вступают в экономические отношения (зависимость) и меняют свое положение с течением времени, то есть способствуют взаимодействию информации [6].

Информационные взаимодействия являются более фундаментальным уровнем для описания функционирования социально-экономических систем по сравнению с рыночными и иерархическими взаимодействиями. Режим работы с использованием эконометрической модели может быть представлен в виде многократной последовательности, состоящей из четырёх этапов:

1. Необходимо включить в модель существенные сетевые и природные агенты.

2. Далее отслеживать значения агентов и их сохранность в базе данных.

3. Оценивать параметры модели. Этот этап включает в себя построение надежных байесовских сетей, разработку (с использованием существующей) программы и расчет условных вероятностей и соответствующих значений природных и сетевых агентов.

4. Проводить программы обучения, которые сравнивают результаты действий и ожиданий и затем возврат к первому этапу.

Таким образом, участие в классических экономических и статистических моделях взаимодействия с сетевыми агентами и добавление в модель природных агентов переводит их в область статистически-информационного взаимодействия, где наиболее эффективным образом могут проявить себя байесовские сети. Развитие современных информационных и коммуникационных технологий позволяет записывать и хранить данные о состоянии сетевых агентов, а также дает новые представления и достоверные прогнозы экономических процессов на основе эконометрических моделей и специализированных автоматизированных систем.

Список литературы:

1. В.А. Бывшев «Эконометрика» - М., Финансы и статистика. - 2018, 480 с.
2. Кулаговская Т.А., Любенкова Е.П. Оценка уровня финансового риска в процессе управления движением материальных ресурсов/ Научное обозрение. 2012. № 6. С. 454-456.
3. Кулаговская Т.А. Анализ и оценка рисков в процессе управления товарно-материальными запасами/ Вестник Северо-Кавказского гуманитарного института. 2012. № 4 (4). С. 72-76.
4. Лукинский В.В., Кулаговская Т.А., Малевич Ю.В. Методы расчета основных параметров моделей (стратегий) управления запасами в цепях поставок/ Вестник ИНЖЭКОНа. Серия: Экономика. 2009. № 1 (28). С. 217-226.
5. И. Розмаинский «Методологические основы теории Кейнса и его "спор о методе" с Тинбергеном (рус.) - М., Вопросы экономики. - 2017, №4.
6. Экономические агенты и их интересы [Электронный ресурс] URL: http://www.be5.biz/ekonomika/e013/05.htm (дата обращения 21.12.19).