Компьютерные испытания прототипа непараметрической модели частичного равновесия

Обложка

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

На основе непараметрических формулировок задач о производственной программе и о выборе потребителя  предложена вычислимая модель частичного равновесия с непараметрическим представлением спроса и предложения. Задачи производителя и потребителя представлены системами неравенств взаимно двойственных задач. Это позволяет свести отыскание равновесия к минимизации разностей между их целевыми функциями, суммированных по производителям и потребителям. Такая задача может иметь более одного локального оптимума. Компьютерными испытаниями на искусственных наборах данных подтверждено, что дополнение числовой модели техническими ограничениями, заведомо выполняющимися в равновесии, способно эффективно направлять поиск решения с использованием процедуры CONOPT4 к глобальному оптимуму (которому соответствует искомое равновесие). Во всех проведенных испытаниях равновесные решения найдены с первой попытки. Полученный результат имеет существенное значение для создания инструментальных средств, используемых на отраслевом уровне при управлении нестабильной экономической динамикой, характерной для периодов смены систем технологий широкого применения. Такие инструменты смогут полнее использовать информацию, содержащуюся в исходных эмпирических данных.

Об авторах

Николай Михайлович Светлов

Центральный экономико-математический институт РАН

Москва, Нахимовский проспект, д.47

Список литературы

  1. Акаев А.А., Садовничий В.А. (2016). Замкнутая динамическая модель для описания и рас-чета длинной волны экономического развития Кондратьева // Вестник Российской ака-демии наук. Т. 86. № 10. С. 883–896. doi: 10.7868/S0869587316100029
  2. Дементьев В.Е. (2021). Модель интерференции длинных волн экономического развития // Компьютерные исследования и моделирование. Т. 13. №3. С. 649–663. doi: 10.20537/2076-7633-2021-13-3-649-663
  3. Дементьев В.Е., Евсюков С.Г., Устюжанина Е.В. (2020). О важности стратегического под-хода при ценообразовании на рынках сетевых благ // Журнал Новой экономической ас-социации. № 2 (46). С. 57–71. doi: 10.31737/2221-2264-2020-46-2-3
  4. Земцов С.М., Филипцов А.М. (2009). Калибровка функций расходов и прибыли в модели частичного равновесия BEL-ASIM: теоретический аспект // Вестник Полоцкого госу-дарственного университета. Серия D. Экономические и юридические науки. № 4. С. 52–58.
  5. Киселёв С.В., Ромашкин Р.А., Белугин А.Ю. (2022). Агропродовольственный экспорт России до 2030 г.: прогноз на основе модели частичного равновесия // Журнал Новой экономической ассоциации. № 4 (56). С. 69–90.
  6. Полтерович В.М. (1990). Экономическое равновесие и хозяйственный механизм. М.: Наука. 256 с.
  7. Прокопьев М.Г. (2015). Классификация и методические аспекты разработки моделей час-тичного равновесия // Региональные проблемы преобразования экономики. № 6 (56). С. 88–95; №7 (57). С. 83–91.
  8. Светлов Н.М. (2002). На пути к новой концепции стоимости. М.: Издательство МСХА. 108 с.
  9. Светлов Н.М. (2019a). Модели непараметрических границ производственных возможно-стей: опыт применения в сельском хозяйстве // Вестник ЦЭМИ. №1. Статья 5. 14 с. doi: 10.33276/S265838870004477-7
  10. Светлов Н.М. (2019б). Непараметрическая граница производственных возможностей в вы-числимой модели частичного равновесия // Экономика и математические методы. Т. 55. №4. С. 104–116. doi: 10.31857/S042473880006779-5
  11. Светлов Н.М., Буць В.И., Карачевская Е.В., Ленькова Р.К., Редько Д.В., Светлова Г.Н., Шафранская И.В., Шафранский И.Н. (2020). Применение математических методов в управлении АПК Беларуси и России. М.: ЦЭМИ РАН. 177 с. doi: 10.33276/978-5-8211-0782-4
  12. Светлов Н.М., Шишкина Е.А. (2019). Инновационная модель частичного равновесия в приложении к анализу эффектов изменения климата // Международный сельскохозяй-ственный журнал. № 5. С. 58–60. doi: 10.24411/2587-6740-2019-11587
  13. Britz W., Witzke P. (eds.) (2014). CAPRI model documentation 2014. Bonn: Institute for Food and Resource Economics, University of Bonn. 277 p.
  14. Brown A., Deaton A. (1972). Surveys in applied economics: models of consumer behavior. The Economic Journal, 82, 328, 1145–1236.
  15. Chantreuil F., Hanrahan K., Leeuwen M. van (2012). The future of EU agricultural markets by AGMEMOD. Dordrecht: Springer. XVI, 128 p. doi: 10.1007/978-94-007-2291-0
  16. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2, 429–444.
  17. Drud A. (1992). CONOPT — a large-scale GRG code. ORSA Journal on Computing, 6, 207–216.
  18. Drud A. (2023). CONOPT4. GAMS – Documentation. GAMS Development Corp., 1547–1581.
  19. Ermolieva T., Havlík P., Ermoliev Yu., Mosnier A., Obersteiner M., Leclère D., Khabarov N., Valin H., Reuter W. (2016). Integrated management of land use systems under systemic risks and security targets: A stochastic global biosphere management model. Journal of Agricultural Economics, 67, 3, 584–601. doi: 10.1111/1477-9552.12173
  20. Farrell M.J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of Royal Statistical Society: Series A (General), 3, 253–290.
  21. Fock A., Weingarten P., Wahl O., Prokopiev M. (2000). Russia's bilateral agricultural trade: First results of a partial equilibrium analysis. Russia's Agro-food sector: Towards truly functioning markets / P. Wehrheim et al. (eds.). Kluwer Academic Publishing, 271–197.
  22. Goldberger A.S., Gamaletsos T. (1970). A cross-country comparison of consumer expenditure patterns. European Economic Review, 1, 357–400. doi: 10.1016/0014-2921 (70)90020-6
  23. Gstach D. (1998). Another approach to data envelopment analysis in noisy environments: DEA+. Journal of Productivity Analysis, 9, 2, 161–176. doi: 10.1023/A:1018312801700
  24. Houthakker H.S. (1965). New evidence on demand elasticities. Econometrica, 33, 277–288.
  25. Huppmann D. (2013). Endogenous shifts in OPEC market power — a Stackelberg oligopoly with fringe. DIW Discussion Papers, 1313. Berlin: German Institute for Economic Research. 26 p.
  26. Just R.E. (2011). Behavior, robustness, and sufficient statistics in welfare measurement. Annual Review of Resource Economics, 3, 33–70. doi: 10.1146/annurev-resource-040709-135125
  27. Kiselev S., Strokov A., Belugin A. (2016). Projections of Russia’s agricultural development under the conditions of climate change. Studies on Russian Economic Development, 5, 548–556. doi: 10.1134/S1075700716050063
  28. Lee J. D., Hwang S., Kim T. Y. (2005). The measurement of consumption efficiency considering the discrete choice of consumers. Journal of Productivity Analysis, 23, 65–83. doi: 10.1007/s11123-004-8548-y
  29. Matsumoto M., Nishimura T. (1998). Mersenne twister: A 623-dimensionnally equidistributed uniform pseudorandom number generator. ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation, 8 (1), 3–30. doi: 10.1145/272991.272995
  30. Pollak R.A. (1977). Price dependent preferences. The American Economic Review, 67, 2, 64–75.
  31. Ruhnau O., Bucksteeg M., Ritter D., Schmitz R., Böttger D., Koch M., Pöstges A., Wied-mann M., Hirth L. (2022). Why electricity market models yield different results: Carbon pricing in a model-comparison experiment. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 153. Paper 111701. doi: 10.1016/j.rser.2021.111701
  32. Savvidis G., Siala K., Weissbart C., Schmidt L., Borggrefe F., Kumar S., Pittel K., Madlener R., Hufendiek K. (2019). The gap between energy policy challenges and model capabilities. Energy Policy, 125, 503–520. doi: 10.1016/j.enpol.2018.10.033
  33. Svetlov N.M., Siptits S.O., Romanenko I.A., Evdokimova N.E. (2019). The effect of climate change on the location of branches of agriculture in Russia. Studies on Russian Economic Development, 30, 4, 406–418. doi: 10.1134/S1075700719040154
  34. Thompson R.G., Langemeier L.N., Lee C., Lee E., Thrall R.M. (1990). The role of multiplier bounds in efficiency analysis with application to Kansas farming. Journal of Econometrics, 46, 93–108.

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».