Вестник цэми ран. 2013-2019 issn 2658-3887

часть провинции в Канаде (Yikang Rui, Yifang Ban, 2010);
4. 
Платформа Symphony – инструмент апробации политических
решений, основанный на агент-ориентированном макроэкономическом

57
58
59
моделировании
5
и др.
Обзор российских агент-ориентированных моделей представлен на сайте
Лаборатории агентного моделирования
6
.
Моделирование является эффективным методом научного познания,
т.к. построение модели позволяет изучить исследуемый объект в системном
аспекте. Модель учитывает совокупность эндогенных и экзогенных факторов,
влияющих на поведение объекта. К эндогенным факторам в данном случае
относятся показатели, зависящие от существования самого объекта
моделирования. Экзогенные показатели возникают под воздействием объекта с
внешней средой и с другими объектами.
В сфере моделирования социально-экономических систем можно
выделить несколько подходов. Каждый подход имеет свой набор целей,
функционала, а также ограничений. Однако одним из основных преимуществ
моделей социально-экономических систем является возможность их
комбинирования. Так, например, модели общего экономического равновесия
могут быть построены на основе моделей межотраслевого баланса или
эконометрических моделей. Имитационное моделирование может в своем
составе иметь набор уравнений, полученных на основе построенных
эконометрических моделей и нейронных сетей.
Моделирование в социально-экономической сфере это процесс
воспроизводства реальных (или планируемых) социально-экономических
процессов при помощи специальной методологии и инструментария. Модель
представляет собой абстрактное отражение предмета в искусственной среде.
Преимущества моделирования в отличие от других методов познания состоят в
том, что проведение экспериментов в рамках искусственно созданной среды не
несет никакого риска и не влечет нежелательных последствий, не наносит
ущерба системе. Помимо моделирования последствий определенных решений,
так же с помощью модели можно определить максимальные потенциальные
возможности системы, степень ее реагирования на малейшие изменения в среде
и выбрать оптимальные способы воздействия.
Примечания:
1. см., например, Taylor, Lance. (2016). WP 2011-1 CGE Applications in Development Economics. Journal of Policy
Modeling. 38. 10.1016/j.jpolmod.2016.02.010.
2. геоинформационная система
3. http://www.wiwi.uni-bielefeld.de/lehrbereiche/vwl/etace/Eurace_Unibi/The_Eurace_Unibi_Model
4. https://futurict2.eu/
5. http://projectsymphony.eu/
6. http://abm.center/

Библиография:
1. Бахтизин А.Р. Использование CGE-моделей для оценки принятия
управленческих решений.//Проблемы управления, 2008, - №5, С. 36-42
2. Бекларян Г.Л. Анализ эффективности экономической политики России с
помощью вычислимой модели общего равновесия, описывающей
взаимодействие совокупного потребителя, совокупного производителя и
государства./Препринт #WP/2002/143. - М.: ЦЭМИ РАН, 2002. - 70 с.
3. Борщев А.В. Практическое агентное моделирование и его место в
арсенале аналитика // Exponenta Pro, N 3-4, 2004, С. 38-47
4. Докучаева С.М. Системный подход в экономико-математическом
моделировании/ Научные итоги года: достижения, проекты, гипотезы, 2013, №3
5. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в
моделирование на AnyLogic 5.// БХВ_Петербург, С.Петербург, 2005
6. Клейнер Г.Б. Экономико-математическое моделирование и
экономическая теория./ Экономика и математические методы, 2001, т. 37, №3.
7. Королёв, М.Ю. Моделирование как метод научного познания:
монография/М.Ю. Королёв. -М.: Карпов Е.В., 2010. -116 с.
8. Лычкина Н.Н. Компьютерное моделирование социально-экономического
развития регионов в системах поддержки принятия решений, // Материалы III
Международной конференции SICPRO`04 - М.: ИПУ РАН, 2005.
9. Лычкина Н.Н. Имитационные модели в процедурах и системах
поддержки принятия стратегических решений на предприятия - ГУУ – ВШЭ,
«Бизнес-информатика», № 1, М.,2007 г.
10. Лычкина Н. Н. Ретроспектива и перспектива системной динамики. Анализ
динамики развития // Бизнес-информатика. 2009.
11. Лычкина Н. Н. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
СТРАТЕГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ
СИСТЕМ // В кн.: Системный анализ в экономике – 2014. Том 1/ Материалы III
Международной научно-практической конференции «Системный анализ в
экономике – 2014». Москва, 13-14 ноября 2014 г./ Под общей ред. чл.-корр.
РАН Г.Б. Клейнера – М.: ЦЭМИ РАН, 2015. – 238 стр. Т. 1. М. : ЦЭМИ РАН,
2015. С. 198-202.

12. Макаров В.Л. "Вычислимая модель Российской экономики", ЦЭМИ РАН,
1999.
13. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сулакшин С.С. Применение вычислимых
моделей в государственном управлении. - М.: Научный эксперт, 2007.
14. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Верховская О.И., Жиянов В.И. CGE модель,
включающая сектор социального страхования / Препринт # WPI2009/251. М.:
ЦЭМИРАН, 2009.-49 с.
15. Орешников Владимир Владимирович, Низамутдинов Марсель Малихович
Разработка стратегий развития муниципальных образований на основе
имитационного моделирования // Экономические и социальные перемены:
факты, тенденции, прогноз. 2011. №5.
16. Паринов С.И. Новые возможности имитационного моделирования
социально-экономических систем//Искусственные общества, 2007. - №3-4
17. Репин, В.В. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-
процессов / В.В. Репин, В.Г. Елиферов. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013. –
544 с.
18. Самсонова Н.А. ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНЫХ
ПРОЦЕССОВ // Научные исследования экономического факультета.
Электронный журнал. 2015. Том 7. Выпуск 4. С. 41-54
19. Barros, J. and Alves Jr., S. (2003) Simulating Rapid Urbanisation in Latin
American Cities. In P. Longley and Batty, M. (eds.), Advanced Spatial Analysis:
The CASA Book of GIS, ESRI Press, London.
20. Batty, M., Desyllas, J. and Duxbury, E. (2002) CASA Working Papers.
21. Berck P., Golan E., Smith B. (1996) Dynamic Revenue Analysis for California.
University of California, Berkeley.
22. Epstein, J. M. and Axtell, R. (1996) Growing artificial societies: social science
from the bottom up. Brookings Institution Press, Washington, D.C.
23. Ferber, J. (1999) Multi-agent systems: an introduction to distributed artificial
intelligence. Addison-Wesley, Harlow.
24. Forrester, J. W. 1961. Industrial Dynamics. MIT Press: Cambridge,
Massachusetts.
25. Grassini M. - Rowing along the Computable General Equilibrium Modelling

Mainstream// Studi e Note di Economia, Anno XII, n. 3-2007
26. Harberger, A: (1962) ‘The incidence of the corporate income tax’, Journal of
Political Economy 70:215-240
27. Moulin, B., Chaker, W. and Gancet, J. (2004) PADI-Simul: an agent-based
geosimulation software supporting the design of geographic spaces, Computers,
Environment and Urban Systems,Vol. 28, No. 4, 387-420.
28. Parker, D., Manson, S. M., Janssen, M., Hoffmann, M. J. and Deadman, P.
(2003) Multi-Agent Systems for the Simulation of Land-Use and Land-Cover
Change: A Review, Annals of the Association of American Geographers,Vol. 93,
No. 2, 314-337.
29. Scarf, H.E. and J.B. Shoven (eds.) (1984), Applied general equilibrium
analysis, Cambridge University Press.

The methodology of socio-economic system modeling
N. Samsonova
Central Economics and Mathematics Institute, RAS
Russian Federation, Moscow
Abstract
The article describes the methodology of socio-economic system modeling. The
socio-economic system modeling is the simplification of system aimed to explore
it’s features, to plan, predict and evaluate the impacts of government decisions. The
model of socio-economic system is the simulation of interactions and correlations of
social and economic processes and impulse responses to environment’s changes.
The main classes of the models of socio-economic system are: econometric, neural
network models, Computable General Equilibrium (CGE) models, simulation
models. Each class has special methodology, functional, purposes. The article
focuses the features, benefits and limits of the approaches of socio-economic system
modeling.
Keywords:
socio-economic system, modeling, econometric modeling, neural network
modeling, computable general equilibrium models, simulation modeling, agent-
based simulation modeling.
Date of publication:
07.03.2019
Citation link:
Samsonova N. The methodology of socio-economic system modeling // Herald of
CEMI. 2018. Issue 4 [Электронный ресурс]. Access for registered users. URL:
https://cemi.jes.su/s111111110000000-3-1/ (circulation date: 29.04.2019).
Код пользователя: 0; Дата выгрузки: 29.04.2019; URL - http://cemi.jes.su/s111111110000000-3-1/ Все права
защищены.