ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 30.11.2023
Просмотров: 123
Скачиваний: 1
будущего при изменении исходных данных;
- выявление наиболее критичных факторов в моделируемой среде;
- наглядность вводимых данных и получаемых результатов; возможность представления в виде графа причинно-следственных связей, таблиц и диаграмм;
- интерактивность имитационной модели. Возможность управляющих воздействий в любом направлении в любой момент времени.
Идентификация причинно-следственных связей
Первым шагом разработки модели системной динамики является идентификация причинно-следственных связей, определение полярности и лаговой зависимости между переменными.
Для определения причинно-следственных связей и лаговых характеристик можно использовать статистические тесты (например, тест Гренджера), позволяющие проверять гипотезы о причинно-следственной зависимости между показателями.
Остановимся на понятиях причинности. Для этого приведем два определения – определение Кейнса и Чена, а также определение Гренджера.
Определение Кейнса и Чена. Назовем 
причиной 
(обозначается: 
), если точность предсказания 
, полученного по наблюдениям 
и 
, где 
выше, чем по наблюдениям только 
Определение Гренджера. Назовем причиной , если 
Тест на причинность Гренджера (нобелевская премия 2003 г.) – процедура проверки причинно-следственных связей между временными рядами.
Основная идея теста: значения (изменения) временного ряда 
, являющегося причиной изменения временного ряда 
, должны предшествовать изменениям этого временного ряда и вносить значимый вклад в прогноз его значений.
В тесте проверяются две нулевые гипотезы: «х не является причиной y по Гренджеру», «y не является причиной xпо Гренджеру».
Для проверки гипотез строятся две регрессии:
Для каждой регрессии нулевая гипотеза заключается в том, что коэффициенты при лагах второй переменной одновременно равны 0:
Гипотезы можно проверить с помощью F-теста. Если в результате F-теста:
1) 
– статистически значимы как группа, а 
– нет, то направление причинности 
2) – статистически значимы как группа, а – нет, то направление причинности 
3) обе группы коэффициентов статистически значимы, то можно говорить о двунаправленной зависимостью или зависимостью с обратной связью;
4) обе группы коэффициентов статистически не значимы, то причинная связь отсутствует.
После выявления причинно-следственных связей строится диаграмма причинно-следственных связей (когнитивную карту).
Когнитивная карта
Когнитивная карта ситуации представляет собой ориентированный взвешенный граф, в котором
-
вершины взаимнооднозначно соответствуют базисным факторам ситуации, в терминах которых описываются процессы в ситуации. Множество первоначально отобранных базисных факторов может быть верифицировано с помощью технологии data mining, позволяющей отбросить избыточные факторы, слабо связанные с ядром базисных факторов; -
определяются непосредственные взаимосвязи между факторами путем рассмотрения причинно-следственных цепочек, описывающих распространение влияний одного фактора на другие факторы. Считается, что факторы, входящие в посылку “если…” цепочки “если…, то…”, влияют на факторы следствия “то…” этой цепочки, причем это влияние может быть либо усиливающим (положительным), либо тормозящим (отрицательным), либо переменного знака в зависимости от возможных дополнительных условий.
При этом один элемент оказывает усиливающее влияние на другой , если увеличение (уменьшение) первого ведет к большему увеличению (уменьшению) второго, чем в случае, когда первый элемент остался бы неизменным.При этом один элемент оказывает уравновешивающее влияние на другой , если увеличение (уменьшение) первого ведет к большему уменьшению (увеличению) второго, чем в случае, когда первый элемент остался бы неизменным.В результате могут быть обозначены контуры обратной связи:- балансирующие (отрицательные) (B);- усиливающие (положительные) (R).Пример усиливающей обратной связи: + Количество клиентов Новые клиенты R +Пример балансирующей обратной связи: - Спрос Цена B + + Предложение Когнитивная карта отображает лишь факт наличия влияний факторов друг на друга. В ней не отражается ни детальный характер этих влияний, ни динамика изменения влияний в зависимости от изменения ситуации, ни временные изменения самих факторов. Учет всех этих обстоятельств требует перехода на следующий уровень структуризации информации, отображенной в когнитивной карте, т. е. к
когнитивной модели. На этом уровне каждая связь между факторами когнитивной карты раскрывается до соответствующего уравнения, которое может содержать как количественные (измеряемые) переменные, так и качественные (не измеряемые) переменные. При этом количественные переменные входят естественным образом в виде их численных значений. Каждой же качественной переменной ставится в соответствие совокупность лингвистических переменных, отображающих различные состояния этой качественной переменной (например, покупательский спрос может быть “слабым”, “умеренным”, “ажиотажным” и т. п.), а каждой лингвистической переменной соответствует определенный числовой эквивалент в шкале [0,1]. По мере накопления знаний о процессах, происходящих в исследуемой ситуации, становится возможным более детально раскрывать характер связей между факторами. Здесь существенную помощь может оказать использование процедур data mining. Формально когнитивная модель ситуации может быть, как и когнитивная карта, представлена графом, однако каждая дуга в этом графе представляет уже некую функциональную зависимость между соответствующими базисными факторами, т. е. когнитивная модель ситуации представляется функциональным графом. Построение когнитивной (графовой) модели проблемной ситуации1. Выделение факторов, характеризующих проблемную ситуацию:1.1. Выделение базисных (основных) факторов, описывающих суть проблемы. Выделение в совокупности базисных факторов целевых факторов. Например, суть проблемы неплатежей налогов можно сформулировать в факторах “Неплатежи налогов”, “Доходы бюджета”, “Расходы бюджета”, “Дефицит бюджета” и др. 1.2. Определение факторов, влияющих на целевые факторы. Эти факторы в модели будут являться потенциально возможными рычагами воздействия на ситуацию. Например, при решении проблемы неплатежей налогов это будут факторы “Собираемость налогов”, “Политическая стабильность региона”, “Финансовое состояние региона”, “Инвестиционный рейтинг региона” и др. 1.3. Определение факторов-индикаторов, отражающих и объясняющих развитие процессов в проблемной ситуации и их влияние на различные сферы (экономическую, социальную, политическую и др.).2. Группировка факторов по блокам. Объединяются в один блок факторы, характеризующие данную сферу проблемы и определяющие процессы в этой сфере. Здесь возможны варианты в зависимости от специфики проблемы, целей анализа, количества субъектов ситуации и т. д. Например, геополитический, макро- и микроэкономический блок, социальные, демографические, отраслевые. федеральные и региональные блоки: