350 rub
Journal Nonlinear World №1 for 2013 г.
Article in number:
Mathematical modeling of the socio-economic system dynamics of Russia: the definition of the best way of development
Authors:
V.V. Andreev, M.I. Semenov
Abstract:
In our previous studies on the basis of mathematical models, created on the «predator-prey» principles, the dynamics of the socio-economic system of Russia and the United States was investigated at different time stages. The results of these studies adequately describe the real situation. The model «predator-prey» logically follows from the fact, that in the socio-economic system any separate its subsystem acts as a «predator» in relation to its other subsystem, and at the same time it can be a «victim» for the third subsystem. In this paper we continue the study of the socio-economic system dynamics of Russia on the basis of mathematical models like the «predator-prey». In the mathematical model as the main interacting elements that characterize the socio-economic system, are selected: the consolidated budget revenues, the gross domestic product (GDP), the budget spending to science financing, the population incomes, the capital flight. The data of government statistics are used to determine the model parameters. Optimal parameter identification of the mathematical model is made on the basis of Levenberg-Marquardt algorithm in Fletcher modification. This algorithm gives the best results for the solution of overdetermined systems of nonlinear equations in comparison with other methods. In the study of mathematical model the methods of wavelet analysis are applied. Also the Poincaré sections are constructed. It is shown that the model «predator-prey» follows from the general principles, which describe the interaction between the separate subsystems of the whole system. In fact, the equations of «predator-prey» model are the motion equations for the case when theirs right-hand sides expanded in a Taylor series up to second order. Thus, these equations are analogous to Newton's second law in the physical system. In the paper also it was shown, that the «predator-prey» model allows us to define the major trends in the socio-economic system dynamics, prevailing to a specific point in time and allows us to determine its further evolution. The main advantage of used in this paper mathematical models and methods of their analysis is the ability to use them to control the state dynamics of socio-economic systems. By varying of the model parameters, which, in essence, means the changing of impacts on different levels of state administration at certain times, we can apply the model to achieve the most appropriate trends in the evolution of the socio-economic systems in the interest of time moments. For example, it is possible to obtain an estimate of which results in the future will lead one or another tendencies that have prevailed at present in the dynamics of the socio-economic system. In this case, if the expected in the future result is undesirable, on the basis of the proposed mathematical model it can be proposed such control actions on the socio-economic system, which will initiate the emergence of new tendencies in it and which conducive to long-term operation of the system in the desired mode.
Pages: 58-72
References
  1. Князева Е. Н., Курдюмов С. П. Основания синергетики. Режимы с обострением, самоорганизация, темпомиры. СПб.: Алетейя. 2002.
  2. Хакен Г. Самоорганизующееся общество [Электронный ресурс] // сайт. - URL: http://spkurdyumov.narod.ru/Haken51.htm (дата обращения: 01.09.2012).
  3. Малков С. Ю. Математическое моделирование исторических процессов // Новое в синергетике. Взгляд в третье тысячелетие / под ред. Г. Г. Малинецкого и С. П. Курдюмова. М.: Наука. 2002. С. 291 - 323.
  4. Вольтерра В. Математическая теория борьбы за существование. М.: Наука, 1976.
  5. Коровкин А. Г., Наумов А. В. Социально-экономические проблемы формирования рациональной занятости // Экономика и математические методы. 1990. № 5. С. 861 - 870.
  6. Коровкин А. Г., Лапина Т. Д., Полежаев А. В. Согласование спроса на рабочую силу и ее предложения: федеральный и региональный аспекты // Проблемы прогнозирования. 2000. № 4. С. 73 - 88.
  7. Коровкин А. Г.Динамика занятости и рынка труда: вопросы макроэкономического анализа и прогнозирования. М.: МАКС Пресс. 2001.
  8. Балацкий Е. В., Екимова Н. А. Типология приватизационных циклов // Общество и экономика. 2007. №9 - 10. С. 66 - 85.
  9. Балацкий Е. В., Екимова Н. А. Влияние конкуренции на длительность и амплитуду приватизационного цикла // Общество и экономика. 2009. № 1. С. 21 - 39.
  10. Балацкий Е. В., Екимова Н. А. Цикл занятости и приватизационный цикл в динамических моделях равновесия // Общество и экономика. 2010. № 12. С. 33 - 51.
  11. Андреев В. В., Карпова О. В. Математическое моделирование социально-экономических процессов в России конца XX и начала XXI веков // Нелинейный мир. 2007. Т. 5. № 12. С. 773 - 777.
  12. Карпова О. В., Андреев В. В. Моделирование динамики одной социально-экономической системы на основе модели типа «хищник-жертва» // Математика. Компьютер. Образование: Сб. науч. трудов. Том 1 / под ред. Г. Ю. Ризниченко. М.-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». 2007. С. 194 - 202.
  13. Карпова О. В., Андреев В. В. Исследование социально-экономической динамики России на основе модели типа «хищник-жертва» // Математика. Компьютер. Образование: Cб. трудов XV Междунар. конф. Том 1 / под общ. ред. Г. Ю. Ризниченко. М.-Ижевск: Научно-издательский центр «Регулярная и хаотическая динамика». 2008. С. 231 - 236.
  14. Андреев В. В., Карпова О. В. Попытка построения математической модели социально-экономической системы: исследование на примере Чувашской Республики // Вестник Чувашского университета. Гуманитарные науки.2008. № 1. С. 385 - 390.
  15. Андреев В. В., Васильева Е. А.Математическое моделирование и исследование динамики социально-экономической системы России // Известия РАЕН. Дифференциальные уравнения. 2009. № 14. С. 25 - 38.
  16. Андреев В. В., Ярмулина О. О.Математическое моделирование динамики социально-экономической системы (на примере России) // Нелинейный мир. 2009. Т. 7. № 6. С. 464 - 474.
  17. Андреев В. В., Семёнов М. И. Программное приложение для решения задач оптимальной параметрической идентификации динамических моделей: применение для прогнозирования динамики социально-экономической системы США // Прикладная информатика. 2010. №2 (26). С. 46 - 57.
  18. Андреев В. В., Семёнов М. И.Математическое моделирование и исследование динамики социально-экономической системы (на примере США) // Нелинейный мир. 2010. Т. 8. № 3. С. 189 - 195.
  19. Андреев В. В., Семёнов М. И. Моделирование динамики социально-экономической системы на примере США // Математика. Компьютер. Образование: Сб. научн. трудов. Том 2 / под ред. Г. Ю. Ризниченко. М.-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». 2010. С. 236 - 246.
  20. http://www.gks.ru - Федеральная служба государственной статистики. Российский статистический ежегодник.
  21. http://www.cbr.ru - Банк России. Статистика.Платежный баланс и внешний долг Российской Федерации.
  22. Добеши И.Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». 2001.
  23. Андреев В. В., Семёнов М. И. Создание и использование системы обработки и анализа данных с применением пакета Matlab // Прикладная информатика. 2008. №2 (14). С. 85 - 92.
  24. Levenberg K. A Method for the Solution of Certain Problems in Least Squares // Quart. Appl. Math. 1944. V. 2. Р. 164 - 168.
  25. Marquardt D. An Algorithm for Least-Squares Estimation of Nonlinear Parameters // SIAM J. Appl. Math. 1963. V. 11. P. 431 - 441.
  26. Fletcher R. A Modified Marquardt Subroutine for Nonlinear Least Squares // Rpt. AERE-R 6799. Harwell. 1971.
  27. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир. 1985.