Информационное письмо
Образец оформления статьи
Анкета автора
18.02.2015

Экономическая волнометрика воспроизводства

Минаков Владимир Федорович
доктор технических наук, профессор кафедры информатики, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Аннотация: Рассмотрено аналитическое представление динамики экономической конъюнктуры. Показана необходимость дополнения уравнений изменения метрик экономических процессов во времени факторами пространственного распределения, учитывающими потоки ресурсов. Для этого предложено использовать математического описание в частных производных.
Ключевые слова: динамика, экономическая конъюнктура, уравнение волны, модель, пространство, время
Электронная версия
Скачать (618 Kb)

Воспроизводственные процессы характеризуются повторением жизненных циклов производства, распределения, потребления материальных благ. Следовательно, им соответствуют тренды роста, снижения и их смена [1, 2]. Поэтому ряды экономической динамики характеризуется спадами и подъемами [3, 4].

Важно отметить, что такой фактор производства, как трудовые ресурсы, по своей физиологической природе также характеризуется цикличностью [5, 6]. Кроме того, каждое последующее поколение имеет свои собственные приоритеты, которые обуславливают изменчивость самой деятельности представителей поколений. Так, поколение Y сделало своим приоритетом использование технологий компьютерных сетей. Поколение Z погрузилось в мобильные гаджеты и другие цифровые устройства, которые заменили им реальные аналоговые объекты окружающего мира. Вместе с тем, отличительные качества каждого поколения несут в себе элемент отрицания опыта непосредственно предшествующего поколения (теория отцов и детей). В таком случае неизбежно два отрицания (двух генетических поколений) обнаруживает повторение качеств люде через одно поколение [7, 8]. Цикличность характеристик ресурсов производства, от которых зависит в соответствии с производственной функцией ВВП и объем производства [9, 10], следовательно, является одной из причин волновых процессов в динамике производственных показателей.

Традиционная интерпретация экономических процессов, учитывающая указанные изменения, сводится к представлению их характеристик периодическими и непериодическими функциями времени [11, 12]. Такие модели объясняют спады и подъемы, характерные для отраслей экономики, котировок акций, цен нефти, золота и т.п. [13, 14]. Однако, очевидно, что изложенная интерпретация не отражает асинхронность, например, цен на недвижимость, на процессы вхождения в кризисные периоды и выхода из них и многие другие [15, 16].

1. Цель исследования

Временные ряды динамики финансовых, трудовых, материальных и других ресурсов требуют дополнительного учета влиянии пространственного распределения и его влияния на их динамику.

2. Экономическая волнометрика

Предлагается развитие традиционных методов математического описания циклических и волатильных случайных процессов совместным пространственно-временным уравнением, в простейшем случае, ввиду необходимости учета динамики, вида [17, 18]:

1.png

где P – показатель экономического процесса, например, котировка иностранной валюты,

x – пространственная координата,

k – коэффициент,

t – время.

Очевидно, что более сложным, но точным вариантом математической модели экономической волнометрики является учет второй пространственной координаты (y). Однако, в тех случаях, когда исследуется движение волны только в одном направлении (x), достаточно учитывать только ее в качестве аргументов функции P.

В качестве показателей экономических процессов могут выступать стоимость жилья (или его квадратного метра), котировки валюты (рис. 1), цены на энергоносители, сырье, ликвидность в банковской системе (национальной и иностранных валют) и др. [19 - 21]. Не мене важен учет спроса и покупательной способности населения национальных экономик. Большое значение для инвестирования производств и отраслей экономики [22, 23] имеют индексы мировых рынков, а также курсы акций, облигаций, ставки банковских систем и другие показатели экономической конъюнктуры на финансовых и иных рынках. Они вызывают движение финансовых ресурсов в развивающие сегменты экономики, которые, выступая в качестве фактора производства, проводят к росту таких объемов производства таких секторов. В России таким сегментом стала отрасль связи и телекоммуникаций [24, 25].

Рис. 1. Временной ряд котировок доллар – рубль

Рис. 1. Временной ряд котировок доллар – рубль

Так, тренд на повышение курса американского доллара против рубля в 2008 – 2009 годах вызвал волну движения денежных средств. Во-первых, покупка валюты привела к проблемам с рублевой ликвидностью банков. Она, в свою очередь, привела к динамике фондов национального благосостояния и золотовалютных резервов и так далее. Волновая динамика интервенций Банка России, поддерживающих курс национальной валюты, хорошо иллюстрируется рисунком 2. С временным лагом покупка (или, наоборот, продажа) валюты приводила к движению ее курса на торговых площадках [26, 27]. Следовательно, интервенции валюты являются возмущением, приводящим к появлению волновых процессов на валютных рынках. Аналогичное влияние оказывает регулирование ставки рефинансирования и ключевой ставки Банком России.

Рис. 2. Динамика интервенций валюты Банком России  

Рис. 2. Динамика интервенций валюты Банком России

Лопнувший в 2008 году американский пузырь ипотечного кредитования вызвал снижение цен на жилье. По законам спроса на рынок жилья были перенаправлены денежные потоки, после чего отток денежных средств из других стран привел к снижению цен на недвижимость этих стран, например, европейских. В результате, существенно снизились цены жилой недвижимости в России. В результате волновых процессов глобальный кризис пересек границы стран и континентов, обвалил рынки. Прокатилась волна банкротств предприятий и организаций, включая известнейшие банки Соединенных Штатов Америки.

Изложенный механизм движения капитала носит волновой детерминированный характер, описываемый волновым уравнением (1). Так как движение финансовых ресурсов измеряемо, то такой экономический процесс определим как экономическую волнометрику, иначе говоря, как процесс волнового распространения измеряемых ресурсов. Важно, что такое представление волновых процессов уравнением (1) учитывает влияние на их динамику как времени и места изменения, так и динамики изменения самих ресурсов.

Важно отметить, что процессы экономической волнометрики характерны не только для традиционно используемых ресурсов, но и для инноваций. Продуктовые инновации, например, смартфоны, планшеты и т. д. продвигаются производителями последовательно в пространстве и времени [28, 29]. Первоначально компания Apple обеспечила поставки iPhone 6 в десять стран с наиболее емким спросом. А с временным лагом – во вторую двадцатку стан, среди которых – Россия, и так далее. Волновой способ продвижения инновационных гаджетов обеспечил производство с эффектом масштаба, а, следовательно, низкой себестоимостью. Одновременно превышение спроса над первыми поставками позволило компании Apple получить существенную маржу.

Те же процессы происходят и с инновациями в управлении. Их распространение также носит волновой характер. Более того, аналогичный характер распространения имеют и новые знания, например, в форме нематериальных активов, прав на объекты интеллектуальной собственности.

3. Перспективы применения модели

Предложенная математическая модель экономических волн может быть использована, во-первых, является опережающим индикатором мировых рынков. Во-вторых, модель объясняет причины динамических процессов в экономике. В-третьих, уравнение экономической волнометрики позволяет управлять ходом процессов производства, распределения материальных благ, априори определяя динамику экономических процессов при различных управляющих воздействиях.

4. Выводы

  1. Динамика экономической конъюнктуры подвержена изменчивости не только под воздействием циклических, например, сезонных, случайных факторов, но и детерминированных факторов, описываемых волновыми уравнениями в функции времени и пространственного распределения ресурсов и результатов производства.
  2. Волновые уравнения временной динамики показателей конъюнктуры экономических процессов с учетом пространственного распределения факторов адекватно описывают процессы взаимодействия объектов экономики, жизненных циклов продукции.

Список литературы: 

  1. Мотышина М.С., Минаев Д.В., Фейгин Г.Ф., Путькина Л.В., Потягайло А.Ю. Механизмы управления организациями социально-культурной сферы в трансформируемой экономике России. – СПб: СПбГУП. – 2010. – 224 с. – (Новое в гуманитарных науках; Вып. 48).
  2. Путькина Л.В. Методика управления бизнес-процессами на предприятиях социально-культурной сферы // Сборник научных трудов Sworld. – 2012. – Т. 32. – № 4. – С. 3-7.
  3. Аванесов Г.М. Развитие систем поддержки управленческих решений промышленного предприятия // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. = St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Economics. – 2009. – № 6. С. 99-104.
  4. Putkina L.V. The concept of process approach to management // В мире научных открытий. – 2014. – № 9.1 (57). – С. 469-476.
  5. Путькина Л.В. Реинжиниринг бизнес-процессов в сфере услуг на примере компании Xerox // Материалы Международной научно-практической конференции «Современные тенденции в образовании и науке» 31 октября 2013 г. Часть 21: М-во обр. и науки РФ. Тамбов. Изд-во ТРОО «Бизнес-Наука-Общество». – 2013. – С.91-92.
  6. Путькина Л.В. Формирование бизнес-процессов на виртуальном рынке // Материалы Международной научно-практической конференции «Инновационное развитие современной науки». – Уфа. – 31 января 2014 г.
  7. Минаков В.Ф. Различия и сходства в периодизации теории поколений // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 12-2 (31). – С. 122-124.
  8. Щербаков В.В. Глобализация экономики, региональная интеграция, влияние этих процессов на положение трудящихся государств-участников СНГ // Общество и экономика. – 2002. – № 2. – С. 7.
  9. Минаков В.Ф. Производственная функция в логистических потоках // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 11-3 (30). – С. 55-58.
  10. Минаков В.Ф. Производственная волновая функция // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 10-1 (29). – С. 22-25.
  11. Барабанова М.И., Воробьев В.П., Минаков В.Ф. Экономико-математическая модель динамики дохода отрасли связи России // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2013. – № 4 (82). – С. 24–28.
  12. Плоткин Б.К., Гогин Д.Ю., Щербаков В.В. Предпринимательский функционал логистики. – СПб.: Изд-во СПбГЭУ. – 2014. – 325 с.
  13. Аванесов Г.М. Интеграционные процессы в корпоративном управлении // Проблемы современной экономики. – 2008. – № 4 (28). – С. 173-177.
  14. Минаков В.Ф., Азаров И.В. Моделирование конъюнктуры инфотелекоммуникационного рынка // Terra Economicus. – 2006. – № 2. – С. 35–40.
  15. Галстян А.Ш., Шиянова А.А., Минаков В.Ф. Моделирование стратегического развития рынка страхования в России: проблемы и пути их решения // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. – 2014. – № 2 (41). – С. 256-260.
  16. Минаков В.Ф., Радченко М.В., Сингелейцев М.В. Обеспечение финансовой устойчивости и платежеспособности страховых организаций // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 6. – С. 388.
  17. Минаков В.Ф., Минакова Т.Е. Математическая интерпретация экономических волн // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 4-1 (23). – С. 64-65.
  18. Маслов В.И., Минаков В.Ф. Эластичность качества по цене и затратам // Стандарты и качество. – 2012. – № 9 (903). – С. 88–90.
  19. Минаков В.Ф., Корчагин Д.Н., Король А.С., Галстян А.Ш., Азаров И.В. Оптимизация автоматизированных систем межбанковских расчетов // Финансы и кредит. – 2006. – № 20 (224). – С. 17–21.
  20. Минаков В.Ф., Минакова Т.Е. Метрика потока в информационной логистике // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 4-1 (23). – С. 63-64.
  21. Минаков В.Ф. Логистика мобильной торговли // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies.. – 2014. – № 9 (28). – С. 77-78.
  22. Аванесов Г.М. Приоритетные объекты инвестирования корпораций: непрерывное образование и системы управления // Проблемы современной экономики. – 2009. – № 4 (32). – С. 192-194.
  23. Щадилов А.Е. Серверная виртуализация малого и среднего бизнеса // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 12-1 (31). – С. 90-92.
  24. Minakov V.F., Ilyina O.P., Lobanov O.S. Concept of the Cloud Information Space of Regional Government // Middle-East Journal of Scientific Research. – 2014. – № 21 (1). – P. 190-196.
  25. Путькина Л.В., Деревинский Д.О. Системы дистанционного обучения на платформе Microsoft office sharepoint server 2007 // Дистанционное обучение в высшем профессиональном образовании: опыт, проблемы и перспективы развития: тезисы докл. 2 Межвуз. науч.-практ. конф. (Санкт-Петербург, 10 июня 2009 г.). – Санкт-Петербург. – 2009. – С. 94-97.
  26. Минаков В.Ф., Минакова Т.Е. Информационное общество и проблемы прикладной информатики // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 1-1 (20). – С. 69-70.
  27. Путькина Л.В., Пискунова Т.Г. Интеллектуальные информационные системы. – СПб: СПбГУП. – 2008.
  28. Аванесов Г.М. Информационные технологии в корпорациях // Санкт-Петербург. – Инфо-да. – 2006. – 144 с.
  29. Аванесов Г.М. Отраслевая информационно-справочная система // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 5-1 (24). – С. 40-41.