Проблема верификации экономико-математических моделей

Модель - это такой материальный или мысленно представляемый объект,  который в  процессе  исследования  замещает  объект - оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте – оригинале.

Под моделированием понимается процесс построения, изучения и применения моделей. 

Вопрос  о  необходимости  и  достаточной  мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа.  Очевидно, модель  утрачивает  свой смысл как в случае тождества с оригиналом, так и в случае чрезмерного  во  всех  существенных  отношениях отличия от оригинала.

Моделирование - циклический процесс.

Сложность экономики иногда рассматривалась как  обоснование невозможности ее моделирования,  изучения средствами математики. Но такая точка зрения в принципе неверна. Моделировать можно объект любой природы и любой сложности.  И как раз сложные объекты представляют наибольший интерес для моделирования; именно здесь  моделирование  может  дать  результаты,  которые нельзя получить другими способами исследования.
Потенциальная возможность  математического  моделирования любых экономических объектов и процессов не означает,  разумеется, ее успешной осуществимости при данном уровне экономических и математических знаний, имеющейся конкретной информации и вычислительной технике.  И хотя нельзя указать абсолютные границы математической  формализуемости  экономических   проблем, всегда будут  существовать  еще неформализованные проблемы,  а также ситуации,  где математическое моделирование недостаточно эффективно.


Экономико-математическая модель  — математическое описание экономического процесса или объекта, произведенное в целях их исследования и управления ими: математическая запись решаемой экономической задачи.

Модель может описывать либо внутреннюю структуру объекта, либо (если структура неизвестна) его поведение, т. е. реакцию на воздействие известных факторов (принцип “черного ящика”).

Черный ящик — понятие кибернетики, с помощью которого пытаются справиться с трудностью изучения сложных систем. Представление системы в виде “Ч. я.” означает, что при настоящем уровне наших знаний мы не можем проникнуть внутрь данной системы (или подсистемы) и разобраться, каковы внутренние закономерности, преобразующие ее входы в выходы. Однако мы можем изучать поведение этих входов и выходов, т. е. зависимость изменений на выходе от изменений на входе. Статистический многократный учет таких изменений позволяет открыть закономерные взаимозависимости между поведением входов и выходов и предвидеть поведение системы в будущем, а также управлять ею.

Оценка экономической системы по конечным результатам ее функционирования (по принципу “Ч. я.”) неизбежно страдает неполнотой. Неявно предполагается, что по оценке качества результатов можно однозначно судить о качестве внутренней организации системы. Даже если бы это было так (что еще требует доказательства), подобная оценка все же была бы неконструктивной: она не позволяет вынести позитивные рекомендации о том, какие, собственно, требуются изменения в экономической системе, для того чтобы она лучше функционировала с точки зрения ее назначения и с точки зрения сформулированных целей. В этом ограниченность метода “Ч. я.”, хотя он имеет прогностическое значение.

Уже длительное  время главным тормозом практического применения математического моделирования в экономике является наполнение разработанных  моделей  конкретной и качественной информацией. Точность и полнота первичной  информации,  реальные возможности ее  сбора  и  обработки во многом определяют выбор типов прикладных моделей.

Специфические проблемы экономических наблюдений, связанные с моделированием экономических процессов.

1.      В экономике многие процессы являются массовыми;  они  характеризуются закономерностями,  которые  не обнаруживаются на основании лишь одного или нескольких наблюдений. Поэтому моделирование в экономике должно опираться на массовые наблюдения.    

2.      Другая проблема порождается  динамичностью  экономических процессов, изменчивостью  их  параметров и структурных отношений. Вследствие этого экономические процессы приходится постоянно держать под наблюдением,  необходимо иметь устойчивый поток новых данных.  Поскольку наблюдения за экономическими процессами и  обработка  эмпирических  данных обычно занимают довольно много времени, то при построении математических моделей экономики требуется  корректировать исходную информацию с учетом ее запаздывания.    
Проверка адекватности модели

В естественных науках достаточным условием истинности результатов моделирования и любых других форм познания  является совпадение результатов  исследования  с  наблюдаемыми фактами.

Категория "практика" совпадает здесь  с  категорией  "действительность". В  экономике и других общественных науках понимаемые таким образом принцип "практика - критерий истины" в большей степени применим к простым дескриптивным моделям,  используемым для пассивного описания и  объяснения  действительности (анализа прошлого развития, краткосрочного прогнозирования неуправляемых экономических процессов и т.п.).    

Однако главная  задача экономической науки конструктивна: разработка научных методов планирования и управления  экономикой. Поэтому  распространенный тип математических моделей экономики - это модели управляемых и  регулируемых  экономических процессов, используемые для преобразования экономической действительности. Такие модели называются нормативными.  Если ориентировать нормативные модели только на подтверждение действительности, то они не смогут служить инструментом  решения  качественно новых социально-экономических задач.