На планете, по прогнозам многих экономистов, грядут стагнация и депрессия. Математики считают, что, если опираться на науку, все не так безнадежно.
Российский научный фонд подвел итоги нескольких конкурсов, в том числе по поддержке исследований с привлечением ведущих ученых, сообщается на сайте Красноярского научного центра Сибирского отделения РАН. В числе победителей – проект красноярцев под названием «Развитие динамических математических моделей прогноза критических социально-экономических ситуаций и создание эффективных численных методов решения таких моделей».
В этом году в качестве ведущих ученых в нем примут участие профессоры Шухуа Чжан из Тяньцзиньского университета финансов и экономики и Александр Лапин из Казанского федерального университета. Исследование проведут в Международной лаборатории математического моделирования Красноярского научного центр СО РАН совместно с Сибирским федеральным университетом и Тяньцзиньским университетом финансов и экономики.
«Мы планируем развивать применяемые в международной практике сложные математические модели для оптимизации расходов и доходов экономической деятельности, достижения заданных социально-экономических целей, прогноза критических ситуаций для экономики отдельных регионов и отраслей», – рассказывает доктор физико-математических наук Владимир Шайдуров, руководитель проекта и научного направления «математическое моделирование» ФИЦ КНЦ СО РАН, научный руководитель Научно-образовательного комплекса в области экономики и управления СФУ.
Шайдуров поясняет, что подходы успешного математического моделирования подобных задач пришли из статистической физики, сохранив название «игр среднего поля»:
«Игра» огромного числа физических частиц, на первый взгляд, состоит в их хаотическом взаимодействии между собой и с электрическим или магнитным полем. Но после предельного перехода, который делают на основании теории вероятности, можно описать эту сложную среду с помощью дифференциальных уравнений с небольшим числом заданных или настраиваемых параметров. Аналогичный предельный переход делается в социально-экономической сфере для большого числа агентов, покупателей, предприятий и пользователей, мотивируемых личной и коллективной выгодой».
Конечно, настраиваемые параметры и элементы получаемых дифференциальных задач для физических и социально-экономических задач различны. Но такой подход уже используется для принятия решений в экономике, финансах и страховании, подчеркивает профессор.
Динамические модели помогут оценить эффективность разных стратегий региональной борьбы с коронавирусом. Наука – это глаза и память для принятия решений, считают авторы проекта. Ученые должны видеть глубже, лучше понимать причины возникающих ситуаций, прогнозировать долгосрочные последствия принимаемых решений, накапливать знания и использовать их для принятия решений в будущем.
