WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

Известно (см. (Вентцель, Овчаров, 2003, гл. 5.4, 6.2)), что сам закон распределения случайного процесса Y(t), как при постоянных, так и при переменных интенсивностях Y(t) и (t), является законом Пуассона с полученной выше n Y функцией математического ожидания, т.е. mY (t) = DY (t) ; pn = mY (t) e-m (t )/ n!, [ ] где DY(t) – дисперсия; pn = P Y (t) = n, n =1,..., k,..., – ряд распределения. При дос{ } таточно большом значении mY(t) (mY(t)>20) закон распределения случайного процесса Y(t) можно приближенно считать нормальным с параметрами mY(t) и DY(t).

Это обстоятельство позволяет легко рассчитывать прогнозные оценки наиболее вероятного объема выпуска в интересующий момент времени t = tили вероятный объем выпуска в период времени с t1 до t2 и так далее. Например, вероятность превышения объема выпуска в момент времени t = t2 заданного порогового значения N может быть найдена по формуле -x P Y (t2 ) > N = 0.5 - N - mY (t2 ) / mY (t2), где (x) = 2 e-0.5t dt – функция {} ( ) { } ( ) Лапласа или «интеграл вероятностей» (Вентцель, Овчаров, 2003, гл. 6.3), для которой имеются обширные таблицы численных значений.

Используя правило «трех сигм», можно заключить, что возможные значения числа единиц выпуска продукции будут находиться в пределах mY (t) ± 3 DY (t) = mY (t) ± 3 mY (t). Отсюда вытекает, что при малых объемах производства и недостаточном спросе экономическая конъюнктура нестабильна и подвержена случайным воздействиям (поскольку дисперсия равна математическому ожиданию) и только при широкомасштабном производстве достигается устойчивость, поскольку ±3 mY (t) становится относительно малым в сравнении с математическим ожиданием mY(t).

А теперь вернемся к главному вопросу: как с помощью данной модели описать циклические колебания в экономике Для этого необходимо образовать суперпозицию случайных процессов размножения и гибели Yi (t - ti ), которые порождаются технологическими шоками в случайные моменты времени ti:

n % Y (t) = Yi (t - ti )1(t - ti ), (11) i=где 1(t - ti ) – единичная функция. Наиболее подходящей функцией распределения для выбора случайных моментов времени ti, характеризующих начало очередного инновационного толчка, может служить показательное распределение f (t) =e-t, t > 0, для которого mt = 1/, Dt = 1/ 2. Причем этот закон описывает интервал времени Ti между двумя соседними значениями ti,ti+1. Каждый процесс Yi (t - ti ) имеет свои конкретные параметры i,µi,i,i, обусловленные характером технологических инноваций, вызвавших соответствующий цикл.

Для практических приложений от суперпозиции случайных функций (11) необходимо перейти к суперпозиции соответствующих математических ожиданий:

n ( mY (t) = mYi)(t - ti )1(t - ti ).

% i=( Здесь mYi)(t - ti ) – легко получается из (8). В итоге приходим к формуле, которая описывает кривую циклических колебаний в экономике:

n i i - e- (t-ti ) i e-µ (t-ti ) mY (t) = % i i - µi i - µi i- (12) 2i - i - µi -i (t-ti ) (t-ti ) i - µi - (t-ti ) i i - e- +1(t - ti ).

- (t - ti )e i - i i ( - i e ) На рис. 4а представлена кривая mY (t), полученная путем суперпозиции четырех % инновационных волн Шумпетера с постоянным интервалом времени между ними Tm = 7 лет. Данная кривая напоминает характерное для циклических колебаний волнообразное движение общего выпуска, постоянно повторяющееся и нерегулярное даже при постоянном Tm. Итак, циклические колебания в данной модели возникают как естественное следствие суперпозиции инновационных волн Шумпетера.

Если увеличить интервал времени между инновационными толчками, вызывающими подъем, то циклические колебания становятся более рельефными (рис. 4б, Tm = 10 лет), подъемы и спады – более глубокими, и происходит падение долгосрочных темпов роста выпуска.

Если предельно уменьшить интервал времени между инновационными толчками (до 4–5 лет), тогда получаем циклические колебания с незначительной амплитудой (на рис. 4в Tm = 5 лет). Причем темп долгосрочного роста резко увеличивается, а сам рост становится более равномерным. Отсюда напрашивается вывод о том, что экономическая политика государства должна быть направлена на максимальное благоприятствование развитию предпринимательства, малых и средних предприятий, восприимчивых к практической реализации технологических новшеств и инноваций.

Кривая долгосрочного устойчивого развития, представленная на рис.4в, напоминает динамику экономического развития Китая в последние 25–30 лет, где происходила непрерывная инновационная деятельность во всех сферах жизни общества, и через каждые 4–5 лет начиналась широкомасштабная технологическая модернизация очередной базовой отрасли или группы отраслей экономики. Подобный процесс был назван «эффектом скорости». Его суть состоит в том, что при ускорении технического прогресса, а так же изменений в отраслевой структуре производства и организации экономики возникает эффект долговременного роста. Именно этим «эффект скорости» отличается от хорошо известного «эффекта уровня» под которым понимается рост от вложения инвестиций при неизменных условиях технологического прогресса и структуры производства. Но этот эффект имеет, как правило, кратковременный характер и оказывает влияние непродолжительное время. Таким образом, для долговременного экономического роста отдельной страны главную роль играют «эффекты скорости». «Устойчивый рост китайской экономики, – пишет Ху Аньчан, – в течение длительного времени после начала реформ как раз объясняется «эффектами скорости» (Ху Аньчан, 2005, с. 34–57).

Для выделения и описания кривой тренда, характеризующего долгосрочный экономический рост, возьмем производственную функцию Кобба–Дугласа в простейшем виде:

Y = K L1-, 0 < < 1, или y = Y / L = K / L = k, (13) ( ) где K – затраты капитала, L – затраты труда, – эластичность выпуска по капиталу, k – капиталовооруженность одного работника, y – производительность одного работника.

Уравнение инвестиций, характеризующее годовое изменение капитала, примет вид:

dk / dt = i(t) -k(t), (14) где i(t) = I (t) / L – движение инвестиций в расчете на одного работника, – норма выбытия капитала, а решение уравнения (14) – k(t) = e-t t d + k(0). (15) 0i()e Полагая, что инвестиции растут по линейному закону i(t) = i0 + t, подставим данное выражение в (15), и, проинтегрировав, получаем:

1 k k(t) = t + (i0 - ) + - (i0 - ) e-t. (16) Поскольку в модели Шумпетера речь идет о производственных инвестициях в новые предприятия, можно полагать k0 = 0. Примем дополнительно, что i0 = /.

При этих условиях получаем из (16) и (13) k(t) =t / ; y = ( / ) t = At, A = ( / ). (17) Последнее выражение и есть функция, описывающая кривую тренда.

Определяя постоянные параметры A и в (17) методом наименьших квадt% ратов и исходя из критерия (y - y)2 dt = min, где % из (12), получаем для y = mY % tрассмотренных выше случаев Tm= 5, 7 и 10 лет следующие значения A и :

а) Tm = 5 лет; A1= 4.45; 1= 0.57;

б) Tm = 7 лет; A2= 5.18; 2 = 0.38;

в) Tm = 10 лет; A3= 5.19; 3 = 0.25.

Кривые тренда, описываемые производственной функцией (17) при данных значениях параметров A и, представлены на рис. 4 (а, б, в). Наблюдается согласование между кривыми циклических колебаний и трендом. Таким образом, получает подтверждение широко известная гипотеза о том, что циклы – это колебания, происходящие вокруг трендовой траектории экономического роста, причем они происходят независимо от последнего. Замечательно, что кривая тренда, как и предполагалось, описывается обычной производственной функцией Кобба–Дугласа.

Вернемся к вопросу об устойчивости модели и рассмотрим общий случай возмущающего влияния серии случайных шоков предложения, поскольку чрезвычайно важной является стабильность роста. Доходы бедных гораздо чувствительнее к цикличным явлениям и кризисам, особенно потому, что бедные не располагают достаточными сбережениями, которые позволили бы выровнять потребление в трудные периоды. Поэтому стабильные темпы роста представляются более предпочтительными по сравнению с ростом, который имеет «рваный» ритм, когда рост нестабилен и неустойчив. Предприятия в подобных ситуациях бывают мало расположены к инвестициям и развитию производства.

Запишем возмущенное решение модели m (t) (10) в упрощенном виде:

m (t) = mY (t) +1(t - t0)00mx0 e- (t-t0 ), (18) 0 где mx0 = 0 / 0 - µ0 e-µ0t0 - e- t0 - (0 - µ0)t0 e- t0. Здесь первый член совпадает с ( ) () основным невозмущенным решением модели (8), а дополнительный второй член, описывающий вклад шока предложения в суммарный выпуск, убывает с экспоненциальной скоростью, что характеризует устойчивость модели по отношению к единичным шоковым воздействиям. Необходимо выяснить, как обстоит дело в общем случае, когда имеет место серия случайных шоковых воздействий.

Для дальнейшего анализа рассмотрим влияние шока предложения, возникшего в случайный момент времени ti. Возмущенное решение модели можно по аналогии с (18) записать в виде:

mYi (t) = mY (t) +1(t - ti )0imxi e- (t-ti ). (19) Разумеется, i может быть как положительной, так и отрицательной величиной, т.е. шок предложения может быть как положительным, так и отрицательным, а самое главное – случайным по величине. Введем случайную величину i = imxi. Положим, что i – случайная величина, имеющая заданные числовые характеристики:

M = m ; D = D. (20) i i Наиболее подходящим законом распределения для случайной величины i можно считать смещенный закон Лапласа: f (y) = 0.5 e- y-m с математическим ожиданием m и дисперсией D = 2/ 2. Следовательно, m = mmxi; D = 2mxi / 2.

Положим, что к моменту времени t > 0 произошло случайное число (Z) шоков предложения, распределенное по закону Пуассона с параметром t. Тогда выражение (9) для интенсивности выпуска каждого предприятия запишется в виде:

Z (t) = 0 1+ i(t - ti ), t > ti > 0. (21) i= Подставив (21) в (6), получаем выражение для интенсивности суммарного потока выпуска продукции (t), которое в свою очередь, подставляем в соответствующее решение уравнения Колмогорова, подобное (4), и, интегрируя его, получаем:

Z (t) = mY (t) + 0 i=11(t - ti )i e- (t-ti ).

(22) Известно, что пуассоновский поток событий на интервале (0, t) можно с достаточной точностью представить как совокупность точек на этом интервале, координата каждой i (0, t) распределена равномерно в этом интервале и не зависит от координат других точек. В связи с этим выражение (22) можно записать в следующем виде, опуская единичные функции:

Z (t) = mY (t) + 0 i=1 i e- (t-i ). (23) Здесь: t > 0, 0 < i < t. Случайные величины Z, i и i взаимно независимы. Если ввести обозначения Xi = i e- (t-i ) = X1i X2i, где X1i = i и X2i = e- (t-i ), тогда (23) примет наиболее простой вид:

Z (t) = mY (t) + 0 i=1 Xi, (24) где Xi и Xj – взаимно независимы.

Числовые характеристики суммы случайного числа одинаково распределенных и некоррелированных (взаимно-независимых) случайных слагаемых Xi определяются простыми формулами (Вентцель, Овчаров, 2003, гл. 8.5):

Z M Xi = M Z M Xi = mZmX ;

[ ] [ ] i=mX = M Xi = M X1i M X ; (25) [ ] [ ] [ ] 2i Z D Xi = mX DZ + mZ DX.

i= Вычисляя математическое ожидание (t) по формуле (24) с помощью (25) получаем:

-0 (t-i ) M (t) = mY (t) + 0M Z M M. (26) [ ] i e Поскольку случайная величина Z имеет пуассоновское распределение с пара метром t, то M[Z]=t, а M = m (см. (20)). Выше было указано, что i равi номерно распределена в интервале (0, t), отсюда следует, что t -0 (t-i ) t 0 (t-i ) M.

( ) i e = e- d = 1- e- / t t Подставляя конкретные выражения для отдельных математических ожиданий в (26) получаем окончательное выражение для математического ожидания (t):

m (t) = mY (t) + 0 / 0 m (1- e- t ). (27) ( ) Выведем формулу для дисперсии, применяя (25) к случайной функции (24), получаем:

Z i -0 (t-i ) D (t) =0D i e- (t-i ) =0 M[Z ]D e + { i= (28) 00 +DZ ] M e- (t-i ) = 0t D e- (t-i ) + M e- (t-i ).

[ () () } {} i i i Здесь учтено, что M[Z]=D[Z]=t. Дисперсия произведения двух независимых 2 случайных величин X1 и X2 выражается формулой D X1X = D1D2 + D1m2 + D2m[ ] (см. (Вентцель, Овчаров, 2003, с. 249)). Согласно данной формуле, преобразуем (28) к следующему виду:

-0 (t-i ) -0 (t-i ) 2 (t-i ) 2 -0 (t-i ) (t) e +m De- + m M e D =0t DD. (29) ( ) ( ) { } e + D M -0 (t-i ) Для вычисления D воспользуемся широко применяемой формулой, выe ражающей дисперсию случайной величины X1 через ее второй начальный момент:

D X1 = M X12 - M X1, [ ] ( [ ] ) отсюда получаем:

-0 (t-i ) -0 (t-i ) -0 (t-i ) e - M D. (30) ( ) e = M e Подставляя (30) в (29) и сокращая подобные члены, получаем окончательное выражение для дисперсии:

D =0 D + m 1- e-2 t / 20. (31) ()( ) Возможный диапазон суммарного выпуска, в случае серии случайных шоков предложения, можно найти по правилу «трех сигм»:

1- e- t 1- e-2 t m (t) ± 3Y = m (t) + 0m ± 30 D + m. (32) () 0 Рассмотрим предельное поведение выпуска (t) при t, т.е. поведение числовых характеристик (27) и (31):

lim m (t) = m; lim D (t) = D + m.

() t t 0 Кроме того, можно показать, что корреляционная функция при t также есть функция сдвига между аргументами, т.е. функция одного аргумента. Поскольку математическое ожидание и дисперсия постоянны, случайный процесс (t) при t будет стационарным и эргодическим. Следовательно, модель устойчива и в общем случае, т.е. в отношении случайного числа случайных шоков предложения.

Итак, для стабилизации выпуска, для уменьшения диапазона разброса фактических значений выпуска (32), необходимо принять все меры по минимизации как дисперсии D, так и математического ожидания m возможных шоков предложения, т.е. чтобы они обращали в минимум второй начальный момент:

2 = D + m min.

Поскольку большинство шоков предложения возникает вследствие ценовых всплесков, необходимо, прежде всего, жестко контролировать инфляцию.

Для устойчивого экономического развития необходима низкая инфляция и стабильная валюта.

Население предпочитает видеть стабильный, а не скачкообразный рост своих доходов, даже в том случае, если, в конечном счете, средний рост будет несколько меньшим по сравнению с тем, каким он мог бы быть при скачкообразном подъеме. Поэтому экономическая политика правительства должна быть направлена на то, чтобы обеспечить стабильный и устойчивый экономический подъем.

В заключение отметим, что установление связей параметров изложенной выше стохастической динамической модели с привычными параметрами, характеризующими потоки инвестиций, потребления, заработной платы и т.п., является отдельной и самостоятельной задачей.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Аллен Р. (1963): Математическая экономия. М.: Изд-во иностран. лит.

Pages:     | 1 || 3 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.