Дискретно-событийное моделирование представляет собой процесс формирования имитационной модели на основе последовательности операционных действий для точного построения динамической системы, позволяющей выявить все внешние и внутренние факторы, оказывающие влияние на ее функционирование. Основой дискретно-событийного моделирования является последовательная хронологическая разработка системы на основе процессных элементов, отраженных временными рамками (лагами). По нашему мнению, применение данного вида моделирования в управлении изменениями муниципального образования позволит определить степень наибольшего влияния различных факторов на функционирование экономических систем муниципального образования, а также понять, как наиболее эффективно организовать процесс управления.

Целью исследования является построение базисной дискретно-событийной модели для управления экономическими системами в муниципальном образовании городе Орел.

Основными методами исследования выступают графический, статистический и имитационный.

Дискретно-событийное моделирование осуществим посредством динамической программы имитационного моделирования AnyLogic. Программа имитационного моделирования AnyLogic позволяет сформировать непрерывную дискретную модель, состоящую из потоковых элементов. Элементами нашей модели выступают макроэкономические (национальные), мезоэкономические (региональные и муниципальные) микроэкономические (бизнес) и домохозяйственные системы (с учетом низкого взаимодействия муниципальных образований и международных отношений, уровень изменений мегоэкономики (мировой экономики) отражается на изменениях макроэкономических процессов) [2, с. 128]. Каждая из данных систем, которая является накапливающей, имеет вспомогательные переменные: внутренние и внешние, которые, в свою очередь, определяются фиксированными константами (таблица).

Представленные в данной таблице фиксированные константы оцениваются как качественные и количественные характеристики. Плановые, трансфертно-инфляционные, валютные, санкционные, инвестиционные, ресурсные, рыночно-институциональные, рационализация внешних потоков, долговые, кредитные, торгово-экономические, бизнес-процессы, проектные, финансовые потоки бизнеса и домохозяйств, финансово-кредитные, налоговые и продовольственные изменения измеряются в тысячах рублей [1, с. 86]. При этом остальные вспомогательные переменные, имеющие качественный характер, будут рассчитаны в потенциальных значениях по степени важности (от 0,01 – менее значимые, до 1 – более значимые). Кроме того, необходимо отметить, что связь между качественными и количественными фиксированными константами является прямой, что свидетельствует о влиянии их на все экономические системы муниципального образования г. Орел [5, с. 273].

Качественные фиксированные константы рассчитаем при помощи анкетирования 45 экспертов (период июль-декабрь 2014, январь-июль 2015), которые по степени значимости (рассчитывая удельный вес) отдают предпочтения той или иной вспомогательной переменной. Применив уравнение парной линейной регрессии с постоянным шагом, измерим значение каждой качественной фиксированной константы. Показатели экспертных оценок качественных констант представлены на рис. 1–2.

Представленные на рис. 1 значения качественных констант показали, что наибольшее предпочение эксперты предают демографическим изменениям (demo), присвоив им удельный вес, равный 0,77. Остальные значения качественных констант имеют следуещие значения: управленческие изменения (uprav) – 0,32; нормативные изменения (norm) – 0,24; инновационно-технологические изменения (inov) – 0,51; коммуникационные изменения (komun) – 0,42; интеллектуальные изменения (intel) – 0,44; экологические изменения (ekol) – 0,30; ориентационные изменения (orient) – 0,20; психологические изменения (psicho) – 0,48; социологические изменения (social) – 0,50.

Вспомогательные переменные с фиксированными константами, сформированные по блокам экономических систем для муниципального образования город Орел в программе AnyLogic

Рис. 1. Экспертные оценки качественных констант в дискретно-событийном моделировании за июль-декабрь 2014 года

Рис. 2. Экспертные оценки качественных констант в дискретно-событийном моделировании за январь-июль 2015 года

Рис. 3. Качественные константы в дискретно-событийном моделировании, полученные на основе уравнения парной линейной регрессии

Анализируя рис. 2, можно отметить, что степень значимости большинства качественных констант возросла (например, значимость инновационно-технологических изменений выросла на 7 %), при этом, по мнению экспертов, психологические и ориентационные изменения стали иметь наименьшие значения.

При расчете коэффициента корреляции используем формулу Пирсона:

,

где xi – значения переменной X; yi – значения переменной Y; – среднее арифметическое для переменной X; – среднее арифметическое для переменной Y [3, с. 144].

Используя данные, полученные методом экспертных оценок, вычисляем значения корреляции. Уравнение парной линейной регрессии:

y = 0,00406 + 1,01422×x.

Подставив в данное уравнение ответы экспертов за январь-июль 2015 года, получим уточненные значения качественных переменных дискретно-событийной модели управления изменениями в экономических системах муниципального образования г. Орел (рис. 3).

Полученные значения расходятся с экспертными оценками примерно на 0,09–0,12 %, что свидетельствует о незначительной погрешности при построении дискретно-событийной модели. Параметры потока изменений в дискретно-событийной модели на основе муниципального образования г. Орла иерархичны, масштабируемы, расширяемы и объективно ориентированны, что позволяет смоделировать систему от начала появления изменений до их устранения [4, с. 183].

Рис. 4. Запуск базисной модели по управлению изменениями в экономических системах муниципального образования г. Орел

Данная схема должна быть базисной, состоящей из пяти основных элементов, которые выступают в качестве критериев при организации данного процесса:

1. Критерий ismenenie генерирует изменения в экономических системах муниципального образования г. Орел (макроэкономика, мезоэкономика, микроэкономика (бизнес), домохозяйства). Данный объект используется в качестве начальной точки диаграммы процесса, формализующей движение изменений.

2. Критерий kolichestv_konst и kachestv_konst моделирует очередь второстепенных изменений, которые следуют только за первичными изменениями. Например, макроэкономические изменения будут являться первичными, а изменения, которые в них входят (управленческие; нормативные; плановые и т.д.) – второстепенными.

3. Критерий vremja задерживает изменения на заданном периоде времени.

4. Критерий unichtogenie уничтожает поступившие изменения, после того когда на их место приходят новые изменения или они переходят в ранг «учтенные».

При формировании данной модели учитываются следующие факторы: интенсивность внедрения изменений – не больше 1–3 недель, учет изменений в год – 49 (из них 35 – количественных, 14 – качественных), время задержки изменений – минимальное – 1 неделя, среднее – 3–4 недели, максимальное 1 месяц (просрочка изменения на 1 месяц 1 день – неучтенное изменение). Вследствие этого все выявленные за год изменения в экономических системах муниципального образования г. Орел в конце года становятся учтенными, имея при этом алгоритм решения.

Таким образом, представленное выше исследование применения дискретно-событийного моделирования для управления изменениями в экономических системах муниципального образования позволит своевременно определить и внедрить необходимые инструменты для модификации социально-экономической системы муниципального образования, учитывать качественные изменения, происходящие в макроэкономической и микроэкономической сфере, а также определить влияние внутренних и внешних изменений на различные аспекты экономического положения региона.