Системный подход как методология изучения экономических явлений и процессов. «Черный лебедь» и теория систем – когнитивный подход. Методы активизации интуиции специалистов (МАИС). Методы формализованного представления систем (МФПС). Четвертая промышленная революция и информационные технологии обработки данных. Модели мира построенные на вероятности. Теория вероятностей и математическая статистика. Эконометрика (виды эконометрических моделей). Анализ данных. Современное состояние и тенденции анализа данных (от гуманизма к техно-гуманизму и датаизму).

Современные социально-экономические системы, по мнению ряда экономистов, должны характеризоваться стабильным экономическим ростом, индикаторами которого обычно являются финансовые показатели. Например, для сельскохозяйственного предприятия – это производство продукции предприятия (стоимость валовой продукции, денежная выручка, прибыль), показатели эффективности труда (производство продукции на единицу: человека, человеко-день, человека-час), капитала (производство продукции на единицу стоимости основных средств) и земли (производство продукции на 1 га сельскохозяйственных угодий, 1 га пашни, 1 м² производственной площади).

Разные уровни иерархии и степень детализации социально-экономических систем приводит к пониманию существования трех типов проблем: структурированных, слабоструктурированных, неструктурированных. Им соответствуют: 1) наблюдаемые факторы или данные; 2) ненаблюдаемые факторы, которые в классическом подходе рассматриваются как случайные воздействия на систему. Наблюдаемые факторы делятся на: структурированные (представленные таблицами «объект-свойство»); слабоструктурированные (совокупность таблиц данных, графиков, мультимедиа и т.д.) и неструктурированные (тексты).

Современное представление о Мир-системе, а также ограниченность восприятия (число Миллера 7 ± 2 чанка или бита информации) трактует системный подход как метод выделения (отграничения) части системы от среды с сохранением определяемых целью изучения системы свойств, предполагается возможным построение моделей внешнего мира (внешней среды) и моделируемой системы, а также модели, связывающей модель системы с внешней средой – когнитивной карты (модели). Отсутствие оценки влияния внешней среды приводит к появлению так называемого «Черного лебедя» – неучтенного фактора или множества факторов. Построение модели системы с учетом заданной (внешней) цели (управление, прогноз, улучшение определенного критерия качества) требует поочередного использования Методов активизации интуиции специалистов (МАИС: экспертные оценки, методы структуризации типа дерева целей, сценарии, мозговая атака, выработка коллективных решений) и Методов формализованного представления систем (МФПС: логические, аналитические, статистические, Data Mining, Big Data и т. д.) – до достижения цели. Этот подход имеет название постепенной формализации моделей принятия решений, кроме него и когнитивного подхода выделяют специальные методы моделирования систем: имитационное моделирование, ситуационное моделирование, информационный подход.

Четвертая промышленная революция, характеризующаяся массовым применением полупроводников, ведет к миллиардам новых источников данных, которые будут сопутствовать всей жизни человека и окружающих его вещей. Отсюда понятие интернета всех вещей и «необходимости» развития технологий Big Data. Традиционное понимание неопределенности в окружающем мире характеризуется вероятностью, которая понимается как: мера нашего незнания, принципиальная неопределенность. Математическая статистика реализует идеи теории вероятностей, опираясь на эмпирику. Эконометрика – приложение математической статистики в области экономики.

Этапы эконометрического исследования (построения моделей по пространственным, временным и пространственно-временным данным):

1. Спецификация модели (определение вида модели), которая опирается на знание экономической теории, опыте, интуиции исследователя.

2. На основании имеющейся эмпирической информации определение параметров модели и оценка их качества.

3. Верификация модели – оценка качества модели на основании формальных или содержательных критериев.

4. Новая спецификация модели при неудовлетворительных результатах этапа верификации.

5. Использование модели для интерпретации, анализа, прогноза при удовлетворительной верификации.

Различают три основных типа функций:

1. поведенческие, например, закон Оукена, гедонистическая ценовая функция, уравнение Минцера;

2. технологические. В их основе лежат факторы производства. Например, производственные функции Коба-Дугласа, Р. Солоу;

3. институциональные.

Предположение того, что данные имеют не только вероятностную, но и логическую или геометрическую природу, не являются однородными, содержат дубликаты, противоречия и т.д. приводит к анализу данных (прикладной статистике). Дальнейшее развитие аппарата анализа данных приводит к машинному обучению (например, нейронные сети). Объединение анализа данных и машинного обучения на базе информационных технологий – Data Mining, KDD – knowledge discovery in databases, social mining, text mining и т. д. Все эти технологии (и OLAP) объединяются под общим названием Аналитика 1.0. Предсказательная аналитика (глубокое обучение) – Аналитика 2.0. Предписывающая аналитика – Аналитика 3.0

Современные, прогрессивные формы экономического развития в разных странах ориентированы на экономику знаний. Исследователями используются такие понятия, как «умная экономика», «человеческий капитал» и образование длиною в жизнь. Однако сегодня оказалось, что нет экономических теорий адекватно описывающих современную жизнь (мы находимся в точке неопределенности или бифуркации). Одно из современных течений (биологов и информатиков) трактует смысл жизни как обработку информации (датаизм). По мнению представителей этого течения в будущем это должно привести к полной замене биологической жизни машинной (компьютерной).

Тем не менее, согласно мнению К. Шваба, основателя экономического форума в Давосе, только всеобщее обсуждение стоящих проблем (образование, отсроченная безработица, бедность, глобальное расслоение общества, компьютеризация большинства процессов и т. д.) позволит выстроить общество, в котором человек сможет занять достойное место.

Вопросы для самопроверки:

Какова специфика четвертой промышленной революции?

Как она повлияла на методологию экономических исследований и требования к специалистам?

Как в современном обществе происходит объединение анализа данных и технологий машинного обучения?

Какие существуют методы активизации интуиции специалистов?

Вопросы для самостоятельной работы:

Рассмотрите понятия «Умная экономика» и «человеческий капитал». Стохастические процессы в экономике и проблема прогнозирования.

Работа с интернет ресурсами:

Найти статьи, посвященные лауреатам Нобелевской премии по экономике в области «поведенческой экономики», эконометрического моделирования.

Материалы для конспектирования:

ХИТ ПРОДАЖ

Четвертая промышленная революция / К. Шваб. Эксмо, 2016. URL:http://www.eurasiancommission.org/ru/act/dmi/workgroup/materials/Pages/Промышленность/К.%20Шваб_Четвертая%20промышленная%20революция_2016.pdf

Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие / П. С. Бондаренко, Г. В. Горелова, И. А. Кацко. М. : Кнорус, 2019. С. 317–370.