Details

Title: Сценарное моделирование в практике отраслевого стратегического планирования // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер. : Экономические науки. – 2016. – № 4 (246)
Creators: Писарева Ольга Михайловна; Перекальский Владимир Андреевич
Imprint: Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2016
Collection: Общая коллекция
Subjects: Экономика; Математическая экономика. Эконометрика; стратегическое планирование; сценарное моделирование (экономика); имитационное моделирование; устойчивое развитие; производственно-экономическая политика; техногенные ресурсы; возобновляемые ресурсы; утилизация транспортных средств; ВЭТС; государственное субсидирование; утилизационные сборы
UDC: 330.4
LBC: 65в631
Document type: Article, report
File type: PDF
Language: Russian
Links: http://doi.org/10.5862/JE.246.21
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions: Read Download (369 Kb) You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Дальнейшее развитие экономики Российской Федерации невозможно без трансформации ее производственно-экономической политики, ориентации на формирование производственного аппарата и культуры потребления в экономике возобновляемых и техногенных ресурсов развития. Сегодня этот процесс осуществляется при активном государственном участии. В частности, реализуются программы утилизации вышедших из эксплуатации транспортных средств (ВЭТС). Для обоснования эффективных и результативных мер и механизмов программы предлагается воспользоваться методологией сценарного моделирования. Исходя из общей парадигмы сценарного подхода, предложен и реализован модельный комплекс на основе имитационной модели, поддерживаемой в среде AnyLogic. Процессорный блок комплекса содержит библиотеки функций, обеспечивающих: планирование и организацию сценарного эксперимента; реализацию моделей системы сценарного моделирования; генерацию сценариев развития; обработку и сохранение результатов вычислительных экспериментов; анализ и кластеризацию сценарного пространства; формирование прогнозного набора управляющих параметров проектирования и управления будущим и т. п. Исследование модели позволяет определять диапазоны допустимых значений параметров программы утилизации ВЭТС, обеспечивающих ее эффективное функционирование, а также проводить оценку последствий государственного субсидирования системы утилизации в целом.

Further development of the Russian economy is impossible without a transformation of its industrial and economic policy, orientation on formation of the productive apparatus and the culture of consumption in the economy of renewable resources and technological development. Today, this the process is carried out with active state participation. In particular, programs are being implemented recycling of end-of-life vehicles (VATS). For substantiation of effective and efficient measures and mechanisms of the program are encouraged to use the methodology of scenario modeling. On the basis of a common paradigm scenario approach, proposed and implemented complex model based on simulation models that are supported in the environment of AnyLogic. The processor unit of the complex contains a library of functions: planning and organization of the scenario of the experiment; the implementation of system models scenario modeling; generation of scenarios; the handling and preservation of the results of computational experiments; analysis and clustering scenario space; the formation of the predictive dialing control parameters of designing and managing the future, etc. the mathematical model allows to define ranges of valid parameter values the recycling program VETS, ensure its functioning and conduct the assessment of the impact of state subsidies for the disposal system as a whole.

Document access rights

Network User group Action
FL SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Document usage statistics

stat Document access count: 402
Last 30 days: 11
Detailed usage statistics