|
Decision Support and Forecasting Center CEMI RAS |
||
|
|
О Центре
Ситуационный Центр ЦЭМИ РАН С.А. Айвазян, А.Н. Березняцкий, Б.Е. Бродский, Э.В. Губуров
Содержание: 1. Цели и задачи Ситуационного Центра 2. Функциональная структура Ситуационного центра.
1. Цели и задачи Ситуационного Центра Развитие информационных технологий в последние годы вызвало появление больших массивов информационных, коммуникационных, мультимедиа данных, которые необходимо осознать, структурировать и анализировать для принятия грамотных управленческих решений. Одновременно с убыстрением темпов развития информационных технологий сокращается время, отпущенное на принятие управленческих решений или, тем более, решений, принимаемых в кризисных ситуациях. Для того, чтобы принимать оптимальные решения с минимальными затратами времени, создается такой инструмент как ситуационный центр. Ситуационный центр дает возможность промоделировать варианты развития событий, продумать последствия тех или действий заранее, не дожидаясь наступления кризисной ситуации. Такие ситуационные центры существуют сегодня в Министерстве природных ресурсов РФ, Минатоме и Росэнергоатоме, в МЧС, в некоторых автономных округах и регионах, активно создают их и крупные промышленные и нефтегазовые компании. В мировой практике Ситуационные центры разрабатывались в Министерстве обороны США, Канады, Великобритании и во многих других странах. Однако создание Ситуационных центров для научных исследований и педагогических разработок является принципиально новой задачей, не имеющей прямых аналогов в мировой практике. Применительно к задачам моделирования, анализа и прогноза экономических процессов разрабатываемый Ситуационный центр имеет существенную специфику: во-первых, в качестве «организации» здесь выступает сообщество экономистов-исследователей и экономическая научно-педагогическая среда, во-вторых, задачи моделирования экономических процессов и систем здесь выходят на передний план исследовательских разработок, в-третьих, аналитические рекомендации, выводы и прогнозы предназначены для поддержки принятия решений в сфере экономической политики. В США существует аналогичный исследовательский проект William Davidson Institute (WDI), посвященный анализу опыта переходных экономик России, стран Центральной и Восточной Европы, а также азиатских стран. Однако в отличие от Ситуационного Центра ЦЭМИ РАН, в этом проекте отсутствуют модели и исследования, построенные исходя из принципа "открытого кода": представлены лишь результаты завершенных исследований без сценарных инструментов и открытых баз данных. Для решения задач моделирования, анализа и прогноза экономических процессов в 2004-2006 гг. в ЦЭМИ РАН был реализован проект «Ситуационный Центр», предусматривающий создание базовой версии Ситуационного центра, основанной на использовании Интернет-технологий. Цель проекта Ситуационного центра состоит в комплексном информационном, модельном и программном обеспечении задач ситуационного анализа и прогнозирования социально-экономических процессов российской экономики на макро-, мезо- и микро- уровне. Создана рабочая версия Ситуационного центра, готовая к практическому применению и включающая следующие разделы:
Базовая версия Ситуационного Центра ЦЭМИ РАН, позволяет осуществлять комплексное информационное, модельное и программное обеспечение задач ситуационного анализа и прогнозирования социально-экономических процессов российской экономики. Инструментарий Ситуационного центра доступен не только сотрудникам института, но и (через сайт ЦЭМИ [1]) внешним пользователям – экономистам–исследователям, экономистам-практикам, управленцам, преподавателям, аспирантам и студентам экономических вузов. Современные информационно-аналитическими технологии Ситуационного центра позволяют в удобной для восприятия форме: - отслеживать в режиме мониторинга динамику и основные тенденции в изменениях инструментов и параметров социально-экономической политики (включая бюджетную, кредитно-денежную, внешнеэкономическую и др.), а также характеристик внутренних и мировых рынков, социально-экономического развития страны; - осуществлять предварительную экспертную и модельную оценку последствий планируемых изменений в бюджетной, кредитно-денежной, налоговой, социальной и др. политиках с точки зрения их влияния на ключевые индикаторы (параметры) социально-экономического развития; - строить кратко- средне- и долгосрочные прогнозы социально-экономического развития России по репрезентативным макроэкономическим и отраслевым индикаторам. В отличие от других известных нам разработок аналогичного назначения создаваемая в ЦЭМИ система обеспечивает возможность интерактивной работы удаленного пользователя (через Интернет и сайт института) с моделями, их информационным обеспечением, включая возможность их прикладной эксплуатации с целью проведения сценарных расчетов по введенным пользователем значениям предикторных (объясняющих) переменных. Принцип «открытого кода», характерный для всех разработок Ситуационного центра, предоставляет пользователю возможность самостоятельной проверки всех аналитических выводов, рекомендаций и прогнозов, а также возможности расчета различных сценариев экономической политики. Первоначальный опыт внедрения и эксплуатации базовой версии Ситуационного Центра ЦЭМИ свидетельствует об интересе научного и студенческо-преподавательского сообщества к данному проекту. Количество обращений к различным разделам и инструментарию Ситуационного Центра за 2005 год достигло 800, по ссылкам в Интернет-ресурсах лидируют такие разделы Ситуационного Центра, как Модели, Аналитика, Информационные ресурсы. Востребованным know-how Центра являются проблемно-ориентированные базы данных по конкретным моделям и аналитическим исследованиям, которые позволяют заинтересованному пользователю самостоятельно воспроизвести и проверить все аналитические расчеты и авторские выводы на конкретных данных. В целом, принцип open code, положенный в основу разработок Центра, оказался новаторским для России на фоне полной «закрытости» аналогичных разработок в других аналитических центрах. Публикации по тематике Ситуационного Центра в 2004-2006 гг. появились на страницах ведущих научных журналов в России и за рубежом. Эти факты придают актуальность проекту развития Ситуационного Центра ЦЭМИ РАН. Первоначальный импульс, заложенный в основу базовой версии Ситуационного центра, требует дальнейшего развития и подкрепления новыми разработками. В предлагаемом проекте предусматривается:
2. Функциональная структура Ситуационного центра. Исходя из целей и задач, описанных выше, для реализации сайта Ситуационного центра ЦЭМИ РАН были определены инструменты разработки и построена функциональная схема (рис. 1). Страницы сайта созданы с помощью языка разработки Web-приложений PHP (Hypertext Preprocessor) [2]. Соответственно, запросы пользователей обрабатываются Web-сервером Apache [3], который интерпретирует PHP-коды в HTML. Информация о моделях, значениях экономических показателей, результатах расчетов и т.д. хранится в проблемно-ориентированном хранилище данных, реализованном в СУБД Oracle [4]. Взаимодействие PHP с хранилищем данных осуществляется посредством OCI-библиотек (Oracle Call Interface), входящих в стандартную поставку PHP. Отметим, что такие программные инструменты как Apache и PHP распространяются свободно. Что касается Oracle, то эта СУБД является дорогостоящим средством, предназначенным для разработки промышленных баз данных. Однако в 2006 г. компания Oracle выпустила бесплатную версию Oracle Database 10g Express Edition (далее Oracle XE), имеющую следующие основные ограничения: Oracle XE использует только один процессор сервера, не более 1Gb оперативной памяти и позволяет хранить не более 4Gb пользовательских данных.
Рис.1. Функциональная схема сайта Ситуационного центра ЦЭМИ РАН.
Очевидно, что версия с подобными ограничениями не удовлетворяет крупным промышленным проектам, но для решения задач, подобных нашей, является удобным и гибким инструментом. Логическая модель базы данных (схема сущность-связь) [5] приведена на рис. 2. Данная схема наглядно изображает хранение информации внутри базы данных. Сущностями, несущими основную смысловую нагрузку, являются «Модель», «Показатель» (переменная) и «Значение показателя». Все сущности имеют атрибут «Идентификатор», который однозначно идентифицирует сущность среди множества других аналогичных объектов. Под типом периода в текущей реализации понимается день, неделя, месяц, квартал либо год. Сущность «Период» соответствует не интервалу дат, а конкретной дате наблюдения (например, первому числу месяца, если данные носят ежемесячный характер). Приведенная структура позволяет хранить не только числовые значения показателей, но и любые другие (например, логические либо строковые), что отражено в наличии сущности «Тип данных» в логической модели.
Рис. 2. Диаграмма сущность-связь
Также обратим внимание на сущность «Уравнение», которая активно используется при моделировании посредством систем одновременных уравнений (СОУ). В этом случае каждому уравнению назначается порядковый номер в рамках модели, и оно в специальном виде записывается в базу данных (атрибут «Формула»). В качестве обозначения переменных в формуле используются их системные имена (сущность «Показатель»), которые уникальны в рамках модели. Такой подход позволяет использовать единый вычислительный модуль для различных моделей. Процедуры модуля производят преобразование соответствующих уравнений в формальные вычислительные процедуры языка PL/SQL [6]. Необходимым условием корректности работы указанных процедур является лишь правильная форма записи уравнения. Приведенной на рис. 2 схеме соответствует аналогичная физическая модель данных. Ее отличие от логической модели состоит в том, что сущностям соответствуют таблицы реляционной базы данных, а атрибутам – поля таблиц. Кроме того, в физической модели определяются все необходимые объекты базы данных, такие как индексы, ограничения целостности и т.п. Основное назначение физической модели – автоматизация создания объектов базы данных и изменений, вносимых в структуру в процессе развития программного продукта. Важнейшей задачей описанной системы является актуализация и пополнение хранимой информации. Зачастую статистические данные для построения модели собираются из различных источников и носят неструктурированный характер. Ручной ввод такой информации в базу данных требует больших трудозатрат, которые нередко увеличиваются по мере роста объема хранимых данных. Обозначенная проблема успешно сведена авторами к полуавтоматическому решению для наиболее распространенного случая получения исходных данных в файлах формата Microsoft Excel (рис. 3).
Рис. 3. Схема импорта данных.
Первым этапом процесса, изображенного на схеме, является структуризация исходных документов Microsoft Excel. Структуризация сводится к созданию в исходном документе нескольких новых листов по определенному шаблону (для автоматизации можно использовать макросы). Затем данные переносятся в новые листы посредством создания ссылок на исходные листы либо простым копированием значений. На следующем этапе в системе создается источник данных ODBC (Open DataBase Connectivity), ссылающийся на структурированный файл Microsoft Excel. После выполнения соответствующих настроек Oracle, становится возможным извлечение данных из структурированного файла формата Microsoft Excel обычными SQL-запросами, выполняемыми на сервере Oracle [7]. Для автоматизации импорта из структурированного файла создан модуль импорта, получающий в качестве входного параметра системное имя ODBC-источника и переносящий данные в структуру таблиц СУБД. На практике нет необходимости каждый раз настраивать источник ODBC. Обычно он создается один раз, и в дальнейшем соответствующий структурированный файл заменяется на новый. Описанный подход позволяет оптимизировать процесс наполнения базы данных необходимой статистической информацией и успешно используется авторами на практике. В частности, исходные данные для модели инфляции в российской экономике, речь о которой пойдет ниже, импортированы способом, схематически изображенным на рис. 3. В Центре ситуационного анализа и прогнозирования ЦЭМИ РАН была разработана эконометрическая модель, призванная объяснить динамику инфляции в экономике России в среднесрочной перспективе. Подробнее о модели, методиках оценки и качестве оцененных коэффициентов можно прочитать в источнике [8]. Впоследствии была разработана интерактивная версия модели для сайта Центра, позволяющая пользователю работать с моделью непосредственно в сети Интернет. Основные задачи интерактивной версии модели:
Структурно модель состоит из 7 авторегрессионных уравнений:
где: cpi - индекс потребительских цен neprod – индекс цен на непродовольственные товары prod – индекс цен на продовольственные товары serv – индекс цен на платные услуги населению jkh – индекс цен на услуги жилищно-коммунального хозяйства plod – индекс цен на плодоовощную продукцию bcpi – базовый индекс потребительских цен m2 – денежный агрегат M2 epi – индекс цен в электроэнергетике usd – курс доллара США di – фиктивная переменная сезонности, где i – номер соответствующего месяца d94 – фиктивная переменная валютного кризиса 1994 года.
Первоначальная оценка модели проводилась для периода с июля 1994 года по март 2006 год (в дальнейшем предполагается актуализация модели с учетом обновления данных). Вычислительные процедуры были реализованы на языке PHP, данные для модели хранятся в базе данных под управлением СУБД Oracle. Модель размещена на сайте Центра ситуационного анализа и прогнозирования в рубрике «Модели» . Помимо самой модели рубрика содержит ее описание, а также базы данных временных рядов. База данных рядов модели позволяет производить выборку значений заданного показателя за конкретный период времени в интерактивном режиме, выводить ряды в табличном или графическом виде. Для того чтобы пользователь получил возможность работать с моделью необходимо пройти процедуру регистрации на сайте Центра. Регистрация является бесплатной и необходима для того, чтобы пользователь имел возможность вести архив сессий работы с моделью, в частности, сравнивать прогнозы, полученные для различных сценариев развития экономики России, оценивать точность прогнозов с учетом обновления данных. После прохождения регистрации пользователь может менять значения эндогенных переменных и пересчитывать модель для различных интересующих его сценариев развития экономики, сохранять результаты в архиве. Помимо разработок интерактивных эконометрических моделей в Центре ситуационного анализа и прогнозирования решается еще одна задача с привлечением средств PHP и баз данных под управлением ORACLE. Так называемая задача мониторинга ключевых макроэкономических показателей экономики России. Речь идет о том, чтобы пользователь сайта Центра мог достаточно быстро получить информацию об основных тенденциях в экономике России путем «пару кликов» в рубрике «Мониторинг». На данный момент рубрика содержит следующие тематические разделы:
Для максимального облегчения восприятия информации каждый тематический раздел представлен графиками, отражающими те или иные тенденции.
Рис 4 . Пример графика из рубрики «Мониторинг» сайта Центра ситуационного анализа и прогнозирования
По своей сути мониторинг макропоказателей подразумевает непрерывное обновление информации с определенной частотой (в данном случае, ежеквартально). Использование средств PHP и СУБД Oracle позволяет существенно упростить задачу актуализации данной рубрики.
|
|
|
|
Контакты: ЦЭМИ РАН 117418, Москва, Нахимовский проспект, 47, комната 1110 |
|
