Российский научный фонд подвел итоги нескольких конкурсов, в том числе по поддержке исследований с привлечением ведущих ученых. По результатам конкурса победителями признаны 52 проекта, один из которых ‒ под руководством красноярских ученых. В каждом из этих проектов ежегодно будет задействовано не менее двух ведущих ученых, которые будут посещать место реализации проекта для чтения лекций и участия в семинарах, школах молодых исследователей, а также для проведения исследований.


К реализуемому в Красноярске проекту «Развитие динамических математических моделей прогноза критических социально-экономических ситуаций и создание эффективных численных методов решения таких моделей» в качестве ведущих ученых будут привлечены профессора Шухуа Чжан из Тяньцзиньского университета финансов и экономики (Китай) и Александр Лапин из Казанского федерального университета. Исследование будет выполняться в Международной лаборатории математического моделирования, которая была создана ранее в Федеральном исследовательском центре «Красноярский научный центр СО РАН» совместно с Сибирским федеральным университетом и Тяньцзиньским университетом финансов и экономики. Проект Российского научного фонда активизирует ее деятельность, которая также поддерживается китайской стороной.

Руководитель проекта, член-корреспондент РАН, доктор физико-математических наук, руководитель научного направления «математическое моделирование» ФИЦ КНЦ СО РАН и научный руководитель Научно-образовательного комплекса в области экономики и управления СФУ Владимир Шайдуров рассказал о его основных задачах и потенциальных практических приложениях.

В чем основная цель проекта?

Мы планируем развивать применяемые в международной практике сложные математические модели для оптимизации расходов и доходов экономической деятельности, достижения заданных социально-экономических целей, прогноза критических ситуаций для экономики отдельных регионов и отраслей.

Сейчас во всем мире и в нашей стране сложилась критическая социально-экономическая ситуация. Как модели, развитием которых вы планируете заниматься, могут помочь преодолевать подобные случаи?

В настоящий момент эти динамические модели, например, могли бы помочь оценить эффективность разных стратегий региональной борьбы с коронавирусом от полной изоляции населения (с замедлением региональной экономики) до осознанных и поддержанных профилактических мер (с активной региональной экономикой) в зависимости от имеющегося состояния и условий. Конечно, такие модели требуют настройки на региональные условия и социальные реакции. Это очевидно из сравнения хода эпидемий коронавируса в разных странах.

Необходимо пояснить, что подходы успешного математического моделирования подобных задач пришли из статистической физики, сохранив название «игр среднего поля». «Игра» огромного числа физических частиц, на первый взгляд, состоит в их хаотическом взаимодействии между собой и с электрическим или магнитным полем. Но после предельного перехода, который делают на основании теории вероятности, можно описать эту сложную среду с помощью дифференциальных уравнений с небольшим числом заданных или настраиваемых параметров.

Аналогичный предельный переход делается в социально-экономической сфере для большого числа агентов, покупателей, предприятий и пользователей, мотивируемых личной и коллективной выгодой. Ясно, что настраиваемые параметры и элементы получаемых дифференциальных задач различны для физических и социально-экономических задач. Но такой подход уже используется для принятия решений в экономике, финансах и страховании, хотя настройка этих моделей путем анализа больших данных еще развивается.

Если немного пофантазировать, каким будет будущее в плане прогноза и управления критическими социально-экономическими ситуациями? Какова будет роль науки в вопросах принятия решений?

В ходе штатного, не кризисного, социально-экономического состояния математические модели будут давать все более точные результаты, предоставляющие разные варианты для принятия решений. Такие модели будут полезны и для оценки приближения кризисных ситуаций, когда назревает исчерпание кого-либо лимитирующего ресурса, включая недостаток финансовых или организационных средств.

В будущем наука будет играть ту же роль, что и сейчас: это глаза и память для принятия решений. Роль глаз в том, чтобы видеть глубже ‒ лучше понимать причины складывающейся ситуации и дальше ‒ прогнозировать долгосрочные последствия принимаемых решений. А функция науки как памяти в том, чтобы накапливать знания об аналогичных ситуациях и использовать их для принятия решений в будущем.