Искусственный интеллект

Этап 4, Дня обучения нейронной сети нам необходимы только две переменные: 1) Z( и 2) индикатор, отражающий форму собственности предприятия-работодателя в момент времени t + 1, при условии что в момент времени t человек работал в государственном секторе. Этот индикатор принимает два значения: «1» - работник остался в государственном секторе, «2» - работник перешел в рыночный сектор. Таким образом, остальные переменные массива уже обработаны и больше не нужны, поэтому мы их удалили. Оставшиеся две переменные были «склеены» в массив из двух переменных, содержащий 1097 наблюдений для непосредственного обучения нейронной сети.

(35) ^Z, :/Z C Ъ +Д

Этап 5, Введем в рассмотрение еще одну переменную K J, показывающую различие между переменной (34) для отдельно взятого работника и переменной Z, «совокупного работника»:

Ы.м) + Г2с(1*\)^ ГМ1*\))/{Р\с(1) +Р2с(1) +Рзс{1))р - частное от деления индекса номинальной заработной платы «совокупного работника» государственного сектора и индекса потребительских цен.

Для обучения нейронной сети переменная (35) не потребуется, однако она нужна для встраивания сети в CGE модель. Но об этом чуть позже.

Этап 6, Вкратце, мы уже упоминали о процессе обучения (пункт 1), однако нет необходимости его автоматизировать самостоятельно, поскольку для этих нужд в настоящий момент существует достаточное количество прикладных программ, которые помимо всего прочего позволяют конструировать наиболее подходящую для конкретного случая архитектуру сети. Самыми известными среди них являются NeuroSolutions от компании NeuroDimension и STATISTIC A Neural Networks от компании StatSoft. Эти пакеты предоставляют возможность получить значения весов синапсов нейронов, которые в дальнейшем были использованы нами для симулирования работы нейронных сетей (в пакете Microsoft. Excel) в составе CGE модели.

Как уже говорилось выше, результатом последнего этапа обработки данных стал массив из двух переменных содержащий 1097 наблюдений. В некоторых случаях значения переменной Z( были слишком большими, что сделало необходимым очистить массив данных от подобных выбросов, в результате чего окончательное число наблюдений стало равным 839.

Таким образом, с помощью пакета STATISTICA Neural Networks , первая нейронная сеть была обучена на 839 наблюдениях.

Включение нейронной сети в CGE модель

Все наблюдения, ранее используемые для обучения нейронной сети, в CGE модели интерпретируются как 839 человек «виртуального общества», которые принимают решение о переходе е рыночный сектор или о продолжении работы в государственном секторе. Принимаемое с помощью нейронной сети решение базируется на размышлении о целесообразности дальнейшей работы в секторе, исходя из изменения своей покупательной способности. Иными словами в процессе работы CGE модели каждому члену «виртуального общества» подается следующая информация:

(36) U(=Z l-V l J - входная переменная нейронной сети, где -константа «различия людей», рассчитанная ранее по формуле (35), а А - общая для всех работников переменная, изменяющаяся в процессе итеративного пересчета.

Теперь что касается выходной переменной нейронной сети В соответствии с выбранной нами топологией нейронной сети и функции активации ее нейронов, для вычисления выходной переменной используетсяцрледующая формула:

„(37) „ Щ -(Ё(1/(1+е ■f* ))-w 1 3t)-r 1 3 -rffi' s)ijd!rfficaie , где

Г(\%ale , Г(1\hift , T* 1, Tj 5^ W™ з Wj k ^ r$‘ cal e , Т$Аф ~ ТСХНИЧвСКИв Пвре-

менные сети, определяемые программным пакетом.

Естественно, что нейронная сеть не выдает значения в точности равные «1» или «2», в связи с чем, в модели они округляются до ближайшего целого. Таким образом, выходная переменная сети N {, получаемая по преобразуется следующим образом:

(38) N( = 1 если 1,5 < N{ < 2,5; 0 если 0,5 < N{ < 1,5

Такое преобразование необходимо для вычисления доли работников, от их общего количества А , перешедших в рыночный сектор:

(39) A 2=(ZAV)/839

Полученная таким образом доля используется в уравнениях (26)-

(Ж

По тому же принципу строились:

• нейронная сеть № 2, определяющая долю А от величины А , т.е. количество работников рыночного сектора, переходящих в государственный сектор;

• нейронная сеть № 3, определяющая долю Аг от величины А+А, т.е. количество работников государственного и рыночного секторов, работающих в теневом секторе.

Полученные с их помощью доли также использовались в уравнениях (26) - (28).

Нейронные сети№№ 4, 5,определяющие доли бюджета ОС, ОС 2 и ОС совокупного потребителя, идущие на покупку конечных товаров по государственным, рыночным и теневым ценам, а также доли бюджета 'Л , 'Л , идущие на покупку валюты и на вклады в банках строились по похожему принципу, но только для их обучения использовались семейные вопросники, из которых были отобраны вопросы, конкретизирующие расходы домашних хозяйств на конечные товары, покупку валюты и сбережения.

Государство (экономический агент №5)

Как уже говорилось, этот экономический агент представлен совокупностью федерального, региональных и местных правительств, а также внебюджетными фондами. Этот экономический агент устанавливает типы налогов и налоговые ставки (в модели учитываются основные налоги, среди которых НДС Тmi . ЕСН Т «и , а также налоги на прибыль организаций Трг . имущество Т prop идоходы физических

ЛИЦ Трое! у

Собранные деньги формируют консолидированный бюджет и внебюджетные фонды: / ч

(40) В 5= О! ■B l+0‘-B 2+0l-B f+ В?" + В\ • (1 + iW„)

(41) к = 0{ ■В 1+0{ -В 2+F 5 b •(l + -P 4./„(,-i))

7 ) other

где, п5 - экзогенно вводимое в модель значение, представляющее собой сумму других налогов (не вошедших в перечень рассматриваемых), неналоговых доходов и прочих доходов консолидированного бюджета. Кроме различного вида поступлений, к полученным суммам приплюсовываются средства, находящиеся на банковских счетах В* • (1+Дц,.,)), F 5 b■ (l+.

В свою очередь, сумма средств на банковских счетах определяется следующим образом:

(42) ^5(1+1) =0[ь'к

(43) к(м) =Оу 'к

где, Рьь , Of - доли нераспределенного консолидированного бюджета нераспределенных средств внебюджетных фондов, которые образуется по аналогии с уравнениями (20) - (22) и (33) с учетом затрат на покупку конечных товаров Ой, Of , субсидий государственного и рыночного секторов Of , Of -, Of з Of и социальных трансфертов населению Of з Of .

Отметим, что, как и в рассмотренных ранее случаях эти доли участвуют в уравнениях, в которых формируется спрос на потребляемые продукты. Из-за экономии места мы не будем приводить здесь конечные уравнения, а просто сошлемся на приведенный выше способ образования упомянутых величин.