Возможности моделирования мирового рынка агропродовольственных товаров с использованием агент-ориентированного подхода

Аннотация 
В современных условиях турбулентности международной торговли и необходимости развития несырьевого экспорта России проблема выбора эффективной стратегии поведения экспортеров на рынке продовольствия значительно актуализировалась. Одним из инструментов анализа и прогнозирования функционирования рынка могут выступать агент-ориентированные модели, в которых имитируется поведение децентрализованных самообучающихся агентов, имеющих собственные цели и возможности. В работе представлены результаты использования агент-ориентированного подхода к моделированию рынка на примере ячменя, который является одной из топовых товарных позиций российского экспорта продовольствия. В качестве информационной базы исследования использовались данные FAOSTAT и Росстата за период 1997–2017 гг. В рамках исследования построена агентная модель мирового рынка ячменя, на которой была проведена серия вычислимых экспериментов в среде AnyLogic с изменением таких факторов, как уровень глобального спроса, величина пошлины,  размер  капитала  компаний-экспортеров  для  определения  стратегии  поведения  агентов-экспортеров  с учетом ограниченной рациональности участников коммуникативных взаимодействий. Предлагаемый подход развивает современную теорию потребительского поведения и имитационного моделирования, а полученные результаты могут быть использованы при формировании программ развития агропродовольственного экспорта страны. 

Ключевые слова 
агент-ориентированное  моделирование,  рынок  экспортных  товаров,  имитационное  моделирование,  теория рыночного спроса, теория потребительского поведения 

Источник финансирования 
Статья подготовлена по плану НИР ИЭОПП СО РАН по проекту XI.171.1.1 «Разработка, апробация и применение в теоретических и прикладных исследованиях программно-методических комплексов и информационных систем анализа и прогнозирования социально-экономических процессов» № АААА-А17-117022250129-2

Читать статью


Список литературы 

1. Weiping Wang, Saini Yang, Fuyu Hu, Zhangang Han, Carlo Jaeger. An agent-based modeling for housing prices with bounded rationality. IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 1113. 2018. № 012014. DOI 10.1088/1742-6596/1113/1/012014 
2. Hamill L., Gilbert N. Agent-Based Modelling in Economics. UK. Wiley, 2015, 246 p. 
3. Бахтизин А. Р. Агент-ориентированные модели экономики. М.: Экономика, 2008. 279 c. 
4. Окрепилов В. В., Макаров В. Л., Бахтизин А. Р. и др. Применение суперкомпьютерных технологий для моделирования социально-экономических систем // Экономика региона. 2015. № 2. C. 301–313. 
5. Суслов В. И., Доможиров Д. А., Костин В. С., Мельникова Л. В., Ибрагимов Н. М., Цыплаков А. А. Опыт агент-ориентированного моделирования пространственных процессов в большой экономике // Регион: экономика и социология. 2014. № 4. C. 32–54. 
6. Deissenberg C., Hoog S. van der, Herbert D. EURACE: A Massively Parallel Agent-Based Model of the European Economy. Applied Mathematics and Computation, 2008, vol. 204 (2), p. 541–552. DOI 10.1016/j.amc.2008.05.116 
7. Отмахова Ю. С., Ефремов Д. В. Подходы к разработке архитектуры агентной системы // Экономическое развитие России: региональный и отраслевой аспекты: Сб. науч. тр. / Под ред. Е. А. Коломак, Л. В. Машкиной; ИЭОПП СО РАН. Новосибирск, 2014. Вып. 13. 
8. Усенко Н. И., Позняковский В. М., Отмахова Ю. С. «Пальмовый рай» или «пальмовый  спрут»?  Современные  тренды  и  угрозы  продовольственного  рынка // ЭКО. 2014.  № 9. С. 135–152.   
9. Usenko N. I., Otmakhova Yu. S., Olovyanishnikov A. G. The issues of asymmetry of corporate and public interests in the food market. Economic and social changes: facts, trends, forecast, 2014, no. 3, p. 124–139.   
10. Abdou M., Hamill L., Gilbert N. Designing and building an agent-based model. In: Agent-Based Models of Geographical Systems. Springer, 2012, p. 141–165. DOI 10.1007/978-90-481-8927-4 
11. Макаров  В. Л.,  Бахтизин  А. Р.,  Сушко  Е. Д.,  Васенин  В. А.,  Борисов  В. А.,  Роганов  В. А.  Агент-ориентированные  модели:  мировой  опыт  и  технические  возможности реализации на суперкомпьютерах // Вестник РАН. 2016. № 3. C. 252–262.