Kunagi ammu kirja pandud idee..
´
Eesti majanduse modelleerimise projekt – konkreetseid asju võib teha väiksemal või suuremal määral.
Süsteemi sisend
Majanduse kaardistamine
Majanduse kaart on järgmine informatsioon:
- Tarbijad on jaotatud sektoriteks. Sektorid on hariduse, vanuse ja kõikide kogutavate isiklike omaduste põhised, mis määravad tarbimisharjumused.
- Tarbimisharjumuste jälgimiseks tehakse uuringuid klassikaliste ja kaasaegsete vahenditega, kasutatakse anonüümselt poodide jm. andmebaase inimeste kohta, kes on selleks loa andnud või kui see on kasutustingimustes.
- Tarbimisharjumuste jälgimine on muuhulgas välja selgitamine, kuidas need harjumused muutuvad sissetuleku, positsiooni jm. muutudes ja kuidas neid mõjutavad hinnad ja konkreetse kauba müügikoha kaugus.
- Uuring algab robustsemast ja liigub täpsemaks.
- Tööjõud on jaotatud sektoriteks, arvestades võimetega töötada erinevatel ametikohtadel; uuritud on ka tööjõu liikumisvabadust ja -soovi, et millise palgalubaduse jm. näitajate korral on kui suur tõenäosus vahetada töökohta.
- Tootmissektorid on läbi uuritud nii, et saaks selgitada välja rahastuse mõju palkadele, tootmise suundadele jm. näitajatele.
- On selge, millised hinnad mõjutavad iga sektori omahindasid ja kuidas need omahinnad on seotud toote hinna ja kasumiga.
- On selge, millised rahad ja kuidas (näiteks kasumist) lähevad sise- ja välisriiklikeks investeeringuteks millistest sektoritest (selles mõttes võiks olla tootmine ja neid omavad ettevõtjad eraldi sektoriteks jaotatud).
- Maksusüsteemist on ülevaade ja on võimalik küllaltki täpselt välja arvutada, milline raha läheb maksudeks.
- Ülevaade on erinevatest toodetest sellisel kujul, et neid saaks siduda tootmise ja tarbimisharjumustega.
- Ülevaade on erinevate kaupade ekspordipotentsiaalist – eeldus on ka see, et iga firma taotleb eksporti ja selleni jõudmiseks peab tal olema soodus kliima, juba eksportivad firmad on pisut paremas positsioonis.
- Ülevaade on impordivõimalustest ja hindadest, mis puudutab tootmise ja tarbijate jaoks vajalikke või soovitud tooteid. Ülevaade on sellest, kuidas raha riigist välja liigub selle peale. Mingid ennustused võivad olla nende impordivõimaluste muutumise kohta ajas, sest tegu on juba teise süsteemiga, mida see modellatsioon ei ennusta ja mis ei sõltu oluliselt või mõõdetavalt Eesti olukorrast.
- Maavarade paiknemisest on ülevaade.
- Ideaalis mõne sektori tööjõu oskuste muutumine läbi kogemuse jms. täiendav info.
- Suur hulk sisendit on antud tõenäosuslikult, nii et saaks genereerida best-case ja worst-case või lihtsalt erinevaid stsenaariumeid, samuti kõige tõenäolisemat.
Tulemuseks võiks olla 3D kaart, kus on peal tootmisüksuste ja tarbijate ja müügikohtade jaotumine pluss lisainfo virtuaalsetest poodidest ning ettevõtjatest, kelle asukohad on ilmselt vähem fikseeritud.
Süsteem peaks võimalikult hästi kajastama nende inimeste kogemusi, kes on kõige rohkem valdkonnaga kokku puutunud; parim oleks, kui need inimesed saaksid esitada mingeid faile või andmekogumeid, mida võiks sisse ja välja lülitada (et oleks võimalik näha modellatsiooni, kus mingit kindlat andmekogumit arvesse võetud ei ole). Andmekogumid võiksid anda lähteandmeid stiilis, et reaalselt mõjutab käibemaksu tõus neid ja neid parameetreid nii vms., süsteem peaks suutma hägusatest lähteandmetest (mis täpselt ei kattu ega sobi) genereerida tõenäosusliku mudeli, mis on sisemiselt koherentne. Näiteks, kui süsteemile on ette antud info, mille põhjal käibemaksuga seotud hindade tõus mõjutab teatud sektorite tarbimisharjumusi teatud viisil ning info, kuidas see on seotud maksude laekumisega ning lisaks info, et käibemaksu tõus koos kahe teise muudatusega mõjutas maksude reaalset laekumist mingil kindlal viisil (mis võib olla seotud ka muude kajastamata parameetritega), siis ta suudaks kõiki parameetreid ühtlustada ning tõenäosusi lisada nii, et mudeli väljund vastaks reaalsusele võimalikult hästi. Selliseid analüsaatoreid võib võrgust leida – 10a tagasi, kui seda valdkonda rohkem uurisin, katsetasin näiteks selliseid, kuhu sai sisestada mingit infot, mille täpsest sisust süsteem midagi ei teadnud; näiteks saja korteri hinna, asukoha, suuruse, tubade arvu, mööbli ja vannitoa olemasolu vms. ning seejärel küsida süsteemilt kas hinna ja tubade arvu põhjal muude parameetrite oletuslikku väärtust või uue, senistest erinevate parameetritega korteri võimaliku hinna (hind tuli lihtsalt sisestamata jätta, siis ta oletas selle ise). Analoogsete tehnikatega on statistiliste ja anlüütiliste meetodite abil võimalik kokkusobimatust lähtematerjalist luua toimiv mudel ja see ongi üks finantsanalüüsi põhiprobleeme.
Sisendi puhul on kriitiline filtreerida välja oluline informatsioon – see, mis kõige rohkem mõjutab. Näiteks, kui selgub, et kohvikud ei mõjuta suurt midagi, saab need sisestada mitte ükshaaval, vaid lihtsalt ühe täiendava faktorina (et selles piirkonnas on 2 või 10 kohvikut pluss 1 kallis kohvik vms.). Kus ei ole tarbimisharjumusi võimalik jaotada tarbijagruppide vahel, võib lihtsalt jälgida mingi kauba tarbimise sõltuvust keskmisest palgast või SKP'st või millestiganes. Seda saab ka analüüsimootor ise otsustada, millised seosed on olulised, kui tal on olemas tabelid eri näitajate muutumisest eri kohtades – esialgu ei tasu infoga liigselt detaili minnagi ja seda tuleb täpselt otsustada, millised näitajad on olulised. Programmeerijad saavad otsida erinevaid komponente (analüüsimootor, kaardimootorid ja simulatsioonikeskkonnad ning erinevad matemaatilised vahendid), mida oleks võimalik programmeerida ja konfigureerida (paindlikkus) ning suurte infomahtude puhul kasutada (skalaarsus). Erinevad ametiasutused saavad uurida, milline info on neile koheselt kättesaadav. Sisestades omavahel seotud infot eri formaatides tekivad ka valemid, mis suudavad parandada mõõtmise, hindamise jm. vigu nii, et tulemused oleks autentsemad.
Reaalajas sisend
Lisaks staatilistele lähteandmetele võiks olla dünaamika – võimalik muuta erinevaid tootmise efektiivsuse parameetreid, simuleerida rahasüste ning muuta maksusid.
Sisend võiks sarnaneda võimalikult palju riigieelarvele. Analüütikud peaksid vastavalt muutma kaarti ning algoritme, et saavutada paremat vastavust – et riigieelarves arvu muutmine mõjutaks modellatsiooni tulemuseks olevaid tõenäosusi.
Sisendi töötlemine
Süsteemi jaoks on kõik üksused ühes suures graafis – tootmise, müügi jm. üksuste omavahelised kaugus- jm. seosed; krundid ja äripinnad, kuhu saaks tekkida üht või teist laadi üksusi (vastavalt siis tööjõu olemasolule ja lähedaste muude tootmisüksuste, tarbijate vajadustest).
Väljund
Süsteemi väljundiks sobiks järgmised kujud:
- Tulpdiagrammid ja muud klassikalised joonised soovitud parameetrite väärtustest peale modellatsiooni käivitamist kuu, aasta või kümne aasta pärast. Kuna teatud parameetreid saab ennustada täpsemalt ja teisi ebatäpsemalt, võivad näiteks tulpdiagrammi puhul tulpade ülemised otsad sujuvalt tausta sulada, mitte järsult lõppeda; võib-olla on vahel ka mingist konkreetsest tõenäosusest sõltuvalt tulba asemel tõenäosusjoon, kus näiteks tõenäoline on 5-10 ja 20-30, aga mitte 10-20, mispuhul on siis tulp keskelt lõhestatud.
- Kaardipilt, kus saaks jälgida simulatsioonivideot.
- Üksikute parameetrite ennustuste küsimine üksikute parameetrite muutuste puhul.
- Võimalus küsida, et milliseid muudetavaid algparameetreid kindlast grupist ja kindlate lubatud määradega tuleks muuta kuidas, et saavutada etteantud tulemust (näiteks tarbimisharjumuste muutust või kindla kaubandusketi kasumi vähenemist).
Andmete kontrollimine
Süsteemi puhul peab saama muuta, milliste asutuste ja isikute poolt kogutud või etteantud infot see kasutab; milliseid analüüsivahendeid ja mis parameetriga kasutab ja milliseid seoseid kui tugevaks peab (näiteks kui mingi tarbimisharjumuse aspekt tundub olevat sõltuv ühte moodi nii vanusest kui sissetulekust, nagu sissetulek on seotud vanusega, siis on võimalik nende kahe komponendi kaalusid muuta – see küll toimub paljuski automaatselt).
Peab saama kontrollida, et kui anda ette info näiteks aastast 2000-2004 (et hilisemaga ei arvestaks) ja arvutada selle põhjal 2005-2009, siis milliste parameetrite kombinatsioonide puhul tulemused on kõige autentsemad. Tuleb arvestada, et teatud kombinatsioonide puhul on see autentsus juhuslik, teiste puhul on tegemist tugevate seostega.
Katseandmete kogumine
Poed ja tehased muudavad teatud asju eri kohtades erinevalt, näiteks teevad soodustusi kindlatele kaupadele jne..., et otsustada, kuidas sellised parameetrimuutused mõjutaksid ostjate harjumusi; paremal juhul teisenevad need harjumused süsteemis automaatselt kasumiks ja süsteem pakub sobivad hinnad katsete põhjal välja ise. Kuna meil on ainult kaks suuremat linna ja linnas ning alevis on muud faktorid väga määravad, siis on sellist asja suures plaanis raske saavutada. Väikses plaanis aitabki aeg – muuta neid parameetreid läbi aja, kehtestada teisipäevaks teised parkimishinnad, differentsieerida inimesi meelevaldselt (isegi ühe tarbijasektori käibemaksu suurendamine 0.1% annaks palju infot, kuigi see ületab juba “lubatud piirid” ja tõstab liigselt poodide töömahtu). Probleem on selles, et on vaja katsegruppi ja kontrollgruppi või pigem palju erinevaid gruppe, kelle puhul on võimalik jälgida tulemusi eraldi ja võimalikult täpselt. Kuna paljud tundmatud faktorid muutuvad oma seaduste järgi, peab selline kontroll olema küllaltki rutiinne – sellest võivad selguda oluliste tundmatute väärtused, mida saab siis kokku viia reaalsete mõõdetavate protsessidega. Sellise info kogumine oleks statistiline ja anonüümne, rikkumata privaatsuse jm. õigusi. Firmadele võib teha erisoodustusi info jagamise eest. Kuna igasuguste näitajate muutused toimuvad ka naturaalselt, on tähtis nendest võimalikult palju lähtuda.
Taustast
Analoogseid süsteeme on juba tehtud – mõne suure firma skoop võib olla Eesti omale sarnane, aga terve väikse “ökosüsteemi” kaardistamine oleks huvitav projekt kogu maailma jaoks.
Tänapäevaste vahenditega ei tööta selline süsteem sõltumatult ja iseseisvalt – arvutil on täpsed mõõtmisandmed, inimesel ajalooteadmised, loogika ja isiklikud kogemused. Siiski on see väga tõhus abivahend, milliseid kasutatakse äris küllaltki ulatuslikult – ja kuigi riik või linn ei ole äriühing, on ta siiski rohkem või vähem isemajandav üksus.
Lingid
Lingid
Ekspertsüsteemid jms:
Tarkvara:
http://www.goldengem.co.uk/ - ei tea selle kvaliteeti, aga otsing andis (ilmselt tehniline analüüs, mis ei ole väga usaldusväärne)
Kommentaare ei ole:
Postita kommentaar