ecr-journalЭкономическая наука современной РоссииEconomics of Contemporary Russia1609-14422618-8996Regional Public Organization for Assistance to the Development of Institutions of the Department of Economics of the Russian Academy of Sciencesecr-journal-334Research ArticleЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОЛИТИКА И ХОЗЯЙСТВЕННАЯ ПРАКТИКАECONOMICAL POLICY AND ECONOMICAL PRACTICEУкрупненная имитационная модель внешнеэкономической деятельности РФAggrerated Simulation Model of Foreigh Economic Activity of the Russian FederationБекларянГаянэ ЛевоновнаBeklaryanGayané L.glbeklaryan@gmail.comФедеральное государственное бюджетное учреждение науки «Центральный экономико-математический институт РАН» (ЦЭМИ РАН), МоскваРоссияCentral Economics and Mathematics Institute of Russian Academy of Sciences, MoscowRussian Federation201831012019045065Copyright © Бекларян Г.Л., 20192019Бекларян Г.Л.Beklaryan G.L.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.ecr-journal.ru/jour/article/view/334

В данной статье представлена разработанная укрупненная имитационная модель внешнеэкономического взаимодействия РФ со странами-партнерами. Сформулирована и решена бикритериальная оптимизационная задача рационального управления внешнеэкономической деятельностью с учетом разнонаправленных интересов РФ и стран-партнеров. Изучаются возможности сбалансировать подобные связи в зависимости от различных сценариев, отражающих внешнеторговую стратегию, характерную для соответствующих групп стран (ЕС, АТЭС, ЕАЭС и др.). Предложенная имитационная модель, реализованная в AnyLogic, позволила исследовать влияние ключевых управляющих параметров ВЭД на характеристики взаимосвязей РФ с другими странами. Вычислены субоптимальные (сценарные) значения импортных пошлин и квот, обеспечивающиt наилучшее влияние на прогнозную динамику внешнеторгового оборота РФ.

This article presents the developed aggregated simulation model of foreign economic interaction of the Russian Federation with partner countries. The bi-criterion optimization problem of the rational control of foreign trade activities is formulated and solved with consideration of the differently directed interests of the Russian Federation and partner countries. The possibilities of such links to be balanced are being studied depending on different scenarios reflecting the foreign trade strategy characteristic for the respective groups of countries (EU, APEC, EEC, etc.). The proposed simulation model implemented in AnyLogic allowed investigating the influence of the key control parameters of foreign economic activity on the characteristics of the interrelationships of the Russian Federation with other countries. Suboptimal (scenario) values of import duties and quotas that provide the best influence on the forecast dynamics of the foreign trade turnover of the Russian Federation are calculated.

агентное моделирование внешнеэкономической деятельности (agent-based modeling)ВЭДAnyLogicимпортные пошлиныквоты на импортэкспортная экономикавнешнеэкономическая деятельность.agent-based modeling foreign economic activityFEAAnyLogicimport dutiesimport quotasexport economyforeign economic activityРабота выполнена при частичной финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 18-51-45001).This work was completed with the partial support from the Russian Foundation for Basic Research (Project No. 18-51-45001).ReferencesАкопов А.С. Имитационное моделирование. Учебник и практикум для академического бакалавриата. М.: Юрайт, 2014.Akopov A.S. (2014). Simulation modeling. A textbook and a workshop for academic baccalaureate. Moscow, URAIT, 389 p. (in Russian).Акопов А.С., Бекларян Г.Л. Анализ эффективности регулирующей политики государства с помощью региональной модели CGE поведения естественных монополий (на примере электроэнергетики) // Экономическая наука современной России. 2005. № 4. С. 123–29.Akopov A.S., Beklaryan G.L. (2005). Analysis of efficiency of adjusting policy of the state by means of regional model CGE of behavior of natural monopolies (on the example of electric power industry). Economics of Contemporary Russia, no. 4, pp. 123–129 (in Russian).Акопов А.С., Бекларян Л.А. Агентная модель поведения толпы при чрезвычайных ситуациях // Автоматика и телемеханика. 2015. № 10. С. 131–143.Akopov A.S., Beklaryan L. (2015). An agent model of crowd behavior in emergencies. Automation and Remote Control, no. 10, pp. 1817–1827.Акопов А.С., Бекларян А.Л., Хачатрян Н.К., Фомин А.В. Разработка адаптивного генетического оптимизационного алгоритма с использованием методов агентного моделирования // Информационные технологии. 2018. Т. 24. № 5. С. 321–329.Akopov A.S., Beklaryan A.L., Khachatryan N.K., Fomin A.V. (2018). Development of an adaptive genetic optimization algorithm using agent modeling methods. Information Technology, vol. 24, no. 5, pp. 321–329 (in Russian).Акопов А.С., Хачатрян Н.К. Агентное моделирование. Учебно-методическое пособие. М: ЦЭМИ РАН, 2016.Akopov A.S., Khachatryan N.K. (2016). Agent-based modelling. A teaching guide. Moscow, CEMI RAS, 76 p. (in Russian).Бахтизин А.Р. Агент-ориентированные модели экономики. М.: Экономика, 2008.Bakhtizin A.R. (2008). Agent-oriented models of economics. Moscow, Ekonomika, 279 p. (in Russian).Голованова С.В. Международная торговля – фактор изменения концентрации производства в российской промышленности (1998–2004 гг.) // Экономическая наука современной России. 2009. № 1. С. 129–137.Golovanova S.V. (2009). International trade – the factor of the change in the concentration of production in the Russian industry (1998–2004). Economics of Contemporary Russia, vol. 1, no. 1, pp. 129–137 (in Russian).Ковалева О.А. Моделирование стратегии принятия решений по таможенно-тарифному регулированию внешнеэкономической деятельности // Экономика промышленности. 2009. Т. 44. № 1. С. 86–94.Kovaleva O.A. (2009). Modeling the strategy of decisionmaking on customs and tariff regulation of foreign economic activity. Ekonomika Promyslennosti [Economics of Industry], vol. 44, no. 1, pp. 86–94 (in Russian).Кылбаев Е.С. Использование гравитационных моделей для прогнозирования внешней торговли между странами // Вопросы новой экономики. 2016. № 1 (37). С. 29–34.Kylbaev E.S. (2016). Using gravity models to predict the foreign trade between countries. Voprosy Novoi Ekonomiki [Issues of the New Economy], no. 1 (37), pp. 29–34 (in Russian).Макаров В.Л. Вычислимая модель российской экономики (RUSEC). Препринт # WP/99/069. М.: ЦЭМИ РАН, 1999.Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Bakhtizina A.R. (2009). Computable model of the knowledge economy. Economics and Mathematical Methods, vol. 45, no. 1, pp. 70–82 (in Russian).Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бахтизина Н.В. Вычислимая модель экономики знаний // Экономика и математические методы. 2009. Т. 45. № 1. С. 70–82.Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sulakshin S.S. (2007). Using computable models in public administration. Moscow, Scientific expert, 306 p. (in Russian).Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сулакшин С.С. Применение вычислимых моделей в государственном управлении. М.: Научный эксперт, 2007.Makarov V.L. (1999). Computable model of the Russian economy (RUSEC). Working paper # WP/99/069. Moscow, CEMI RAS, 93 (in Russian).Узяков М.Н., Ткаченко А.В., Сапова Н.Н., Херсонский А.А., Широв А.А., Шошкин С.П., Янтовский А.А. Проблемы создания многоуровневой системы моделей прогнозирования внешней торговли в условиях переходной экономики: научные труды. М.: Ин-т народнохозяйственного прогнозирования РАН, 2004. Т. 2. С. 10–23.Uziakov M.N., Tkathenko A.V., Sapova N.N., Khersonsky A.A., Shirov A.A., Shoshkin S.P., Yantovsky A.A. (2004). Multilevel system of foreign trade forecasting models construction problems in transition economy. Scientific Articles: Institute of Economic Forecasting (RAS), no. 2, pp. 10–23 (in Russian).Forrester J.W. Industrial dynamics. MIT Press, 1961.Forrester J.W. (1961). Industrial dynamics. MIT Press.Zitzler E., Thiele L. Multiobjective evolutionary algorithms: A comparative case study and the strength Pareto approach. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 1999. № 3 (4). P. 257–271.Zitzler E., Thiele L. (1999). Multiobjective evolutionary algorithms: A comparative case study and the strength Pareto approach. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, no. 3 (4), pp. 257–271.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.