Подходы к оценке социально-экономических последствий пандемии COVID-19 с использованием компьютерного имитационного моделированиястатьяЭлектронная публикация
Аннотация:В условиях пандемии коронавирусной инфекции возрастает необходимость в разработке методов научно-обоснованной оценки последствий как на уровне экономики страны, так и на уровне регионов. Одной из острых проблем развития российской экономики в условиях пандемии коронавируса является конфликт между мерами защиты жизни и здоровья людей и падением экономической активности. Для поддержки экономики страны принимают антикризисные меры, которые нацелены, в первую очередь, на преодоление серьезных последствий в самых уязвимых секторах. В рамках исследования для оценки социально-экономических последствий эпидемии и воспроизведения прогнозов используется современный инструментарий имитационного моделирования - агент-ориентированное моделирование. Агентные модели позволяют задействовать программные средства различного класса, в том числе, нейронные сети, математические модели, 3D-4D надстройку и другие технологии, способные визуализировать результаты сценарных прогнозных оценок и вычислительных экспериментов. Целью исследования является разработка методов и методик прогнозирования и сценарного моделирования социально-экономических последствий от вирусных эпидемий. По результатам исследования была разработана архитектура агент ориентированной модели, методика и алгоритмы, которые позволяют производить оценку ограничительных мер и предписаний с точки зрения социально-экономических последствий пандемии с учетом пространственных и коммуникативных взаимодействий. Для выполнения задач исследования на первом этапе был выполнен анализ научных методик по прогнозированию и построению различных моделей оценки последствий принимаемых макроэкономических решений и моделей распространения вирусных эпидемий. На втором этапе была разработана агент-ориентированная модель, в которой учитывалась структурированная и неструктурированная информация, включая социально-демографические и экономические характеристики регионов, такие как: заболеваемость и смертность, уровень занятости, а также применяемые регионами меры по противодействию распространению COVID-19. В части социального взаимодействия между агентами в исследовании реализована динамическая мультиреляционная (MRN) социальная сеть агентов, структура которой изменяется в ходе введения карантинных мер, ограничивающих степень взаимодействия между ними. Введение различающихся конкретных значений индивидуальных характеристик внутри популяции агентов одного типа позволяет производить оценку социально-экономических последствий от вирусных эпидемий с максимальной степенью детализации – на уровне индивидов. Дальнейшее развитие данного направления исследования будет включать уточнение разработанной модели для анализа последствий распространения вирусных эпидемий с точки зрения социально-экономического развития территориальных систем на основе полученных прогнозных сценариев.