«разработка базового метода численной оценки экономического эффекта и экономической эффективности использования гидрометеорологических прогнозов – методологические и концептуальные основы»




страница1/5
Дата05.05.2016
Размер0.74 Mb.
  1   2   3   4   5
«РАЗРАБОТКА БАЗОВОГО МЕТОДА ЧИСЛЕННОЙ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ЭФФЕКТА И ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ПРОГНОЗОВ – МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ И КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ»
Введение

Исследуемая научная проблема – экономико-метеорологическое моделирование экономической полезности гидрометеорологической информации или, в более широком смысле, продукции – является междисциплинарной, раскрывается и решается на стыке двух научных направлений: гидрометеорологии и экономики (хозяйственной практики). Первое включает информационный природный ресурс для широкого круга потребителей, отражающий исходное и ожидаемое состояние атмосферы и гидросферы, второе – деятельность человека в области экономики, включая различные направления техносферы.

Этот вид природного ресурса является вечным, постоянно возобновляемым в виде новых сведений, исходных гидрометеорологических данных и климатических обобщений. В той или иной мере и возможном качестве он использовался во все времена и обретал полезность, которая получала в обществе все большее признание. Экономическая сфера объективно и необратимо вовлекалась в зависимость от внешней среды и в первую очередь от гидрометеорологических условий. Полезность использования знаний об этих условиях приобретала экономический смысл.

Многие исследования в XIX и XX вв. посвящены влиянию и использованию гидрометеорологической информации в экономике многих стран. Практические оценки и решения на уровне ВМО и национальных гидрометеорологических служб, в конечном счете, стали той уникальной научно-практической базой, позволившей рассматривать сегодня экономическую полезность гидрометеорологической информации, как целевой экономико-метеорологический показатель обеспечения гидрометеорологической безопасности.

Признание полезности гидрометеорологической информации в хозяйственной практике было крайне важно. Однако, более значимо сейчас оценить эту полезность, дать ей численное измерение. В основе своей эта проблема нашла решение в рамках экономической метеорологии, как области научных знаний, получившей широкое распространение, как в России, так и за рубежом.

Представленные в данном исследовании методологические и методические основы разработки метода оценки экономической полезности прогнозов это результат многолетних исследований автора, выполненных в рамках экономической метеорологии.

Первая разработка метода была опубликована в 1972 г.

Последующие уточнения представлены в работах автора прошедшего десятилетия и в завершающем виде метод опубликован в учебнике «Экономическая метеорология» (Гидрометеоиздат, 2005) и в журнале «Метеоспектр» (№2, 2006).

Научная проблема оценки эффективности гидрометеорологической информации, особенно прогнозов погоды, исследовалась многими отечественными и зарубежными учеными в различных отраслях экономики.

Эта область научных исследований частично представлена в сборниках: «Эффективность гидрометеорологического обслуживания народного хозяйства» (1973 г.), «Гидрометеорология и народное хозяйство» (1976 г.), «Методика экономической эффективности гидрометеорологической информации в народном хозяйстве» (ГГО, 1985 г.); на конференции «Экономические и социальные выгоды гидрометеорологического обеспечения» (Женева, 1990); в работах НИИ Росгидромета (Е.Е. Жуковский, Н.А. Багров, Г.А. Карпеев, А.И. Бедрицкий и др.).

Эти исследования, включая работы автора, получили необходимое обобщение и отражение в учебнике «Экономическая метеорология» (Гидрометеоиздат, 2005 г.). На этом основании Министерством образования и науки РФ утверждена соответствующая учебная дисциплина в Государственном образовательном стандарте (СД-01-10) в целях профессиональной подготовки специалистов в области гидрометеорологии.

По инициативе руководства Росгидромета в Москве (29.05 – 2.06.2000 г.) был проведен международный научно-методический семинар с участием группы экспертов ВМО, на котором было принято решение о необходимости включить в учебную работу НМС программу по экономической метеорологии, разработанную в РГГМУ. В ней особая роль отведена разделу эффективности метеорологических прогнозов.

Представленное здесь исследование рассматривается как разработка принципиально общего метода оценки экономической полезности использования гидрометеорологических прогнозов в различных отраслях экономики.

Согласно поставленной задаче исследования необходимо было:

1. Дать методологическое и концептуальное описание возможного подхода и решения проблемы оценки экономической полезности гидрометеорологических прогнозов.

2. Разработать аналитическую конструкцию расчета – метод оценки экономической полезности реализации прогнозов в хозяйственной практике.

Приведенный в данной работе метод оценки рассматривается как базовый, принципиальные основы которого могут быть использованы при разработке частных методик для отдельных потребителей. В двух последующих разделах показана возможность его применения в таких областях производственной деятельности как морские порты и электросистемы.

Глава 1. Методологические и концептуальные основы – принципиальные положения научного решения проблемы


    1. Основные определения, понятия и положения

Разработка ряда стратегических направлений развития Гидрометслужбы России в рамках «Программы развития» как и последующее научное и техническое обеспечение их реализации требует не только методологического (макротеоретического) и концептуального обоснования «Проекта» в целом, но и его отдельных частей, образующих единую, системную целенаправленную, научно-практическую конструкцию развития Росгидромета.

Этим условиям должно отвечать и выполненное научное исследование, ориентированное на разработку комплексной модели численной оценки экономической полезности гидрометеорологических прогнозов.

Разработка методологических основ осуществляется в рамках экономической метеорологии, которая является современной междисциплинарной наукой, изучающей закономерности воздействия погоды на потребителя, проявления его уязвимости и как противодействие – адаптацию в целях снижения метеорологических потерь.

Методология есть практическое и научное обоснование подхода выбора наиболее существенных положений, определяющих конструирование метода, решающего целевую задачу.

Сами по себе элементы методологии не приносят новых знаний, так как выступают в качестве обоснования, как известные положения, понятия, концепции.

Однако любое новое методологическое построение обладает свойством научного обоснования. Оно конструирует определенный подход к разработке конкретных теоретических основ, ряда посылок и методических рекомендаций.

Прежде всего, необходимо остановится на таком понятии как методология.



Методология рассматривается как обоснование науки как таковой, научных направлений, научной оценки вида деятельности и ряда других научных подходов.

Известны различные объяснения этого понятия. Обратимся к пояснениям академика Э.Б. Алаева [1] – известного исследователя и специалиста в области понятийно-терминологического толкования. «Методология», как разъясняет Э.Б. Алаев, – совокупность наиболее существенных элементов теории, конструктивных для развития самой науки. Методология в отличие от теории не приносит нового знания, но она развивает в науке необходимые для нее элементы.

Здесь совершено очевидно выделяются два важных аспекта исследования.

Первый аспект заключается в необходимости теоретического обоснования разработки метода, то есть такого представления последовательного ряда научных положений, которые нацелены на его достаточно полное понимание, значение и место в известной системе «погода – прогноз – потребитель». В практике специализированного гидрометеорологического обеспечения методология обоснования разработки любой экономико-метеорологической модели должна содержать известные и возможные научные решения и трактовки, охватывающие два субъекта «природу» и «экономику».

В этой междисциплинарной научной композиции есть ряд базовых научных положений, которые объединяют два субъекта и выступают методологической основой. В связи с этим, методология в проблеме обоснования оценки полезности прогнозов есть, как нам представляется, специфическая для данного комплекса объектов («погода – потребитель») логически выстроенная научная система функционального, дескриптивного и нормативного описания погодозависимости.

Таким образом, в предлагаемой методологии данной специфики используется системный подход, содержащий следующие научные структуры:


  • функциональные представления полезности информационной продукции [5, 18, 19];

  • многофакторность информационной гидрометеорологической продукции [19, 45, 46, 48];

  • функциональное представление погодозависимости потребителя [7, 14, 38, 58];

  • описание вероятностного распределения условий погоды [17, 48];

  • выбор функции цели – критерии оптимальности [18, 51, 58];

  • комплексное аналитическое описание экономической полезности [55, 57, 58].


Второй аспект состоит в том, что научное обоснование, то есть методологическая база должна быть переведена в конструктивное решение, приемлемое для практики, в форме методической разработки с необходимым алгоритмом вычислительных операций.

Весь комплекс приведенных в методологии научных положений, как структур научной системы, идентифицирующих области приложения, позволяет выстроить обоснованную конструкцию численной модели – метода оценки экономической полезности прогнозов. При этом, важным обстоятельством является сохранение системного подхода в концептуальной части исследования – практической вычислительной операции согласно метода.

Метод отражает использование методологии в данной специфической области исследования, где она фокусирует главные свойства данной области исследования (природу, взаимосвязи, реализации, оценки значимости и другие).

Метод содержит совокупность частных способов, методик оценки (расчетов) отдельных параметров и показателей, комплексных обобщений. К таким методикам относятся: разработка матриц сопряженности; матриц потерь; оценка коэффициента непредотврщенных потерь; расчет предотвращенных потерь; средних байесовских потерь и другие.

Если метод содержит комплекс соподчиненных научных структур и выражает образ действия, ориентированный на достижение цели, то методика – это совокупность способов или частный способ целесообразного проведения какой-либо работы. Это может быть совокупность организационных форм и технических приемов. Нередко отождествляют метод и методику, что в практике допускается без особых обоснований.


    1. Методология исследования результативности учета погодозависимости потребителя – концептуальные основы экономико-метеорологического моделирования полезности прогнозов

Методология не отвлеченное понятие. Ее содержание отвечает определенной области исследования. Масштаб методологического освещения рассматривается с научной позиции изучения объекта (физического) или системы (комплексной, междисциплинарной) выполняемого исследования.

Представленное здесь исследование охватывает определенную естественно и исторически сложившуюся систему адаптации экономической деятельности человека к вечной вариабельности погодных условий.

Анализ составляющих методологической базы требует понимания не только изучаемой системы как таковой – совокупности объектов (погода – потребитель) с функциональной спецификой и определенной внутренней структурой – но и вектора подчиненности составляющих системы, целевую ориентацию системы в целом. Этой природообразующей цельности отвечает система Росгидромета.

Структура данной системы, ее научная и производственная современность влияют на методологическую базу, выбор принципиальных основ разработки – методологического обоснования.

Исследуемая система, как видим, полно раскрывается в метеоролого-экономической системе «погода – прогноз – потребитель».

Общность этой системы охватывает ее такие методологические свойства как целостность (единство взаимосвязных процессов), открытость (доступность информации в подсистемах), неоднородность (различие решаемых «установок» в подсистемах), регулярность (постоянство проявления), подчиненность (мера взаимозависимости) и устойчивость (целевая установка в системе).

Сама система динамична в экономико-метеорологическом смысле – отражает государственный мониторинг внешней среды и в этом смысле выступает экономически подчиненной подсистемой в Единой Государственной системе.

В пределах данной исторически сложившейся в основном объективной природной Системы «погода – прогноз – потребитель» в качестве целевой задачи выступает реализация ее Полезности.

Экономическая полезность системы Росгидромета затрагивает всю без исключения ее деятельность. Однако важнейшим элементом в ее информационной продукции выделяется разработка (производство) прогностической информации – одного из эффективных ресурсов экономики.

Основное содержание методологической базы в настоящей разработке кроется в понятии полезности реализации информационной гидрометеорологической продукции.

Понятие полезности здесь приобретает особый смысл. Полезность как универсальное свойство вещей содержится в знании определенной информации о состоянии среды – гидрометеорологических условий. Знание, научное понимание несет полезность.

Источник полезности содержится (кроется) не в текущем, видимом, а в возможном состоянии среды, что и является проблемой прогнозирования.

Опережение исходного состояния среды, научное предвидение ее поведения выступает ресурсной базой, определяет (уже в иной области осмысления) решения и производственные действия.

Полезность при этом выступает в виде материализации знаний.

Характерно то, что чем сложнее возможное состояние среды, тем больше полезности в ней сосредоточено, что и представляется необходимым извлекать в процессе деятельности человека.

Конечно здесь не прослеживается функциональная линейность. Возможно, такое катастрофическое изменение исходного состояния гидрометеорологической среды при котором полезность реализации знаний обрывается в условиях запредельных воздействий природы.

При определении полезности, ее физическом осмыслении как важной части методологической базы исследования особое значение придается достаточно простому и естественному вопросу – насколько предвидение, научное описание ожидаемого состояния – современный прогноз – адекватно отражает фактическое состояние.

Адекватность, как степень сходства прогноза и факта в работе современной Службы прогнозов, подтверждает тот факт, что потребителю (всем отраслевым объектам) в своей хозяйственной практике следует ориентироваться не на исходную погоду и на основе такой экстраполяции планировать работы, а на научные прогнозы, существенно повышающие извлечение выгоды их использования.

В статье 4 Федерального закона «О гидрометеорологической службе», указано, что одним из «принципов деятельности гидрометеорологической службы» является «обеспечение достоверности информации о состоянии окружающей природной среды».

Достоверность прогнозов обеспечивается посредством оценки адекватности – успешности прогнозов.

Итак, полезность информационной гидрометеорологической продукции (возможности ее извлечения, специфика полезности) выступает как методологическое начало обоснования научной разработки. Однако здесь кроется еще ряд важных методологических положений.

Прежде всего, сосредоточение источника полезности. Анализ комплексной метеоролого-экономической системы «погода – прогноз – потребитель» позволяет выстроить следующие естественные, априорные утверждения.

Гидрометеорологическая среда выступает как вечный спутник в пространстве и времени. Среда, физическая основа которой не обладает свойством управления и не содержит в своем характере никаких намерений. Ее поведение в целом, как и отдельных компонентов, имеют вероятностную природу осуществления в режиме текущего времени.

Природа распорядилась так, что в этой среде исторически сформировалось и продолжает развиваться техногенная среда с ее многочисленной производственной базой. Эта сфера человеческой деятельности в определенных условиях управляема и нацелена на эффективное производство продукции. Таковое возможно, если осуществляется ресурсное обеспечение и эффективное его использование.

Наряду с основными природными ресурсами (углеводородным сырьем) постоянным ресурсом выступает прогностическая информация.

Необходимость знания о возможных изменениях гидрометеорологической среды обусловлена двояким характером ее воздействия на деятельность человека. Гидрометеорологическая среда это природное достояние, которая выступает как ресурсная богатство, дарованное природой человеку для жизнеобеспечения. Пример тому, прежде всего, сельскохозяйственное производство.

Однако ее метеорологическая составляющая не только благотворит, но и содержит одно неукротимое «качество» – буйство, разрушительные проявления которого общеизвестны.

Гидрометеорологическая среда, как видим, не только природо-ресурсная данность. В ней протекает вся масштабность, повсеместность и полнота зависимости деятельности человека от несовместимых с ней условий погоды.

Развитие науки, производства и демографии и перспективы поведения гидрометеорологической среды выдвигают перед обществом необходимость более эффективного решения проблемы обеспечения гидрометеорологической безопасности, посредством оптимальной реализации прогнозов в целях снижения гидрометеорологических потерь.

Вот именно здесь и проявляется полезность знаний об ожидаемых бифуркациях гидрометеорологической среды.

Такова методологическая база метеоролого-экономического обоснования полезности гидрометеорологических прогнозов.



Глава 2. Функциональное обоснование погодозависимости потребителя на основе развития байесовского подхода оптимизации использования информационной гидрометеорологической продукции


    1. Функциональное описание погодозависимости потребителя

Приведенное выше описание методологии погодозависимости в комплексной системе «погода – прогноз – потребитель» остается уже многие годы основанием попыток облечь эту зависимость в формализованный вид. Естественно, в качестве функции выступает деятельность человека – сфера экономики, а ее аргументом (конечно же частным) остается гидрометеорологическая среда.

Если допустить дескриптивную форму записи, то сказанное в виде меры зависимости в общем приближении можно представить так:

Система «погода – прогноз – потребитель» функционирует в режиме постоянной смены условий погоды, мониторинговое отслеживание ее опасных проявлений и использование специфической для конкретного потребителя системы адаптации к любой погоде.

В современных условиях решаемых потребителем задач понятие погодозависимости рассматривается через экономические интересы потребителя. Быть зависимым от погоды означает предъявление известных требований к системе обеспечения не только социальной, но и экономической безопасности.

Безопасность – это проявление условий сохранения жизнеобеспечивающих функций человека и экономики.

В настоящее время отсутствует как полная зависимость, так и полная погодо-климатическая независимость. В этом диапазоне проявляется воздействие погоды, подверженность объектов экономики, их чувствительность к условиям погоды, уязвимость от нее и способность потребителя к защите – снижению потерь, обретению выгоды от использования прогнозов [60] (рис.2.1).

Итак, в исследуемой системе «погода – прогноз – потребитель» выстраивается естественный процесс последовательного осуществления воздействия, уязвимости и защиты, позволяющий установить экономическую полезность метеорологических прогнозов.

Использование прогностических ресурсов определяет основную задачу снижения потерь, что может быть реализовано на основании правильного выбора погодо-хозяйственного решения.


Рис. 2.1. Показатели погодозависимости.


Современный расчетливый хозяйственник знает, какие могут быть прямые и косвенные потери (хотя бы в первом приближении). Действительно, реальная величина непредотвращенных потерь определяется следующими факторами [5, 6, 7]:

  1. степенью воздействия, т.е. интенсивностью неблагоприятного или опасного условия погоды;

  2. масштабностью объекта воздействия;

  3. заблаговременностью и успешностью прогнозов и предупреждений

  4. эффективностью мер защиты.

Согласно известной теории принятия решений [7, 11, 62] полезность осуществляется в условиях адекватности решений, действий и достижения цели.

В рамках системы «погода – прогноз – потребитель» возникает потребность не только анализа фактических условий, но и прогноза состояния гидрометеорологической среды. Эта проблема решается Службой прогнозов в рамках деятельности Росгидромета. Информационная прогностическая продукция выступает резервным фактором в достижении результативности деятельности погодозависимых предприятий. Достижение этих конечных условий определяется уровнем точности принимаемых потребителем решений (d). Естественно ожидать, что противоположная объекту сторона – погода – не обладает свойством анализировать принимаемые потребителем решения. Как отмечал Н.А. Багров [3] в этой проблеме может использоваться тория игр, т.е. «игры с таким противником, который вовсе не заинтересован выиграть, а делает свои ходы либо случайным образом, либо по некоторому заранее установленному правилу».

Особенности осуществления погодных условий достаточно хорошо известны, а их прогнозирование реализуется в хозяйственной практике.

Н.А. Багров отмечал еще очень важное обстоятельство в связи с теоретическим обоснованием хозяйственной полезности прогнозов. Он обращал внимание на следующее: «Вопрос о хозяйственной полезности прогнозов с чисто теоретической стороны представляется достаточно ясным. Однако достижения тории еще далеко не стали достоянием работников управления различных звеньев народного хозяйства. В этом вопросе, по-видимому, еще нет полной ясности у многих работников даже самой Гидрометслужбы» [5, 9].

Эта оценка давалась еще в 70-е годы прошлого века. В настоящее время, спустя более 30 лет, положение существенно изменилось. Теоретические разработки существенно продвинулись. Решение проблемы оценки экономической полезности прогнозов находит широкое понимание как в системе Росгидромета, так и потребителей этого вида ресурсов.

Согласно М. Де Гроту [18] вещественная функция U заданная на множестве R (доходов, выигрышей), называется функцией полезности, если обладает свойством выбора предпочтения при известном распределении последствий Р. В случае двух доходов, выигрышей r1 и r2, принадлежащих множеству R, r1 предпочтительнее r2, если ожидание .

Это классическое выражение носит достаточно общий характер формализации, а значит и возможности множества приложений.

В обозначенной комплексной системе «погода – прогноз – потребитель» полезность реализуется как выгода знаний о предстоящей погоде, материализуемая посредством выбора более предпочтительных решений, то есть действий, адекватных ожидаемой погоде.

В сущности критериальным функционалом в задачах полезности метеорологических прогнозов следует рассматривать определенный показатель , который может принимать разные значения в зависимости от функции X(t) параметров состояния внешней системы X={x1, x2,…, xn} и функции Y(t) параметров управления и результативности заданной системы Y={y1, y2,…, ym} при интегрировании на отрезке [0, t] по независимому параметру t (времени):

. (2.1)

Аппроксимируя процесс F в интервальном режиме на отрезках разной дискретности X(t) и Y(t) и длительности (t) интегральное выражение (2.1) можно представить иначе:


. (2.2)
Дискретные значения параметров внешней среды (гидрометеорологических условий) и экономических параметров ее потребителей (пользователей) на сегодня достаточно известны и успешно привлекаются к решению ряда экономико-метеорологических задач и разработкам функций цели (критериев оптимальности).

При известном множестве реализаций погоды Ф и множестве действий потребителя d возможен выбор такого решения, которое согласно теории будет предпочтительнее в экономичфеском смысле. Функция полезности в этом случае записывается в виде


, (2.3)
где – фактическая погода с определенными значениями метеорологических условий, осуществляющихся по истечению упреждающего действия потребителя (); – погодо-хозяйственные решения и отвечающие им действия потребителя в расчете на ожидаемую погоду .

Функция полезности может быть представлена непрерывной моделью, однако ее реализация всегда требует задания дискретности (соответственно и аргументов) определенного порядка.

Требование полезности связано с антиподными условиями целевой задачи – приобрести полезность (доход, выгоду и т.п.) или уменьшить потери полезности (затраты, убытки и т.п.) согласно методу Сэвиджа [58]. Тем самым наряду с функцией выгоды используется функция потерь, как отражение погодных условий, лимитирующих производственную деятельность потребителя.

Выбор функции потерь в задаче оценки полезности обусловлен негативным воздействием условий погоды на потребителя. Все производственные погодо-хозяйственные объекты проявляют метеорологическую уязвимость [60], как физическое проявление подверженности.

Абсолютная величина уязвимости содержит сумму непредотвращенных (εL) и упущенных (L) прогнозистом потерь. Эта особенность, как и другие показатели погодозависимости отражает функция потерь:
. (2.4)
Если абсолютная уязвимость выступает мерой погодозависимости, то очевидно, в функции (2.3) должна проявляться мера противодействия, снижающая как остаточные (εL), так и прямые потери (L). Она отражена в подсистеме «прогноз – потребитель». Совершенствование качества прогностической информации (что отражается в матрице сопряженности ) и эффективности мер защиты ( = 1 – ε) предопределяет успех, результат противодействия наступлению опасной погоды.
2.2. Основы разработки матричной оценки метеорологических потерь
Наиболее распространенной и универсальной формой дискретного представления, обобщения и анализа информационных сведений является матричная, отражающая многомерность результата (функции) в рамках достаточной аргументной зависимости. В выполняемой разработке это относится и к метеорологическим прогнозам () и к результатам решений, действий потребителя ().

Многофазовая матрица потерь имеет вид (табл. 2.1)

Таблица 2.1

Матрица потерь (n = m >> 2)



Фактическая погода по завершению , Фi

Решения и действия потребителя с упреждением (час)

d(П1)

d(П2)

d(П3)

……..

d(Пm)

Ф1

s11

s12

s13

…….

s1m

Ф2

s21

s22

s23

…….

s2m

Ф3

s31

s32

s33

…….

s3m

…….

…….

…….

…….

…….

…….

Фn

sn1

sn2

sn3

…….

snm

Аргумент может быть представлен по мере нарастания опасной погоды () аналогично (). Однако возможно и иная запись, когда отражает снижение опасности.

Заметим, что матрица потерь не обязательно должна быть квадратной.

Разработка многофазовой матрицы потерь задача достаточно сложная. Прежде всего, потребитель не располагает такого рода сведениями. Бухгалтерский учет и статистика в этом отношении (регистрация метеорологических потерь) ведется плохо или вовсе не выполняется. Исключения составляют особо ущербные, катастрофические последствия опасной погоды, что находит отражение в страховых оценках.

В работе [58] была предпринята попытка дать обоснование более полного представления матрицы потерь с учетом меняющегося значения ε.

Практика работы потребителя, использующего прогностическую информацию сохранила достаточно упрощенную схему реализации прогнозов в деле. Большинство потребителей используют прогнозы в простой альтернативе: ожидаются опасные или неблагоприятные условия погоды (П) – принимаются меры защиты (d ()); в противном случае () – никаких мер относительно противодействия погоде не принимается (d ()).

Функция потерь (2.4) в этом случае может быть представлена альтернативной матрицей потерь (табл. 2.2).

Таблица 2.2

Альтернативная матрица потерь

Фактически наблюдалось,

Действия потребителя

d ()

d ()



s11+ ε s12

s12



s21

s22

Содержание элементов матрицы потерь (sij) представлено в ряде работ и в частности в учебнике «Экономическая метеорология» [58]. Здесь, прежде всего, следует обратить внимание на два обстоятельства. В ситуации ~ отмечаются не только непредотвращенные потери εs12 = εL, но некоторая предотвращенная часть потерь s12 - εs12 = L(1-ε). Это позволяет существенно уточнить полезностное содержание правильных прогнозов наличия явления ( ~ ). Наряду с этим, особое значение отводится знанию коэффициента непредотвращенных потерь, величине ε. В настоящее время потребитель не располагает подобными сведениями.

В оперативной практике использования прогнозов исторически сложившийся опыт ориентации потребителя на альтернативу принятия решения (d) целесообразно сохранить такой подход и найти совместно с потребителем значения элементов sij с необходимой достоверностью.

Расчет величины ε может быть выполнен согласно предложенной методике, приведенной в работе [52].

Доля непредотвращенных потерь (εL) может быть установлена согласно двум показателям: отношения затрат к убыткам и успешности прогнозов, представленной в матрице сопряженности (nij). Предлагается решение, полученное на основе задания порогового условия (предотвращенные потери равны общим издержкам).

Отсюда запишем



. (2.5)

Возможны и другие варианты расчета согласно [52]. Реальное допустимое значение ε должно быть равно или меньше порогового ().

При известных значениях и ε можно прибегнуть к выбору такой матрицы потерь, которая в большей мере отражало бы достижение выгоды использования прогнозов. Условные модификации матриц потерь приведены в таблице 2.3.

Таблица 2.3



Модификации альтернативных матриц потерь

ε




0,1

0,15

0,2

0,4

0,6

0,8

1

0

10+0

100

15+0

100

20+0

100

40+0

100

60+0

100

80+0

100

100+0

100

10

0

15

0

20

0

40

0

60

0

80

0

100

0

0,25

10+25

100

15+25

100

20+25

100

40+25

100

60+25

100

80+25

100

100+25

100

10

0

15

0

20

0

40

0

60

0

80

0

100

0

0,5

10+50

100

15+50

100

20+50

100

10+50

100

60+50

100

80+50

100

100+50

100

10

0

15

0

20

0

40

0

60

0

80

0

100

0

0,75

10+75

100

15+75

100

20+75

100

40+75

100

60+75

100

80+75

100

100+75

100

10

0

15

0

20

0

40

0

60

0

80

0

100

0

1

10+100

100

15+100

100

20+100

100

40+100

100

60+100

100

80+100

100

100+100

100


2.3. Байесовский подход оптимизация использования прогнозов
Оптимальные решения (и действия), как уже отмечалось, обеспечивают более выгодное использование прогнозов. Поскольку рассматриваются условия, лимитирующие работу потребителя и вызывающие потери (ущерб), то очевидно оптимизация будет способствовать снижению потерь.

Использование в экономике любого ресурса, в том числе и такого как метеорологические прогнозы, предполагает такую технологию их реализации, которая обеспечивает достижение результата (прибыли, выгоды, дохода, снижение потерь и т.п.).

Это фундаментальное условие лежит в основе разработки функции цели – показателя ориентирующего на результат. Функция цели предполагает ее экстремальную оценку то есть оптимизацию, отражающую или максимизацию выгоды, или минимизацию потерь. Отсюда следует, что необходим выбор соответствующего критерия оптимальности [17, 18, 19, 51, 58].

В условиях погодозависимости таким критерием могут быть средние потери, подлежащие минимизации.

В решении рассматриваемой задаче метеорологические потери в «среднем» рассматриваются с позиции байесовского подхода [19, 58, 61].

Ресурсная база, прогнозы, обобщенные в виде матрицы сопряженности, должна быть представлена в вероятностной форме. Пусть имеется матрица сопряженности альтернативных прогнозов




nij =

Фактически наблюдалось,

Прогнозировалось,













n11

n12

n10




n21

n22

n20




n01

n02

N

Можно установить вероятность осуществления текстов прогнозов и . Для большей предметности будем следовать примеру. Пусть имеются матрицы сопряженности прогнозов скорости ветра при Vпор ≥ 12 м/с, Санкт-Петербург, 1987 – 1990 гг. (табл. 2.4)


Таблица 2. 4

Матрица сопряженности











(V≥ 12 м/с)

(V= 0 – 11 м/с)



245

51

296



103

815

918



348

866

1214

Вероятности осуществления текстов прогнозов и находятся соответственно по формулам вида:


,
аналогично

Подтверждением тому
и
Это известные оценки совместных вероятностей .

Поставим далее задачу несколько иначе. Дадим для этого следующую формулировку: какова вероятность осуществления явления или , если задано условие в виде текста прогноза . Другими словами – необходимо установить вероятность того, что тексту прогноза принадлежит фаза прогноза или тому же тексту - иная фаза .

Определение вероятности выполняется на основании формулы Байеса
(2.6)
Формула (2.6) отражает условную вероятность осуществления некоторого признака (явления, неблагоприятного условия погоды) при известном условии - тексте прогноза .

Так при оценке условной вероятности относительно запишем



Условная вероятность ошибочного прогноза ( при )
.
Соответственно при тексте находим и .

Таким образом, устанавливается матрица условных вероятностей осуществления текстов прогнозов , которая имеет вид:


(2.7)

Значение матрицы потерь и матрицы условных вероятностей позволяет определить матрицу систематических потерь как прообраз регламента выбора лучшего – оптимального хозяйственного решения, т.е.


(2.8)
В случае альтернативы действий потребителя средние (байесовские) потери при стратегии доверия прогнозам определяются так:
(2.9)
Отсюда находим
. (2.10)
Таким образом, при стратегии доверия прогнозам байесовский подход оптимизации позволяет использовать критерий оптимальности - средние байесовские потери в виде
. (2.11)
Однако, как будет показано ниже, байесовский подход в целом в экономико-метеорологической модели приемлем, но требуются определенные уточнения оценки средних потерь.


    1. Уточнение байесовского подхода оптимизации в условиях погодозависимой деятельности потребителя

Нередко погода проявляет значительные помехи при выполнении производственных и иных мероприятий на открытом воздухе, а нередко может выступать как опасное или особо опасное метеорологическое условие. Рассматривая прогнозы с этих позиций, они выступают как информационный метеорологический ресурс, позволяющий осуществлять снижение потерь. Потребителя предупреждают (), что ожидается опасная для данного производства погода () и следует принимать меры защиты стоимостью s11. Таким образом, при альтернативных прогнозах элемент матрицы сопряженности, отраженный частотой n11 , представляет для потребителя особый интерес. Именно правильные прогнозы наличия явления (n11) несут наибольшую экономическую полезность.

Ориентируясь на текст прогноза - «явление ожидается» потребитель принимает меры защиты в надежде снизить, предотвратить хотя бы часть потерь. Экономический результат будет заключаться в успешности текстов прогноза . Чем больше правильных прогнозов (n11), тем больше общие предотвращенные потери
(2. 12)
Однако прямой байесовский подход расчета средних потерь (формула 10), где присутствует составляющая , не дает положительного решения.

Особый интерес для потребителя в ситуации ~ в условиях доверия прогнозу состоит в том, что несмотря на отсутствие идеальной защиты (ε=0) все же удается частично предотвратить потери, тем самым частично или полностью компенсировать общие издержки (s11+ ε s12). Этот тезис является фундаментальным в исторической необходимости формирования Гидрометслужбы и Службы прогнозов, в частности.

Однако, еще раз заметим (вне контекста уточнения байесовского подхода), что предотвращенные потери не отражают эффективности реализации всей совокупности прогнозов при различных вероятностях их осуществления.

Несостоятельность применения прямого байесовского подхода (2.10) в оценке критерия оптимальности в условиях доверия методическим прогнозам убедительно прослеживается при сопоставлении ситуаций ~ при методических () и инерционных прогнозах ().



Приведем соответствующие матрицы сопряженности:

Методические прогнозы




Инерционные прогнозы





















П




П






n11

n12

n10













n10



n21

n22

n20













n20



n01

n02

N













N

Оценки успешности по данным последних десятилетий показывает явное преимущество, успех методических прогнозов перед инерционными, т.е. прослеживаются известные неравенства:

1) > (иногда существенно больше)

2) < (иногда существенно меньше)

Следуя байесовскому подходу (2.10) для основной ситуации оценки полезности прогнозов ~ запишем
(2.13)
Поскольку > , то должно выполнятся следующее
> (2.14)
Оказывается, что средние потери при использовании успешных методических прогнозов больше, чем при такого рода инерционных прогнозах. Неравенство (2.14) отражает парадокс прямой оценки средних потерь потребителя () в байесовском подходе применительно к метеорологическим прогнозам.

Конечно, если привлечь все элементы nij в матрицах сопряженности методических и инерционных прогнозов, то в большинстве случаев < только за счет того, что при методических прогнозах ошибок пропусков () существенно меньше чем при инерционных ().

В ситуации, которую мы рассматриваем ~ правильный прогноз опасного явления или условия погоды () позволяет предотвратить если не полностью, то часть максимально возможных потерь (s12). Предотвращенные потери будут составлять величину s12 - ε s12, где ε s12 – непредотвращенная часть потерь, которую не удается предотвратить данному потребителю.

Общие максимальные потери при осуществлении явления Ф за некоторый период (N) есть величина . Это те потери, которые доставляет сама природа – неблагоприятные условия погоды (Ф). Использование (и ) также не исключает потери. При - величина ε s12 (непредотвращенные потери), а при - прямые максимальные потери .

Оценить результативность прогнозов в ситуациях следует на основании разности, отражающей предотвращенную часть потерь:
.
Таким образом, в этих ситуациях потребителю удается снизить потери на величину . Рассматривая реальные условия находим, что при оправдавшихся прогнозах П максимальные потери при Ф есть сумма непредотвращенных и предотвращенных потерь .

Отсюда следует, что кроме издержек в виде s11+ =С + εL потребитель снижает возможные потери на величину .

Выгода использования прогнозов заключается в том, что удается компенсировать долю общих издержек (s11+ ) за счет предотвращенных потерь .

Компенсационная выгода находится следующим образом:


(2.15)
Средние байесовские потери при ε > 0 с учетом (2.10) и (2.15) будут равны
, (2.16)
а в случае ε = 0
. (2.17)
Если допустить возможность безхозяйственного потребителя для которого ε = 1, тогда
. (2.18)
Аналогичные оценки выполняются для инерционных прогнозов.

Анализ формул (2.16) – (2.18) показывает, что первая составляющая соответственно или может быть меньше нуля. Это значит, что при реализации вместо положительных потерь могут быть отрицательные потери – выгода, что вносит заметную положительную составляющую в экономический эффект использования прогнозов.

Предотвращенные и непредотвращенные потери имеют разные значения в зависимости от коэффициента ε (табл. 2.5).

Таблица 2.5

Возможные расходы, потери и выгоды потребителя прогнозов, принимающего решение d в ситуации «явление по прогнозу ожидалось и фактически было»

В матрице сопряженности это соответствует элементу с частотой

В матрице потерь ситуация ~ реализуется в виде , ,

затраты на защитные меры

коэффициент непредотвращенных потерь

предотвращенные потери (выгода)

непредотвращенные потери



=0









=0,5









=1








Глава 3. Разработка базового метода оценки экономического эффекта и экономической эффективности гидрометеорологических прогнозов
3.1. Основные концептуальные положения
Экономическое содержание метеорологических прогнозов впервые было отражено в работах А.М. Омшанского в 30–е годы прошлого столетия. В последующем уже в 50-е – 60-е годы были выполнены ряд научных разработок по выбору оптимальных стратегий и оперативных решений с учетом использования метеорологической информации. Это, прежде всего, исследования, выполненные в СССР-России Н.А.Багровым, Л.С. Гандиным, А.С. Мониным, Г.В. Груза, Г.А. Карпеевым, Е.Е. Жуковским и другими, а также зарубежными авторами – Дж. Томпсоном, Г. Грингортеном, Н. Бийвутом, А. Мэрфи и др.

В начале 60-х годов в СССР по инициативе начальника Гидрометслужбы академика Е.К. Федорова и начальника управления гидрометеообеспечения С.К.Черкавского в местных управлениях, в НИИ Гидрометслужбы, а также в учебных заведениях гидрометеорологического профиля были начаты теоретические разработки и практические оценки экономической полезности гидрометеорологической информации. Это было уже фронтальное наступление на эту проблему. Итоги этих научных исследований, в конечном счете, ориентированных на оценку экономической полезности использования различных видов гидрометеорологической информации, были представлены на Всесоюзном совещании в Киеве (1971 г.) в Алма-Ате(1974г.), в Москве (1997 г.), в Санкт-Петербурге (2002 г.), а в последующем – на международных конференциях в Женеве (1990 – 1994 гг.).

В 1977 г. было опубликовано научное исследование М.И. Юдина «Долгосрочный прогноз погоды как средство управления хозяйственной деятельностью». Можно утверждать, что до сих пор экономические аспекты этого исследования еще далеко не раскрыты. Надо признать, что весомая доля исследований в формировании экономической метеорологии была выполнена в ГГО им. А.И. Воейкова. Это работы М.И. Юдина, Л.С. Гандина с участием Е.Е. Жуковского, работы Л.Е. Анапольской, Л.А. Брагинской, М.В. Завариной и Н.В. Кобышевой.

Уже в последние два-три десятилетия ХХ в. и в текущие годы нынешнего столетия выполнены многочисленные исследования в научных учреждениях Росгидромета и в Российском государственном гидрометеорологическом университете. Это работы Н.А. Багрова, Г.В. Груза, Г.А. Карпеева, Л.С. Гандина, И.Г. Грингофа, А.И. Бедрицкого и др.

В настоящее время проведены исследования в области описания зависимости потребителя от условий погоды посредством ряда показателей, включая показатели адаптивности. Дана более полная формализация оценки функции цели на основании байесовских средних, что используется при оценке показателей экономической полезности.

Уже известны подходы к разработке многофазовой матрицы потерь [17, 45, 56, 58], что позволяет реализовать практическую модель выбора оптимального оперативного решения при использовании прогнозов метеорологических величин.

В РГГМУ выполнено большое число исследований по оценке экономического эффекта использования прогнозов температуры воздуха для ТЭЦ России, прогнозов заморозков по ЕТР, прогнозов скорости ветра для отдельных морских портов [45, 46, 48, 50].
Предпосылки оценки экономической полезности метеорологических прогнозов
Развитие исследований, посвященных различным аспектам влияния погоды и климата на экономику, обозначило качественно новый этап в практике гидрометеорологического обеспечения и в поиске новых научных подходов к оценке его экономической полезности. Потребители все более объективно воспринимали (а сейчас, тем более) экономическую значимость проблемы, определяющей выгоду использования метеорологической информации, а прогнозов в особенности, в хозяйственной практике.

Гидрометеорологические прогнозы в целом по большому счету заняли достойное место в ряду природных ресурсов экономического развития. Будучи научно-производственной продукцией целевого назначения, прогнозы позволяют реализовать свою полезность при выполнении двух важных условий. Во-первых, они должны иметь высокую успешность, что требует дальнейшего совершенствования методов прогнозирования. Это положение в рамках российской Гидрометслужбы в целом выполняется достаточно надежно. Во-вторых, даже высокого качества прогноза не принесут пользы, если они не находят применения адекватного их содержанию. Это требует от потребителя разработки высокоэффективного регламента погодо-хозяйственных решений и действий. Здесь, пожалуй, скрывается самая сложная хозяйственная процедура достижения полезности прогнозов. Потребители на сегодня далеко не полностью реализуют и получают выгоды от прогнозов. Более того, используя в практике так называемые «коммерческие тайны», многие потребители заблуждаются относительно тайны метеорологических потерь. Это заблуждение дорого обходится экономике.

Это еще одна из причин настоятельной необходимости включить потребителей в исследование проблемы экономической полезности прогнозов.

Известно, что успешность метеорологических прогнозов (судя по общей оправдываемости) достигла уже 95%. Резерв выгоды прогнозов за счет роста успешности практически исчерпан. Возникает новая проблема – разработка экономико-метеорологических моделей и соответственно методов оптимального использования прогнозов на основе более совершенных погодо-хозяйственных регламентов потребителей. При этом оценка экономической полезности прогнозов рассматривается как завершающий этап оптимизации прогнозов - достижения минимума потерь или максимума выгоды.



3.2. Построение модели численной оценки экономического эффекта и экономической эффективности использования гидрометеорологических прогнозов

Рассмотрим теперь ту область экономической метеорологии, которая раскрывает методические основы оценки экономического эффекта и экономической эффективности использования прогнозов.

Достаточно полно экономико-метеорологическая модель оценивания прогнозов приведена в учебнике «Экономическая метеорология», который прошел рецензирование в Росгидромете.

Приведем здесь основные положения, предлагаемого метода. Предварительно заметим следующее. В 70-е годы с появлением первых методических разработок, частных методик оценки полезности прогнозов, возникла проблема их практической реализации.Предлагались различные подходы оценки полезности. Содержание их во многом трудно воспринималось потребителями, для которых они собственно и предназначались. Экономический эффект трактовался, да и сейчас это не редкость, как предотвращенный ущерб, снижение непредотвращенных потерь, разности предотвращенных и непредотвращенных потерь. Более того, предлагается даже рассматривать экономический эффект прогнозов как разность между максимально возможными потерями при пропуске явления (n12) и стоимостью мер защиты при правильных прогнозах наличия явления (n11). В сущности, эта разность не имеет никакого смысла.

Для решения этой задачи должен быть использован современный научный подход, известный в экономической метеорологии. Методическая разработка такого рода должна учитывать профессиональные знания и требования потребителя. Отсюда следует, что метод оценки экономической полезности прогнозов должен быть научно-обоснованным, понятным потребителю и отражающим полноту оценки с позиций современной экономики и специфики прогнозов. Методические положения, содержащие недостаточное физическое обоснование в системе «погода-прогноз-потребитель» или вовсе не отражающие физическую (экономико-метеорологическую) природу полезности прогнозов в этой системе, могут дать искаженную картину получаемых результатов и вызвать негативную реакцию не только потребителя.

Наука и практика выдвигают условие: метод должен иметь такое обоснование, которое отвечает известным требованиям экономики. Он не должен быть чрезмерно упрощенным или вовсе примитивным. Метод должен включать главные факторы и выстраивать их роль и место в методологической конструкции строго и взаимосвязано. Это, в конечном счете, и определяет полноту и достоверность оценки экономической полезности прогнозов – экономический эффект и эффективность.

Рассмотрим далее методические основы оценки экономической полезности прогнозов. Изложим их в строгой последовательности ряда этапов.

3.2.1 Необходимые условия разработки метода

Разработка метода оценки экономической полезности прогнозов требовала знаний не только их возможностей согласно успешности, но и специфики потребителя.

Задачи оценки успешности и экономической полезности прогнозов получают объективное и убедительные решения, если известны обобщения двух видов информации – прогностической (работа поставщика гидрометеорологической продукции) и экономической (последствия решений и действий потребителя на основании прогнозов).

В современной отечественной и зарубежной синоптической практике, включая научные исследования, метеорологические прогнозы обобщаются в виде матриц (таблиц) сопряженности [48, 53, 59].

Общий вид матрицы сопряженности альтернативных прогнозов записывают следующим образом (табл. 3.1).

  1   2   3   4   5


База данных защищена авторским правом ©ekonoom.ru 2016
обратиться к администрации

    Главная страница