"В.Н.Щеглов. Макроэкономика: неоинституционализм и возможности создания алгоритмической модели " - читать интересную книгу автора

состояний которых ("покрытия") уже входят в ранее выбранные К. В некоторых
случаях требуется построение вероятностной модели. Для этого все пересечения
двух или более К обозначаются как новые К, оставшиеся множества и эти новые
К вновь упорядочиваются и подсчитываются Г и Г/m. Эти частоты в сумме дают
единицу.
После вычисления модели обычно проводится ее интерпретация -
сопоставление с уже известными более общими теориями, в которые К входит как
подмножество (поиск "мажоранты", "наводящих соображений" [4]). Иногда
вычисляется также контекст отдельных наиболее интересных итоговых К,
входящих в тупиковую форму (т. е. в модель). Это замкнутые интервалы
значений всех переменных, не включенных в К, для покрытия с оценкой Г.
Интерпретация контекста (вместе с К) соответствует возможному "объяснению"
функций также и несущественных переменных. При необходимости аналитического
отображения логической модели производится аппроксимация подмножеств
значений (х , у) для каждого К обобщенными рядами Эрмита. На первом этапе
исследования будем считать, что мы потенциально имеем возможность
отслеживать и сохранять в памяти компьютеров весьма большие, но конечные
массивы числовой информации
Приведем далее список возможных семантических соглашений, которые в
итоге приписывают параметрам модели (записанной в общем виде) и функционалам
К, Г их определенные смысловые значения в различных ситуациях согласно
объекту исследования (см. [5]). Напомним, что эти соглашения могут
изменяться по мере накопления новых сведений о функционировании исследуемых
объектов.

Трансакционные издержки (издержки взаимодействия): в общем случае это
время Y вычисления модели, где Z = 0 (в частности, это модель для
минимальных издержек). Вычисляются выводы К, отображающие взаимодействия
различных институтов рыночного хозяйства: законодательства, государства,
фирмы; в К могут входить также переменные х, отображающие различные
экономические, социальные и психологические явления с позиций отдельных
людей: лиц, участвующих в сделках и не участвующих (третьих лиц).
Внешние эффекты: вычисляется модель, где Y - выгода (Z = 1) или убыток
(Z = 0) для третьих лиц. Здесь существенно то, что в некоторых К появляются
управляющие х, которые отображают регулирование внешних эффектов
государством.
Теневая экономика: вычисляется модель, где Y - некоторое множество
отдельных функций у1, у2, ..., для которых задан сложный целевой критерий
(булев код) Zк = (z1, z2, ...) (см. описание алгоритма в [2]), например, Zк
= (0, 0, 1, ...), где z1 = 0 - уменьшить трансакционные издержки, z2 = 0 -
уменьшить расходы по уплате налогов, z3 = выполнить законодательство по
социальным программам и т. п. Затем вычисляется итоговая сложная булева
функция (столбец) Zи , где Zи = 0 - невыполнение критерия Zк , а Zи = 1 -
его выполнение. Следует заметить, что модель относительно такой векторной
функции, имеет значительно меньшие оценки Г по сравнению с моделями для
каждой zi отдельности. Это увеличение неопределенности, собственно, также
соответствует увеличению трансакционных издержек - вычислению взаимодействий
различных институтов рыночного хозяйства. Дополнительно отметим, что в таких
моделях ранг r для К (т. е. их сложность, число переменных) также должен
увеличиваться. Возможно, именно по этим общим информационным причинам