Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
109028, Москва, Покровский бульвар 11, T423
тел: +7 (495) 621 13 42,
+ 7(495) 772 95 90 *27200; *27212.
e-mail: dhm-econ@hse.ru; shatskaya@hse.ru.
55 бюджетных мест
20 платных мест
110 бюджетных мест
40 государственных стипендий Правительства РФ для иностранцев
90 платных мест
5 платных мест для иностранцев
30 бюджетных мест
10 государственных стипендий Правительства РФ для иностранцев
30 платных мест
3 платных места для иностранцев
35 бюджетных мест
15 государственных стипендий Правительства РФ для иностранцев
50 платных мест
3 платных места для иностранцев
20 платных мест
3 платных места для иностранцев
40 платных мест
3 платных места для иностранцев
50 платных мест
1 платное место для иностранцев
50 платных мест
3 платных места для иностранцев
20 бюджетных мест
10 государственных стипендий Правительства РФ для иностранцев
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
20 бюджетных мест
10 государственных стипендий Правительства РФ для иностранцев
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
40 бюджетных мест
10 государственных стипендий Правительства РФ для иностранцев
10 платных мест
2 платных места для иностранцев
45 бюджетных мест
10 государственных стипендий Правительства РФ для иностранцев
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
40 платных мест
2 платных места для иностранцев
65 бюджетных мест
20 государственных стипендий Правительства РФ для иностранцев
20 платных мест
1 платное место для иностранцев
60 платных мест
5 платных мест для иностранцев
Модератор семинара, директор Центра стратегического прогнозирования Института статистических исследований и экономики знаний ВШЭ Михаил Голанд, подчеркнул: в условиях глубокой неопределенности нужны методы, которые помогут предвидеть неожиданные события, вызванные природными бедствиями и политическими шоками, предотвратить их возникновение и избежать крупного ущерба.
Такая задача вызывает растущий спрос на создание моделей, позволяющих прогнозировать появление джокеров и эффекты их воздействия.
Заместитель директора Форсайт-центра ИСИЭЗ ВШЭ Юлия Мильшина представила подготовленный совместно с ведущим экспертом Форсайт-центра Артемом Шашковым доклад «Принципы классификации слабопредсказуемых событий».
Юлия Мильшина напомнила, что термин «джокер», означающий событие с низкой вероятностью возникновения и высокой степенью воздействия, был разработан в 1992 году в Университете Копенгагена. В 1997-м в определение добавили скорость возникновения эффектов.
Она отметила важность разделения джокеров и слабых сигналов. Первые характеризуются низкой вероятностью возникновения, значительным воздействием и стратегическими последствиями для развития экономики и общества, рассматриваются как аномальные и катастрофические события, например войны и стихийные бедствия. Вторые имеют низкую значимость во время возникновения и большой временной лаг до превращения в мейнстримное явление, указывают на будущие изменения и конфликты, составляют исходный материал для упреждающих действий, нередко скрыты в информационном шуме и только указывают на вероятность явлений. По мнению Юлии Мильшиной, джокеры не вписываются в обычные расчеты и требуют глубокого интеллектуального анализа.
Исследования джокеров ближе к методам оценки влияния. Разработка моделей, полагает докладчица, способна помочь подготовиться к малопредсказуемому событию, выявить его временные рамки и подходы к преодолению, определить вероятность его возникновения и дополнить прогнозирование методами форсайта.
Юлия Мильшина указала на ограничения в исследованиях: джокеры могут возникать без слабых сигналов, оценка вероятности их наступления может быть недоступна. Поэтому важно сочетать математические модели и другие методы прогнозирования их возникновения.
Ключевыми целями проектов изучения джокеров, работающих сейчас в Евросоюзе, Канаде и Великобритании, она назвала объединение исследователей форсайта, политиков и других лиц, принимающих решения, повышение их осведомленности о неожиданных явлениях, включение их вероятности в стратегические документы.
Изучение джокеров требует больших временных и человеческих ресурсов для обнаружения и обработки разных явлений. Они сканируются для создания базы, подтверждаются с помощью системы интеллектуального анализа и экспертного опроса, затем база дополняется новыми событиями.
В настоящее время в базе данных собраны 50 социальных, экономических, технологических, экологических и политических джокеров, планируется добавить в нее еще около 200 явлений.
Артем Шашков добавил, что уровень неопределенности и потерь вследствие внезапных явлений в последние годы растет. Например, экономический ущерб от природных катастроф в 2022 году оказался выше, чем в среднем за последние 10 лет. Индексы неопределенности, подготовленные рядом экспертных организаций, в среднесрочной перспективе показывают рост.
Для джокеров есть несколько классификаций. Некоторые из них используют зоологические термины, например «лебедь» — по аналогии с известной книгой Нассима Талеба, где «черный лебедь» означает громадный непрогнозируемый эффект. В этом ряду есть «серый лебедь», обозначающий явление, которым можно управлять, и даже «зеленый», связанный с экологией.
Авторы доклада выделили группы джокеров в зависимости от причин их возникновения, временных характеристик, возможности прогнозирования, реакции, последствий и обратимости/необратимости эффектов.
Полученную таксономию, полагает Артем Шашков, возможно применять в органах госуправления, создавая системы прогнозирования событий, предотвращения реализации негативных сценариев. Также вероятно использовать ее в планировании развития регионов и их бюджетов для предупреждения рисков.
Карты рисков ведут многие компании, но многие из них не имеют продуманных метрик. Разработанная авторами таксономия может стать единой системой, предотвратить неоцененные риски, выработать единую систему прогнозирования.
Эксперт Форсайт-центра напомнил, что среди крупных компаний есть как выигравшие, так и проигравшие от качества прогнозов. Например, Shell и Intel сумели увидеть слабые сигналы и подготовиться к внедрению новых технологий добычи нефти и возможному снижению ее добычи и появлению новых коммуникационных технологий, тогда как Nokia и Kodak не успели подстроиться к новым технологиям передачи информации и ее фиксации и проиграли конкурентам.
Руководитель департамента математики факультета экономических наук ВШЭ профессор Фуад Алескеров представил доклад «Сетевой анализ в условиях глубокой неопределенности: проблема продовольственной безопасности», подготовленный совместно с научным сотрудником Международного центра анализа и выбора решений ВШЭ Санджаем Дуттой и стажерами-исследователями МЦАВР Дмитрием Егоровым и Даниилом Ткачевым.
Фуад Алескеров сравнил прогнозирование явления-джокера с предупреждением землетрясения, время и мощность которого сложно определить с помощью моделей. Для прогнозирования подобных событий применяются сценарный и сетевой анализы. Последний возник еще в 1920-е годы и резко активизировался с развитием компьютерных технологий.
К настоящему времени сложились сети экспорта и импорта пшеницы и других продовольственных товаров. Если представить, что вершинами являются страны, а дуги — направления экспорта и импорта, и ввести в сеть данные о минимальном потреблении продуктов в пересчете на определенный объем углеводов, можно выяснить, в какой степени страна может самостоятельно обеспечить себя некоторыми видами продуктов. К этому добавляются данные по численности населения. В одних без импорта возникнет значительный недостаток продуктов, проще говоря, голод. Другие могут оказаться в пограничной ситуации, также чреватой негативными социально-экономическими последствиями.
Авторы изучили данные о потребности людей в углеводах и о поставках девяти ключевых зерновых культур, обеспечивающих эту потребность, за 2018–2020 годы.
Профессор ВШЭ пояснил, что страна А зависит от страны В, если ее потребление без импорта ниже минимума. При дефиците потребления и знании размеров импорта также можно определить и степень зависимости. Если роль поставок из-за границы невелика и есть возможность заместить импорт, можно говорить о продовольственной независимости, если же остановка импорта приведет к дефициту потребления и его уровню ниже минимального, то страна зависима от поставщиков. Он уточнил, что расчеты не учитывают госрезервы продовольствия, данные о которых часто секретны.
Есть также механизмы непрямого влияния: например, сокращение экспорта зерна из А в В приведет к снижению экспорта масла из последней в C и D.
Авторы проанализировали ситуацию, возникшую после губительных наводнений в 2022 году в Пакистане. Этот анализ, уточнил Фуад Алескеров, не учитывает вероятных социально-экономических проблем вследствие роста цен на продовольствие.
Подобный анализ возможно провести и по другим ресурсам, например нефти и газу. Однако, подчеркнул математик, для соответствующих расчетов требуются специалисты в нефтегазовой сфере, поскольку в экспорте и импорте энергоресурсов много нюансов, зависящих от сорта нефти и типа поставок газа. Он привел в пример Объединенные Арабские Эмираты, одновременно экспортирующие и импортирующие большие объемы нефти.
Также многое в поставках энергоресурсов зависит от активности экономики, колебания которой влияют на динамику потребления и закупок нефти, газа и иных источников энергии.
В обсуждении докладов приняли участие директор Института «Центр развития» Наталья Акиндинова, заместитель директора ИСИЭЗ Александр Соколов, вице-президент ВШЭ Лев Якобсон и заместитель директора Центра научно-технологического прогнозирования ИСИЭЗ Ядвига Радомирова.
Дата публикации: 09.02.2023
Автор: Павел Аптекарь