В статье предлагается имитационная модель региона, состоящая из нескольких таблиц, которые заполняются информацией из баз данных Госкомстата с помощью стандартного языка запросов SQL. Информационное обеспечение имитационной модели позволит оперировать актуальными данными, которые может предоставлять Госкомстат РК или его региональные подразделения. Таким образом, имитационная модель будет всегда работать с оперативными данными и адекватно отражать социальноэкономические процессы, протекающие в регионе.
Экономика региона является сложной системой, поэтому для анализа и моделирования социально-экономических процессов, которые в ней протекают, применяется системный подход и, в частности, имитационное моделирование.
Принятие управленческих решений и их реализация в условиях обеспечения устойчивого развития экономики и постоянного мониторинга за социально-экономическими процессами должны быть научно обоснованы. Из всего множества управленческих решений требуется выбрать оптимальный вариант. Очевидно, что проведение экспериментов с реальным объектом экономикой региона невозможно, поэтому используется имитационная модель региона. Имитационная модель региона является полигоном, где наблюдаются локальные экономические, социальные, демографические, экологические, информационные и другие процессы, отклонения в которых могут угрожать нормальному развитию региона. Чтобы модель могла замещать реальный объект, эта модель должна быть адекватной. Модель должна корректно реагировать на изменения внешних и управляющих переменных. В задачах анализа и прогнозирования социально-экономических процессов и в соответствующих дескриптивных моделях испытанными и преобладающими инструментами были и остаются статистические методы и методы имитации или системной динамики.
Системная динамика представляет собой совокупность принципов и методов анализа динамических управляемых систем с обратной связью и их применения для решения производственных, организационных и социально-экономических задач. Основным достижением, которое легло в основу системной динамики, является компьютерное моделирование. С появлением высокопроизводительных персональных компьютеров моделирование сложных процессов и организаций стало практической задачей. Ограничения на размерность и вид математических моделей сейчас практически сняты.
Для достоверного анализа и моделирования экономики региона необходима реальная статистическая информация. Основной информационной базой являются собираемые и частично публикуемые Госкомстатом РК и другими ведомствами отчёты и показатели. Построив математическую модель одним из первых применений модели должно быть установление того, какие фактические данные необходимы для её работы. Информация уменьшает неопределённость, она является отображением состояния некоторого объекта, а пополняет ли она наши знания об объекте это вопрос иной. Оценка полезности и ценности информации возможна только в сопоставлении с поставленными целями. В большинстве случаев главное внимание уделяется регулярной информации, которая фиксируется в документах (отчёты, справки, бухгалтерские документы, банковские квитанции и т.д.), а также разовой информации, собираемой по типу "запрос ответ" в различных базах данных. Сбор сведений или их приобретение операция весьма трудоёмкая и, вместе с тем, ценность этих данных не всегда соответствует затратам на их получение. При отборе данных и оценке их достоверности исходят из особенностей объектов и целей моделирования.
Исходные базы данных Госкомстата РК содержат огромное количество сведений и носят закрытый характер. При необходимости эти данные агрегируются (объединяются), например, в итоговые таблицы и публикуются или распространяются в печати или электронным способом.
На рис.1 представлен фрагмент варианта информационной модели региона, состоящей из нескольких таблиц, которые при необходимости будут заполняться информацией из баз данных Госкомстата с помощью стандартного языка запросов SQL. Информационное обеспечение имитационной модели позволит оперировать актуальными данными, которые может предоставлять Госкомстат РК или его региональные подразделения. Таким образом, имитационная модель будет всегда работать с оперативными данными и адекватно отражать социально-экономические процессы, протекающие в регионе.
В основе большинства СУБД лежит реляционная модель. В реляционной модели данные хранятся в таблице, состоящей из строк и столбцов. Строки называются записями, а столбцы полями. Между данными существуют связи, которые устанавливаются между таблицами. Таким образом, представление данных и операции над ними выполняются с большей гибкостью. Главная цель, преследуемая в реляционной модели, обеспечение целостности данных. Это позволяет предотвратить сохранение в базе неправильных или недопустимых данных. В системе клиент/ сервер целостность данных реализована на уровне сервера. Такой подход дает определенные преимущества, основное из которых централизованный контроль над данными. Изменения, вносимые в структуру БД на уровне СУБД, автоматически переносятся и на уровень приложения. Безопасность данных, реализованная на уровне ядра СУБД, как и принцип целостности, дает преимущества централизованного контроля. Нормализация данных позволяет уменьшить количество избыточных данных, обеспечивая их эффективное хранение. Проектирование баз данных в соответствии с определенными правилами упрощает их сопровождение и способствует поддержанию целостности данных. Неправильное проектирование БД может привести к возникновению некоторых специфических проблем.
Pиc.1. Фрагмент информационной модели региона
Для построения базы данных используется программный продукт ERwin 2.5 фирмы LogicWorks. ERwin это средство разработки структуры базы дан-ных. ERwin сочетает графический интерфейс MS-Windows, инструменты для по-строения Entity-Relationshipдиаграмм ("сущность-связь"), редакторы для создания логического и физического описания модели данных и прозрачную поддержку ведущих реляционных СУБД и настольных баз данных. С помощью ERwin можно созда-вать или проводить обратное проектирование баз данных. Применение ERwin суще-ственно повышает эффективность деятельности разработчиков информационных систем. Этот программный продукт автоматически генерирует операторы языка SQL для создания таблиц, тем самым обеспечивает независимость проекти-руемой информационной системы от аппаратных и программных средств.
Язык запросов SQL, который разработала в 70-ых годах фирма IBM, предос-тавляет общепринятый метод доступа к данным и выполнения операций над ними в реляционной БД. Фирмы-производители СУБД адаптировали язык SQL, а американ-ский институт стандартов ANSI сделал его промышленным стандартом (SQL-92). Та-ким образом, при переходе на новую СУБД нет необходимости использовать другой язык доступа к данным.
Язык запросов к базам данных SQL обладает универсальностью и необходи-мыми возможностями для выборки информации из таблиц, их объединения и обес-печивает соответствие выбранных данных указанным условиям. Приведём, напри-мер, простейший оператор SQL для отбора информации о розничном товарообороте во всех областях на 1 января 2012 года. Выборка происходит из таблицы "Сфера_производства". Итак, оператор выборки:
SELECT sales1+sales2 FROM Сфера_производства WHERE dates=#01-01-2012#;
Предполагается, что в базе данных хранится информация по всем областям республики, поэтому для отбора данных необходимо применять более сложные операторы и конструкции языка запросов SQL. Предположим, что требуется получить информа-цию о суммарном розничном товарообороте и платных услугах населению в Костанайской области. Для этого в операторе используются две таблицы ("Сфера_производства" и "Область"). Таблицам присваиваются псевдонимы table1 и table2 соответственно. Требуется отобрать записи именно о Костанайской области, поэтому в конструкции WHERE записано условие равенства идентификатора области в первой и второй таблице, а также указывается имя области. Последнее условие выборки -дата, к которой относятся запрашиваемые данные:
SELECT table1. Services + table1.sales1 + table2.sales2 FROM Сфера производства tablei, Область table2 WHERE (table1.reg_id = table2.reg_id) AND (table2.Name = "Костанайская область") AND (tablei.dates = #1-Jan-2012#);
Отметим, что вышеуказанный оператор возвращает скаляр, т.е. единственное значение. В некоторых случаях потребуется получить на выходе оператора SQL век-тор (одномерный массив). Например, чтобы отобрать информацию о динамике вы-пуска промышленной продукции в 2012 году будем использовать оператор:
SELECT t1.Industry FROM Сфера_производства t1, Область t2 WHERE (t1.reg_id = t2.reg_id) AND (t2.Name = "Костанайская область") AND (t1 .dates BETWEEN #1-Jan-2012# AND #31-Dec-2012#);
Таким образом, использование операторов запроса SQL обеспечит работу имитационной модели с оперативными данными, и модель будет способна адекват-но отражать социально-экономические процессы, протекающие в регионе.
ЛИТЕРАТУРА
- Петров В.Н. Информационные системы. – СПб.: Питер, 2002. – 688с.
- Шерон Бьелетич, Грег Мэйбл. MicrosoftSQLServer