Искусственный интеллект

Для построения этой сети использовались анкеты для взрослых, из которых были отобраны вопросы, относительно работы респондентов. Полученный массив данных обрабатывался следующим образом:

Этап 1, Отбирались только те люди, которые участвовали во всех волнах обследований (для того, чтобы можно было проследить поведение человека во времени).

Этап 2, Отбирались только те, у кого есть работа. Среди них отбирались респонденты, указавшие свою зарплату, а уже среди них отбирались ответившие на вопрос о том, какая форма собственности у предприятия-работодателя.

Этап 3, В каждую волну обследований была включена новая переменная Z{, представляющая собой частное от деления индекса номинальной заработной платы каждого респондента и индекса потребительских цен:

(34) А' ⁺А(ы) +Ам)/(Ам +Ам +Аы))),

где - заработная плата отдельного респондента J , работающего в государственном секторе в момент времени t _? взятая из анкет RLMS.

Как видно, в этой формуле используется суммарный индекс потребительских цен всех трех рынков конечного продукта для домашних хозяйств.

Поскольку в массиве данных представлено шесть волн, то таких переменных получилось пять: 1) значения 1995 года к значениям 1994 года; 2) 1996 к 1995; 3) 1998 к 1996; 4) 2000 к 1998; 5) 2001 к 2000. На данном этапе обработки, массив данных представляет собой таблицу, столбцами которой являются упомянутые выше переменные, повторяющиеся по годам, а строками - наблюдения.

Этап 4, Дня обучения нейронной сети нам необходимы только две переменные: 1) Z( и 2) индикатор, отражающий форму собственности предприятия-работодателя в момент времени t +1, при условии что в момент времени t человек работал в государственном секторе. Этот индикатор принимает два значения: «1» - работник остался в государственном секторе, «2» - работник перешел в рыночный сектор. Таким образом, остальные переменные массива уже обработаны и больше не нужны, поэтому мы их удалили. Оставшиеся две переменные были «склеены» в массив из двух переменных, содержащий 1097 наблюдений для непосредственного обучения нейронной сети.

(35) ^Z,_:/Z _C Ъ +Д

Этап 5, Введем в рассмотрение еще одну переменную K^J, показывающую различие между переменной (34) для отдельно взятого работника и переменной Z, «совокупного работника»:

Ы.м) ^{+ Г}2с(1*\)^^ГМ1*\))/{Р\с(1) ⁺ Р2с(1) ⁺ Рзс{1))р - частное от деления индекса номинальной заработной платы «совокупного работника» государственного сектора и индекса потребительских цен.

Для обучения нейронной сети переменная (35) не потребуется, однако она нужна для встраивания сети в CGE модель. Но об этом чуть позже.

Этап 6, Вкратце, мы уже упоминали о процессе обучения (пункт 1), однако нет необходимости его автоматизировать самостоятельно, поскольку для этих нужд в настоящий момент существует достаточное количество прикладных программ, которые помимо всего прочего позволяют конструировать наиболее подходящую для конкретного случая архитектуру сети. Самыми известными среди них являются NeuroSolutions от компании NeuroDimension и STATISTIC A Neural Networks от компании StatSoft. Эти пакеты предоставляют возможность получить значения весов синапсов нейронов, которые в дальнейшем были использованы нами для симулирования работы нейронных сетей (в пакете Microsoft. Excel) в составе CGE модели.

Как уже говорилось выше, результатом последнего этапа обработки данных стал массив из двух переменных содержащий 1097 наблюдений. В некоторых случаях значения переменной Z( были слишком большими, что сделало необходимым очистить массив данных от подобных выбросов, в результате чего окончательное число наблюдений стало равным 839.

Таким образом, с помощью пакета STATISTICA Neural Networks, первая нейронная сеть была обучена на 839 наблюдениях.

Включение нейронной сети в CGE модель

Все наблюдения, ранее используемые для обучения нейронной сети, в CGE модели интерпретируются как 839 человек «виртуального общества», которые принимают решение о переходе е рыночный сектор или о продолжении работы в государственном секторе. Принимаемое с помощью нейронной сети решение базируется на размышлении о целесообразности дальнейшей работы в секторе, исходя из изменения своей покупательной способности. Иными словами в процессе работы CGE модели каждому члену «виртуального общества» подается следующая информация:

(36) U(=Z_l-V_l^J - входная переменная нейронной сети, где -константа «различия людей», рассчитанная ранее по формуле (35), а А - общая для всех работников переменная, изменяющаяся в процессе итеративного пересчета.