Методология и методы принятия решения

планирования. Ясно, что чем лучше руководитель сможет предсказать внешние и

внутренние условия применительно к будущему, тем выше шансы на составление

осуществимых планов.

Прогнозирование – это метод, в котором используются как накопленный

опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения.

Разновидности прогнозов:

1) экономические прогнозы используются для предсказания общего состояния

экономики и объема сбыта для конкретной компании или по конкретному

продукту.

2) Прогнозы развития технологии позволят предсказать, разработки каких

новых технологий можно ожидать, когда это может произойти, насколько

экономически приемлемыми они могут быть.

3) Прогнозы развития конкуренции позволяют предсказывать стратегию и

тактику конкурентов.

4) Прогнозы на основе опросов и исследований дают возможность предсказать,

что произойдет в сложных ситуациях, используя данные многих областей

знаний. Например, будущий рынок автомобилей можно оценить только с

учетом надвигающегося изменения состояния экономики, общественных

ценностей, политической обстановки, технологии и стандартов по защите

окружающей среды от загряз нений.

5) Социальное прогнозирование, которым в настоящее время занимается всего

несколько крупных организаций, используется для предсказания изменений в

социальных установках людей и состояния общества

Методы прогнозирования:

- неформальные методы;

- количественные;

- качественные.

К неформальным методам относят:

- вербальная информация (информация получаемая из радио- и телепередач, от

потребителей, поставщиков, конкурентов, на торговых совещаниях, в

профессиональных организациях, от юристов, бухгалтеров, финансовых

ревизоров и консультантов. Такая информация затрагивает все основные

факторы внешнего окружения, представляющие интерес для организаций. Она

имеет откровенно переменчивый характер, ее легко получить, и часто на

нее вполне полагаются. Иногда, впрочем, данные могут оказаться неточными,

устаревшими или страдающими расплывчатостью. Если такое происходит, и

руководство использует некачественную информацию для формулирования целей

организации, количество проблем при осуществлении целей может быть

значительным);

- письменная информация (газеты, торговые журналы, информационные

бюллетени, профессиональные журналы и годовые отчеты. Хотя эта информация

легко доступна, она страдает теми же недостатками, что и вербальная

информация, а именно, она может быть не свежей и не особенно глубокой);

- промышленный шпионаж (иногда он оказывается успешным способом сбора

данных о действиях конкурентов, и эти данные затем использовались для

переформулирования целей организации. Поэтому руководители должны

защищать данные, имеющие статус их интеллектуальной собственности).

Количественные методы можно использовать для прогнозирования, когда

есть основание считать, что деятельность в прошлом имела определенную

тенденцию, которую можно продолжить в будущем, и когда имеющейся информации

достаточно для выявления статистически достоверных тенденций или

зависимостей. Кроме того, руководитель обязан знать, как использовать

количественную модель, и помнить, что выгоды от принятия более эффективного

решения должно перекрыть расходы на создание модели. Два типичных метода

количественного прогнозирования – это анализ временных рядов и каузальное

(причинно-следственное) моделирование.

Анализ временных рядов. Иногда называемый проецированием тренда,

анализ временных рядов основан на допущении, согласно которому случившееся

в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Этот

анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продления

их в будущее. Данный метод анализа часто используется для оценки спроса на

товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозирования структуры

сбыта, характеризующегося сезонными колебаниями, ил потребности в кадрах.

Каузальное (причинно-следственное) моделирование. Каузальное

моделирование – наиболее хитроумный и математически сложный количественный

метод прогнозирования из числа применяемы сегодня. Он используется в

ситуациях с более чем одной переменной. Каузальное моделирование – это

попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем

исследования статистической зависимости между рассматриваемыми факторами и

другими переменными.

Когда количество информации недостаточно или руководство не понимает

сложный метод, или когда количественная модель получается чрезмерно

дорогой, руководство может прибегнуть к качественным моделям

прогнозирования. При этом прогнозирование будущего осуществляется

экспертами, к которым обращаются за помощью. Четыре наиболее

распространенных качественных методов прогнозирования – это мнение жюри,

совокупное мнение сбытовиков, модель ожидания потребителя и метод

экспертных цен.

Мнение жюри. Этот метод заключается в соединении и усреднении мнений

экспертов в релевантных сферах. Неформальной разновидностью этого метода

является «мозговой штурм», во время которого участники сначала пытаются

генерировать как можно больше идей. Только после прекращения процесса

генерирования некоторые идеи подвергаются оценке. Этот может отнимать много

времени, но зачастую дает полезные результаты, особенно когда организация

нуждается во множестве новых идей и альтернатив.

Совокупное мнение сбытовиков. Опытные торговые агенты часто прекрасно

предсказывают будущий спрос. Они близко знакомы с потребителями и могут

принять в расчет их недавние действия быстрее, чем удастся построить

количественную модель. Кроме того, хороший торговый агент на определенном

временном отрезке зачастую «чувствует» рынок по сути дела точнее, чем

количественные модели.

Модель ожидания потребителя. Прогноз, основанный на результатах опроса

клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем,

а также новые требования. Собрав все полученные таким путем данные и сделав

поправки на пере- или недооценку, исходя из собственного опыта,

руководитель зачастую оказывается в состоянии точно предсказать совокупный

спрос.

Метод экспертных оценок. Этот метод представляет собой процедуру,

позволяющую группе экспертов приходить к согласию. Эксперты заполняют

подробные вопросник по поводу рассматриваемой проблемы. Они также

записывают свои мнения о ней. Каждый эксперт затем получает свод ответов

других экспертов, и его просят заново рассмотреть свой прогноз, и если он

не совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему это так.

Процедура повторяется обычно три или четыре раза, пока эксперты не приходят

к единому мнению. Причем все опросники анонимны, как и анонимны сами

эксперты, то есть эксперты не знают, кто еще входит в группу.

2. Моделирование как метод научного познания.

Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в

глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных

знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру,

астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки.

Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки

принес методу моделирования ХХ в. Однако методология моделирования долгое

время развивалась независимо отдельными науками. Отсутствовала единая

система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться

роль моделирования как универсального метода научного познания.

Термин "модель" широко используется в различных сферах человеческой

деятельности и имеет множество смысловых значений.

Модель - это такой материальный или мысленно представляемый объект,

который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его

непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале.

Под моделированием понимается процесс построения, изучения и

применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция,

аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и

построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование

научных гипотез.

Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного

познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный

инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом

и с помощью которого изучает интересующий его объект. Именно эта

особенность метода моделирования определяет специфические формы

использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов

познания.

Необходимость использования метода моделирования определяется тем,

что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам)

непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование

требует много времени и средств.

Моделирование - циклический процесс. Это означает, что за первым

четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом

знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель

постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла

моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении

модели, можно исправить в последующих циклах. В методологии

моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.

3. Социально – экономические системы

3.1. Экономико–математическое моделирование

Системой называется комплекс взаимосвязанных элементов вместе с

отношениями между элементами и между их атрибутами. Исследуемое множество

элементов можно рассматривать как систему, если выявлены следующие четыре

признака:

• целостность системы, т.е. принципиальная несводимость свойств системы

к сумме свойств составляющих ее элементов;

• наличие цели и критерия исследования данного множества элементов,

• наличие более крупной, внешней по отношению к данной, системы,

называемой «средой»;

• возможность выделения в данной системе взаимосвязанных частей

(подсистем).

Таблица 2 Взаимодействие системы с внешней средой

Любая техническая, биологическая система работает в окружении среды,

которая оказывает внешнее воздействие на систему с параметрами возмущения,

искажающими результаты управления.

Параметры:

X – входные параметры, факторные признаки, экзогенные параметры;

Y – выходные параметры, результативные признаки, эндогенные параметры;

Z – параметры возмущения, случайные факторы, случайные составляющие;

U – параметры управления. Системы бывают открытые (взаимодействующие с

внешней средой) и закрытые (невзаимодействующие с внешней средой).

Особенности экономических систем.

Экономическая система является частью более сложной системы – социально-

экономической, и представляет собой вероятностную, динамическую, адаптивную

систему, охватывающую процессы производства, обмена, распределения и

потребления материальных благ, а также предоставления различных сервисных

услуг. Как правило, входные параметры экономических систем – это

материальные вещественные потоки производственных и природных ресурсов, то

есть Х. Входные параметры – это материальные вещественные потоки,

оборудование, военная продукция, продукция накопления, возмещения и

экспорта, то есть У.

Экономические системы – многоступенчатые, многоуровневые системы, и

любая неопределенность, случайность во входных параметрах в нижних уровнях

приводит к неопределенностям и случайностям в выходных параметрах подсистем

более высокого порядка и системы в целом.

Таблица 3

Структурная схема простой экономической системы

ЭММ оптимизации обычной экономической системы

где pi – прибыль от реализации единицы продукции;

xi - объем выпуска продукции;

ai - расход сырья на единицу продукции;

B - общий запас сырья;

( - область допустимых ограничений;

Основным методом исследования систем является метод моделирования, т. е.

способ теоретического анализа и практического действия, направленный на

разработку и использование моделей. При этом под моделью будем понимать

образ реального объекта в материальной или идеальной форме, отражающий

существенные свойства моделируемого объекта и замещающий его в ходе

исследования и управления. Метод моделирования основывается на принципе

аналогии, т.е. возможности изучения реального объекта не непосредственно, а

через рассмотрение подобного ему и более доступного объекта, его модели.

Практическими задачами экономико-математического моделирования являются:

• анализ экономических объектов и процессов;

• экономическое прогнозирование, предвидение развития экономических

процессов;

• выработка управленческих решений на всех уровнях

хозяйственной иерархии.

Следует, однако, иметь в виду, что далеко не во всех случаях данные,

полученные в результате экономико-математического моделирования, могут

использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Они

скорее могут быть рассмотрены как «консультирующие» средства. Принятие

управленческих решений остается за человеком. Таким образом, экономико-

математическое моделирование является лишь одним из компонентов в человеко-

машинных системах планирования и управления экономическими системами.

Важнейшим понятием при экономико-математическом моделировании, как и при

всяком моделировании, является понятие адекватности модели, т.е.

соответствия модели моделируемому объекту или процессу. Адекватность модели

— в какой-то мере условное понятие, так как полного соответствия модели

реальному объекту быть не может, что характерно и для экономико-

математического моделирования. При моделировании имеется в виду не просто

адекватность, но соответствие по тем свойствам, которые считаются

существенными для исследования. Проверка адекватности экономико-

математических моделей является весьма серьезной проблемой, тем более что

ее осложняет трудность измерения экономических величин. Однако без такой

проверки применение результатов моделирования в управленческих решениях

может не только оказаться мало полезным, но и принести существенный вред.

Социально-экономические системы относятся, как правило, к так называемым

сложным системам. Сложные системы в экономике обладают рядом свойств,

которые необходимо учитывать при их моделировании, иначе невозможно

говорить об адекватности построенной экономической модели. Важнейшие из

этих свойств:

• эмерджентность как проявление в наиболее яркой форме свойства

целостности системы, т.е. наличие у экономической системы таких свойств,

которые не присущи ни одному из составляющих систему элементов, взятому в

отдельности вне системы. Эмерджентность есть результат возникновения между

элементами системы так называемых синергических связей, которые

обеспечивают увеличение общего эффекта до величины, большей, чем сумма

эффектов элементов системы, действующих независимо. Поэтому социально-

экономические системы необходимо исследовать и моделировать в целом;

• массовый характер экономических явлений и процессов. Закономерности

экономических процессов не обнаруживаются на основании небольшого числа

наблюдений. Поэтому моделирование в экономике должно опираться на массовые

наблюдения;

• динамичность экономических процессов, заключающаяся в изменении

параметров и структуры экономических систем под влиянием среды (внешних

факторов);

• случайность и неопределенность в развитии экономических явлений.

Поэтому экономические явления и процессы носят в основном вероятностный

характер, и для их изучения необходимо применение экономико-математических

моделей на базе теории вероятностей и математической статистики;

• невозможность изолировать протекающие в экономических системах явления

и процессы от окружающей среды, чтобы наблюдать и исследовать их в чистом

виде;

• активная реакция на появляющиеся новые факторы, способность социально-

экономических систем к активным, не всегда предсказуемым действиям в

зависимости от отношения системы к этим факторам, способам и методам их

воздействия.

Выделенные свойства социально-экономических систем естественно,

осложняют процесс их моделирования, однако эти свойства следует постоянно

иметь в виду при рассмотрении различных аспектов экономико-математического

моделирования, начиная с выбора типа модели и кончая вопросами

практического использования результатов моделирования.

3.2. Этапы экономико-математического моделирования

Процесс моделирования, в том числе и экономико-математического, включает

в себя три структурных элемента: объект исследования; субъект

(исследователь); модель, опосредующую отношения между познающим субъектом и

познаваемым объектом. Рассмотрим общую схему процесса моделирования,

состоящую из четырех этапов.

Пусть имеется некоторый объект, который мы хотим исследовать методом

моделирования. На первом этапе мы конструируем другой объект — модель

исходного объекта-оригинала. Этап построения модели предполагает наличие

определенных сведений об объекте-оригинале. Познавательные возможности

модели определяются тем, что модель отображает лишь некоторые существенные

черты исходного объекта, поэтому любая модель замещает оригинал в строго

ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть

построено несколько моделей, отражающих определенные стороны исследуемого

объекта или характеризующих его с разной степенью детализации.

На втором этапе процесса моделирования модель выступает как

самостоятельный объект исследования. Например, одну из форм такого

исследования составляет проведение модельных экспериментов, при которых

целенаправленно изменяются условия функционирования модели и

систематизируются данные о ее "поведении". Конечным результатом этого этапа

является совокупность знаний о модели в отношении существенных сторон

объекта-оригинала, которые отражены в данной модели.

Третий этап заключается в переносе знаний с модели на оригинал, в

результате чего мы формируем множество знаний об исходном объекте и при

этом переходим с языка модели на язык оригинала. С достаточным основанием

переносить какой-либо результат с модели на оригинал можно лишь в том

случае, если этот результат соответствует признакам сходства оригинала и

модели (другими словами, признакам адекватности).

На четвертом этапе осуществляются практическая проверка полученных с

помощью модели знаний и их использование, как для построения обобщающей

теории реального объекта, так и для его целенаправленного преобразования

или управления им. В итоге мы снова возвращаемся к проблематике объекта-

оригинала.

Моделирование представляет собой циклический процесс, т.е. за первым

четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т. д. При этом

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5