2.1. Оценка структуры целей и функций для выявления наиболее значимых составляющих.

Оценка структуры (вариантов структуры) с точки зрения ее формы и удобства для дальнейшего использования.

Наиболее целесообразно на основе обобщенной методики разработать методику для конкретного предприятия. Использование методик структуризации, базирующихся на различных концепциях, позволяет обеспечить полноту анализа целей и функций системы управления предприятием (организацией) с точностью до принятой концепции.

Однако применение методик на практике сдерживается тем, что для полной последовательной реализации методики необходимы довольно большие затраты времени и труда.

В.43 Под моделью понимают:

• с учетом ее теоретического аспекта – способ познания мира как основной инструмент решения задач, возникающих перед исследованием, инструмент общенаучных методов познания: анализа и синтеза;

• с учетом ее прагматичного аспекта – представления объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности (Р. Шеннон).

Этапы моделирования:

1. Постановка задачи

2. Выбор вида (типа) модели

3. Разработка математической модели (формализация)

4. Разработка методов расчета численных алгоритмов

5. Реализация модели

6. Разработка методики исследований. Планирование эксперимента

7. Проверка модели. Оценка адекватности

8.Проведение исследований

9.Анализ результатов

10. Разработка рекомендаций

11. Сопровождение принятого решения

В состав модели входят: компоненты; параметры; переменные; функциональные зависимости; ограничения; целевая (критериаль-ная) функция.

Под компонентами модели реальной системы (объекта) понимаются модели отдельных элементов (подсистем) моделируемой системы (объекта).

Параметры постоянными величинами. Определение значений параметров модели может рассматриваться как самостоятельная задача.

Переменные величины модели делятся на экзогенные и эндогенные. Экзогенные переменные (внешние по отношению к модели, «входные») являются следствием воздействия на систему окружающей среды или управлений. Эндогенные переменные характеризуют процессы, протекающие в модели.

Функциональные зависимости выражают соотношения между переменными моделями.

Ограничения устанавливают пределы изменения переменных, а также и допустимые пределы расхода ресурсов и средств на моделирование, в том числе на время, которое можно использовать на исследование, чтобы получить результат к требуемому моменту.

Целевая (критериальная) функция - отражение цели исследования и правило вычисления оценки этой цели.

Соответственно, создание модели сложной системы включает две дополнительные операции: (1) декомпозицию системы, деление ее на модули и (2) согласование отдельных модулей, их входов и выходов.

Для моделей сложных систем характерно, что:

• одна и та же информация оказывается необходимой для разных блоков- моделей модулей системы;

• при совместной работе блоков сложной модели требуется видоизменение информации при передаче ее от одного блока к другому (т.е. интерфейсная адаптация). В связи с этим при моделировании сложной системы особое вни мание уделяется способам хранения информации и организации информационных потоков.

В.44 Как уже отмечалось ранее, главными задачами системного анализа являются: определение и детализация на составные элементы целей и путей их достижения, выявление существующих между ними взаимосвязей, обеспечение определенной логики решения возникшей проблемы (цели - пути достижения целей - ресурсы). Решению этих задач в существенной мере способствует применение метода структуризации, что дает основание выделить его среди других методов системного анализа и рассмотреть более подробно.

Метод структуризации основан на расчленении исследуемой проблемы на составные элементы с возможной последующей численной оценкой их относительной важности. Такую процедуру часто называют построением дерева целей. Однако поскольку в большинстве древовидных структур, предназначенных для решения тех или иных реальных задач, содержатся не только цели, но и средства их достижения (мероприятия, ресурсы и др.), то в общем случае их правильнее называть деревьями взаимосвязей или деревьями цели-средства.

В дальнейшем под деревом взаимосвязей будем понимать связный, неориентированный граф, вершины которого интерпретируются как элементы дерева, а ребра - как связи между ними. При этом допускается одно отступление от строгого определения понятия “дерево”, принятого в теории графов. Оно заключается в том, что элементы дерева взаимосвязей могут входить в состав более чем одного элемента более высокого уровня, т.е. не выполняется одно из свойств дерева, согласно которому число ребер дерева на единицу меньше числа вершин.

Одна из главных задач построения деревьев взаимосвязей состоит в том, чтобы установить полный набор элементов на каждом уровне и определить взаимосвязи и соподчиненность между ними (качественный аспект). Другая задача - последующее определение коэффициента относительной важности (КОВ) элементов каждого уровня дерева взаимосвязей (количественный аспект).

Проявление в структуре целей закономерности цело­стности. В иерархической структуре целей, как и в любой иерархической структуре, закономерность целостности проявля­ется на каждом уровне иерархии. Это означает, что, с одной стороны, достижение целей вышестоящего уровня не может быть полностью обеспечено достижением подчиненных ей подцелей, хотя и зависит от них. С другой стороны потребности, мотивы, программы (как внешние, так и внутренние), влияющие на формирование целей, нужно исследовать на каж­дом уровне иерархии.

В силу большой неопределенности задачи расчленения целей результаты процессов такого расчленения различными исследователями могут оказаться разными, так как они могут предложить разные иерархиче­ские структуры целей и функций, даже при использовании одних и тех же принципов структуризации и методик моделирования. Однако на каждом шаге структуризации с учетом задач анализа потребностей, мотивов, про­грамм, влияющих на формирование общей цели, появляется реальная воз­можность согласования мнений различных исследователей

В.45

В 46 Модель принятия решения в условиях неопределенности.

Обоснование и выбор конкретных управленческих решений, связанных с финансовыми рисками, базируется на концепции и методологии теории принятия решений. Эта теория предполагает, что решениям, связанным с риском, всегда свойственны элементы неизвестности конкретного поведения исходных параметров, которые не позволяют четко детерминировать значения конечных результатов этих решений. В зависимости от степени неизвестности предстоящего поведения исходных параметров принятия решений различают условия риска, в которых вероятность наступления отдельных событий, влияющих на конечный результат, может быть установлена с той или иной степенью точности, и условия неопределенности, в которых из-за отсутствия необходимой информации такая вероятность не может быть установлена. Теория принятия решений в условиях риска и неопределенности основывается на следующих исходных положениях:

Объект принятия решения четко детерминирован и по нему известны основные из возможных факторов риска. В финансовом менеджменте такими объектами выступают отдельная финансовая операция, конкретный вид ценных бумаг, группа взаимоисключающих реальных инвестиционных проектов и т.п.

По объекту принятия решения избран показатель, который наилучшим образом характеризует эффективность этого решения. По краткосрочным финансовым операциям таким показателем избирается обычно сумма или уровень чистой прибыли, а по долгосрочным — чистый приведенный доход или внутренняя ставка доходности.

По объекту принятия решения избран показатель, характеризующий уровень его риска. Финансовый риски характеризуются обычно степенью возможного отклонения ожидаемого показателя эффективности (чистой прибыли, чистого приведенного дохода и т.п.) от средней или ожидаемой его величины.

Имеется конечное количество альтернатив принятия решения (конечное количество альтернативных реальных инвестиционных проектов, конкретных ценных бумаг, способов осуществления определенной финансовой операции и т.п.).

Имеется конечное число ситуаций развития события под влиянием изменения факторов риска. В финансовом менеджменте каждая из таких ситуаций характеризует одно из возможных предстоящих состояний внешней финансовой среды под влиянием изменений отдельных факторов риска. Число таких ситуаций в процессе принятия решений должно быть детерминировано в диапазоне от крайне благоприятных (наиболее оптимистическая ситуация) до крайне неблагоприятных (наиболее пессимистическая ситуация).

По каждому сочетанию альтернатив принятия решений и ситуаций развития события может быть определен конечный показатель эффективности решения (конкретное значение суммы чистой прибыли, чистого приведенного дохода и т.п., соответствующее данному сочетанию). По каждой из рассматриваемой ситуации возможна или невозможна оценка вероятности ее реализации. Возможность осуществления оценки вероятности разделяет всю систему принимаемых рисковых решений на ранее рассмотренные условия их обоснования («условия риска» или «условия неопределенности»).

Выбор решения осуществляется по наилучшей из рассматриваемых альтернатив.

Методология принятия решения в условиях риска и неопределенности предполагает построение в процессе обоснования рисковых решений так называемой «матрицы решений», которая имеет следующий вид (табл. 1).

Таблица 1. «Матрица решений», выстраиваемая в процессе принятия решения в условиях риска или неопределенностиВарианты альтернатив принятия решений Варианты ситуаций развития событий

С1 С2 ... С n

А1 Э11 Э12 ... Э1 n

А2 Э21 Э22 ... Э2 n

... ...

А n Э n1 Э n2 ... Э nn

В приведенной матрице значения A1; A2;... А n характеризуют каждый из вариантов альтернатив принятия решения; значения С 1; С2;...; С n — каждый из возможных вариантов ситуации развития событий; значения Э11; Э12; Э1 n; Э21; Э22; Э2 n; Э n1; Э n2; ...; Э nn — конкретный уровень эффективности решения, соответствующий определенной альтернативе при определенной ситуации.

Приведенная матрица решений характеризует один из ее видов, обозначаемый как «матрица выигрышей», так как она рассматривает показатель эффективности. Возможно также построение матрицы решений и другого вида, обозначаемого как «матрица рисков», в котором вместо показателя эффективности используется показатель финансовых потерь, соответствующих определенным сочетаниям альтернатив принятия решений и возможным ситуациям развития событий.

На основе указанной матрицы рассчитывается наилучшее из альтернативных решений по избранному критерию. Методика этого расчета дифференцируется для условий риска и условий неопределенности.

В.47 • Методы экспертных оценок. При обработке индивидуальных экспертных оценок применяется метод согласования оценок , который имеет много вариантов, различающихся способами, при помощи которых из индивидуальных оценок, получается обобщенная. При этом используются также различные методы согласования оценок (от простейших , путем получения средней вероятности , где n – число участвующих экспертов, или средневзвешенного значения вероятности , где кi - веса, приписываемые оценке каждого эксперимента, до специальных методов оценки измерения и повышения коэффициентов согласованности или коэффициентов непротиворечивости ) мнений экспертов или методов, основанных на отборе экспертной группы с высоким коэффициентом согласованности мнений.

Выбор подходов и методов зависит от конкретных задач и условий проведения экспертизы. Однако существуют некоторые общие проблемы, которые необходимо разрешать при проведении любых экспертных опросов. Их суть состоит в следующем. Возможность использования экспертных оценок, обоснование их объективности обычно базируется на том, что неизвестная характеристика исследуемого явления трактуется как случайная величина, отражением закона распределения которой является индивидуальная оценка специалиста – эксперта о достоверности и значимости того или иного события. При этом предполагается, что истинное значение исследуемой характеристики находится внутри диапазона оценок , где p=<p1, p2, …, pi, …, pn> - репрезентативная выборка), получаемых от группы экспертов, и что обобщенное коллективное мнение является достоверным.

Однако в некоторых теоретических исследованиях это предположение подвергается сомнению. В этой связи предлагается разделить проблемы, для решения которых применяются экспертные оценки, на два класса. К первому классу относятся проблемы, которые достаточно хорошо обеспечены информацией и для которых можно использовать принцип «хорошего измерителя», считая эксперта хранителем большого объема информации, а групповое мнение экспертов – близким к истинному. Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности в справедливости названных предположений недостаточно, экспертов нельзя рассматривать как «хороших измерителей», и необходимо осторожно подходить к обработке результатов экспертного опроса, поскольку в этом случае мнение одного (единичного) эксперта, больше внимания, чем другие, уделяющего исследованию малоизученной проблемы, может оказаться наиболее значимым, а при формальной обработке оно будет утрачено. В связи с этим к задачам второго класса в основном следует применять качественную обработку результатов.

Другая особенность, которую нужно иметь в виду при применении методов экспертных оценок, заключается в следующем: даже в случае решения проблем, относящихся к первому классу, нельзя забывать о том, что экспертные оценки несут в себе не только узкосубъективные черты, при оценке отдельным экспертом, но и субъективно – коллективные черты, которые не исчезают при обработке результатов опроса.

Один из способов устранения данных недостатков – более тщательное формирование экспертной группы и обработке результатов опроса, особо выделяя и учитывая редкие и противоречивые мнения, а на получаемые усредненные оценки смотреть как на некоторую «общественную точку зрения», зависящую от уровня научно-технических знаний общества относительно предмета исследования или принятия решения, которая может меняться по мере развития системы и наших представлений о ней.

В.48 Постановка задачи является первым этапом моделирования. На этапе постановки задачи решаются следующие взаимосвязанные задачи:

• уяснение цели (задач) исследования

• изучение объекта моделирования (системы, процесса)

• анализ доступной информации

• выявление релевантных факторов

• формулирование альтернатив

• определение ограничений и допущений

• определение диапазона изменения параметров и переменных

• выбор показателей и системы критериев качества достижения цели

• установление масштаба предстоящего эксперимента

• математическая постановка (формулировка) задачи

Вследствие взаимосвязанности перечисленных задач строгой последовательности их решения не существует. Приведем краткие пояснения существа перечисленных задач:

При постановке решаются следующие взаимосвязанные задачи: уясне-ние цели (задач) исследования; изучение объекта моделирования (системы, процесса); анализ доступной информации; выявление релевантных факторов; формулирование альтернатив; определение ограничений и допущений. Определение диапазона изменения параметров и переменных; выбор показателей, системы критериев качества достижения цели; установления масштаба предстоящего эксперимента; математическая постановка (формулировка) задачи.

Вследствие взаимосвязанности перечисленных задач, строгой последова-тельности их решения не существует. Так, уяснить задачи исследования и грамотно даже на доматематическом уровне сформулировать эти задачи возможно только после определенного уровня ознакомления с объектом; изучение объекта продолжается в течение всего этапа постановки задачи; например, после анализа доступной информации может последовать определенная корректировка задачи исследования.

Типичной ошибкой является начало исследований со сбора информа-ции, т.е. до того, как уяснена постановка задачи и намечена, хотя бы в первом приближении, методика исследования. Если информация собиралась до выяснения перечисленных обстоятельств, то велика вероятность, что будет собрано много ненужной информации, а что-нибудь очень необходимое отсутствует. Важно также учитывать фактор старения информации.

В.49 Формализация задачи – это создание математической модели, завершающей этап постановки задачи.

Математическая модель начинается с момента, когда формулируется система аксиом, описывающая не только сам объект, но и некоторую алгебру, т.е. совокупность правил, определяющих допустимые операции над объектом. При формализации задачи должны быть определены функциональные зависимости, связывающие переменные и параметры модели. Формализация задачи существенно зависит от знания исследуемого объекта, от задачи исследования, от вида создаваемой модели.

В.50 Методы организации сложных экспертиз предполагает расчленение большой первоначальной неопределенности проблемы, предлагаемой эксперту для оценки, на более мелке, лучше поддающиеся осмыслению с целью повышения объективности получения оценок. Простейшим из этих методов может быть использован способ усложненной экспертной процедуры, заключающейся в выделении группы критериев оценки и вводе весовых коэффициентов критериев. Введение критериев позволяет организовать опрос экспертов более дифференцированно, а весовые коэффициенты – повышают объективность результирующих оценок.

В качестве второго метода организации сложных экспертиз можно использовать метод решающих матриц , как средство стратифицированного представления проблемы с большой неопределенностью на подпроблемы и пошагового получения оценок. Например, при создании сложных производственных комплексов, реализации и организации решения других аналогичных проблем нужно определить влияние на проектируемый объект фундаментальных научно – исследовательских работ (ИНР), чтобы запланировать эти работы, предусмотреть их финансирование и распределить средства между ними.