Системный анализ в экономике

Системный анализ – это методология исследования, основанная на системном подходе. Последний предполагает, как известно, комплексное рассмотрение сложной системы в виде единого целого с учетом взаимных связей элементов и подсистем, а также с учетом их взаимодействия в процессе функционирования.

Для системного анализа пробелы осуществляется построение графа целей и задач. Понятие «цель» является одним из важнейших в системном анализе. Существуют следующие определения. Цель – это желаемый результат деятельности. Сама деятельность по достижению цели называется операцией. В процессе операции решаются конкретные задачи.

Граф целей и задач представляет собой иерархическую структуру, состоящую из конечного числа уровней. На каждом уровне (кроме самого высшего) расположены некоторые задачи, которые необходимо решить для достижения целей более высокого уровня. В свою очередь для решения задач данного уровня (кроме самого нижнего) необходимо решить задачи более низкого уровня. Таким образом, каждая задача является, с одно стороны, средством для достижения некоторых целей более высокого уровня, а с другой стороны, ее выполнение является целью задач, занимающих более низкие уровни. Цели самого верхнего уровня являются конечными целями. Построение графа целей и задач начинается поэтому с самого верхнего уровня. Далее формируется уровень задач, которые необходимо решить для достижения конечных целей.

Общая схема этапов системного исследования приведена ниже и включает в себя следующее:

• формулирование проблемы;

• выявление целей;

• выбор критериев;

• определение имеющихся ресурсов для достижения цели;

• генерация альтернатив и сценариев.

Особенно важное значение системный анализ имеет в исследовании сложных экономических систем, таких как отрасли и сектора экономики, экономика в целом и система управления ею. Системный анализ экономики заключается в изучении экономических явлений и факторов с помощью исследования их как взаимосвязанных экономических подсистем единой системы. Системный анализ используется, в первую очередь, для изучения целей развития экономического объекта, из которых следуют цели развития и усовершенствования системы управления.

Тема 1.2. Модели и моделирование

Моделирование - основной метод исследования сложных систем.

Для одной и той же системы возможно существование множества моделей. Конкретный вид модели определяется целями исследований и индивидуальными особенностями исследователя - его знаниями, опытом, системой предпочтений и т.п.

Существует большое количество определений понятия «модель». Приведем два из них:

• модель - некоторое приближенное отображение действительности.

• модель - представление системы в форме, отличной от формы реальной системы.

Существуют два подхода к отображению системы в модели:

• изоморфный, т.е. один к одному;

• гомоморфный, т.е. многое в одном.

Практически любая модель гомоморфна, т.к. в ней отображаются не все, а только существенные свойства системы-оригинала.

Моделирование — это метод исследования, основанный на том, что для получения сведений о системе, используется ее модель.

Моделирование позволяет заменить эксперименты в реальных условиях экспериментами в искусственной среде, в частности, на компьютерах.

Моделирование является основным методом кибернетики. Следует отметить, что моделирование - это наука и искусство.

Моделирование, как метод познания, используется человечеством очень давно. Моделирование, как метод исследования, является крупнейшим достижением второй половины ХХ века.

Ценность применения метода моделирования состоит в следующем:

• эксперименты на моделях вместо экспериментов с реальной системой позволяют сэкономить колоссальные средства;

• моделирование позволяет исследовать невоспроизводимые явления: катастрофы, землетрясения, ураганы, финансовые кризисы и т.д.;

• моделирование широко применяется на стадии проектирования, когда самой системы в конечном ее виде еще не существует;

• моделирование позволяет осуществлять обучение.

Необходимость применения моделирования в экономике и бизнесе определяется следующими факторами:

• сложностью решаемых задач;

• высокой степенью риска при принятии экономических решений;

• возросшей конкуренцией;

• необходимостью весьма оперативного, быстрого принятия решений.

В моделировании можно выделить ряд направлений:

• физическое моделирование;

• математическое моделирование;

• интеллектуальное моделирование;

• гибридное моделирование;

• полунатурное моделирование.

Гибридное моделирование предполагает комбинацию нескольких методов, например, математического и интеллектуального моделирования.