3.3. Новые методы обоснования рациональных решений.

Новые методы широко применяются в планировании, как пра­вило, крупными компаниями. Они основаны на использовании экономико-математических моделей. Чтобы правильно применять эти методы в планировании, менеджеры, плановые работники дол­жны знать области их использования и ограничения на различных этапах планирования при решении конкретных задач.

Для использования экономико-математических методов в плани­ровании необходимо экономический объект или процесс записать с помощью математических зависимостей (уравнений, неравенств и т.п.). Этот процесс называется составлением модели.

Математическая модель — это система выражений, описыва­ющих характеристики объекта моделирования и взаимосвязи меж­ду ними. Процесс моделирования заключается в построении моде­лей, которые облегчают изучение свойств планируемых процессов и объектов.

1. Модели, основанные на использовании теории вероятнос­ти и математической статистики (стохастические модели).

К ним относятся модели, основанные на использовании теорий:

• анализа корреляций и регрессий; • дисперсионного анализа;

• массового обслуживания;

• игр;

• статистических решений;

• расписаний;

• запасов;

• информации;

• надежности.

2. Методы математического программирования.

Они позволяют выбрать совокупность чисел, являющихся пе­ременными в уравнениях и обеспечивающих экстремум некото­рой функции при ограничениях, определяемых условиями работы планируемого объекта.

В зависимости от свойств функций, используемых в моделях математического программирования, модели разделяются на сле­дующие классы:

а) модели линейного программирования, в которых применя­ются линейные зависимости между планируемыми параметрами;

б) модели нелинейного программирования, в которых некото­рые функции нелинейны;

в) модели целочисленного программирования, в которых пере­менные в уравнениях по своему физическому смыслу могут при­нимать лишь ограниченное число дискретных значений;

г) модели параметрического программирования, если исход­ные параметры при переменных в моделях могут изменяться в не­которых пределах;

д) модели стохастического программирования, если с их помо­щью решаются в процессе планирования задачи экстремума при наличии случайных параметров в их условиях;

е) модели динамического программирования, позволяющие находить оптимальные решения по конечным результатам преды­дущих решений;

ж) модели блочного программирования, которые в процессе планирования позволяют точно или приблизительно получать оп­тимальные решения задач больших размеров по решениям ряда за­дач с меньшим числом переменных ограничений.

3. Методы имитации.

Имитация представляет собой гибкий и продуктивный метод решения задач, получивший распространение на всех уровнях

планирования — от стратегического до оперативно-календарно­го планирования,

В обычном смысле имитация означает воспроизведение ре­альной действительности. В планировании под имитацией пони­мают создание модели реальной хозяйственной ситуации и мани­пулирование с этой моделью в целях обоснования планового ре­шения. Применение имитации в планировании не является чем-то принципиально новым. Словесные описания, таблицы, схемы — все это широко применялось и ранее, до появления мо­делей.

Ценность имитационных моделей объясняется рядом причин. Во-первых, экспериментирование в реальных условиях очень до­рого, а порой просто невозможно. Во-вторых, для наблюдения за реальными изменениями, происходящими в экономике, требуется много времени. В-третьих, имитационные модели помогают пла­новым работникам лучше понять взаимосвязи факторов, действу­ющих в экономике предприятия.