Тема 5 Факторный анализ финансовой устойчивости при использовании ординальной шкалы. Методы организации сложных экспертиз
Все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятий находятся во взаимосвязи и взаимообусловленности. Одни из них непосредственно связаны между собой, другие косвенно. Отсюда важным методологическим вопросом в экономическом анализе является изучение и измерение влияния факторов на величину исследуемых экономических показателей.
Функционирование любой социально-экономической системы происходит в условиях сложного взаимодействия комплекса внутренних и внешних факторов. Фактор - это причина, движущая сила какого-либо процесса или явления, определяющая его характер или одну из основных черт.
Классификация и систематизация факторов в анализе хозяйственной деятельности.
Классификация факторов представляет собой распределение их по группам в зависимости от общих признаков. Она позволяет глубже разобраться в причинах изменения исследуемых явлений, точнее оценить место и роль каждого фактора в формировании величины результативных показателей.
Исследуемые в анализе факторы могут быть классифицированы по разным признакам.
По своей природе факторы подразделяются на природные, социально-экономические и производственно-экономические.
Природные факторы оказывают большое влияние на результаты деятельности в сельском хозяйстве, в лесном хозяйстве и других отраслях. Учет их влияния дает возможность точнее оценить результаты работы субъектов хозяйствования.
К социально-экономическим факторам относятся жилищные условия работников, организация оздоровительной работы на предприятиях с вредным производством, общий уровень подготовки кадров и др. Они способствуют более полному использованию производственных ресурсов предприятия и повышению эффективности его работы.
Производственно-экономические факторы определяют полноту и эффективность использования производственных ресурсов предприятия и конечные результаты его деятельности.
По степени воздействия на результаты хозяйственной деятельности факторы делятся на основные и второстепенные. К основным относятся факторы, оказывающие решающее воздействие на результативный показатель. Второстепенными считаются те, которые не оказывают решающего воздействия на результаты хозяйственной деятельности в сложившихся условиях. Необходимо отметить, что в зависимости от обстоятельств один и тот же фактор может быть и основным, и второстепенным. Умение выделить из всего множества факторов главные обеспечивает правильность выводов по результатам анализа.
Факторы делятся на внутренние и внешние, в зависимости от того, влияет на них деятельность данного предприятия или нет. При анализе основное внимание уделяется внутренним факторам, на которые предприятие может воздействовать.
Факторы подразделяются на объективные, не зависящие от воли и желаний людей, и субъективные, подверженные влиянию деятельности юридических и физических лиц.
По степени распространенности факторы делятся на общие и специфические. Общие факторы действуют во всех отраслях экономики. Специфические факторы действуют в пределах отдельной отрасли или конкретного предприятия.
В процессе работы организации одни факторы оказывают воздействие на изучаемый показатель непрерывно на протяжении всего времени. Такие факторы называются постоянными. Факторы, воздействие которых проявляется периодически, называются переменными (это, например, внедрение новой технологии, новых видов продукции).
Большое значение для оценки деятельности предприятий имеет деление факторов по характеру их действия на интенсивные и экстенсивные. К экстенсивным относятся факторы, которые связаны с изменением количественных, а не качественных характеристик функционирования предприятия. В качестве примера можно привести увеличение объема производства продукции за счет увеличения числа рабочих. Интенсивные факторы характеризуют качественную сторону процесса производства. Примером может служить увеличение объема производства продукции за счет повышения уровня производительности труда.
Большинство изучаемых факторов по своему составу являются сложными, состоят из нескольких элементов. Однако есть и такие, которые не раскладываются на составные части. В связи с этим факторы делятся на сложные (комплексные) и простые (элементные). Примером сложного фактора является производительность труда, а простого - количество рабочих дней в отчетном периоде.
По уровню соподчиненности (иерархии) различают факторы первого, второго, третьего и последующего уровней подчинения. К факторам первого уровня относятся те, которые непосредственно влияют на результативный показатель. Факторы, влияющие на результативный показатель косвенно, при помощи факторов первого уровня, называют факторами второго уровня и т.д.
Понятно, что при изучении влияния на работу предприятия какой-либо группы факторов необходимо их упорядочить, то есть проводить анализ с учетом их внутренних и внешних связей, взаимодействия и соподчиненности. Это достигается с помощью систематизации. Систематизация - это размещение изучаемых явлений или объектов в определенном порядке с выявлением их взаимосвязи и подчиненности.
Создание факторных систем является одним из способов такой систематизации факторов. Рассмотрим понятие факторной системы.
Факторные системы
Все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятий находятся во взаимозависимости. Связь экономических явлений - это совместное изменение двух или более явлений. Среди многих форм закономерных связей важную роль играет причинно-следственная (детерминистская), при которой одно явление порождает другое.
В хозяйственной деятельности предприятия некоторые явления непосредственно связаны между собой, другие - косвенно. Например, на величину валовой продукции непосредственное влияние оказывают такие факторы, как численность рабочих и уровень производительности их труда. Множество других факторов косвенно воздействует на этот показатель.
Кроме того, каждое явление можно рассматривать как причину и как следствие. Например, производительность труда можно рассматривать, с одной стороны, как причину изменения объема производства, уровня ее себестоимости, а с другой - как результат изменения степени механизации и автоматизации производства, усовершенствования организации труда и т. д.
Количественная характеристика взаимосвязанных явлений осуществляется с помощью показателей. Показатели, характеризующие причину, называются факторными (независимыми); показатели, характеризующие следствие, называются результативными (зависимыми). Совокупность факторных и результативных признаков, связанных причинно-следственной связью, называется факторной системой.
Моделирование какого-либо явления - это построение математического выражения существующей зависимости. Моделирование - это один из важнейших методов научного познания. Существуют два типа зависимостей, изучаемых в процессе факторного анализа: функциональные и стохастические.
Связь называется функциональной, или жестко детерминированной, если каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака.
Связь называется стохастической (вероятностной), если каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, т. е. определенное статистическое распределение.
Модель факторной системы - это математическая формула, выражающая реальные связи между анализируемыми явлениями. В общем виде она может быть представлена так:
,
где
-
результативный признак;
-
факторные признаки.
Таким образом, каждый результативный показатель зависит от многочисленных и разнообразных факторов. В основе экономического анализа и его раздела - факторного анализа - лежат выявление, оценка и прогнозирование влияния факторов на изменение результативного показателя. Чем детальнее исследуется зависимость результативного показателя от тех или иных факторов, тем точнее результаты анализа и оценка качества работы предприятий. Без глубокого и всестороннего изучения факторов нельзя сделать обоснованные выводы о результатах деятельности, выявить резервы производства, обосновать планы и управленческие решения.
В общем случае можно выделить следующие основные этапы факторного анализа:
Постановка цели анализа.
Отбор факторов, определяющих исследуемые результативные показатели.
Классификация и систематизация факторов с целью обеспечения комплексного и системного подхода к исследованию их влияния на результаты хозяйственной деятельности.
Определение формы зависимости между факторами и результативным показателем.
Моделирование взаимосвязей между результативным и факторными показателями.
Расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя.
Работа с факторной моделью (практическое ее использование для управления экономическими процессами).
Классификация и систематизация факторов
Классификация факторов по признакам:
по своей природе:
- основные;
- второстепенные;
по степени воздействия на результаты:
- основные
- второстепенные;
по отношению к объекту исследования:
- внутренние;
- внешние;
по зависимости от коллектива:
- объективные;
- субъективные;
по степени распространенности:
- общие;
- специфические;
по времени действия:
- постоянные;
- переменные;
по характеру действия:
- экстенсивные;
- интенсивные;
по свойствам отражаемых явлений:
- количественные;
- качественные;
по своему составу:
- сложные;
- простые;
по уровню соподчиненности:
- первого порядка;
- второго порядка;
- и т.д.
по возможности измерения влияния:
- измеримые;
- неизмеримые.
Системный подход в АХД вызывает необходимость взаимосвязанного изучения факторов с учетом их внутренних и внешних связей, взаимодействия и взаимоподчиненности, что достигается с помощью их систематизации (создание факторной системы).
Отбор факторов для анализа того или иного показателя осуществляется на основе теоретических и практических знаний в конкретной отрасли. При этом обычно исходят из принципа: чем больший комплекс факторов исследуется, тем точнее будут результаты анализа. Вместе с тем необходимо иметь в виду, что если этот комплекс факторов рассматривается как механическая сумма, без учета их взаимодействия, без выделения главных, определяющих, то выводы могут быть ошибочными. В анализе хозяйственной деятельности (АХД) взаимосвязанное исследование влияния факторов на величину результативных показателей достигается с помощью их систематизации, что является одним из основных методологических вопросов этой науки.
Важным методологическим вопросом в факторном анализе является определение формы зависимости между факторами и результативными показателями: функциональная она или стохастическая, прямая или обратная, прямолинейная или криволинейная. Здесь используется теоретический и практический опыт, а также способы сравнения параллельных и динамичных рядов, аналитических группировок исходной информации, графический и др.
Моделирование экономических показателей также представляет собой сложную проблему в факторном анализе, решение которой требует специальных знаний и навыков.
Расчет влияния факторов - главный методологический аспект в АХД. Для определения влияния факторов на конечные показатели используется множество способов, которые будут подробнее рассмотрены ниже.
Последний этап факторного анализа - практическое использование факторной модели для подсчета резервов прироста результативного показателя, для планирования и прогнозирования его величины при изменении ситуации.
В зависимости от типа факторной модели различают два основных вида факторного анализа - детерминированный и стохастический.
Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т. е. когда результативный показатель факторной модели представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.
Данный вид факторного анализа наиболее распространен, поскольку, будучи достаточно простым в применении (по сравнению со стохастическим анализом), позволяет осознать логику действия основных факторов развития предприятия, количественно оценить их влияние, понять, какие факторы и в какой пропорции возможно и целесообразно изменить для повышения эффективности производства. Подробно детерминированный факторный анализ мы рассмотрим в отдельной главе.
Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель.
Стохастическое моделирование является в определенной степени дополнением и углублением детерминированного факторного анализа. В факторном анализе эти модели используются по трем основным причинам:
необходимо изучить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную факторную модель (например, уровень финансового левериджа);
необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не поддаются объединению в одной и той же жестко детерминированной модели;
необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем (например, уровень научно-технического прогресса).
В отличие от жестко детерминированного стохастический подход для реализации требует ряда предпосылок:
а) наличие совокупности;
б) достаточный объем наблюдений;
в) случайность и независимость наблюдений;
г) однородность;
д) наличие распределения признаков, близкого к нормальному;
е) наличие специального математического аппарата.
Построение стохастической модели проводится в несколько этапов:
качественный анализ (постановка цели анализа, определение совокупности, определение результативных и факторных признаков, выбор периода, за который проводится анализ, выбор метода анализа);
предварительный анализ моделируемой совокупности (проверка однородности совокупности, исключение аномальных наблюдений, уточнение необходимого объема выборки, установление законов распределения изучаемых показателей);
построение стохастической (регрессионной) модели (уточнение перечня факторов, расчет оценок параметров уравнения регрессии, перебор конкурирующих вариантов моделей);
оценка адекватности модели (проверка статистической существенности уравнения в целом и его отдельных параметров, проверка соответствия формальных свойств оценок задачам исследования);
экономическая интерпретация и практическое использование модели (определение пространственно-временной устойчивости построенной зависимости, оценка практических свойств модели).
Кроме деления на детерминированный и стохастический, различают следующие типы факторного анализа:
прямой и обратный;
одноступенчатый и многоступенчатый;
статический и динамичный;
ретроспективный и перспективный (прогнозный).
При прямом факторном анализе исследование ведется дедуктивным способом - от общего к частному. Обратный факторный анализ осуществляет исследование причинно-следственных связей способом логичной индукции - от частных, отдельных факторов к обобщающим.
Факторный анализ
может быть одноступенчатым
и многоступенчатым.
Первый тип используется для исследования
факторов только одного уровня (одной
ступени) подчинения без их детализации
на составные части. Например,
.
При многоступенчатом факторном анализе
проводится детализация факторов a
и b
на составные элементы с целью изучения
их поведения. Детализация факторов
может быть продолжена и дальше. В этом
случае изучается влияние факторов
различных уровней соподчиненности.
Необходимо также различать статический и динамический факторный анализ. Первый вид применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на соответствующую дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.
И, наконец, факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины прироста результативных показателей за прошлые периоды, и перспективным, который исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.
Основные свойства детерминированного подхода к анализу:
- построение детерминированной модели путем логического анализа;
- наличие полной (жесткой) связи между показателями;
- невозможность разделения результатов влияния одновременно действующих факторов, которые не поддаются объединению в одной модели;
- изучение взаимосвязей в краткосрочном периоде.
Моделирование - процесс представления исследуемого показателя с факторами, которое передается в форме конкретного математического уравнения.
Различают четыре типа детерминированных моделей.
1. Аддитивные модели представляют собой алгебраическую сумму показателей и имеют вид:
К таким моделям, например, относятся показатели себестоимости во взаимосвязи с элементами затрат на производство и со статьями затрат;
показатель объема производства продукции в его взаимосвязи с объемом выпуска отдельных изделий или объема выпуска в отдельных подразделениях.
2. Мультипликативные модели в обобщенном виде могут быть представлены формулой
Примером мультипликативной модели является двухфакторная модель объема производства продукции:
,
где Ч - среднесписочная численность работников;
CB - средняя выработка на одного работника.
3. Кратные модели:
.
Примером кратной
модели служит показатель срока
оборачиваемости товаров (в днях)
:
,
где ЗТ - средний запас товаров; ОР - однодневный объем реализации.
4. Смешанные модели представляют собой комбинацию перечисленных выше моделей и могут быть описаны с помощью специальных выражений:
Примерами таких моделей служат показатели затрат на 1 руб. товарной продукции, показатели рентабельности и др.
Для изучения зависимости между показателями и количественного измерения множества факторов, повлиявших на результативный показатель, приведем общие правила преобразования моделей (моделирования) с целью включения новых факторных показателей.
Моделирование мультипликативных и аддитивных моделей осуществляется за счет разложения одного из факторных показателей на его сомножители:
Степень детализации и расширения модели зависит от цели исследования, а также от возможностей детализации и формализации показателей в пределах установленных правил.
Кратные модели преобразуются следующими способами:
1. Удлинение.
Для детализации обобщающего факторного показателя на его составляющие, которые представляют интерес для аналитических расчетов, используют прием удлинения факторной системы.
2. Формальное разложение.
3. Расширение.
Для выделения некоторого числа новых факторов и построения необходимых для расчетов факторных показателей применяют прием расширения факторных моделей. При этом числитель и знаменатель умножаются на одно и тоже число.
4. Сокращение.
Для построения новых факторных показателей применяют прием сокращения факторных моделей. При использовании данного приема числитель и знаменатель делят на одно и то же число.
Процесс моделирования сложный и ответственный момент. От реальности и точности моделей зависят конечные результаты анализа. Детализация в факторном анализе во многом определяется числом факторов, влияние которых можно количественные оценить, поэтому большое значение в анализе имеют многофакторные мультипликативные модели. В основе их построения лежат следующие принципы:
- место каждого фактора в модели должно соответствовать его роли в формировании результативного показателя;
- модель должна строиться из двухфакторной полной модели путем последовательного расчленения факторов, как правило качественных, на составляющие;
- при написании формулы многофакторной модели факторы должны располагаться слева направо в порядке их замены.
Построение факторной модели – первый этап детерминированного анализа. Далее определяют способ оценки влияния факторов.
Методы детерминированного факторного анализа
Метод цепных подстановок
Метод цепных подстановок заключается в определении ряда промежуточных значений результативного показателя путем последовательной замены базисных значений факторов на отчетные. Данный способ основан на элиминировании. Элиминировать – значит устранить, исключить воздействие всех факторов на величину результативного показателя, кроме одного.
Предполагается, что все факторы изменяются независимо друг от друга, т.е. сначала изменяется один фактор, а все остальные остаются без изменения, потом изменяются два при неизменности остальных и т.д.
В общем виде применение способа цепных постановок можно описать следующим образом:
где a0, b0, c0 - базисные значения факторов, оказывающих влияние на обобщающий показатель у;
a1 , b1, c1 - фактические значения факторов;
ya, yb, - промежуточные изменения результирующего показателя, связанного с изменением факторов а, b соответственно.
Общее изменение ∆у=у1–у0 складывается из суммы изменений результирующего показателя за счет изменения каждого фактора при фиксированных значениях остальных факторов:
Рассмотрим пример. Исходные данные для факторного анализа сведены в таблицу 5.1. На основе этих данных проведем описанным выше способом анализ влияния на объем товарной продукции количества работников и их выработки.
Таблица 5.1 Исходные данные для факторного анализа
Зависимость объема товарной продукции от данных факторов можно описать с помощью мультипликативной модели:
Тогда влияние изменения величины количества работников на обобщающий показатель можно рассчитать по формуле:
Далее определим влияние изменения выработки работников на обобщающий показатель:
Таким образом, на увеличение объема товарной продукции на 730 тыс. руб. положительное влияние оказало изменение на 5 человек численности работников. Отрицательное влияние оказало снижение выработки на 10 тыс. руб., что вызвало снижение объема на 250 тыс. руб. Суммарное влияние двух факторов привело к увеличению объема продукции на 480 тыс. руб.
Преимущества данного способа: универсальность применения, простота расчетов.
Недостаток метода состоит в том, что, в зависимости от выбранного порядка замены факторов, результаты факторного разложения имеют разные значения. Это связано с тем, что в результате применения этого метода образуется некий неразложимый остаток, который прибавляется к величине влияния последнего фактора. На практике точностью оценки факторов пренебрегают, выдвигая на первый план относительную значимость влияния того или иного фактора. Однако существуют определенные правила, определяющие последовательность подстановки:
- при наличии в факторной модели количественных и качественных показателей в первую очередь рассматривается изменение количественных факторов;
- если модель представлена несколькими количественными и качественными показателями, то в первую очередь определяется влияние факторов первого порядка, затем второго и т.д.
Под количественным факторами при анализе понимают те, которые выражают количественную определенность явлений и могут быть получены путем непосредственного учета (количество рабочих, станков, сырья и т.д.). Качественные факторы определяют внутренние качества, признаки и особенности изучаемых явлений (производительность труда, качество продукции, средняя продолжительность рабочего дня и т.д.).
Метод абсолютных разниц
Метод абсолютных разниц является модификацией способа цепной подстановки. Изменение результативного показателя за счет каждого фактора определяется как произведение абсолютного прироста исследуемого фактора на базисную величину факторов, которые находятся справа от него и отчетную величину факторов, расположенных слева от него в модели.
Метод относительных разниц
Метод относительных разниц также является одной из модификацией способа цепной подстановки. Применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя в мультипликативных моделях. Он используется в случаях, когда исходные данные содержат определенные ранее относительные отклонения факторных показателей в процентах.
Для мультипликативных моделей типа методика анализа следующая:
находят относительное отклонение каждого факторного показателя:
определяют отклонение результативного показателя у за счет каждого фактора
Пример. Воспользовавшись данными табл. 1, проведем анализ способом относительных отличий. Относительные отклонения рассматриваемых факторов составят:
Рассчитаем влияние на объем товарной продукции каждого фактора:
Результаты расчетов те же, что и при использовании предыдущего способа.
Интегральный метод
Интегральный метод применим к мультипликативным, кратным и смешанным моделям. Метод позволяет получать более точные результаты расчета влияния факторов по сравнению с методами цепной подстановки, абсолютных и относительных разниц. Интегральный метод позволяет достигнуть полного разложения результативного показателя по факторам и носит универсальный характер, т.е.
Можно использовать также уже сформированные рабочие формулы, приводимые в специальной литературе:
1. Модель вида:
2. Модель вида:
3. Модель вида:
4. Модель вида:
Метод логарифмирования
Метод логарифмирования применяется для измерения влияния факторов только в мультипликативных моделях. Данный метод обеспечивает высокую точность расчетов. При этом результаты не зависят от местоположения факторов в модели. Дополнительный прирост от взаимодействия факторов распределяется пропорционально доле изолированного влияния каждого фактора на уровень результативного показателя (пропорционально отношениям логарифмов факторных индексов к логарифму результативного показателя). При расчетах используются как натуральный, так и десятичный логарифм.
Рассмотрим возможность использования основных методов детерминированного анализа, обобщим вышеизложенное в виде матрицы (5.2).
Таблица 5.2 Сферы применения способов детерминированного факторного анализа
Методы организации сложных экспертиз - методы и модели, повышающие объективность получения оценок путем расчленения большой первоначальной неопределенности проблемы, предлагаемой эксперту для оценки, на более мелкие, лучше поддающиеся осмыслению.
В качестве простейшего из этих методов может быть использован метод усложненной экспертной процедуры, предложенный в методике ПАТТЕРН, в которой выделяются группы критериев оценки и рекомендуется ввести весовые коэффициенты критериев. Введение критериев позволяет организовать опрос экспертов более дифференцирован но, а весовые коэффициенты повышают объективность результирующих оценок.
Теория метода PATTERN
Первой методикой системного анализа, в которой были определены порядок, методы формирования и оценки приоритетов элементов структур целей является метод PATTERN. Слово "pattern" означает "шаблон, модель, схема", и сама аббревиатура умышленно воспроизводит это слово. Однако аббревиатура означает: Planning Assistance Through Technical Relevance Number, - что переводится как Помощь планированию посредством относительных показателей технической оценки.
Первые сведения о разработке фирмой "Honeywell" (корпорация REND) машинно-информационной системы PATTERN появились в конце 1963 года. Вице-президент фирмы Чарльз Дэвис, ответственный за деятельность военно-космических подразделений компании, является, по-видимому, автором создания методики, которая связала воедино военные и научные планы правительства США. Дэвис считал, что только такая методика позволит правильно ориентировать научно-исследовательскую и опытно-конструкторскую деятельность фирмы в области военно-космических программ. Компания несла существенные потери, поскольку часть ее разработок, базирующихся на слухах "из достоверных источников", промышленном шпионаже, сведениях, получаемых от лоббистов в Конгрессе и Пентагоне, оказывалась беспочвенной. Приходилось закрывать или переориентировать те или иные научные исследования или разработки, списывая расходы по ним в убытки.
Фирма "Honeywell" в значительной мере была переключена на военно-космическое производство. Дэвис потребовал от разработчиков создать такую методику планирования НИОКР фирмы, которая позволила бы руководителям фирмы "разговаривать на одном языке" с военными заказчиками и тем самым обеспечила бы расширение рынка для военной продукции фирмы. На первом этапе работы требовалось определить, какие из 120 планируемых Министерством обороны программ "ошибочны и обречены на вымирание".
Следует подчеркнуть, что специалисты фирмы "Honeywell" имели возможность использовать накопленный в США научный и методический опыт планирования сложных систем. Наиболее существенными элементами этого опыта являются:
Опыт "Honeywell" и других фирм при планировании отдельных разработок по методикам сетевого планирования типа PERT/время, PERT/стоимость, СРМ и др., в частности, опыт привлечения исполнителей к определению вероятных сроков выполнения работ с учетом обеспечения работ персоналом, материалами и оборудованием. Этот опыт в методике PATTERN выступает в виде так называемой "экспертной оценки". Фирма "Honeywell" была одной из первых в США, успешно применивших сетевые системы для планирования отдельных разработок, а также создателем подобного рода систем, охватывающих деятельность всей компании.
Существенную роль сыграло то обстоятельство, что фирма к 1963 году создала серию весьма эффективных электронных вычислительных систем и приобрела большой опыт их применения для автоматизации и управления промышленными предприятиями.
Уже первая модель PATTERN потребовала обработки 163142 промежуточных решений. Ясно, что без привлечения ЭВМ справиться с такой задачей практически невозможно. Разработчики макета PATTERN широко пользовались, таким образом, фирменным опытом программирования логических задач, статистической обработки промежуточных коэффициентов и возможностью быстрой оценки эффективности тех или иных предложений и методов с помощью ЭВМ.
На территории бывшего СССР идей метода "PATTERN" получили широкое распространение после изложения ее истории, задач и приемов М.М. Лопухиным.
Методика примечательна тем, что сочетает несколько методов системного анализа, которые могут быть использованы и сами по себе - речь идет о написании "сценария" и построении "дерева целей". Написание сценария - первый этап PATTERNа - представляет собой сочетание ситуационного анализа и нормативного прогноза. Сценарий предполагает подробное описание проблемной ситуации, после чего устанавливается логическая последовательность событий с целью показать, как, исходя из существующего положения вещей, будет постепенно развертываться будущее состояние объекта исследования.
Вторая часть PATTERNа - построение "дерева целей". Термин "дерево целей" подразумевает использование иерархической структуры, полученной путем разделения общей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие (новые подцели, функции и т.д.). (Методика PATTERN основана на принципе деления сложной проблемы на более мелкие проблемы до тех пор, пока каждая подпроблема не сможет быть всесторонне (разные критерии) и надежно количественно оценена экспертами (метод экспертных оценок).) Как правило, термин "дерево целей" используется для структур, имеющих отношение строгого порядка, но метод "дерева целей" используется иногда и применительно к "слабым" иерархиям, в которых одна и та же вершина нижележащего уровня может быть одновременно подчинена двум или нескольким вершинам вышележащего уровня. Для каждого уровня дерева целей вводится ряд критериев. С помощью экспертной оценки определяются веса критериев и коэффициенты значимости (важности), характеризующие важность вклада целей в обеспечение критериев. Сумма коэффициентов относительной важности для каждого уровня иерархии принимается равной единице. Значимость некоторой цели определяется коэффициентом связи, представляющим сумму произведений всех критериев на соответствующие коэффициенты значимости. Общий коэффициент связи некоторой цели (относительно достижения цели высшего уровня) определяется путем перемножения соответствующих коэффициентов связи в направлении вершины дерева.
Достоинства и недостатки метода PATTERN
Главное достоинство методики состоит в том, что в ней определены классы критериев оценки:
+ относительной важности;
+ состояния разработки ("состояние-срок");
+ взаимной полезности.
Что касается формирования структуры целей, то из опубликованных материалов известно то, что в различных модификациях методики разным уровням иерархии предлагается присваивать разные названия. Это значительно облегчает сам процесс анализа "дерева целей". Один из вариантов "дерева целей" PATTERN приведен на рис.5.1.
Рис.5.1. "Дерево целей" по методу PATTERN.
PATTERN является первой попыткой системного подхода к определению сложнейших планов, каким является план научно-исследовательских работ в масштабе целой страны, и поэтому не лишена ряда недостатков.
Ее наиболее слабым пунктом являются, прежде всего, исходные данные, вошедшие в "Сценарий". То есть, необходимо улучшить методы и средства при помощи, которых создаются сценарии. Система PATTERN лишена обратной связи, поскольку в ней нет логических элементов, которые бы позволили обнаружить пропуски или ошибки в планах. Они могут быть до известной степени компенсированы за счет систематического введения новых данных и пересмотра старых. Принятый фирмой "Honeywell" такой пересмотр производится раз в полгода, хотя в принципе он может быть проведен в любой момент, поскольку все данные введены в ЭВМ и имеется готовая программа обработки.
Также, в качестве недостатка метода, необходимо отметить, что логика формирования структуры в первых и последующих вариантах методики не отрабатывалась. Не уделялось внимание разработке принципов и приемов структуризации, так как ученые стремились улучшить систему оценки и анализа сценариев и дерева целей.
Применение метода PATTERN
В американской литературе методика PATTERN ранее рекомендовалась в качестве универсального средства планирования всей научной деятельности США. Методика возникла в результате анализа наиболее трудного места в планировании - разрыва между стратегическими планами и механизмом их материально-технического обеспечения, или, иначе говоря, противоречия между ростом новых потребностей и потенциальных технических возможностей их удовлетворения и более медленным увеличением экономических возможностей. Проблема организации сотни тысяч ученых и исследователей, постановка для них задачи на 15-20 лет вперед для обеспечения поставленных целей с распределением нескольких миллиардов долларов потребовали очень тщательной разработки критериев значимости.
Система "PATTERN" дала возможность анализировать нужды и интересы военных министерств на различных уровнях управления. Отсечение частей "дерева целей" на соответствующем уровне означало выделение областей ответственности за научно-исследовательскую деятельность отдельного министерства, ведомства, отрасли промышленности, научно-исследовательского института и даже лаборатории.
Рассматриваемая система позволяла определить сроки решения научных и технических проблем и взаимную полезность работ, способствовала повышению качества принимаемых решений за счет преодоления узковедомственного подхода к их принятию, отказа от интуитивных и волевых решений, а также от работ, которые не могут быть выполнены в установленные сроки.
Метод PATTERN применяется и в экономике. На предприятиях при помощи данного метода строится "Дерево свойств ресурсов".
Построенное иерархическое дерево свойств представляет комплексное свойство качества ресурсов в виде составляющих: качество технических ресурсов, качество технологических ресурсов, качество пространственных ресурсов, качество ресурсов системы управления, качество информационных ресурсов, качество кадровых ресурсов. Эти составляющие, в свою очередь, декомпозируются на более частные свойства. Часть из них может быть оценена метрологическими и формальными методами, а часть - экспертными оценками.
Апробация предложенной методики на ряде предприятий торговой, производственной и других сфер деятельности показала, что из четырех исследованных предприятий на трех имеется сильная связь между динамикой объема продаж и комплексным показателем качества стратегических ресурсов организационной структуры и системы управления. Эти и другие выводы представляются важными, поскольку задачу реализации стратегии управления рациональным распределением ограниченных ресурсов по намеченным целям можно решить, зная, какие ресурсы развивать в первую очередь, чтобы обеспечить высокий уровень конкурентного преимущества.
Методика PATTERN применяется:
+ при планировании научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработок для достижения целей в условиях неопределенности (т.е. в сложных, противоречивых системах);
+ при выделении функциональных подсистем;
+ в принятии решений с помощью компьютерных программ;
+ позволяет наиболее четко сформулировать политические цели по уровням - число которых может быть сколь угодно большим, но при этом они должны быть взаимосвязаны: от глобальных целей до функциональных элементов.
Алгоритм метода PATTERN
Основные элементы методики PATTERN приведены на рис. 5.2.
Они и определяют этапы метода:
+ разработка "сценария", представляющего собой прогноз политической картины мира на прогнозируемый период;
+ разработка прогноза развития науки и техники (который может быть и составной частью "сценария");
+ разработка "дерева целей";
+ оценка составляющих "дерева целей" путем определения коэффициентов относительной важности, состояния разработки и сроков, взаимной полезности;
+ обработка результатов оценки (подсчет суммарных коэффициентов с использованием специально разработанной процедуры обработки результатов на ЭВМ) и представление результатов лицам, принимающим решения.
Рис.5.2. Основные элементы методики PATTERN.
Практика использования системы ПАТТЕРН показала, что она позволяет проводить анализ сложных проблемных ситуаций, распределять по важности огромное количество данных в любой области деятельности, исследовать взаимное соотношение постоянных и переменных факторов, на которых основываются и на которые влияют принимаемые ими решения.
Система ПАТТЕРН явилась важным средством анализа труднорешаемых проблем с большой начальной неопределенностью, прогнозирования и планирования их реализации. Глубина прогнозирования в системе ПАТГЕРН составляла 10-15 лет, что соответствовало жизненному циклу становления и старения техники.
Главное достоинство методики ПАТТЕРН состоит в том, что в ней предложена идея структуризации целей и определены классы критериев: оценки (коэффициенты) относительной важности, взаимной полезности, состояния и сроков разработки («состояние - срок»).
Эти классы критериев в различных модификациях используются в ряде других методик и до сих пор являются основой при определении системы оценок составляющих структур целей.
Что касается собственно формирования структуры целей, то из опубликованных материалов известно, что в различных модификациях методики разным уровням иерархии предлагается присваивать разные названия (см., например, один из вариантов «дерева целей» ПАТТЕРН на рис.); между уровнями иерархии были не только «древовидные», но и «слабые» связи (например, на рис. - между уровнями «Задания» и «Программы»). Логика же формирования структуры, как отмечали сами авторы, не отрабатывалась.
Не уделял ось внимания разработке принципов и приемов структуризации ни в последующих вариантах методики - ПАТТЕРН-МО, НАСА-ПАТТЕРН, ни в других зарубежных методиках - ПРОФИЛЕ, ППБ и т.п.
Поэтому отечественные ученые с самого начала применения системного анализа основное внимание уделяли разработке принципов и приемов формирования первоначального варианта структуры целей («дерева целей»), составляющие которого подлежат затем оценке и анализу.
Опыт работы с методикой выявил и ряд других проблем:
во-первых, недостаточна одноразовая разработка сценария, необходим динамический постоянно изменяющийся сценарий;
во-вторых, по мере перехода от политических задач верхнего уровня структуры целей к научным, а затем к техническим проблемам профиль специалистов должен изменяться;
в-третьих, крайне сложной оказалась проблема оценки по критерию «взаимной полезности» элементов «дерева целей» и достаточно сложной и трудоемкой оказалась оценка относительной важности, требующая постоянного пересмотра оценок по мере корректировки «дерева», что в дальнейшем потребовало поиска новых способов оценки.
В то же время следует понимать, что методика ПАТТЕРН была первым инструментом анализа трудноформализуемых проблем с большой неопределенностью, их прогнозирования и планирования.
Метод решающих матриц
Развитием этого метода является введение коэффициентов компетентности экспертов и различные методы совершенствования обработки оценок, даваемых разными экспертами по различным критериям.
Метод решающих матриц был предложен Г.С.Поспеловым как средство повышения достоверности экспертной оценки путем разделения проблемы с большой неопределенностью на подпроблемы и пошагового получения оценок.
Например, при создании сложных производственных комплексов, автоматизированных систем управления и других сложных объектов нужно определить влияние на проектируемый объект фундаментальных научно-исследовательских работ (НИР), чтобы запланировать эти работы, предусмотреть их финансирование и распределить средства между ними.
прикладные.
Таким образом, область работы экспертов можно представить в виде нескольких уровней: направления - ОКР - прикладные НИР - фундаментальные НИР (рис. 5.3).
Рис. 5.3. Уровни работы экспертов
Относительные веса по всем уровням должны быть нормированы. В методе решающих матриц для удобства опроса экспертов относительные веса определяются не в долях единицы, а в процентах; они нормируются вначале по отношению к 100:
также
нормированы:
характеризует
относительный вклад i-й ОКР в реализацию
каждого из направлений (подцелей).
,
можно получить относительные веса ОКР:
.
В результате при использовании метода решающих матриц оценка относительной важности сложной альтернативы сводится к последовательности оценок более частных альтернатив, которые эксперт способен осуществить. Таким образом, большая неопределенность, имевшая место в начале решения задачи, разделяется на более мелкие, лучше поддающиеся исследованию и оценке.
Другие экспертные методы
Диагностические методы представляют собой достаточно хорошо отработанные приемы массового обследования предприятий и органов управления с целью усовершенствования форм и методов их работы. Они применяются специально на этапе диагностики обследуемого объекта (этап X), но могут использоваться также и на других этапах для получения необходимой информации.
Наиболее наглядным и удобным средством отражения динамических, развивающихся во времени процессов, их анализа и планирования с включением элементов оптимизации являются сетевые методы. Известные сетевые методы и их модификации используются в системном анализе главным образом на этапе построения комплексных программ развития. Более сложные многомерные сети используются для распределения сфер ответственности, распределения работ по конкретным исполнителям в организациях, ориентированных на цель.
В общем виде матричные формы представления и анализа информации не являются специфическим инструментом системного анализа, однако широко используются на различных его этапах в качестве вспомогательного средства. Матрица является не только чрезвычайно наглядной формой представления информации, но и формой, которая во многих случаях раскрывает внутренние связи между элементами, помогает выяснить и проанализировать ненаблюдаемые части структуры.
На всех стадиях системного анализа применяются методы экономического анализа. В процессе системного анализа значительная часть информации не имеет количественных оценок или в принципе не может их иметь, поэтому одной из основных задач системного анализа является задача преобразования этих данных путем структуризации и введения субъективных оценок в некоторый комплекс задач. Эта задача наилучшим образом решается методами экономического анализа.
Кибернетические модели, отображающие процессы управления в экономических системах, должны использоваться всякий раз, когда именно эти процессы являются предметом системного анализа. В этих моделях могут использоваться самые различные выразительные средства: схемы, блок-схемы, таблицы, диаграммы.
Экономико-математические модели бывают двух типов: описательные и операционные. Описательные модели описывают состояние объекта или его поведение и являются важнейшим средством представления экономических систем в процессе системного анализа в той их части, где имеется достаточная количественная информация. Примеры описательных моделей: модели отраслевых, межотраслевых и межрегиональных балансов типа затрат -выпуска .
Нормативные операционные модели служат для нахождения оптимальных и приближенно оптимальных решений. Модели такого типа (оптимизационные, имитационные, игровые) могут использоваться в системном анализе в том случае, если они уже заранее отработаны и по ним имеется собранная и проанализированная информация.
В последующем были разработаны модификации метода решающих матриц.
Третью группу составляют модели (методы) организации сложных экспертиз, основанные на использовании информационного подхода.
Методы организации сложных экспертиз, основанные на использовании информационного подхода - группа методов организации сложных экспертиз(см.), разработанных для решения ряда прикладных задач.
Методы и модели этой группы базируются на использования методов структуризации и информационного подхода к анализу систем.
Структуризация помогает расчленить большую неопределенность на более обозримые, что способствует повышению объективности и достоверности анализа. Информационный подход позволяет оценивать последовательно степень целесоответствия анализируемых составляющих, т. е. влияние составляющих нижележащих уровней стратифицированной модели на вышестоящий.
Разработаны 3 вида методов этой группы:
1) методы оценки степени целесоответствия анализируемых составляющих исследуемых систем по разнородным качественным критериям, позволяющие получать обобщенную оценку в многокритериальных задачах с разнородными критериями;
применяются для сравнительного анализа нововведений, корпоративных информационных систем (КИС) при выборе КИС для конкретной организации, проектов при формировании «портфеля заказов» в НПО (научно-производственном объединении) и т. п.;
2) методы сравнительного анализа сложных систем в течение определенного начального периода их проектирования (внедрения, развития) путем сопоставления изменения информационных оценок во времени;
применяются для сравнительного анализа разнородных нововведений, технических комплексов, проектов и т. п., позволяя принимать решения о целесообразности продолжения их внедрения, разработки, дальнейшего инвестирования и т. п.;
3) методы оценки ситуаций, описываемых информационными уравнениями в статике и динамике;
применяются при проведении маркетинговых исследований, анализе рыночных ситуаций с учетом взаимного влияния товаров, сравнительного анализа проектов с учетом взаимовлияния в процессе проектирования и др.
Методы управления внедрением нововведений (НВВ). Деятельность развивающегося предприятия (организации) связана с непрерывным обновлением действующего оборудования технологических процессов, применяемых материалов, с совершенствованием процесса организации труда и управления предприятием. Это непрерывное совершенствование средств, предметов и процесса трудовой деятельности достигается путем разработки и внедрения нововведений (НВВ) в различные сферы деятельности (обновление товаров, техники, технологии, методов управления), которые, как правило, разрабатываются и внедряются не по очереди, а одновременно.
При внедрении НВВ возникает задача определения приоритетности НВВ, очередности их внедрения. При решении задачи следует учитывать особенности НВВ и условий их внедрения.
При оценке эффективности НВВ необходимо учитывать разнородные внешние и собственные факторы, в условиях которых функционирует и развивается конкретное производство. При этом очевидно, что социальный и даже экономический эффект не всегда могут быть выражены в денежном исчислении. Используемые при этом косвенные показатели стараются свести в обобщающий показатель, применяя в качестве универсального измерителя стоимостные единицы. Но такая подмена прямых показателей косвенными стоимостными не всегда возможна, особенно в системах непромышленного типа.
Трудности оценки эффективности организационных НВВ (особенно в непромышленной сфере) связаны также с тем, что большинство из них не имеет аналогов и предыстории развития, а следовательно, для них характерно отсутствие статистических данных, необходимых для проведения традиционных расчетов экономической эффективности. Кроме того, нововведения, как правило, вступают в противоречие со стремлением получить как можно больший доход в короткие сроки. В этих условиях особое внимание нужно уделять обоснованию влияния НВВ на реализацию перспективных целей предприятия, сравнительной оценке влияния на цели разных НВВ.
И, наконец, следует иметь в виду, что часто нововведения, особенно организационного типа, - не одноразовые мероприятия, а носят длительный характер, причем одновременно могут внедряться несколько НВВ. В связи с этим возникает необходимость управления ходом внедрения НВВ, что связано с их промежуточной оценкой и разработкой на этой основе рекомендаций о целесообразности продолжения или прекращения их экспериментального внедрения, о перераспределении выделенных на их реализацию финансовых ресурсов. Это требует не только сопоставления разных оценок друг с другом, но и оценок одного и того же НВВ на разных этапах его развития, а их, в свою очередь,- с аналогичными оценками других НВВ, внедряемых одновременно.
В ряде ситуаций можно применить косвенные количественные оценки, метод решающих матриц. Однако эти методы не всегда позволяют разработать модели оценки НВВ, адекватно отображающие реальные ситуации.
Рассмотренные особенности НВВ и трудности оценки их эффективности инициировали разработку новых методов организации сложных экспертиз, в основу которых положен информационный подход.
Применение методов организации сложных экспертиз при формировании портфеля заказов в НПО. При постановке задачи выбора проектов для заключения договоров и при разработке технического задания необходимо иметь возможность оценивать варианты проектов, как с точки зрения их технических характеристик, так и сточки зрения экономической эффективности, т. е. возможности реализации с наименьшими затратами, использования результатов выполнения почти каждого проекта. Поэтому задача выбора проектов поставлена с учетом не только требований заказчиков, но и возможностей научно-производственного объединения (НПО), максимального использования результатов НИОКР, проводимых ранее в НПО.
Эта задача может рассматриваться как задача формирования портфеля заказов НПО с учетом потребностей заказчика и максимизации дохода на основе использования компонент К = {k;c}, на разработке которых ранее специализировалось НПО.
Информационная модель маркетинга изделий сложной техники и оборудования. При решении вопроса о целесообразности разработки проектов изделий сложной техники и оборудования (ИСТиО), в том числе таких изделий как станки с числовым программным управлением (ЧПУ), гибкие автоматические линии (Г АЛ) и т. п., можно провести оценку их значимости и конкурентоспособности на рынке ИСТиО. Для решения этой проблемы нужна методика выбора проекта ИСТиО, в которой наряду с оценкой окупаемости, коммерческой и бюджетной эффективности, учитываются интересы предприятия-заказчика, интересы индивидуальных заказчиков, гибкость проекта, предусматривается анализ состояния рынка.
Метод организации сложной экспертизы для управления проектами сложных технических комплексов 1. При проектировании сложных технических комплексов, таких, например, как информационно-управляющие системы (ИУС), ГАЛ, корпоративные информационные системы (КИС) и т. п., возникают проблемы выбора их конфигурации и комплектации с учетом конкретных условий их применения, определения очередности проектирования их компонентов. При разработке и реализации проекта возникают проблемы сравнительного анализа вариантов проекта, корректировки выбранного в процессе его реализации.
Эти проблемы связаны с необходимостью оценки эффективности вариантов реализации ИУС, ГАЛ и т. п. сложных технических комплексов (СТК). При этом, поскольку в современных условиях научно-технического прогресса существенно сократился жизненный цикл сложных изделий, желательно предусмотреть возможность оценки не только на этапе разработки технического задания, но и в процессе технического проектирования.
Прежде всего, при заключении договора на проектирование и при разработке технического задания необходимо предоставить возможность заказчику и разработчику оценивать варианты проекта, как с точки зрения его технических характеристик, так и сточки зрения экономической эффективности, т. е. возможности реализации с наименьшими затратами.
При этом часть характеристик СТК можно оценить количественно, но ряд критериев не поддается количественной оценке, т. е. требует качественной экспертной оценки. Кроме того, количественные критерии оценки, как правило, разнородны, и возникает проблема сопоставимости критериев или получения обобщенной оценки.
В результате возникает необходимость создания системы организации сложной экспертизы проектов технических комплексов, основанной на использования методов структуризации, позволяющих расчленить большую начальную неопределенность наиболее обозримые части, и информационного подхода, который позволяет получать оценки степени влияния проекта или его компонент на реализацию требований заказчика и приводить разнородные критерии (количественные и качественные) к единым информационным единицам, что помогает их сопоставлять или получать обобщенные оценки для сравнительного анализа.
Методы организации сложных экспертиз на основе применения информационных оценок имеют ряд преимуществ по сравнению с методом решающих матриц:
облегчают вычисление обобщенной оценки (при преобразовании оценки р; в Н; она получается простым суммированием);
обеспечивают возможность учесть не только степень (вероятность) влияния р; ;-й компоненты проекта, НВВ и т. п. на реализацию целей (требований к проекту), но и вероятность q; использования этой компоненты или НВВ в конкретных условиях;
требуют от эксперта дать оценку степени целесоответствия не на текущий момент, а прогнозную оценку Р; (что эксперт может сделать более объективно);
позволяют поставить в соответствие оценке р, некоторые привычные для управленческих работников показатели (в форме Jjt) и оценить с их помощью долю управляемого эффекта;
позволяют организовать управление экспериментальным внедрением одновременно нескольких нововведений, оценивая изменения их вклада в реализацию целей во времени и с учетом динамики внедрения НВВ, хода развития проекта.