Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Технологии принятия управленческих решений. Учебное пособие
.pdf
долговременные управленческие решения, вплоть до корректировки стратегических
целей организации.
Методы ситуационного анализа. В ситуационном анализе разработаны универсальные
технологии, методы, приемы, которые могут быть полезны не только для одной отдельно
взятой ситуации принятия решения, но и для целого класса ситуаций. При проведении ситуационного анализа используются специально разработанные технологии, базирующиеся
в значительной степени на использовании современных методов получения, анализа и
обработки экспертной информации.
Рассмотрим некоторые из них.
Кейс-метод. Пошаговый разбор ситуаций (кейс-метод) — эффективный способ анализа
управленческих ситуаций [27]. В этом случае предлагаемые ситуации должны быть близки к
проблемам, с которыми менеджерам приходится сталкиваться в жизни. Навыки, полученные в
результате анализа, могут пригодиться в дальнейшей практической деятельности.
Анализ состоит из четырех шагов:
1) индивидуальная подготовка анализа;
2) неформальное обсуждение отдельными группами;
3) обсуждение в аудитории;
4) обобщение результатов обучения в конце занятия. Основные рекомендации
при анализе кейса:
■ прочитайте изложение ситуации быстро, практически просмотрите ее, попытайтесь
ответить на вопрос: «О чем идет речь и какая информация требует анализа?»;
■ прочитайте изложение ситуации очень внимательно и по ходу чтения выделите
ключевые моменты;
■ сформулируйте основные, по вашему мнению, проблемы, которые должен решить
менеджер;
■ прочитайте еще раз, выделяя необходимую информацию по каждой проблеме;
■ продумайте набор рекомендаций, которые подкреплялись бы анализом данных,
представленных в ситуации.
Общая схема анализа ситуаций:
1) краткое изложение событий — краткий пересказ ситуации (в письменной форме), который
помог бы человеку, не знакомому с самой ситуацией, понять суть происходящего;
проблема — краткая формулировка проблемы (задачи), стоящей в данный момент перед
руководством компании или отдельным менеджером. Формулировка должна иметь вид
законченного предложения, содержащего подлежащее и сказуемое. Как правило, это фраза
типа: «Кто-либо должен что-либо сделать»
3) характеристика действующих лиц — характеристика участников (описание их
достоинств и недостатков) с использованием информации, почерпнутой из описания
ситуации;
4) хронология событий — изложение происшедших событий так, что наиболее поздние по
времени события находятся в начале хронологии, а наиболее ранние — в конце;
5) конфликт — ответ на вопрос, обострения какого рода противоречий послужили причиной
конфликтной ситуации. Отдельное внимание следует уделить глобальной ситуации на
предприятии, которая скрывается за небольшим, локальным конфликтом;
6) варианты решения проблемы — оценка всех возможных вариантов решения проблемы,
определение достоинств и недостатков каждого из предложенных вариантов;
7) рекомендации — более подробное, чем на шестом этапе, рассмотрение и обоснование
целесообразности выбранного варианта действий;
8) план по осуществлению выбранного варианта действий — изложение сути шагов,
которые необходимо предпринять, чтобы успешно разрешить проблему.
Результатами обсуждения должны служить ответы на следующие вопросы:
■ кто в данной ситуации действующее лицо;
■ каковы его (ее) цели (скрытые, явные);
11
■ какие решения (скрытые или явные) я должен принять;
■ каковы проблемы, с которыми я сталкиваюсь;
■ какие возможности у меня есть и на какой риск я иду, будучи на месте главного
действующего лица;
■ какими данными для принятия решения я обладаю;
■ какие альтернативные подходы к решению проблемы имеются?
«Мозговая атака». Метод «мозговой атаки» — один из основных, используемых в организации
и проведении экспертиз [22, 25,41]. Значительная роль при осуществлении «мозговой атаки»
принадлежит руководителю, возглавляющему заседание экспертной комиссии. В реальной
производственной деятельности это может быть совещание, которое созвано руководителем
для обсуждения той или иной возникшей проблемы и установления основных факторов,
определяющих ее дальнейшее развитие с целью выработки и принятия управленческих решений.
«Мозговая атака» в ситуационном анализе, как правило, состоит из двух туров. В первом туре
происходит генерирование идей, а во втором — обсуждение выявленных идей, их оценка и
выработка коллективной точки зрения.
Первый тур проводится так, чтобы каждый из присутствующих мог свободно высказать свое
мнение о том, что, с его точки зрения, опре деляет развитие ситуации, в соответствии с какими
закономерностями идет ее развитие, какие управляющие воздействия со стороны руководства
организации могут оказаться эффективными и привести к цели. В этом туре руководителю
необходимо поддерживать любое из высказываемых мнений, давая возможность высказавшему
его более полно представить свою точку зрения и развить ее. При этом должна поддерживаться
атмосфера доброжелательности, освобождающая высказывающегося от излишней
скованности.
Любая высказанная идея должна быть обсуждена и не может объявляться ложной, даже если
она представляется ведущему заседание заведомо бесперспективной. Если в процессе «мозговой
атаки» в первом туре руководитель поддерживает лишь перспективные, с его точки зрения, идеи,
то нередко это приносит худшие результаты.
Подчеркнем, что задача первого тура «мозговой атаки» при определении факторов, влияющих
на развитие ситуации, состоит в том, чтобы получить возможно более полную картину о
факторах, которые могут влиять на ситуацию.
Во втором туре необходимо из выявленных в первом туре факторов оставить лишь наиболее
существенные. Для того чтобы сделать это обоснованно и выбрать среди них действительно
определяющие, необходимо их критически оценить.
Здесь может быть использован так называемый метод суда [25]. Участвующие в проведении
второго этапа специалисты делятся на сторонников и противников высказанного мнения.
Сторонники пытаются привести необходимые доказательства пользы высказанной точки
зрения, а противники — их опровергнуть. Руководитель, основываясь на результатах
обсуждения, принимает окончательное решение о включении того или иного фактора в число
действительно определяющих развитие ситуации.
Если в процессе проводимого ситуационного анализа окажется, что некоторые факторы были
неоправданно причислены к числу основополагающих, они будут исключены. Если же выявятся
дополнительные существенные факторы, они могут быть также включены в число основных.
Двухтуровое анкетирование. Установление факторов, определяющих развитие ситуации,
необязательно предполагает использование процедуры открытого обсуждения.
В ряде случаев более целесообразным оказывается использование метода двухтурового
анкетирования, при котором предполагается индивидуальная работа специалистов по
установлению наиболее важных факторов [25, 26]. В первом туре двухтурового анкетирования
каждый из специалистов, приглашенных руководителем для участия в работе, заполняет специально разработанную анкету, в которой указывает факторы, определяющие развитие
ситуации, и дает обоснование их отнесения к числу наиболее важных. Внесенные в анкету
факторы ранжируются специалистом по степени их влияния на развитие ситуации.
12
Во втором туре проводится перекрестное рецензирование заполненных в первом туре анкет.
Это означает, что анкеты, заполненные одним специалистом, оценивают другие и соглашаются
либо не соглашаются со сделанными им оценками. Несогласие с мнением специалиста обязательно аргументируется. Специалисты, производящие оценку, также производят
ранжирование представленных в анкете факторов.
Результаты второго тура обрабатываются аналитической группой, формирующей на основании
данных, представленных в анкетах, перечень факторов, которые, по мнению специалистов,
определяют развитие ситуации. При этом учитываются результаты ранжирования факторов, указанных каждым из специалистов, а также оценивавшими его мнение другими специалистами.
Аналитическая группа определяет также результирующее ранжирование факторов, указанных
специалистами.
Вся полученная от специалистов информация после обработки ее аналитической группой
поступает руководителю для принятия окончательного решения о факторах, определяющих
развитие ситуации.
Факторный анализ, В основе факторного анализа — предположение о том, что на основании
статистических данных может быть получена аналитическая зависимость, отражающая степень
влияния факторов и изменения их значений на плановые или фактические показатели, характеризующие ситуацию [25, 26].
Факторный анализ решает задачи определения:
■ факторов, необходимых для выявления всех существенных зависимостей, влияющих на
развитие ситуации;
■ коэффициентов (называемых иногда нагрузками), характеризующих влияние каждого из
выявленных факторов на показатели, отражающие состояние и развитие ситуации.
Применение метода факторного анализа позволяет на основе обработки статистической
информации классифицировать факторы на существенные и несущественные, основные и
неосновные, внутренние и внешние.
По результатам обработки статистических данных может производиться детализация либо,
наоборот, укрупнение факторов.
Рассчитанные на основании обработки данных коэффициенты влияния каждого из
выделенных факторов позволяют, с одной стороны определить ранжирование факторов по
важности, т.е. расположить факторы в порядке убывания их важности, а с другой — получить
формулу для расчета ожидаемых значений показателей, характеризующих ситуацию, при том
или ином изменении значений факторов.
Благодаря полученным при использовании факторного анализа результатам можно более
обоснованно оценивать ожидаемые изменения ситуации при тех или иных ожидаемых
изменениях факторов вследствие наметившихся тенденций либо управленческих воздействий,
целесообразность которых устанавливается в процессе использования технологий
ситуационного анализа.
Многомерное шкалирование. Избыток информации о факторах, определяющих развитие
ситуации, нередко приводит к снижению качества проводимого ситуационного анализа.
Основная задача метода многомерного шкалирования как раз и состоит в том, чтобы уменьшить
число факторов, которые необходимо принимать во внимание при анализе и оценке
ожидаемых изменений ситуации в результате тех или иных управленческих решений [22].
Напомним, что отказ от управляющего воздействия со стороны руководства организации —
это также один из возможных вариантов управленческого решения.
Уменьшение числа факторов, которые необходимо принимать во внимание при
ситуационном анализе, называется иногда понижением размерности задачи принятия
решения.
Не менее важная задача, решаемая методом многомерного шкалирования, наряду с
понижением размерности, — содержательная интерпретация получаемого набора факторов.
13
Исходной информацией при многомерном шкалировании могут служить оценка
специалистами близости и различия различных вариантов развития ситуации. Они
оцениваются с помощью различных значений показателей, характеризующих состояние
ситуации. Исходное число предварительных частных критериев, как правило, превышает
число действительно важных критериев. Отметим, что при использовании метода
многомерного шкалирования факторы, действительно определяющие развитие ситуации,
могут быть неизвестны. Они устанавливаются в процессе применения метода на основании
математической обработки исходной информации.
Свое название метод многомерного шкалирования получил потому, что в результате
преобразования исходной информации основные показатели, характеризующие изменение
ситуации, оказываются оцененными по сравнительно небольшому числу факторов, измерены в
сравнительно небольшом числе шкал. Каждый выделенный таким образом фактор получает со
стороны специалистов, участвующих в проведении ситуационного анализа, содержательную
интерпретацию.
Использование метода многомерного шкалирования способствует установлению наиболее
существенных факторов, определяющих развитие ситуации.
«Мозговая атака» и двухуровневое анкетирование относятся к числу универсальных методов
ситуационного анализа и могут использоваться не только для установления факторов,
определяющих развитие ситуации, но и для решения других задач ситуационного анализа.
Факторный анализ и многомерное шкалирование — два метода установления факторов,
определяющих развитие ситуации, разработанные специально для решения этого класса задач.
К числу методов, которые также могут быть использованы в ситуационном анализе для
установления факторов, определяющих развитие ситуации и степени их влияния на ее развитие,
относятся методы формирования оценочных систем при многокритериальном оценивании,
методы формирования обобщенных критериев (см. подробнее в главе, посвященной
многокритериальному оцениванию) и др.
Другой важный момент — изучение механизмов взаимодействия факторов, воздействия подчас
противоположно ориентированных сил, конкуренции и т.д.
2. Методы моделирования
Основной метод исследования систем для принятия управленческих решений — метод
моделирования, т.е. способ теоретического анализа и практического действия, направленный
на разработку и использование моделей.
Прежде чем перейти к рассмотрению понятия модели, этапов, особенностей и проблем
моделирования, остановимся на объекте моделирования, а именно на понятии «система».
Сущность и свойства социально-экономических систем как объекта моделирования.
Центральное понятие кибернетики — понятие «система». Единого определения этого понятия
нет; возможна такая формулировка: система — комплекс взаимосвязанных элементов вместе с
отношениями между элементами и между их атрибутами. Исследуемое множество элементов
можно рассматривать как систему, если выявлены следующие четыре признака [52]:
■ целостность системы, т.е. принципиальная несводимость свойств системы к сумме свойств
составляющих ее элементов;
Под социально-экономической системой понимается сложная вероятностная динамическая
система, охватывающая процессы производства, обмена, распределения и потребления
материальных и других благ.
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, т.е. ее соответствии моделируемому объекту или процессу [52].
Свойства сложных систем, которые необходимо учитывать при моделировании:
14
■ 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. 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 социальноэкономические 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;
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.
Основной метод исследования систем — метод моделирования. Остановимся подробнее на
понятии, классификации моделей, процессе моделирования.
Понятие модели, причины использования моделей. По определению Шеннона: «Модель —
это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой
целостности» [32]. Модель — это образ реального объекта (процесса) в материальной или
идеальной форме (описанный знаковыми средствами или на каком-либо языке),
отражающий существенные свойства моделируемого объекта (процесса) и замещающий его
в ходе исследования и управления [52].
Главной характеристикой модели можно считать упрощение реальной жизненной ситуации,
к которой она относится. Поскольку форма модели менее сложна, а не относящиеся к делу
данные, затуманивающие проблему в реальной жизни, устраняются, модель зачастую повышает
способность руководителя к пониманию и разрешению встающих перед ним проблем. Модель
также помогает руководителю совместить свой опыт и способность к суждению с опытом и
суждениями экспертов.
Существует ряд причин, обусловливающих использование модели вместо попыток прямого
взаимодействия с реальным миром [32].
Сложность организационных ситуаций. Как все школы управления, наука управления
стремится быть полезной в разрешении организационных проблем реального мира. Может
показаться странным, что возможности человека повышаются при взаимодействии с
реальностью с помощью ее модели. Но это так, поскольку реальный мир организации
исключительно сложен и фактическое число переменных, относящихся к конкретной проблеме,
значительно превосходит возможности любого человека, и постичь его можно, лишь упростив
реальный мир с помощью моделирования.
Невозможность проведения экспериментов. Встречается множество управленческих
ситуаций, в которых необходимо опробовать и экспериментально проверить альтернативные
варианты решения проблемы. Конечно, руководители фирмы были бы не правы, если бы
вложили миллионы долларов в новое изделие, не установив экспериментально, что результат
его появления на рынке будет таким, как намечено, и, вероятно, оно будет принято
потребителями. Определенные эксперименты в условиях реального мира могут и должны
иметь место. При проектировании сложной, высокотехнологичной продукции должен
15
изготавливаться образец, затем проверяться в реальных условиях, и только потом возможно его
полномасштабное производство. Но прямое экспериментирование такого типа дорого стоит и
требует времени. Здесь на помощь приходят модели.
Кроме того, существуют бесчисленные критические ситуации, когда требуется принять
решение, но нельзя экспериментировать в реальной жизни. К примеру, когда фирма
«Фольксваген» решила построить производственное предприятие в США, ей пришлось
выбирать место с достаточным обеспечением рабочей силой, благоприятными условиями
налогообложения и экономически подходящее с точки зрения приемки необходимых
материалов и отгрузки готовых автомобилей. Ей пришлось затем определять
последовательность сборки многих тысяч деталей модели «Рэббит», выяснять, какие детали
завод мог бы производить сам, а какие должны быть куплены, устанавливать необходимые
уровни запасов каждой детали. Ясно, что фирма не могла решить эти проблемы, построив в
порядке эксперимента в каждом возможном месте по заводу, да еще и по нескольким проектам
[32].
Ориентация управления на будущее. Невозможно наблюдать явление, которое еще не
существует и, может быть, никогда не будет существовать. Однако многие руководители
стремятся рассматривать только реальное и осязаемое, и это в конечном счете должно
выразиться в их обращении к чему-то видимому. Моделирование — единственный к настоящему
времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить
потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно
сравнивать.
Модели науки управления в наибольшей мере приспособлены к этим целям и как мощное
аналитическое средство позволяют преодолевать множество проблем, связанных с принятием
решений в сложных ситуациях.
Типы моделей. В настоящее время существует множество используемых современными
организациями моделей, а также задач, для решения которых они наиболее пригодны, однако
можно выделить три базовых типа моделей. Речь идет о физических, аналоговых и математических моделях [32].
Физическая модель представляет то, что исследуется с помощью увеличенного или
уменьшенного описания объекта или системы.
Примеры физической модели — синька чертежа завода, его уменьшенная фактическая
модель, уменьшенный в определенном масштабе чертеж проектировщика. Такая физическая
модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места, а также разрешить
сопряженные проблемы, например размещение дверей, ускоряющее движение людей и
материалов.
Автомобильные и авиационные предприятия всегда изготавливают физические
уменьшенные копии новых средств передвижения, чтобы проверить определенные
характеристики, например аэродинамическое сопротивление. Будучи точной копией, модель
должна вести себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, но при
этом ее стоимость много меньше настоящего. Подобным образом строительная компания всегда
строит миниатюрную модель, прежде чем начать строительство производственного или
административного корпуса или склада.
Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как
реальный объект, но не выглядит как таковой. График, иллюстрирующий соотношения между
объемом производства и издержками, — это аналоговая модель. График показывает, как уровень
производства влияет на издержки.
Другой пример аналоговой модели — организационная схема. Выстраивая ее, руководство в
состоянии легко представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость
16
между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и определения сложных взаимосвязей структуры крупной
организации, чем, скажем, составление перечня взаимосвязей всех работников.
В математической модели, называемой также символической, используются символы для
описания свойств или характеристик объекта или события. Пример математической модели и ее
аналитической силы как средства, помогающего нам понимать исключительно сложные проблемы, — известная формула Эйнштейна Е = тс2. Если бы Эйнштейн не смог построить эту
математическую модель, в которой символы заменяют реальность, маловероятно, чтобы у
физиков появилась даже отдаленная идея о взаимосвязи материи и энергии.
3. Экономико-математического моделирования.
Практические задачи экономико-математического моделирования таковы:
■ 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, экономикоматематическое моделирование лишь один из компонентов (пусть очень важный) в человекомашинных системах планирования и управления экономическими системами.
Процесс построения модели. Построение модели — это процесс, имеющий определенные
основные этапы [32].
Постановка задачи. Первый и наиболее важный этап построения модели, способный
обеспечить правильное решение управленческой проблемы, состоит в постановке задачи.
Правильное использование математики или компьютера не принесет никакой пользы, если
сама проблема не будет точно диагностирована. Как заметил К. Э. Шеннон: «Альберт
Эйнштейн однажды сказал, что правильная постановка задачи важнее даже, чем ее решение.
Для нахождения приемлемого или оптимального решения задачи нужно знать, в чем она
состоит. Как ни просто и прозрачно данное утверждение, чересчур многие специалисты в науке
управления игнорируют очевидное. Миллионы долларов расходуются ежегодно на поиск
элегантных и глубокомысленных ответов на неверно поставленные вопросы».
Из того только, что руководитель осведомлен о наличии проблемы как таковой, вовсе не
следует факт идентификации истинной проблемы. Руководитель обязан уметь отличать
симптомы от причин. Рассмотрим для примера фармацевтическую компанию, получавшую
множество жалоб от аптек на задержки с выполнением их заказов. Истинная проблема была, как
оказалось, не в самой задержке. Изучение вопроса показало, что заказы задерживаются из-за
производственных затруднений на трех химических предприятиях фирмы, вызванных
нехваткой исходных химических реагентов и запасных частей к оборудованию, что в свою
очередь было обусловлено некачественным прогнозированием потребности в материалах и
запасных частях.
Построение модели. После правильной постановки задачи следующий этап процесса —
построение модели. Разработчик должен определить главную цель модели, а также какие
выходные нормативы или информацию предполагается получить, используя модель, чтобы
помочь руководству разрешить стоящую перед ним проблему. Если продолжить приведенный
выше пример, нужная выходная информация должна представлять точные нормативы
времени и количества подлежащих заказу исходных материалов и запасных частей. В
дополнение к постановке главных целей специалист по науке управления должен определить,
какая информация требуется для построения модели, удовлетворяющей этим целям й
17
выдающей на выходе нужные сведения. В нашем случае необходимой информацией будет
точный прогноз потребности по каждому исходному реагенту, сведения о характере
закупаемых материалов для каждого вида продукции, ожидаемой долговечности деталей
оборудования, сроке службы каждой детали и т.п.
Может случиться, что эта необходимая информация разбросана по многим источникам.
К другим факторам, требующим учета при построении модели, следует отнести расходы и
реакцию людей. Модель, которая стоит больше, чем вся задача, требующая решения с помощью
модели, конечно, не внесет никакого вклада в достижение целей организации. Подобным
образом, излишне сложная модель может быть воспринята конечными пользователями как
угроза и отвергнута ими.
Таким образом, для построения эффективной модели руководителям и специалистам по
науке управления следует работать вместе, взаимно увязывая потребности каждой стороны.
Проверка модели на достоверность. После построения модели ее следует проверить на
достоверность. Один из аспектов проверки заключается в определении степени соответствия
модели реальному миру. Специалист по науке управления должен установить, все ли
существенные компоненты реальной ситуации встроены в модель. Это, конечно, может
оказаться непростым делом. Проверка многих моделей управления показала, что они
несовершенны, поскольку не охватывают всех релевантных переменных. Естественно, чем
лучше модель отражает реальный мир, тем выше ее потенциал как средства оказания помощи
руководителю в принятии хорошего решения. Однако модель не должна быть сложной в
использовании.
Второй аспект проверки модели связан с установлением степени, в которой информация,
получаемая с ее помощью, действительно помогает руководству решить проблему.
Продолжим наш пример. Если модель для фармацевтической фирмы действительно
снабдила руководство достоверной информацией о том, как часто и в каких количествах
следует заказывать материалы и запасные части, ее можно считать полезной, поскольку
выходная информация позволит руководству принять эффективные корректирующие меры в
отношении задержек поставок.
Хороший способ проверки модели заключается в опробовании ее на ситуации из прошлого.
Фармацевтическая фирма могла бы приложить свою модель к разрешению проблемы запасов за
последние три года. Если модель точна, решение проблемы запасов с использованием конкретных количественных и временных показателей должно выявить конкретные причины,
приведшие к задержкам. Руководство могло бы также определить, смогла ли полученная на
модели информация (если бы ее удалось получить) помочь в разрешении производственных
трудностей и ликвидации задержек.
Применение модели. После проверки на достоверность модель готова к использованию. Это
кажется очевидным, но зачастую этот этап оказывается одним из самых тревожных моментов
построения модели. Согласно обследованию отделов, анализирующих операции на корпоративном уровне, лишь около 60 % моделей науки управления были использованы в полной
или почти полной мере. В других обследованиях также установлено, что финансовые
руководители американских корпораций и западно-европейские управляющие маркетингом
недостаточно широко используют модели для принятия решений. Основная причина
недоиспользования моделей руководителями, возможно, заключается в том, что они их
опасаются или не понимают.
Если модели науки управления создаются специалистами штабных служб (а так обычно и
бывает), линейные руководители, для которых они предназначены, должны принимать участие
в постановке задачи и определении требований по информации, получаемой благодаря модели.
Согласно исследованиям, когда это имеет место, применение моделей увеличивается на 50 %.
Кроме того, руководителей следует научить использовать модели, объяснив среди прочего, как
модель функционирует, каковы ее потенциальные возможности и ограничения.
18
Обновление модели. Даже если применение модели оказалось успешным, почти наверняка она
потребует обновления. Руководство может обнаружить, что форма выходных данных неясна
или желательны дополнительные данные. Если цели организации изменяются таким образом,
что это влияет на критерии принятия решений, модель необходимо соответствующим
образом модифицировать. Аналогичным образом, изменение во внешнем окружении,
например появление но вых потребителей, поставщиков или технологии, может обесценить допущения и исходную информацию, на которых основывалась модель при построении.
Этапы процесса экономико-математического моделирования. Перейдем теперь
непосредственно к процессу экономико-математического моделирования, т.е. описания
экономических и социальных систем и процессов в виде экономико-математических моделей.
Эта разновидность моделирования обладает рядом существенных особенностей, связанных как
с объектом моделирования, так и с применяемыми аппаратом и средствами моделирования,
поэтому целесообразно более детально проанализировать последовательность и содержание
его этапов [52].
Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ. На этом этапе требуется
сформулировать сущность проблемы, принимаемые предпосылки и допущения. Необходимо
выделить важнейшие черты и свойства моделируемого объекта, изучить его структуру и взаимосвязь его элементов, хотя бы предварительно сформулировать гипотезы, объясняющие
поведение и развитие объекта.
Построение математической модели. Это этап формализации экономической проблемы, т.е.
выражения ее в виде конкретных математических зависимостей (функций, уравнений,
неравенств и др.). Процесс построения модели проходит в свою очередь несколько стадий.
Сначала определяется тип экономико-математической модели, изучаются возможности ее
применения в данной задаче, уточняются конкретный перечень переменных и параметров и
форма связей. Для некоторых сложных объектов целесообразно строить несколько
разноаспектных моделей. При этом каждая модель выделяет лишь некоторые стороны объекта,
а другие стороны учитываются агрегированно и приближенно.
Оправдано стремление построить модель, относящуюся к хорошо изученному классу
математических задач, что может потребовать некоторого упрощения исходных предпосылок
модели, не искажающего основных черт моделируемого объекта. Однако возможна и такая ситуация, когда формализация проблемы приводит к неизвестной ранее математической
структуре.
Математический анализ модели. На этом этапе чисто математическими приемами
исследования выявляются общие свойства модели и ее решения. В частности, важный момент
— доказательство существования решения сформулированной задачи. При аналитическом
исследовании выясняется, единственно ли решение, какие переменные могут входить в
решение, в каких пределах они изменяются, каковы тенденции их изменения и т.д. Однако
модели сложных экономических объектов с большим трудом поддаются аналитическому
исследованию. В таких случаях переходят к численным методам исследования. Подготовка
исходной информации. В экономических задачах это, как правило, наиболее трудоемкий этап
моделирования, так как дело не сводится к пассивному сбору данных. Математическое
моделирование предъявляет жесткие требования к системе информации. Кроме того, надо
принимать во внимание не только принципиальную возможность подготовки информации
требуемого качества, но и затраты на подготовку информационных массивов.
В процессе подготовки информации используются методы теории вероятностей,
теоретической и математической статистики для организации выборочных обследований,
оценки достоверности данных и т.д. При системном экономико-математическом моделировании
результаты функционирования одних моделей служат исходной информацией для других.
Численное решение. Этот этап включает разработку алгоритмов численного решения задачи,
подготовку программ на ЭВМ и непосредственное проведение расчетов; при этом
значительную трудность составляет большая размерность экономических задач. Обычно
расчеты на основе экономико-математической модели носят многовариантный характер.
19
Многочисленные модельные эксперименты, изучение поведения модели при различных
условиях возможно проводить благодаря быстродействию современных ЭВМ. Численное
решение существенно дополняет результаты аналитического исследования, а для многих моделей — единственно возможное.
Анализ численных результатов и их применение. На этом этапе прежде всего решается
важнейший вопрос о правильности и полноте результатов моделирования и применимости их
как в практической деятельности, так и в целях усовершенствования модели, поэтому в первую
очередь должна быть проведена проверка адекватности модели по тем свойствам, которые
выбраны в качестве существенных. Другими словами, должны быть произведены верификация
(проверка правильности структуры модели) и ее валидация (проверка соответствия данных, полученных на основе модели, реальному процессу).
Перечисленные этапы экономико-математического моделирования находятся в тесной
взаимосвязи, в частности могут иметь место возвратные связи этапов. Так, на этапе
построения модели может выясниться, что постановка задачи или противоречива, или
приводит к слишком сложной математической модели. В этом случае исходная постановка
задачи должна быть скорректирована.
Наиболее часто необходимость возврата к предшествующим этапам моделирования возникает
на этапе подготовки исходной информации. Если необходимая информация отсутствует или
затраты на ее подготовку слишком велики, приходится возвращаться к этапам постановки задачи
и ее формализации, чтобы приспособиться к доступной исследователю информации.
Выше уже было сказано о циклическом характере процесса моделирования. Недостатки,
которые не удается исправить' на тех или иных этапах моделирования, устраняются в
последующих циклах. Однако результаты каждого цикла имеют и вполне самостоятельное
значение. Можно начать исследование с построения простой модели и, получив полезные
результаты, перейти затем к созданию более сложной и более совершенной модели, включающей
в себя новые условия и более точные математические зависимости.
По общему целевому назначению экономико-математические модели делятся на теоретикоаналитические, используемые при изучении общих свойств и закономерностей экономических
процессов, и прикладные, применяемые в решении конкретных экономических задач анализа,
прогнозирования и управления.
По степени агрегирования объектов моделирования модели делятся на макроэкономические и
микроэкономические, хотя между ними и нет четкого разграничения. К первым из них относят
модели, отражающие функционирование экономики как единого целого, в то время как микроэкономические модели связаны, как правило, с такими звеньями экономики, как предприятия
и фирмы.
По конкретному предназначению, т. е. по цели создания и применения, выделяют:
■ балансовые модели, выражающие требование соответствия наличия ресурсов и их
использования;
■ трендовые модели, в которых развитие моделируемой экономической системы отражается
через тренд (длительную тенденцию) ее основных показателей;
■ оптимизационные модели, предназначенные для выбора наилучшего варианта из
определенного числа вариантов производства, распределения или потребления;
■ имитационные модели, предназначенные для использования в процессе машинной
имитации изучаемых систем или процессов, и др.
По типу информации, используемой в модели, экономико-математические модели делятся на
аналитические, построенные на априорной информации, и идентифицируемые, построенные
на апостериорной информации.
По учету фактора времени модели подразделяются на статические, в которых все зависимости
отнесены к одному моменту времени, и динамические, описывающие экономические системы в
развитии.
20
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]