- •Вопрос 1. Спур.
- •Вопрос 2. Компромиссы в процессе принятия решений. Многоцелевая оптимизация.
- •Вопрос 3. Общие проблемы моделирования при обосновании решений.
- •Вопрос 4. Количественные модели прогнозирования при обосновании решения.
- •Вопрос 5. Этапы моделирования при прогнозировании
- •Вопрос 6. Система. Определение составляющих системы. Примеры.
- •Вопрос 7. Закон необходимого разнообразия системы.
- •Вопрос 8. Принципы построения управляющей системы.
- •Вопрос 9. Экономическая система. Определение. Примеры.
- •Вопрос 10. Два подхода к изучению экономических систем.
- •Вопрос 11. Этапы моделирования экономических систем.
- •Вопрос 12. Схема циклического процесса моделирования.
- •Вопрос 13. Два уровня моделирования экономических систем.
- •Вопрос 19. Имитационное моделирование.
- •Вопрос 20. Эконометрические модели в прогнозировании. Особенности.
- •Вопрос 21. Формы статистической взаимосвязи экономических показателей.
- •Вопрос 22. Проверка эконометрической модели на достоверность.
- •Вопрос 23. Производственная функция. Определение и особенности. Виды производственных функций.
- •Вопрос 24. Построение производственной функции.
- •Вопрос 25. Экономическая постановка задачи, приводящая к необходимости построения производственной функции.
- •Вопрос 26. Анализ производственных функций. Сущность анализа.
- •Вопрос 27. Экономическая постановка задачи, приводящая к необходимости анализа производственной функции
- •Вопрос 28. Виды эластичности в анализе производственной функции.
- •Вопрос 29. Эффект масштаба производства. Три случая эффекта.
- •Вопрос 30. Задача фирмы в условиях совершенной конкуренции, монополии (монопсонии).
- •Вопрос 31. Изокванта. Определения.
- •Вопрос 32. Экономическая постановка задачи, приводящая к необходимости моделирования тенденции временного ряда экономического показателя.
- •Вопрос 33. Этапы анализа временных рядов экономических показателей с учетом сезонности.
- •Вопрос 34, 35. Кривые роста в прогнозировании. Оценка надежности кривых роста, анализ системности, адекватности, альтернативности модели.
- •Вопрос 36. Тенденция временного ряда экономического показателя. Модель тенденции.
- •Вопрос 37. Методы сглаживания временных рядов экономических показателей.
- •Вопрос 38. ЭмМодель объема реализации услуг с учетом сезонных факторов. Экономическая интерпретация.
- •Вопрос 39. Схема моделирования объема реализации услуг при прогнозировании.
- •Вопрос 40. Модели теории массового обслуживания, их значение и область применения.
- •Вопрос 41. Система массового обслуживания. Определение. Примеры.
- •Вопрос 42. Оценка качества функционирования систем массового обслуживания.
- •Вопрос 44. Моделирование входящего потока требований. Интенсивность входящего потока.
- •Вопрос 45. Схема моделирования системы массового обслуживания.
- •Вопрос 46. Оптимизационные модели линейного программирования.
- •Вопрос 47. Экономическая постановка задачи оптимизации производственной программы фирмы.
- •Вопрос 48. Значение оптимизационных моделей линейного программирования для оперативного управления производством в условиях дефицитности ресурсов.
- •Вопрос 49. Свойства двойственных оценок при экономико – математическом анализе оптимального плана.
- •Вопрос 50. Экономическая интерпретация двойственных оценок в оптимальном плане.
- •Вопрос 51. Балансовые модели (моб производства и использования товаров и услуг в системе национальных счетов).
- •Вопрос 52. Основное математическое соотношение моб производства и использования товаров и услуг (сравнительный анализ в статической и динамической модели). В тетради
- •Вопрос 53. Статическая эмМодель моб (стоимостная форма).
- •Вопрос 54. Динамическая эмМодель моб
- •Вопрос 55. Коэффициенты прямых и полных материальных затрат в балансовых моделях.
- •Вопрос 56. Коэффициенты вложений в балансовых моделях.
Вопрос 3. Общие проблемы моделирования при обосновании решений.
Как все средства и методы, модели науки управления могут привести к ошибкам. Эффективность модели может быть снижена действиями ряда потенциальных погрешностей. Больше всего что часто встречаются – недостоверные исходные допущения, ограниченные возможности получения нужной информации, страхи пользователя, слабое использование на практике, излишне высокая стоимость.
НЕДОСТОВЕРНЫЕ ИСХОДНЫЕ ДОПУЩЕНИЯ. Любая модель опирается на некоторые исходные предположения или предпосылки. Некоторые предпосылки не поддаются оценке и не могут быть объективно проверенные. Предположение о росте сбыта в следующем году на 10% – пример допущения, которое не поддается проверке. Никто не знает наверняка, состоится ли это действительно. Поскольку такие предпосылки являются основой модели, точность последней зависит от точности предпосылок. Модель нельзя использовать для прогнозирования, например, потребности в запасах, если неточные прогнозы сбыта на будущий период.
Точность модели зависит также от точности взаимосвязей в середине модели. Например, модель, назначенная помочь в решении о том, сколько галлонов краски разных типов стоит производить, должна, вероятно, включать предположение относительно зависимости между продажной ценой и прибылью, а также стоимостью материалов и рабочей силы.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ. Основная причина недостоверности предпосылок и других осложнений – это ограниченные возможности в получении нужной информации, которые влияют и на построение, и на использование моделей. Точность модели определяется точностью информации по проблеме. Если ситуация исключительно сложна, специалисты по науке управления могут быть не в состоянии получить информацию по всем факторам или включить их в модель. Если внешняя среда подвижная, информацию о нем стоит возобновлять быстро, но это может быть нереализовано или непрактически.
Иногда при построении модели могут быть проигнорированы существенные аспекты, поскольку они не поддаются измерению. Например, модель определения эффективности новой технологии будет некорректной, если у нее включена только информация о снижении расходов в соответствии с увеличением специализации. Трудно предсказуемое и измеряемое влияние психологических установок рабочих также отображается на производительности. Если рабочим не нравятся новые процессы, то рост расходов через прогулы, высокая текучесть кадров и заторы на производственных линиях могут помешать приросту производительности.
В целом, самое сложное построить модель в условиях неопределенности. Когда необходимая информация настолько неопределенна, что ее трудно получить, выходя из критерия объективности, руководителю, возможно, целесообразнее положиться на свой опыт, способность к суждению, интуицию и помощь консультантов.
СТРАХ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ. Модель нельзя считать эффективной, если ею не пользуются. Основная причина неиспользования модели заключается в том, что руководители, которым она назначена, могут не вполне понимать получаемые с помощью модели результаты и потому боятся ее применять.
Группа исследователей пришла к выводу, что для борьбы с этим возможным страхом специалистам по количественным методам анализа нужно значительно больше в свое время уделять ознакомлению руководителей с возможностями и порядком использования моделей. Руководители должны быть подготовлены к применению моделей, а высшему руководству стоит подчеркивать, насколько значительно успех организации зависит от моделей и как они повышают способность руководителей эффективно планировать и контролировать работу организации.
СЛАБОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НА ПРАКТИКЕ. В соответствии с рядом исследований уровень методов моделирования в рамках науки управления превосходит уровень использования моделей. Как указывалось выше, одна из причин такого положения дел – страх. Другие причины – это недостаточность знаний и сопротивление изменениям. Данная проблема подкрепляет желательность того, чтобы на стадии построения модели функциональные специалисты привлекали к этому делу пользователей. Когда люди имеют возможность обсудить и лучше понять вопрос, метод или предсказуемое изменение, их сопротивление обычно снижается.
ИЗБЫТОЧНАЯ СТОИМОСТЬ. Выгоды от использования модели, как и других методов управления, должны с избытком оправдывать ее стоимость. При установлении расходов на моделирование руководству стоит учитывать расходы времени руководителей высшего и более низкого уровней на построение модели и сбор информации, расходы и время на учебу, стоимость обработки и хранения информации.