1.5.1Этапы исследования экономических процессов

При постановке задач организационного управления важно:

1.Определить цель, преследуемую субъектом управления.

2.Установить, значения, каких переменных можно варьировать.

3.Определить, в каких пределах можно изменять эти переменные, т.е. определить допустимое множество значений управляемых переменных.

Под целью (критерием оптимальности, целевой функцией) будем понимать тот конечный результат, который необходимо получить путем выбора и реализации тех или иных управляющих воздействий на исследуемую систему. Другими словами, целевая функция - это количественная мера оценки качества принимаемого решения.

Процесс выработки наилучших решений называется оптимизацией.

Чтобы задача имела оптимальное решение, она должна удовлетворять двум требованиям:

• Должен существовать выбор возможных решений.

Если решение задачи одно, то нет никакого выбора, как нет и оптимизации.

• Необходимо принять критерий оптимальности.

В производственно - коммерческой сфере цель, как правило, заключается в том, чтобы максимизировать прибыль либо минимизировать отходы. В сфере некоммерческих услуг, например, в здравоохранении, стремятся к достижению высокого уровня обслуживания. Однако эта цель не может рассматриваться вне связи с соответствующими эксплуатационными расходами.

Помимо выявления индивидуальных целей необходимо правильно выбрать общую цель, приемлемую подавляющим большинством заинтересованных лиц. Так, например, рассмотрим отделы промышленной фирмы: производственный и сбыта. Имея одну общую цель (увеличения прибыли), отдел сбыта стремится к увеличению уровня складских запасов, чтобы в любое время можно было удовлетворить спрос. В тоже время, производственный отдел стремится к снижению текущего уровня складских запасов, так как из-за полной загруженности складских помещений выпускаемую продукцию придется хранить в производственных помещениях. Удовлетворить эти противоречивые требования обоих отделов невозможно, поэтому встает вопрос о компромиссном варианте, который бы наиболее отвечал интересам фирмы в целом. Многие задачи вообще не удается охарактеризовать единственной целевой функцией. Тогда в оптимизационной задаче появляется несколько разнородных критериев (многокритериальные задачи).

Чтобы решить задачу математическими методами, необходимо произвести формализационную постановку задачи, т.е. представить целевую функцию и ограничения в аналитическом виде. Несмотря на большое число переменных, и ограничений, лишь небольшая их часть может оказаться существенной для описания системы. Поэтому следует учитывать только доминирующие переменные и ограничения.

Можно выделить следующие этапы исследования экономических систем:

1.Идентификация проблемы.

Формулировка задачи и цели исследования. Выявление возможных альтернативных решений. Определение условий и ограничений для системы.

2. Построение модели.

Разработчик, учитывая особенность постановки задачи, должен выбрать модель, которая наиболее подходит для адекватного описания исследуемой системы. Должны быть установлены количественные соотношения для выражения целевой функции и ограничений в виде функций от управляемых переменных.

3.Решение задачи одним из математических методов.

Метод выбирается в зависимости от вида целевой функции. В случае имитационных или эвристических моделей получаемое решение соответствует лишь приближенным оценкам критериев оптимальности функционирования системы.

Кроме нахождения оптимального решения, если возможно, получают дополнительную информацию о возможных изменениях решения при изменении параметров системы. Эту часть исследования называют анализом модели на чувствительность.

4.Проверка адекватности модели.

Модель считается адекватной, если несмотря на некоторые неточности отображения системы - оригинала она способна обеспечить достаточно надежное предсказания поведения системы.

Общий метод проверки адекватности состоит в сопоставлении получаемых результатов с характеристиками системы, которые имели место в прошлом. Если при аналогичных входных параметрах модель достаточно точно воспроизводит поведение системы, то она считается адекватной. Однако такое сопоставление не дает полной уверенности в том, что поведение системы в будущем такое же, как в прошлом.

Рассмотренный способ оценки адекватности модели непригоден при разработке новых систем. В этом случае обычно параллельно разрабатывается имитационная модель, предназначенная для получения данных, требуемых для проверки адекватности основной математической модели. Проверку пригодности прогнозных моделей можно свести к статистической проверке гипотез.

5. Реализация результатов исследования.

Результаты исследования оформляются в виде детальных инструкций для людей, которые обеспечивают управление системы и ее функционирование.