8.1.2. Средства достижения поставленных целей

При системном анализе экономических объектов необходимо иметь в виду, что одни и те же цели могут быть достигнуты с использованием нескольких различных средств и методов, имеющих стратегический и тактический характер. Эти средства и методы могут носить как альтернативный, так и не альтернативный характер.

Так, средствами повышения прибыли могут быть: снижение себестоимости продукции; увеличение объема выпуска продукции; улучшение качества и др.

Возможность достижения одной цели путем использования различных вариантов решения одной задачи характерна для всех сторон управленческой деятельности. Таким образом, проблема нахождения наилучшего средства достижения поставленной цели распадается как бы на две части.

Первая часть проблемы заключается в том, как из множества возможных вариантов отобрать наиболее рациональные и доминирующие, а вторая – как из сравнительно небольшого числа рациональных вариантов выбрать наилучший.

8.1.3. Потребные ресурсы

Для реализации того или иного выбранного способа достижения цели необходимы определенные ресурсы.

Ресурсы, затраченные на достижение данной цели, не могут быть использованы для других целей. Поэтому возникает вопрос определения ресурсов, потребных для достижения данной цели с учетом всех других целей.

Ресурсы являются как бы фильтром, сквозь который приходится пропускать принимаемые решения.

Если потребности в ресурсах удовлетворить невозможно, то приходится пересматривать цели и стратегии до тех пор, пока не будет достигнута их обеспеченность ресурсами.

Таким образом, задание целей, выбор стратегии и определение потребных ресурсов всегда взаимосвязаны.

Главные вопросы, которые необходимо решать при определении потребных ресурсов, можно сформулировать следующим образом:

Какой объем каждого вида ресурсов, в какой момент времени потребуется при заданных целях и выбранных стратегиях и кто будет потребителем этих ресурсов, а также каков оптимальный способ их создания или приобретения?

8.2. Модели и критерии

Оценка и выбор целей, наилучших способов их достижения, а также распределение ресурсов осуществляется с помощью моделей и критериев.

8.2.1. Модель

Модель – это аналог реального мира, которая может быть построена и исследована с помощью различных средств, начиная от словесного описания и заканчивая использованием систем математических уравнений или имитации на ЭВМ.

Модель – это упрощенное представление существенно важных характеристик реального объекта или ситуации.

Модели создаются для изучения или управления свойствами реальных систем.

Моделирование нашло широкое применение при принятии решений в экономике. Это обусловлено в первую очередь тем, что проведение натурных экспериментов и исследований в экономике чрезвычайно затруднено. В ряде же случаев из-за нехватки ресурсов, возможных нежелательных последствий и потери времени практически невозможно.

Моделирование позволяет предсказать поведение реальных систем, не прибегая к натурным экспериментам.

По характеру связи с реальным миром модели можно разделить на пять типов:

1.Описательные (например, вербальная (словесная)) модели развития демографической ситуации, систем и методов управления.

2.Изобразительные модели (модели геометрического подобия), например: фотографии, картины, скульптуры, макеты, глобус, модели автомобилей, воспроизводящие внешний облик и др.

Изобразительные модели удобны для отображения статического или динамического явления в определенный момент времени. Однако они не годятся для изучения изменяющихся процессов.

3.Модели-аналоги. В таких моделях набор одних свойств используется для отображения набора совершенно других свойств.

Примером простой аналогии являются графики, схемы информационных и материальных потоков предприятия и др. На графиках пользуются расстоянием для отображения таких свойств, как проценты, вес, объем и др.

Графики дают возможность предсказать, как изменения одного свойства сказываются на другом.

Модели-аналоги удобны для отображения динамических процессов или систем и обладают большой универсальностью.

4.Функционирующие модели – это модели, воспроизводящие все основные особенности функционирования системы, но отличающиеся от реальной системы по какому-то признаку (размер, прочность, масштабность и др.).

Например, предприятие, на котором отрабатывается новая система планирования и стимулирования с целью перевода на эту систему всех предприятий холдинга, лабораторная технологическая линия по производству продукции и др.

5.Символические модели отображают свойства изучаемой системы с помощью математических и логических символов (букв, чисел и др.), используя математический аппарат.

К числу моделей этого типа относится любая математическая формула или уравнение.

К числу символических моделей относятся экономико-математические модели, которые языком математики выражают свойства и взаимосвязи экономических систем.

В зависимости от методов проведения расчетов по построенным моделям символические модели можно грубо разделить на два класса:

-аналитические;

-статистические.

Для аналитических моделей характерно установление формульных, аналитических зависимостей между параметрами системы, которые записаны в любом виде: алгебраические уравнения, дифференциальные уравнения и т.д.

Чтобы такое аналитическое описание системы было возможно, как правило, нужно принять те или иные допущения и упрощения.

Решение с помощью аналитических моделей может быть получено за один этап или в несколько этапов (итераций) с помощью численных методов.

Аналитические модели дают возможность с удовлетворительной точностью описать только сравнительно простые системы, где число взаимодействующих элементов сравнительно не слишком велико.

В системах, функционирование которых определяется действием огромного количества факторов, в том числе и случайных, на первый план выходит метод статистического моделирования.

Он заключается в том, что процесс функционирования системы как бы «копируется» на ЭВМ или с помощью некоторых других средств, например таблиц случайных чисел или «розыгрыша» случайного результата.

Всякий раз, когда в процесс функционирования системы вмешивается какой-либо случайный фактор, то его влияние учитывается посредством «розыгрыша», напоминающего бросание жребия.

В результате многократного повторения этой процедуры удается получить интересующие нас характеристики функционирования системы с требуемой степенью точности.

Статистические модели имеют преимущества перед аналитическими – они позволяют учесть большое количество факторов и не требуют грубых упрощений.

Однако результаты статистического моделирования труднее поддаются анализу и осмыслению.

Поэтому наилучшие результаты получаются при совместном применении аналитических и статистических моделей: простая аналитическая модель позволяет вчерне разобраться в основных закономерностях явления, а уже детальное уточнение может быть получено статистическим моделированием.

Применение моделей дает возможность:

1)получить обширную информацию о различных сторонах работы системы;

2)изучить процесс функционирования системы в целом с учетом разнообразных взаимодействий элементов сложной системы и совместного действия различных факторов;

3)исследовать зависимость эффективности работы системы от ее характеристик и параметров;

4)исследовать поведение системы под воздействием внешних и внутренних возмущений, то есть исследовать устойчивость функционирования системы.

При решении разнообразных вопросов в различных сферах деятельности, в частности задач управления экономикой, все большее распространение получают так называемые имитационные модели.

Имитационное моделирование связано обычно с многократным воспроизведением особенностей системы и окружающей среды, с выбором случайного, но реально возможного соотношения анализируемых параметров без фактического воспроизведения реальной системы.

Имитационное моделирование может осуществляться в различных формах:

-физической - например, испытание макета самолета в аэродинамической трубе, военные учения;

-игровой – деловые, ненатурные военные игры и т.п.;

-машинная имитация, т.е. воспроизведение различных проблем на ЭВМ.

К числу методов машинной имитации относятся и рассмотренный выше метод статистических испытаний, если он основан на применении ЭВМ.

Подобно математическим моделям они основаны на символическом описании конкретного процесса. Однако если в математической модели можно получить решение, выраженное аналитически, то имитационная модель дает возможность лишь «проиграть» различные решения, выбираемые случайно или целенаправленно.

Это позволяет предсказывать и анализировать динамику возможных ситуаций в будущем и тем самым оценивать последствия проверяемых стратегий с целью нахождения наилучшей.

Другим важным свойством имитационных моделей является «анализ чувствительности» решений на их основе, то есть проверки устойчивости выходных характеристик решения по отношению к варьируемым исходным предпосылкам.

Имитационная модель помогает выбрать, если и не наилучшее решение, то «хорошее» для широкого набора условий, которые могут изменяться под влиянием неконтролируемых внешних факторов.

Машинная имитация основана на многократной имитации моделируемой системы в чрезвычайно ускоренном масштабе времени с использованием случайных элементов и с последующей обработкой полученных статистических результатов.

Последнее дает возможность оценить показатели системы как средние значения по данным большого количества реализаций (имитаций) работы системы.

Машинная имитация используется, как правило, в тех случаях, когда аналитическое решение проблемы невозможно, а непосредственное экспериментирование на реальной системе или на физической модели по тем или иным причинам нецелесообразно. В состав имитационных моделей могут входить и любые аналитические зависимости.

Системный анализ строится на основе комплекса моделей, к которым относятся следующие модели:

-окружающей среды, которая содержит основные требования к системе и концепцию ее использования;

-операционная, описывающая последовательность действий, необходимых для достижения конечных целей;

-проект системы, характеризующий состав и взаимосвязи элементов (оборудование, персонал, информация и др.);

-потребные ресурсы (в частности, потребность в денежных ресурсах и др.).

Такой комплекс моделей характеризует решаемую проблему со всех сторон и позволяет организовать многошаговый процесс ее постепенного осознания и формирования в виде, доступном для решения.

Модели являются эффективным средством исследования структуры задачи, с помощью которой можно обнаружить принципиально новые стратегии, которые ранее упускались из виду.