Файл: Процесс построения модели управленческого решения.pdf

• Постановка задачи является первым и возможно самым важным этапом в построении модели, потому как дает возможность обеспечить правильное решение управленческой проблемы;
• Следующим этапом идет построение самой модели, во время которой разработчику требуется определить какова главная цель модели, какую информацию возможно получить, используя данную модель, и каким именно образом это сможет помочь руководству решить проблему;
• После того как была построена модель, будет существовать потребность в проверке данной модели на адекватность. Саму проверку на достоверность можно выделить двумя аспектами, а именно проверка на соответствие реальному миру и проверка на качество получаемой информации и уровень её ценности для руководства;
• После создания и проверки модели на адекватность, модель можно применять для управленческих решений. Качество и успешность модели можно будет отследить после её реализаций;
• Заключительным этапом можно считать обновление модели. Даже если реализованная модель оказалась весьма успешной, будут существовать мелкие недочеты или требуются дополнительные данные. Дополнительно модель может потребовать обновления, если происходит изменение во внешнем окружении, как-то появление новых технологий или потребителей, ведь в данном случае исходная информация на которых происходило построение модели, будет обесценена [1, 70].

Как видно из вышеописанного алгоритма создания моделей, сам процесс можно рассматривать как цикл, ведь пятый этап будет периодически переходить в первый, в силу изменяющихся внешних факторов. Весьма проблематичным является возможность создания идеальной модели управленческих решений с первого раза. Особенно это касается такого бизнеса как инновационный, который построен на постоянно меняющихся внешних факторах.

Но не всегда существует возможность создания своей модели управленческих поведений, в силу недостатка ресурсов или ограниченности по времени. В таком случае следует использовать общие употребимые модели. Ниже будут представлены модели, которые представляются наиболее подходящими для описания процессов принятия управленческих решений в инновационном бизнесе.

Дерево решений является одной из самых удобных для рассмотрения моделей, так как представляется обычно в графической форме. На сам график поэтапно наносят те шаги, которые следует рассмотреть, при этом оцениваются различные альтернативы. Одним из главных плюсов данного метода заключается в том, что его можно использовать для сложных ситуаций, в которых существует влияние результатов одного решения на последующие [4, 230]. Метод принимается только в условиях риска, то есть на стадиях, когда инновационных бизнес считается относительно состоявшимся.

Следующей моделью рассмотрим модели временных рядов, который базируется на утверждении, что действие, случившееся в прошлом и достигнутый вследствие этого результат, покажет большое сходство в оценке будущего. Данный анализ используется, когда требуется выявить тенденции, которые были в прошлом и продлить или воссоздать их в будущем. Чаще всего этот метод используют, когда существует потребность в оценке потребности в запасах, потребностях в кадрах или для оценки спроса на услуги на начальных этапах создания инновационного бизнеса.

Последней моделью можно считать прогноз ожидания потребителя, основанный на опросе клиентов. Благодаря данному прогнозу, есть возможность выявить потребности в услугах или товарах, а также новые требования, которые клиент хотел бы получить. Проанализировав полученный данные и сделав поправки, руководитель, опираясь на собственный опыт, может достаточно точно предсказать какие последствия будут у принятых им решений. Данный подход применяется как в начале жизненного цикла инновационного бизнеса, так и на этапе зрелости бизнеса.

Рассмотрев процесс моделирования управленческих решений и основные модели, актуальные для инновационного бизнеса, можно понять, что существует потребность в создании, если не единой модели, то единого комплекса моделей, который способствовал бы решению управленческих проблем на различных этапах ведения инновационного бизнеса. Вследствие того, что инновации и технологии развиваются высокими темпами, принятие решений требует учет всё большего количества факторов и гибкости в подходах.

Глава 2 Особенности экономико-математического моделирования, как метода принятия решений

2.1 Экономико-математическое моделирование

Основным методом исследования систем является ме­тод моделирования, т. е. способ теоретического анализа и практического действия, направленный на разработку и ис­пользование моделей. При этом под моделью будем пони­мать образ реального объекта в материальной или идеальной форме, отражающий существенные свой­ства моделируемого объекта и замещающий его в ходе исследования и управления. Объектом является социально-экономическая система. Метод моделирования основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изуче­ния реального объекта не непосредственно, а через рассмот­рение подобного ему и более доступного объекта, его модели.

Практическими задачами экономико-математического моделирования являются:

- 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, экономико-математическое моделирование является лишь одним из компонентов в человеко-машинных системах планирования и управления экономическими системами.

Важнейшим понятием при экономико-математическом моделировании, как и при всяком моделировании, является понятие адекватности модели, т.е. соответствия модели мо­делируемому объекту или процессу. Адекватность модели — в какой-то мере условное понятие, так как полного соответствия модели реальному объекту быть не может, что характерно и для экономико-математического моделирования. При моделиро­вании имеется в виду не просто адекватность, но соответствие по тем свойствам, которые считаются существенными для ис­следования. Проверка адекватности экономико-математиче­ских моделей является весьма серьезной проблемой, тем более что ее осложняет трудность измерения экономических величин. Однако без такой проверки применение результатов модели­рования в управленческих решениях может не только ока­заться мало полезным, но и принести существенный вред.

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. Важнейшие из этих свойств:

- 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 вне системы. 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 социально-экономические 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;

- невозможность изолировать протекающие в экономиче­ских системах явления и процессы от окружающей сре­ды, чтобы наблюдать и исследовать их в чистом виде;

- активная реакция на появляющиеся новые факторы, спо­собность социально-экономических систем к активным, не всегда предсказуемым действиям в зависимости от отношения системы к этим факторам, способам и мето­дам их воздействия.

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.

2.2 Этапы экономико-математического моделирования

Процесс моделирования, в том числе и экономико-мате­матического, включает в себя три структурных элемента: объект исследования; субъект (исследователь); модель, опосредующую отношения между познающим субъектом и по­знаваемым объектом. Рассмотрим общую схему процесса моделирования, состоящую из четырех этапов.

Пусть имеется некоторый объект, который мы хотим исследовать методом моделирования. На первом этапе мы конструируем дру­гой объект — модель исходного объекта-оригинала. Этап построения модели предполагает наличие определенных све­дений об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели определяются тем, что модель отображает лишь не­которые существенные черты исходного объекта, поэтому любая модель замещает оригинал в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько моделей, отражающих определен­ные стороны исследуемого объекта или характеризующих его с разной степенью детализации.

На втором этапе процесса моделирования модель выступает как самостоятельный объект исследования. На­пример, одну из форм такого исследования составляет про­ведение модельных экспериментов, при которых целена­правленно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее "поведении". Конечным результатом этого этапа является совокупность знаний о модели в отношении существенных сторон объекта-оригинала, которые отражены в данной модели.

Третий этап заключается в переносе знаний с мо­дели на оригинал, в результате чего мы формируем множество знаний об исходном объекте и при этом переходим с языка модели на язык оригинала. С достаточным основани­ем переносить какой-либо результат с модели на оригинал можно лишь в том случае, если этот результат соответствует признакам сходства оригинала и модели (другими словами, признакам адекватности).

На четвертом этапе осуществляются практиче­ская проверка полученных с помощью модели знаний и их использование, как для построения обобщающей теории реального объекта, так и для его целенаправленного преоб­разования или управления им. В итоге мы снова возвраща­емся к проблематике объекта-оригинала.

Моделирование представляет собой циклический про­цесс, т.е. за первым четырехэтапным циклом может после­довать второй, третий и т. д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а первоначально постро­енная модель постепенно совершенствуется. Таким образом, в методологии моделирования заложены большие возможно­сти самосовершенствования.

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 применяемым аппара­том и средствами моделирования. Поэтому целесообразно бо­лее детально проанализировать последовательность и содер­жание этапов экономико-математического моделирования, выделив следующие шесть этапов: постановка экономиче­ской проблемы, ее качественный анализ; построение мате­матической модели; математический анализ модели; подго­товка исходной информации; численное решение; анализ численных результатов и их применение. Рассмотрим каж­дый из этапов более подробно.

На первом 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.