Процесс построения модели управленческого решения

Содержание:

Введение

Принятие решений – составная часть любой управленческой функции. Необходимость принятия решения пронизывает все, что делает управляющий, формируя цели и добиваясь их достижения. Поэтому понимание природы принятия решений чрезвычайно важно для всякого, кто хочет преуспеть в искусстве управления.

Принятие решений необходимо для выполнения управленческих функций. Процесс принятия обоснованных объективных решений в ситуациях исключительной сложности достигается путем использования научного подхода к данному процессу, моделей и количественных методов принятия решений.

Менеджеру известно, что хорошо структурированные проблемы имеют многовариантные решения. Оптимальное решение для таких проблем может быть найдено с помощью методов исследования операций и моделирования. Например, выбор оптимального варианта развития и реконструкции предприятия, расчет оптимальной загрузки производственных мощностей, разработка оптимальных режимов технологических процессов.

Степень разработанности темы подтверждается работами таких авторов как Ю.И. Башкатова, Н.В. Злобина, В.Н. Лазарев, Э.А. Смирнов, А.М. Чуйкин и др., которые раскрывают в своих работах сущность и характеристики принятия и реализации управленческих решений в условиях риска.

Объектом курсовой работы предназначаются управленческие решения, а предметом – моделирование управленческого решения.

Цель курсовой работы – рассмотреть процесс построения модели управленческого решения.

Задачи курсовой работы исходя из её цели и заключаются в :

- раскрыть сущность и основные принципы принятия управленческих решений;

- рассмотреть ключевые факторы, воздействующие на процесс принятия управленческих решений;

-изучить процедуру принятия решений;

- охарактеризовать процесс моделирования принятия решений;

- дать характеристику основных моделей принятия решений;

- проанализировать математическое моделирование управленческих решений

Методы исследования – были использованы такие методы, как системный анализ, метод аналогий, группировки и классификации.

Практическая значимость работы заключается в возможности наиболее глубокого изучения темы, которая посвящена принятию и реализации управленческих решений.

Структура работы содержит в себе такие части как введение, две главы, заключение, список использованных источников и приложения.

Глава 1 Общая характеристика управленческих решений

1.1 Процесс принятия решения

Поведение человека в процессе принятия решения может быть различным. Принимаемые решения могут быть основаны на логическом анализе и рациональном мышлении или же на чувственном восприятии и интуиции.

Выделяют три основных подхода к принятию решений.

1. Интуитивные решения — это выбор, сделанный на осно­ве интуиции — ощущения того, что он правилен. ЛПР не за­нимается взвешиванием аргументов «за» и «против» и часто даже не нуждается в понимании ситуации. Пример интуитив­ного решения — выбор повседневного набора продуктов в ма­газине: мы не задумываемся, чем одна марка продукта лучше другой, а делаем выбор под воздействием ранее увиденной рекламы, рекомендации знакомых и других неявных факторов.
2. Решения на основе суждений — это выбор, обусловлен­ный знаниями и накопленным опытом. ЛПР принимает ре­шение, опираясь на опыт в предшествующих аналогичных си­туациях и здравый смысл. Пример решения на основе сужде­ний — диагностика и устранение неисправности автомобиля: специалист, опираясь на свой профессиональный опыт и зна­ния, может быстро и точно определить причину неисправно­сти, однако он не всегда сможет объяснить, как именно он пришёл к своим выводам. На практике часто бывает сложно провести границу между принятием решений на основе инту­иции и суждений — профессиональный опыт и интуиция ча­сто дополняют друг друга.

3. Рациональные решения связаны с применением научных методов и процедур к постановке задачи, формированию и вы­бору оптимального решения. Цели, альтернативы, критерии и ограничения задачи принятия решения представляются ЛПР в формализованном виде, а процесс принятия решения состоит из последовательности чётко определённых этапов. Характе­ризуя рациональный выбор, часто говорят о необходимости «просчитать варианты», подчёркивая преимущественно коли­чественный подход к оценке и сравнению альтернатив.

Основные преимущества и недостатки подходов к приня­тию решений перечислены в таблице.

Процесс принятия решения включает в себя следующие ос­новные этапы:

• определение и анализ проблемы;
• формулирование ограничений и критериев выбора;
• выявление альтернатив;
• оценка альтернатив;
• выбор оптимального решения.

1. Определение и анализ проблемы. Первым шагом являет­ся формулирование сущности проблемы и описание ситуации, в которой она существует.

Анализ проблемной ситуации должен включать в себя следующие элементы:

• определение существования проблемы и подробное описание её сущности;
• наличие у ЛПР достаточных полномочий для решения проблемы;
• определение новизны проблемной ситуации и выявле­ние возможности применения элементов программирования для решения проблемы;
• определение взаимосвязей с другими проблемами в це­лях принятия решения на основе системного подхода;
• определение степени полноты, достоверности и акту­альности имеющейся в распоряжении ЛПР информации.

Таблица 1 -Преимущества и недостатки подходов к принятию решений

Подход	Преимущества	Недостатки
Интуи­ тивные решения	Решение рождается в голове ЛПР, поэтому оно характеризуется быстротой и дешевизной принятия. Люди, обладающие развитой интуицией, ча­сто могут сделать пра­вильный выбор в слож­ной ситуации	Интуиция не всегда безошибочна. В сложной ситуации возможно огромное ко­личество вариантов вы­бора, и принятие реше­ния может превратиться в угадывание с неболь­шими статистическими шансами на успех
Решения на основе суждений	Быстрота и дешевиз­на принятия решения. Богатый опыт может подсказать правильное направление действий	В новых или нестан­дартных ситуациях зна­ний и опыта может ока­заться недостаточно. Стремление полагать­ся на прошлый опыт может привести к из­лишнему консерватизму принимаемых решений
Рацио­ нальные решения	Научно обоснованный выбор, опирающийся на всесторонний анализ про­блемы. Возможность количе­ственной оценки аль­тернатив и их объектив­ного сравнения между собой	Сложность формали­зации неколичественных факторов проблемы. Высокие стоимость и затраты ресурсов. Большой срок приня­тия решения

1. Формулирование ограничений и критериев выбора. Огра­ничения — это условия, отражающие влияние внешних и внут­ренних факторов и сужающие возможность выбора ЛПР. Ограничения можно рассматривать как требования, предъяв­ляемые к решению: альтернативы, для которых какие-либо требования не выполняются, не являются допустимыми и ис­ключаются ЛПР из дальнейшего рассмотрения. Необходимо сформулировать ограничения в количественной (как правило, в виде неравенств) или описательной форме.

Критерии принятия решения — это факторы, по которым ЛПР производит сравнение альтернатив между собой в целях выбора наилучшей. Критерии выбора можно рассматривать как некоторые оценки привлекательности, или полезности, различных альтернатив с точки зрения ЛПР. Оптимальное ре­шение может выбираться по одному или нескольким критери­ям. Критерии могут описывать решения в количественной форме или с точки зрения каких-либо качественных признаков.

Иногда один и тот же фактор может выступать одновре­менно в роли ограничения и критерия. Все альтернативы до определённого порогового значения могут считаться ЛПР не­допустимыми; при переходе через этот порог значение факто­ра используется ЛПР для сравнения альтернатив и выбора наилучшей. Например, максимальная приемлемая цена за 1 т сырья, предлагаемая различными поставщиками, составляет 10 тыс. руб.; выше этого порога цена является ограничением, ниже — критерием (рис. 1).

1. Выявление альтернатив. В идеале для нахождения оп­тимального решения необходимо выявить все возможные аль­тернативы. На практике менеджер редко располагает доста­точной информацией и временем для выявления всех вариан­тов: поиск наилучшего решения может оказаться слишком сложным, длительным и дорогостоящим. Поэтому часто ЛПР рассматривает варианты до тех пор, пока не будет найдено любое решение, удовлетворяющее минимальным требованиям.

Цена за 1 т сырья, тыс. руб.

Рис.1.- Цена сырья как критерий и ограничение

Тем не менее, следует позаботиться о том, чтобы учесть достаточно широкий спектр возможных решений. Можно мысленно представить два крайних гипотетических варианта — идеальный и абсолютно неприемлемый — и располагать остальные найденные альтернативы в этом спектре. Неплохие результаты при выявлении альтернатив может дать мозговой штурм с привлечением экспертов в соответствующей области.

При выявлении альтернатив не следует забывать вариант бездействия, т.е. отказа от принятия решения.

4. Оценка альтернатив. Выявленные альтернативы оцени­ваются относительно установленных ранее критериев выбора. Основой измерения качества альтернатив является сравни­тельная оценка их привлекательности с точки зрения ЛПР в зависимости от степени достижения поставленных целей.

Наибольшая эффективность процесса принятия решений достигается тогда, когда этап выявления альтернатив отделён от их оценки, т.е. сначала определяются все возможные вари­анты, а затем осуществляется их сравнение.

При сравнении и оценке альтернативных решений необ­ходимо обеспечить их сопоставимость, принимая во внимание различные факторы:

• сопоставимость по времени — например, денежные суммы, относящиеся к разным периодам, необходимо приве­сти к одной базе путем дисконтирования и учёта инфляции;
• сопоставимость по производительности — необходимо учитывать снижение производительности, физический и мо­ральный износ оборудования с течением времени;
• сопоставимость по условиям применения — средний уровень заработной платы в столице и провинции может су­щественно отличаться.

5. Выбор оптимального решения. Если в результате оценки альтернатив возможно определить единственное лучшее реше­ние, то именно оно и становится результатом выбора. Однако во многих случаях ЛПР делает окончательный выбор на осно­ве собственных субъективных суждений, предпочтений и опы­та. Сложность выбора также может заключаться в возможной неопределённости условий реализации решения и в необхо­димости согласования индивидуальных точек зрения при при­нятии решения групповым ЛПР. Особенности принятия ре­шений в условиях неопределённости и группового принятия решений будут рассмотрены нами далее.

Процесс принятия решения не заканчивается выбором — для достижения поставленных целей принятое решение долж­но быть воплощено в жизнь. Любое решение должно преду­сматривать механизм реализации, а также контроля его испол­нения для выявления возможных несоответствий или опреде­ления новых потенциальных возможностей и принятия новых управленческих решений.

В процессе принятия решения ЛПР последовательно сужает множество альтернатив, уменьшая на каждом этапе уровень неопределённости (рис. 2).

Рис. 2. Последовательное сужение множества альтернатив

Множество возможных решений включает в себя все аль­тернативы, выявленные ЛПР и подлежащие дальнейшему рас­смотрению.

Из множества возможных решений исключаются альтер­нативы, нарушающие хотя бы одно из установленных ограни­чений. Оставшиеся образуют множество допустимых решений.

Из множества допустимых решений исключаются доми­нируемые альтернативы, которые по всем критериям не луч­ше, чем какие-либо другие. Оставшиеся образуют множество эффективных решений, или множество недоминируемых альтер­натив, или множество Парето — решения, ни одно из кото­рых не является однозначно более предпочтительным для ЛПР, чем остальные.

Из множества Парето ЛПР выбирает единственное опти­мальное решение.

Исключение недопустимых и доминируемых альтернатив, как правило, не представляет большой сложности для ЛПР. Наименее очевидным является выбор оптимального решения из множества Парето.

1.2 Требования к управленческим решениям

Для того чтобы принятое решение было наиболее эффективным, оно должно отвечать ряду требований, а именно: быть научно обоснованным, законным, актуальным, реальным, конкретным, непротиворечивым, своевременным, информативным.

Требование научной обоснованности занимает особое, почетное место в ряду требований, предъявляемых к управленческому решению. Оно означает, что управленческое решение должно:

• соответствовать объективным закономерностям, которые действуют в системе управления;
• быть всесторонним, то есть, по возможности максимально учитывать все рассматриваемые аспекты. [2, с. 207]

Чтобы быть научно обоснованным, управленческое решение прежде всего должно основываться на учете объективных закономерностей и потребностей общественного развития.

Требование научной обоснованности управленческого решения предполагает тщательный анализ обстановки на базе полной и достоверной информации. Причем в современный период развития общества большое значение приобретает требование предвидения, прогнозирования общественного развития, так называемый прогностический аспект.

Прогностический подход в управлении - это систематическое научное исследование состояния, структуры, динамики и перспектив управленческих явлений и процессов на основе познанных конкретных закономерностей, присущих субъекту и объекту управления.

После требования научной обоснованности наиболее важным требованием к управленческому решению является законность, которая предусматривает, что все управленческие решения, независимо от уровня субъекта управления, должны основываться строго на законе и быть направлены на его выполнение. Это требование приобретает особое значение, когда речь идет об органах внутренних дел, сфера деятельности которых связана с постоянным вмешательством в права граждан.

Требование актуальности означает, что управленческое решение прежде всего должно решать наиболее важные, существенные для системы проблемы и вопросы, то есть такие, решение которых создаст условия для более эффективного функционирования системы в целом и отдельных ее элементов.

Реальность управленческого решения предполагает его осуществимость, т.е. нельзя принимать нереальные, абстрактные решения. Такие решения вызывают досаду исполнителей и в своей основе неэффективны. Принятое решение должно быть эффективным и соответствовать силам и средствам системы, которая его выполняет.

Компетентность выражает степень знания субъектом управления явления, на которое он собирается влиять. Решение может быть компетентным в том случае, если субъект управления из всех возможных средств, приемов и способов выполнения поставленной задачи выберет самые выгодные, целесообразные, оптимальные.

Требование конкретности управленческого решения состоит в четком, ясном формулировании целей, задач и путей и средств их достижения. Конкретность означает, что любое управленческое решение должно быть сформулировано так, чтобы исключалась возможность его двусмысленного толкования, чтобы было ясно кто является организатором выполнения, кто является исполнителем, в какие сроки должно быть выполнено решение. Чем конкретнее управленческое решение, тем больше гарантии его успешной и полной реализации.

Управленческое решение должно быть непротиворечивым. Требование непротиворечивости предполагает, прежде всего, внутреннюю непротиворечивость решения, т.е. единство поставленных в решении задач, методов и средств их реализации. Другими словами, каждая поставленная задача должна быть подкреплена конкретными мерами по ее решению. [6, с. 112]

Кроме внутренней непротиворечивости, управленческое решение не должно противоречить и другим решениям, в частности, решением вышестоящих субъектов управления, а также аналогичным решениям, которые были приняты ранее.

Следующее требование - своевременность решения. Решение должно приниматься с учетом состояния и развития как субъекта, так и объекта управления с учетом конкретных условий и бюджета времени для выполнения поставленных задач. Говоря о своевременности решения, следует иметь в виду, что принятие такого решения зависит от умения руководителя правильно ориентироваться в обстановке, осмысливать события и принимать его только тогда, когда оно действительно назрело. Опоздание с принятием решения, также как и его преждевременное принятие, стремление обогнать события в равной степени вредны, они порождают формализм и делают решение невозможным.

Оптимальным будет то решение, которое принимается в самом начале возникновения проблемы, а в отдельных случаях - при возможном возникновении ситуации и заранее. Надо иметь в виду, что речь идет не только о своевременности принятия решения, но и о своевременности достижения целей. Ведь при решении проблемы события развиваются, и может случиться так, что прекрасная идея устареет и потеряет смысл в будущем.

Еще одним требованием к управленческому решению является информативность или информационная емкость. Ее смысл можно сформулировать так: в возможно меньшем физическом и знаковом объеме в решение должно быть заложено как можно больше информации.

1.3 Модели и методы оптимизации управленческих решений

Достижение стратегических и краткосрочных целей предприятием обеспечивается подготовкой, принятием и выполнением большого количества решений. Решение является ответной реакцией на внутренние и внешние воздействия.

Принятие решения - это ключевая процедура в деятельности менеджера, которая относится к числу творческих, логических операций в управленческом процессе.

Решение - это творческий процесс выработки одной или нескольких альтернатив из множественности возможных вариантов действий, направленных на достижение поставленной цели.

Оптимизация является важнейшим этапом технологии выработки рациональных управленческих решений. Оптимизация управленческих решений - выбор эффективного варианта решения из возможных альтернатив.

Принятие и выполнение многочисленных решений в значительной мере обеспечивает реализацию целей для любой организации. Своевременное принятие научно обоснованного решения стимулирует производство или предоставление услуг в непроизводственной сфере.

Решение слабое, принятое преждевременно или с опозданием, снижает результативность работы коллектива или отдельных исполнителей.

Успех решения конкретной задачи зависит от того, насколько удачно выбраны и использованы руководителем или коллегиальным органом управления конкретные методы и приемы подготовки решений.

Модель - это отраженные в схеме, формуле, образцы характеристических признаков объекта, который исследуется.

Наука управления как механизм оптимизации управленческих решений может реализовываться с помощью научного метода, использования системной ориентации, применение моделей.

Научный метод предусматривает применение четко регламентированных аналитических процедур.

Системная ориентация основывается на осознание того, что организация является открытой системой, которая состоит из взаимосвязанных элементов. В процессе деятельности организация обрабатывает ресурсы, информацию, превращая их в продукцию, услуги, прибыль и т. Изучение всех аспектов этого процесса дает материал для принятия эффективного варианта управленческого решения.

Мировая практика выделяет следующие модели управлением решением:

• физические, которые отражают то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Примеры физической модели - чертежи проектировщика, копии транспортных средств или другой техники для проверки исследования отдельных технических узлов;
• аналоговые - ведут себя как реальные объекты, но внешностью они не похожи на них, примером может быть организационная структура управления;
• математическая или символическая - для описания свойств или характеристик объекта или события используются символы. [7, с. 138]

При оптимизации управленческих решений менеджеры и руководители предприятия могут использовать такие методы:

• аналитически систематизированный - этот метод включает себя три составляющие, которые используются для принятия решения, а именно: анализ ситуации, анализ проблемы, анализ решения;
• метод деловых игр - этот метод позволяет руководителям моделировать будущие действия, психологически готовиться к выполнению задания в условиях возможных и конфликтных ситуаций;
• метод мозговой атаки - этот метод предусматривает принятие решения менеджером по той или иной проблеме на основе индивидуальных мнений коллектива;
• метод номинальной группы - этот метод предусматривает принятие решения по проблеме различных типов.

Выбор метода и модели для принятия решения остается за руководителем или менеджером предприятия, главное, чтобы этот метод был действенным и решил поставленную перед ним задачу.

Необходимость применения моделей обусловлена следующими причинами:

• сложностью производственно-хозяйственной деятельности;
• наличием многофакторных зависимостей в процессе решения управленческих задач;
• необходимостью экспериментальной проверки многих альтернативных управленческих решений;
• необходимостью учета динамики среды функционирования. [9, с. 311]

1.4 Моделирование процесса принятия управленческих решений в рамках управления

Анализ моделей и особенностей организаций показал, что любая организация, функционирующая в реальном быстро меняющемся мире должна обладать эффективно работающим механизмом управления для решения возникающих перед ней проблем.

Основные концептуальные модели, с помощью которых описывается управление, а также процесс принятия управленческих решений выглядят следующим образом:

1.  Модель «организация-машина».

2.  Модель «естественной» организации.

3.  Организация-община.

4.  Социотехническая модель.

5.  Интеракционистская модель.

6.  Институциональная модель.

7.  Конфликтная модель.

С точки зрения организационно-поведенческих аспектов в принятии управленческого решения важно то, как этот процесс воспринимается и интерпретируется на различных уровнях (индивидуальном или организационном). В зависимости от этого можно выделить следующие модели принятия решений:

-  модель личностно ограниченной рациональности (удовлетворенность индивида);

-  политическая модель (индивидуальная максимизация);

-  рациональная модель (организационная максимизация);

-  модель организационно ограниченной рациональности (удовлетворенность организации).

Процесс принятия управленческих решений достаточно сложный как по содержанию отдельных его этапов, так и по содержанию прямых и косвенных взаимосвязей данных этапов. Выявление, описание и представление этих взаимосвязей в наглядном виде является основной задачей составления моделей процесса принятия управленческих решений. Модель упрощает моделируемый процесс и никогда не может охватить все элементы и связи реальной действительности.

Моделирование процесса принятия управленческих решений позволяет сделать значительный шаг в сторону количественных оценок и количественного анализа результатов принимаемых решений. Создание и использование моделей процесса принятия решений позволяет даже качественно оцениваемые управленческие ситуации оценивать количественно с помощью специально вводимых вербальночисловых шкал.

Использование моделирования процесса принятия управленческих решений позволяет поднять его на качественно новый уровень, разработать и внедрить в практику принятия управленческих решений современные технологии. Именно профессиональное использование моделей процесса принятия решения позволяет руководителю организации контролировать свою интуицию и обеспечивать большую степень непротиворечивости, согласованности и надежности принимаемых управленческих решений. Но с другой стороны, использование моделей позволяет более полно реализовать интуицию, опыт и знания лица, принимающего решение. Необходимо понимать, что модель позволяет найти рациональное решение лишь для того упрощенного варианта ситуации принятия решения, которое используется в модели.

Нельзя акт принятия решения перекладывать только на заложенные в компьютер модели ситуаций и полученные с их помощью альтернативные варианты управленческих решений. Они носят лишь рекомендательный характер и способствуют разработке эффективного управленческого решения. Решение, найденное с помощью моделирования ситуации, необходимо обязательно проанализировать с точки зрения полноты учтенных в ней факторов и, в случае необходимости, внести соответствующие коррективы. Если в процессе проведения анализа обнаружатся дополнительные факторы, влияющие на развитие ситуации принятия решения, то необходимо скорректировать используемую модель.

Использование моделей, целесообразно не только при принятии особо важных управленческих решений, но и решений менее важных, а также в часто повторяющихся ситуациях принятия решений.

При моделировании процесса принятия решений надо иметь четкое представление о базисных элементах таких моделей:

-  ситуация принятия решения;

-  время для принятия решения;

-  ресурсы, необходимые для реализации решения;

-  ресурсы, которыми располагает организация или ЛПР;

-  система управляемых факторов;

-  система неуправляемых факторов;

-  система связей между управляемыми и неуправляемыми факторами;

-  альтернативные варианты решений;

-  система критериев (оценочная система) для оценки результатов принимаемых решений.

Используемая в процессе принятия управленческого решения модель должна быть адекватна ситуации принятия решения. Это означает, что модель должна:

-  соответствовать структуре и свойствам объекта управления;

-  особенностям и возможностям создания используемых методов моделирования и экспериментов, проводимых на базе используемых моделей;

-  соответствовать требованиям решаемой управленческой задачи.

Укрупненно основные этапы формирования требований при разработке адекватных моделей процесса управления представлены на Рис.1.

Рисунок 1- Основные этапы формирования требований при разработке моделей процесса управления

Необходимо отметить, что наряду с требованием соответствия модели объекту управления, важную роль играет соответствие модели системе ценностей и предпочтениям лица, принимающего решение, его владению необходимыми профессиональными навыками работы с современными управленческими технологиями, уровню доверия руководителя к результатам моделирования. Однако недостаточный анализ ситуации принятия решения нередко приводит к ошибочно принятым управленческим решениям и, следовательно, к дополнительным неоправданным потерям. Приведем наиболее общепринятые классификации моделей процесса принятия управленческих решений:

-  дескриптивные и нормативные модели;

-  проблемно-ориентированные модели и модели решения;

-  одноцелевые и многоцелевые модели;

-  однопериодные и многопериодные модели;

-  детерминированные и стохастические модели.

Рейльян Я.Р. добавляет к этой классификации еще один тип моделей: индуктивные и дедуктивные.

Для определения наиболее предпочтительных альтернатив управленческого решения для конкретной проблемы используются правила, на основании которых осуществляется сравнение и выбор альтернативных вариантов. К числу этих решающих правил можно отнести:

-  метод «свертки». Рассчитываются значения единого комплексного критерия для каждого альтернативного варианта решения;

-  принцип Парето. Сопоставляются оценки альтернативных вариантов решений по нескольким критериям и отбрасываются «доминирующие» решения;

-  лексикографический выбор. Осуществляется выбор сначала по наиболее важным критериям, а затем по менее важным;

-  правило максимина. Используется при игровом подходе и реализует стратегию гарантированного результата, когда выбирается вариант дающий максимальный эффект при наименее благоприятных действиях противника, и другие.

Практически любой метод принятия решения, используемый в управлении, можно рассматривать как разновидность моделирования. Хотя некоторые модели, используемые в управлении, весьма сложны, тем не менее концепция моделирования проста  и суть ее заключается  в замещении реальной жизненной системы, ситуации или операции ее упрощенной схемой, в которой устраняются не относящиеся к рассматриваемой проблеме данные. При этом упрощается восприятие и понимание проблемы, повышается возможность руководителя совмещать свой опыт и знания с суждениями экспертов.

Существует ряд причин, обусловливающих использование моделирования вместо попыток прямого взаимодействия с реальной системой. К ним относятся сложность ряда организационных ситуаций, невозможность проведения многих экспериментов в реальной жизни (даже тогда, когда они необходимы) и, наконец, необходимость ориентации системы на будущее. Возможности человека, особенно управленца, повышаются, когда он взаимодействует с реальностью с помощью ее модели.

Встречается множество управленческих ситуаций, в которых желательно опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблем. Определенные эксперименты в условиях реального мира могут и должны быть выполнены.

Моделирование – единственный систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать. Модели позволяют преодолевать множество проблем, связанных с принятием решений в сложных ситуациях.

К моделям, используемым в процессе управления, предъявляется ряд основных требований.

-  модель, прежде всего, должна учитывать все основные стороны и взаимосвязи предмета моделирования и анализа;

-  она должна отвечать конкретной задаче исследования;

-  модель, приспособленная и составленная для конкретных исследований, может оказаться совершенно не применимой для других ситуаций;

-  модель должна давать возможность исследователю определить все необходимые, а также и вероятные показатели моделируемой системы или операции (целевой функции, эффективности и т. д.) и быть критичной к изменяемым параметрам, т. е. реагировать на эти изменения;

-  модель должна быть максимально простой и не содержать второстепенных связей.

Адекватность управленческих моделей необходимо оценивать по крайней мере с трех точек зрения:

-  по соответствию структуре и свойствам объекта управления (управляемого процесса);

-  по соответствию свойствам и возможностям методов составления данных моделей и экспериментирования с ними;

-  по соответствию требованиям решаемой управленческой задачи.

Использование моделирования в процессе принятия решения требует соблюдения определенных принципов построения и использования моделей на этапах: постановки задачи, построения модели, проверки на достоверность, применения и обновления модели.

Первый и наиболее важный этап построения модели состоит в постановке задачи. Для нахождения оптимального управленческого решения задачи необходимо четко знать, в чем она состоит. Из того, что руководитель осведомлен о наличии той или иной проблемы, вовсе не следует факт понимания им сути этой проблемы. Дело в том, что руководитель обязан уметь отличать симптомы ситуации от причин ее возникновения.

Вторым этапом процесса моделирования является построение модели. Разработчик должен определить, какие выходные нормативы или информацию предполагается получить с ее помощью, чтобы помочь руководству разрешить стоящую перед ним проблему. Кроме того, специалисты должны определить, какая исходная информация требуется для построения самой модели, удовлетворяющей поставленным целям и способной дать нужные результаты.

Требуемая информация разбросана по многим источникам, и может потребоваться время, чтобы ее собрать. К факторам, которые необходимо учитывать при построении модели, относятся расходы и реакция заказчиков. Модель, стоимость которой больше, чем эффект от ее использования, конечно, не отвечает целям моделирования. Подобным образом, излишне сложная модель может быть воспринята пользователями как угроза – и отвергнута ими.

Третий этап процесса моделирования – проверка модели на достоверность. Один из аспектов проверки заключается в определении степени соответствия модели реальному миру. Специалисты должны установить, все ли существенные компоненты реальной ситуации учтены в модели. Конечно, чем лучше модель отражает реальный мир, тем выше ее потенциал как средства оказания помощи руководителю в принятии грамотного управленческого решения.

Второй аспект проверки модели связан с установлением степени, в которой информация, получаемая с ее помощью, действительно помогает руководству решить стоящую перед организацией проблему.

После проверки на достоверность модель готова к применению на практике. Практическое применение моделей принятия решений для обеспечения управленческой работы предполагает разработку более обобщенной модели, соответствующей реальным условиям хозяйственной деятельности. Здесь также существуют проблемы. Многие руководители не умеют работать с моделями, и в силу этого не хотят показать свою некомпетентность в этой области.

Если модели создаются специалистами штабных служб линейные руководители, для которых разрабатываются модели, должны принимать активное участие в постановке задачи и установлении требований к информации, получаемой в результате использования модели. Руководителям необходимо объяснить, как модель функционирует, каковы ее потенциальные возможности и ограничения к применению.

В модели принятия управленческих решений необходимо учитывать возможность корректировки как входных данных, так и выходных (их количество и формы).

Моделирование направлено на синтез результатов аналитического познания, в результате чего описываются общие законы и закономерности, стабильные свойства элементов и связей в процессе функционирования или развития исследуемого явления. Диалектическое единство анализа и синтеза в процессе познания означает, что моделирование нельзя противопоставлять анализу. Напротив, моделирование является основным и непременным условием развития анализа. Обобщение в модели познанных общих характеристик процесса позволяет анализу интерпретировать единичные факты на основе комплекса накопленных знаний и идентифицировать новое качество в этих фактах (отклонения от модельных параметров процесса).

Стремление к учету лишь количественных аспектов принимаемых решений маскируется в утвержденных методиках оценки альтернатив в виде различных формул. В таких формулах делается попытка строго обосновать соотношения между некоторыми количественными показателями, а многие качественные показатели просто остаются без внимания (Рис. 2.).

Рисунок 2 – Модель выбора проекта научных исследований

Следствием всего этого является однобокий характер принимаемых управленческих решений, что приводит к нежелательным последствиям, как для лица, принимающего решения, так и для лиц, которых принимаемые решения затрагивают.

Рассмотрим модель, используемую в задачах выбора проектов научных исследований, которую вполне можно применить для организаций.

Ценность проекта или показатель прибыльности, действительно, зависит от указанных выше факторов. Но он зависит еще и от квалификации предполагаемых исполнителей проекта. Вид зависимостей между включенными в формулу переменными объективно не определен: ясно лишь, что одни из них увеличивают ценность проекта, а другие уменьшают ее.

Недаром существует множество подобных зависимостей – нет объективных оснований выделить какую-то из них. Данная модель отражает лишь веру руководителя организации в то, что отбор проектов должен производиться на основе приведенной зависимости.

От типа шкалы измерения проекта во многом зависит возможность применения того или иного метода моделирования результатов реализации альтернативных вариантов.

В разных работах выделяется много различных видов шкал измерения. Л.Г. Евланов приводит шесть типов шкал, наиболее употребляемых в практике измерений: шкала наименований, порядковая шкала, шкала интервалов, шкала отношений, шкала разностей, абсолютная шкала.

В большинстве случаев многие модели остались без всякого применения, возможно потому что, как сказал известный экономист лауреат Нобелевской паремии В.В Леонтьев, «недостаток фактических знаний об условиях, существующих в реальном мире, заставляет авторов модели основывать многие, если не все, общие заключения на различных априорных допущениях, выбранных из-за их удобств, а не из-за их отношения к наблюдаемым фактам».

На данном этапе развития техники и экономики для дальнейшего улучшения экономического положения человека и общего экономического роста, существует потребность в выработке единых рабочих моделей для принятия управленческих решений, и в частности в инновационном бизнесе. Понятие управленческое решение можно описать как, один из важнейших видов управленческого труда и совокупности целенаправленных и взаимосвязанных управленческих действий, благодаря которым может быть реализованы управленческие задачи [2, 284].

При моделировании управленческих решений, требуется более подробно понять, как происходит создание модели и основные виды моделей, использующиеся для принятия управленческих решений. Сам процесс создания модели состоит из нескольких основных этапов, позволяющих взвесить все положительные и отрицательные стороны и получить наиболее лучший результат.

• 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.

Второй этап, это этап формали­зации экономической проблемы, т. е. выражения ее в виде конкретных математических зависимостей. Построение модели подразделяется в свою очередь на 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, агрегировано 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.

На третьем этапе чисто математическими приемами исследования выявляются общие свойства модели и ее решений. В частности, важ­ным моментом является 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.

Пятый этап: 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; при этом 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.

Шестой этап включает разработку ал­горитмов численного решения задачи, подготовку про­грамм на ЭВМ и непосредственное проведение расчетов; при этом значительные трудности вызываются большой размерностью экономических задач. Обычно расчеты на основе экономико-математической модели носят много­вариантный характер. Многочисленные модельные экс­перименты, изучение поведения модели при различных условиях, возможно, проводить благодаря высокому бы­стродействию современных ЭВМ. Численное решение существенно дополняет результаты аналитического ис­следования, а для многих моделей является единствен­но возможным.

На седьмом 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 и валидация модели). При­менение численных результатов моделирования направлено на решение практических задач.

Выше уже 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. Начав исследование с построения простой модели, можно получить полезные ре­зультаты, а затем перейти к созданию более сложной и более совершенной модели, включающей в себя новые условия и более точные математические зависимости.

Понятие “модель” и “моделирование”.

С понятием “моделирование экономических систем” (а также математических и др.) связаны два класса задач:

1. задачи анализа, когда система подвергается глубокому изучению ее свойств, структуры и параметров, то есть исследуется предметная область будущего моделирования.
2. Задачи, связанные с задачами синтеза (получения ЭММ данной системы).

Модель – изображение, представление объекта, системы, процесса в некоторой форме, отличной от реального существования.

Различают физическое и математическое моделирование.

Этапы практического моделирования.

1. Анализ экономической системы, ее идентификация и определение достаточной структуры для моделирования.
2. Синтез и построение модели с учетом ее особенностей и математической спецификации.
3. Верификация модели и уточнение ее параметров
4. Уточнение всех параметров системы и соответствие параметров модели, их необходимая валидация (исправление, корректирование).

Этап подгонки модели многократный.

2.3 Классификация экономико-математических методов и моделей

Таблица 1 - Формальная классификация моделей.

Признак классификации	Модель
1. Целевое назначение	Прикладные, теоретико-аналитические
2. По типу связей	Детерминированные, стохастические
3. По фактору времени	Статические, динамические
4. По форме показателей	Линейные, нелинейные
5. По соотношению экзогенных и эндогенных переменных	Открытые, закрытые
6. По типу переменных	Дискретные, непрерывные, смешанные
7. По степени детализации	Агрегированные (макромодели), детализированные (микромодели)
8. По количеству связей	Одноэтапные, многоэтапные
9. По форме представления информации	Матричные, сетевые
10. По форме процесса	Аналитические, графические, логические
11. По типу математического аппарата	Балансовые, статистические, оптимизационные, имитационные, смешанные

Суть экономико-математического моделирования заклю­чается в описании социально-экономических систем и про­цессов в виде экономико-математических моделей. Выше кратко рассмотрен смысл понятий «метод моделирования» и «модель». Исходя из этого экономико-математические ме­тоды следует понимать как инструмент, а экономико-мате­матические модели — как продукт процесса экономико-ма­тематического моделирования.

Рассмотрим вопросы классификации экономико-матема­тических методов. Эти методы представляют собой комплекс экономико-математических дис­циплин, являющихся сплавом экономики, математики и ки­бернетики. Поэтому классификация экономико-математических методов сводится к классификации научных дисцип­лин, входящих в их состав. Хотя общепринятая классифи­кация этих дисциплин пока не выработана, с известной сте­пенью приближения в составе экономико-математических методов можно выделить следующие разделы:

- экономическая кибернетика: системный анализ эконо­мики, теория экономической информации и теория управляющих систем;

- математическая статистика: экономические прило­жения данной дисциплины — выборочный метод, дис­персионный анализ, корреляционный анализ, регресси­онный анализ, многомерный статистический анализ, факторный анализ, теория индексов и др.;

- математическая экономия и изучающая те же вопросы с количественной стороны эконометрия: теория эконо­мического роста, теория производственных функций, межотраслевые балансы, национальные счета, анализ спроса и потребления, региональный и пространствен­ный анализ, глобальное моделирование и др.;

- методы принятия оптимальных решений, в том числе исследование операций в экономике. Это наиболее объ­емный раздел, включающий в себя следующие дисцип­лины и методы: оптимальное (математическое) програм­мирование, в том числе методы ветвей и границ, сетевые методы планирования и управления, программно-целе­вые методы планирования и управления, теорию и мето­ды управления запасами, теорию массового обслужива­ния, теорию игр, теорию и методы принятия решений, теорию расписаний. В оптимальное (математическое) программирование входят в свою очередь линейное про­граммирование, нелинейное программирование, динами­ческое программирование, дискретное (целочисленное) программирование, дробно-линейное программирование, параметрическое программирование, сепарабельное про­граммирование, стохастическое программирование, гео­метрическое программирование;

- методы и дисциплины, специфичные отдельно как для централизованно планируемой экономики, так и для ры­ночной (конкурентной) экономики. К первым можно отнести теорию оптимального функционирования эконо­мики, оптимальное планирование, теорию оптимального ценообразования, модели материально-технического снаб­жения и др. Ко вторым — методы, позволяющие разра­ботать модели свободной конкуренции, модели капита­листического цикла, модели монополии, модели индика­тивного планирования, модели теории фирмы и т.д. Многие из методов, разработанных для централизованно планируемой экономики, могут оказаться полезными и при экономико-математическом моделировании в усло­виях рыночной экономики;

- методы экспериментального изучения экономических явлений. К ним относят, как правило, математические методы анализа и планирования экономических экспери­ментов, методы машинной имитации (имитационное мо­делирование), деловые игры. Сюда можно отвести также и методы экспертных оценок, разработанные для оценки явлений, не поддающихся непосредственному измерению. Перейдем теперь к вопросам классификации экономико-математических моделей, другими словами, математических моделей социально-экономических систем и процессов. Единой системы классификации таких моделей в настоя­щее время также не существует, однако обычно выделяют более десяти основных признаков их классификации, или классификационных рубрик. Рассмотрим некоторые из этих рубрик.

По общему целевому назначению эконо­мико-математические модели делятся на теоретико-анали­тические, 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 разделяются 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.

Заключение

Модель это представление объекта системы или идеи в некоторой форме отличной от самой целостности. Она является упрощенным изображением конкретной жизненной (управленческой) ситуации. Другими словами, в моделях определенным образом отображаются реальные события, обстоятельства и т.д. Существует ряд причин обусловливающих использование модели вместо попыток прямого воздействия с реальным миром:

·   сложность реального мира (реальный мир организации исключительно сложен и фактическое число перемены, относящихся к конкретной проблеме, значительно превосходит возможности любого человека, и постичь его можно упростив реальный мир с помощью моделирования);

·   экспериментирование (встречается множество управленческих ситуаций, в которых желательно опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы. Определенные эксперименты в условиях реального мира могут и должны быть выполнены. Когда фирма “Боинг” проектирует новый самолет, “Ниссан” новый автомобиль, “Ай Би Эм” - новую модель компьютера, они всегда изготавливают образец, проверяют его в реальных условиях и только потом начинают полномасштабное производство.  Но прямое экспериментирование такого типа дорого стоит и требует времени. Существуют бесчисленные критические ситуации, когда требуется принять решение, но нельзя экспериментировать в реальной жизни.);

·   ориентация управления на будущее (невозможно наблюдать явление, которое еще не существует и может быть никогда не состоится, как и проводить прямые эксперименты. Однако многие руководители стремятся рассматривать только реальные и осязаемые, и это, в конечном счете должно выразиться в их повороте 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.).

Прежде чем рассмотреть широко используемые  современными организациями модели необходимо описать три базовых типа моделей:

·   физическая модель (представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Отличительная характеристика физической модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность. Пример: чертеж завода, его уменьшенная фактическая модель,  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. Автомобильные и авиационные предприятия всегда изготавливают физические уменьшенные копии новых средств передвижения, чтобы проверить определенные характеристики. Будучи точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, но при этом стоит она много меньше настоящей);

·   аналоговая модель (представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Пример аналоговой модели – организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем, скажем, составление перечня взаимосвязи всех работников);

·   математическая модель (в этой модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события).

Итак, моделирование позволяет заранее предвидеть ход событий и тенденции развития, присущие управляемой системе, выяснить условия ее существования и с учетом влияния разных факторов. При этом, на первый взгляд, может показаться, что чем большее количество факторов учтено в модели, тем лучше сама модель. На самом деле детализированная модель не всегда целесообразна, так как это излишне усложняет модель и представляет трудность для ее анализа.

Совершенствование процесса принятия управленческих решений и соответственно повышение качества принимаемых решений достигается за счет использования научного подхода, моделей и методов принятия решений. Модель является представлением системы, идеи или объекта. Необходимо использовать модели из-за сложности организаций, невозможности проводить эксперименты в реальном мире, необходимости заглядывать в будущее. Основные типы моделей: физические, аналоговые и математические (символические). Общими проблемами моделирования являются недостоверные предпосылки, информационные ограничения, плохое использование результатов и чрезмерные расходы.

Список использованных источников

1. Астахова Н., Москвитин, Г. Теория управления: учебное пособие. – М.: Юрайт, 2014. – 376 с.
2. Боровская М. Экономика, организация и управление на предприятии. – СПб: Феникс, 2013. - 480 c.
3. Герчикова И. Менеджмент: учебник. - М.: Банки и биржи, Юнити, 2015.– 480 с.
4. Дорофеев В. Д. Менеджмент: учеб. Пособие. – М.: ИНФРА-М, 2014. - 439 с.
5. Зайцев Н. Л. Экономика, организация и управление предприятием: учебное пособие. – М.: Инфра–М, 2012. – 453 с.
6. Литвак, Б. Г. Разработка управленческого решения. - М.: Дело, 2014. – 392 с.
7. Мендель А. В. Модели принятия решений: учебное пособие. – М.: Юнити-Дана, 2015. – 465 с.
8. Новицкий, Н. И., Пашуто, В. П. Организация производства и управление предприятием. – Минск: БГУ, 2015. - 417 с.
9. Разу, М. Менеджмент. – М.: КноРус, 2014. – 480 с.
10. Ременников В. Б. Управленческие решения: учебное пособие для студентов вузов. – М.: Юнити-Дана, 2013. – 143 с.
11. Учитель Ю. Г. Разработка управленческих решений: учебник. – М.: Юнити-Дана, 2015. – 383 с.