На предприятиях 15 Вопросы к главе 1 25 (стр. 17 из 36)

Реальные хозяйственные ситуации, возникающие при наличии конкуренции и требующие принятия безотлагательных решений, превращены для учебных целей в упрощенные модели. "Конкурирующие" группы "управляющих" (каждому из них поручается определенная функция - производство, сбыт, финансы) должны принимать решения, направленные на достижение более благоприятного, чем у "конкурентов", положения по сравнению с исходным. Такие игры могут проводиться в целях определения наилучшей стратегии или нахождения выигрышного варианта "ходов" и "ответов". Результаты принятых решений оцениваются часто с помощью вычислительной машины и сообщаются командам в качестве основы для принятия дальнейших решений. Деловая игра обычно подчинена определенным правилам, которыми участники обязаны руководствоваться. Эти правила зависят от характера конкретной модели, на основе которой проводится игра. Дальнейшее развитие этого метода заключается в расширении числа игровых конкурентных ситуаций, которые могут быть реалистически интерпретированы, а также в построении более сложных и продуманных моделей, точнее соответствующих реальным хозяйственным ситуациям.

В работе [33] предложен один из методов, основанный на человеко-машинной модели, в которой вычисления по формализованным отношениям создают ту или иную обстановку вокруг вовлеченных в модельную среду экспертов, а последние генерируют специфически человеческие реакции на эту обстановку, подчиняясь в меру способности и желания тому или иному заранее согласованному сценарию. Он представляет собой модельно-игровой эксперимент, обобщенная технологическая схема которого приведена на рисунке 2.6. Технология модельно-игрового эксперимента состоит из отдельных этапов.

Вся технология ведется группой поддержки, компетентной в организации модельных экспериментов. Следуя рисунку 2.6, в основе технологии лежат банки моделей (3), экспертов (4) и экономико-статистической информации (5). В первом банке накапливаются разработанные в разное время и по различным поводам дескриптивные модели экономических процессов, стандартно оформленные, охарактеризованные и приспособленные под единую технологию использования. Во втором хранятся данные об экспертах и их специализации с рейтинговыми оценками их компетентности по тем или иным аспектам экономической проблематики.

Информационный банк накапливает экономические данные, необходимые для калибровки моделей. Источниками таких данных служат как обычные экономические отчеты, справочники, нормативы и т.д., так и результаты проведенных ранее экспериментов: выявленные целевые функции субъектов экономики, их поведенческие характеристики и т.п. Ведение и пополнение этих банков - первая задача группы поддержки.

Поступающая на экспертизу проблема предварительно анализируется (1) с точки зрения полезности применения к ее исследованию модельного инструментария. При положительном решении формируется специальная группа экспертов-аналитиков (2). Аналитики вместе с группой поддержки после более глубокого изучения проблемы планируют модельный (модельно-игровой) эксперимент и подбирают (6) подходящие модели, экспертов на игровые роли, сценарии предстоящих экспериментов. Здесь же предварительно калибруются модели.

Реализация плана эксперимента начинается с введения в проблематику экспертов-игроков (7) изучения игровых сценариев, назначения на роли, знакомства с рабочими местами и т.п. Для игроков создается ситуация "как в жизни", поэтому модельная часть представляется для них во многом, как "черный ящик". Аналитики же полностью информируются о свойствах моделей, особенно о допущенных упрощениях, чтобы они могли максимально достоверно оценивать условность экспериментальных результатов.

Собственно эксперимент (8) состоит из серии игр с моделями, сопровождаемых межигровыми обсуждениями, где эксперты высказывают и уточняют свои мнения, после чего возможно изменение состава моделей, их поднастройка, уточнение сценариев и т.п.

Информация по ходу эксперимента (численная и вербальная) фиксируется (9) и затем обрабатывается аналитиками (10) для вынесения окончательного мнения по проблеме.

Рисунок 2.6 – Технологическая схема модельно-игровой экспертизы

Методы теории связи [2] рассматривают механизм обратных связей, дают возможность получить сигнальную информацию о процессах, выходящих за пределы установленных параметров. В управленческой деятельности это позволяет управлять товарными запасами (управление поступлениями и отгрузками), процессами производства и сбыта (увязка производственных мощностей с возможностями сбыта). Применение таких методов к организационным структурам маркетинга помогает совершенствовать связь предприятий и фирм с рынком, повысить эффективность использования получаемых данных о процессе производства и сбыта.

Эвристические методы (в частности методы экспертных оценок). Математические модели исследования операций иногда оказываются настолько сложными, что точное решение сформулированной задачи найти нельзя, так как вычисления могут оказаться громоздкими, а требуемые затраты времени – слишком большими. В таких случаях для получения рационального решения используются эвристические методы, основанные на интуитивных и эмпирических правилах, которые позволяют исследователю улучшить уже имеющееся решение. Эвристические модели по существу являются программами для ЭВМ, направленными на определение наилучшей стратегии поиска решения, при которой отсеиваются заведомо ненужные варианты. Один из распространенных эвристических методов - метод иерархически направленного перебора.

Важное место в арсенале эвристических методов маркетинга занимают методы экспертных оценок. Они дают возможность достаточно быстро получить обоснованный ответ на вопрос о возможных потребительских предпочтениях на рынке [34]; решить вопросы ценообразования на рынке [35]; выявить сильные и слабые стороны предприятия; получить оценку эффективности маркетинговых мероприятий и т.д.

В частности, для решения задач управления широко используются методы "Мозговой атаки", "Дельфи" и др. Использование экспертизы является достаточно авторитетным и перспективным методом, если правильно сформирована экспертная группа, проведена процедура экспертных оценок, выбраны методы обработки результатов экспертизы.

Названные методы не исчерпывают, конечно, всего арсенала, используемого при экономико-математическом моделировании задач управления.

Вопросы к главе 2

1. Что понимается под “моделью”?

2. Раскройте сущность моделирования.

3. В чем заключаются особенности экономики как объекта моделирования?

4. Какие основные классификационные группы экономико-математических моделей?

5. Какие основные экономико-математические методы применяются в управлении предприятием?

6. В чем заключается сущность и основное применение методов в управлении:

- теории вероятностей и математической статистики?

- оптимизационных методов?

- теории игр?

- управления запасами?

- сетевого планирования и управления?

- экономических методов?

- теории массового обслуживания?

- балансовых методов?

- имитационных методов?

- деловых игр?

- эвристических методов?

Литература к главе 2

1. Колемаев В.А. Математическая экономика: Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ, 1998. – 240 с.

2. Маркетинг/Упоряд., вступ. ст. Кредисова А.І. – К.: Украина, 1994. – 399 с.

3. Федосеев В.В. Экономико-математические методы и модели в маркетинге: Учебное пособие/ВЗФЭИ. - М.: АО "Финстатинформ",1996. –110 с.

4. Ковалев А.И., Войленко В.В. Маркетинговый анализ. Кн.2. – М. – Центр экономики и маркетинга, 1996. – 176 с.

5. Евдокимов Ф.И., Гавва В.М. Азбука маркетинга: Учеб. пособие. 3-е изд., перераб. и доп. – Д.: Сталкер, 1998. – 432 с., ил.

6. Рыжов А. Моделирование функций спроса на продукты питания // Бизнес информ. – 1997. – № 12. – С.45-46.

7. Оспищев В., Синицына Г. Оценка эффективности и планирование расходов на рекламу // Бизнес информ. – 1998. – № 13-14. – С. 128-130.

8. Данько Т., Данько Н. Сегментирование рынка с применением количественных методов // Бизнес информ. – 1997. – № 4. – С. 80-84.

9. Ветров А. А., Ломовацкий Г.И. Дисперсионный анализ в экономике. – М., 1975. – 120 с.

10. Шеффе Г. Дисперсионный анализ. – М., 1980. – 512 с.

11. Ильяшенко С. Факторы риска поиска целевых рынков // Бизнес информ. – 1998. – № 3. – С. 68-71.

12. Мельник М.М. Экономико-математические методы и модели в планировании и управлении материально-техническим снабжением: Учеб. для экон. спец. вузов. – М.: Высш. шк., 1990. – 208 с.

13. Исследование операций в экономике: Учебн. пособие для вузов/ Кремер Н.Ш., Путко Б.А., Тришин И.М., Фридман М.Н.; Под ред. проф. Кремера Н.Ш. – М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. – 407 с.

14. Деордица Ю.С., Нефедов Ю.М. Исследование операций в планировании и управлении: Учеб. пособие. – К.: Вища шк., 1991. – 270 с.

15. Крушевский А.В. Справочник по экономико-математическим моделям и методам. – Киев: Техника, 1982. – 208 с.

16. Кухарев В.Н., Салли В.И., Эрперт А.М. Экономико-математические методы и модели в планировании и управлении: Учебник. – К.: Вища шк., 1991. – 301 с.

17. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики: Учеб. пособие для вузов. – 2-е изд.: перераб. и доп. – М.: Энергия, 1980. – 424 с.

18. Вороновицкий М.М., Щербаков А.В. Модель поведения предприятия-монополиста на денежном и бартерном рынках // экономика и математические методы. – 1998. – Том 34. – Вып. 3. – С. 106-121.

19. Забродский В., Забуга С., Заруцкая Т. Формирование производственной программы предприятия // Бизнес информ. – 1997. – № 18. – С. 26-29.

20. Забуга С. Планирование производства продукции с учетом обратной связи // Бизнес информ. – 1998. – № 3. – С. 53-54.