Моделирование и прогнозирование в менеджменте. Основы прогнозирования и. Основные направления и методы прогнозирования

Моделирование - это один из методов , который сегодня получает все большее распространение.

Моделирование (лат. - мера, норма и француз. - образец, прообраз ) - это метод исследования объектов познания с помощью их моделей.

Объекты познания - реально существующие системы (органические и неорганические), предметы, явления, социальные процессы.

Модель объекта - его аналог, который может быть представлен в виде структуры, схемы, знаковой системы, функции, результата. Аналог служит для хранения и расширения знания о свойствах и структурах объекта. С гносеологической точки зрения - это заместитель оригинала в познании и практике.

Результаты разработки и исследования модели переносятся на оригинал. С логической точки зрения, подобный перенос основан на отношениях изоморфизма (одинаковости) и гомоморфизма (уподобления), существующих между моделью и тем, что с ее помощью моделируется.

Потребность в моделировании возникает в случае, когда исследования самого объекта затруднительно или даже невозможно.

Виды моделирования:

• 1. Предметное (модель воспроизводит определенные геометрические, физические, динамические,функциональные характеристики оригинала).
• 2. Аналоговое (оригинал и модель описываются едиными математически отношениями).
• 3. Знаковое (моделью служат схемы, чертежи, формулы).
• 4. Логико-математическое (построение логико-математических моделей на основе мысленно наглядного представления знаков и операций с ними).

Моделирование во многом основывается на рассуждении по аналогии на основании исходных данных. При этом данные могут изменяться, в соответствии с чем расширяются выразительные возможности модели.

Изменяющиеся данные параметры объекта - это переменные, которые классифицируются на:

1) внутренние (собственные параметры объекта);

2) внешние (не зависят и не определяются объектом)

• 3) управляемые (выбираются руководителем или исследователем по своему усмотрению);
• 4) неуправляемые (не зависят от води субъекта, значение их можно лишь регистрировать);
• 5) случайные (распределены по некоторому вероятностному закону, неконтролируемы; не имеют вероятностной природы, неопределенные).

Цель моделирования - воспроизвести данные, оценивающие натуральные нагрузки, ход работы объекта, а также исследовать его внутренние процессы.

Основная задача моделирования -- воспроизвести модель, которая должна иметь сходство с оригиналом, но не должна быть его полным аналогом. Это основное условие моделирования. В противном случае моделирование теряет смысл.

Основное отличие оригинала от модели - способность к гибкому прогнозному моделированию, не влияющему на исходные данные модели.

Социальная модель может представлять собой математическое уравнение, графическое отображение различных факторов, таблицы взаимозависимых признаков (событий и явлений). В отличие от физической, социальная модель не копирует изучаемые объекты или явления, а преобразует значение одних признаков социального явления или процесса, выбранных в качестве независимых, в значение других признаков, выбранных в качестве зависимых.

Информационное значение социальной модели можно оценивать по степени точности отображения или прогнозирования изменения изучаемых социальных процессов или явлений (зависимые признаки) при новых значениях независимых признаков. То есть необходимо разводить понятия: разработанная схема (в которой то, что независимо может быть представлено зависимо от каких-либо условий) и существующая реально социальная действительность с ее объективными независимыми условиями.

Моделирование применяется;

• а)при исследовании глобальных проблем, которые охватывают всю жизнедеятельность человека и узких проблем социальной сферы (например, состояния демографической ситуации в России);
• б)в условиях рыночных отношений (например, состояние образования, здравоохранения, женщины и семьи в условиях социальных реформ, моделирование духовно-нравственной сферы личности, системы переквалификации в условиях рыночных отношений работников и т.д.).

Моделирование социальных структур создает много моделей, учитывающих влияние тех или иных социальных факторов на исследуемые социальные процессы.

Основой и предметом моделирования является проблемная ситуация, которая обусловлена объективными (противоречие между потребностями и способами их удовлетворения, между процессом развития и процессом стабилизации) и субъективными факторами.

Наиболее распространенные методы моделирования: разработка, анализ и исследование модели, проблемной ситуации, инновационных моделей, эвристических моделей, специальных математических моделей. В последнее время широкое распространение получают модели, создаваемые на ЭВМ.

Основными средствами моделирования являются:

• – словесное описание - наиболее простой и доступный способ задания моделей;
• – графическое представление в виде кривых, чертежей - этот способ имеет ограниченное самостоятельное значение, может являться дополнением к другим;
• – блок-схемы, матрицы решений - этот способ может считаться промежуточным между словесным и математическим описаниями;
• – математическое описание;
• – программное описание (для ЭВМ).

В повседневной практике достаточно часто используются возможности компьютерной программы Excel, имеющей различные функции для осуществления расчета тенденций изменения переменной в периоде основания для продолжения тенденции в период упреждения прогноза.

Виды и функции моделей

Мо делирование - специфическое многофункциональное исследование. Его главная задача - воспроизвести на основании сходства с существующим объектом другой, заменяющий его объект (модель). Модель - это аналог оригинала. Она должна иметь сходство с оригиналом, но не повторять его, так как в этом случае само моделирование теряет смысл. Недопустимо и произвольное моделирование; оно в этом случае не дает должного представления об оригинале модели, а также не выполняет своей функции. Модели различаются по степени близости к действительности (степени изоморфизма с действительностью).

Все многообразие моделей в соответствии со способом воспроизведения действительности и применяемыми средствами построения модели можно разделить на три класса :

• 1) материальные модели , которые ввиду специфичности социальных объектов должны реализовываться в форме моделей, основанных на участии в них людей (как правило, это игровые модели);
• 2) идеальные модели в настоящее время используются в социологии практически на всех направлениях научного поиска. Идеальные модели обычно классифицируют по следующим основаниям:
  • – по объему исследования различают модели социальной структуры общества и социально-демографических процессов, модели образа жизни и социально-политических процессов и т. д.;
  • – по уровню моделируемой системы - микро- и макромодели;
  • – по ориентированности на воспроизведение тех или иных сторон оригинала - субстанциональные, структурные, функциональные и смешанные модели;
  • – способу отображения в модельных конструкциях законов и закономерностей, которым подчиняется объект исследования , - детерминистические и стохастические модели;
  • – ориентированности на изучение функционирования или развития системы - модели с постоянной и изменяющейся структурой;
  • – месту в структуре научного познания - измерительные, описательные, объяснительные, предсказательные и критериальные;
  • – уровню формализации - концептуальные и формально-логические (математические) модели;
• 3) смешанные модели , сочетающие элементы первых двух (так называемые человекомашинные модели). Сфера применения моделей первого и третьего классов весьма ограничена в социологии.

Функции моделей. В зависимости от задач исследования модели могут включаться в познавательный процесс как на эмпирическом, так и на теоретическом уровне знания. При этом на эмпирическом уровне

– измерительную (измерение социальных характеристик) и описательную (фиксация результатов эмпирического исследования и выражение их в понятиях науки).

На теоретическом уровне знания модели выполняют, как правило, следующие функции:

• – объяснительную - раскрытие сущности исследуемых объектов,
• – критериальную - проверка истинности некоторых положений теории или системы гипотез,
• – предсказательную - оценка будущего состояния рассматриваемой системы.

Отдельные функции могут выполняться моделями как на эмпирическом, так и на теоретическом уровне знания. Что же касается конкретных моделей, то они могут конструироваться специально для выполнения одной из названных функций. Кроме того модели могут конструироваться специально для одновременной реализации нескольких функций. Например, имитационные модели выполняют, как правило, одновременно описательную и объяснительную функции или описательную и критериальную.

Каким требованиям должна отвечать социальная модель?

Первая группа требований . Модель должна

• – быть простой, удобной;
• – давать новую информацию об объекте;
• – способствовать усовершенствованию самого объекта.

Ко второй группе требований можно отнести:

• – определение или улучшение характеристик объекта;
• – рационализацию способов его построения;
• – возможность управления или познания объекта на его модели.

Следовательно, правомерно при разработке моделей говорить об их подобии объекту-оригиналу. При этом, с одной стороны, соблюдается жесткая целенаправленность, увязка параметров с ожидаемыми результатами, с другой стороны, модель должна быть достаточно «свободной», способной к преобразованию в зависимости от конкретных условий и обстоятельств, быть альтернативной, иметь в запасе наибольшее число вариантов.

Оценка моделей

Каким требованиям должна отвечать социальная модель? Сегодня в научной литературе к модели выдвигаются следующие требования:

• – она должна быть простой, удобной;
• – позволять изучить объект и получить новую информацию о нем;
• – способствовать усовершенствованию объекта;
• – давать возможность рассмотреть управление объектом на его модели.

При разработке модели соблюдается жесткая целенаправленность, увязка параметров с ожидаемыми результатами, с другой стороны, модель должна быть достаточно «свободной», способной к преобразованию в зависимости от конкретных условий и обстоятельств, быть альтернативной, иметь в запасе наибольшее число вариантов.

Критерии оценки модели

• 1) Одним из критериев оценки служит прогрессивность модели , означающая, насколько она по целому ряду параметров является лидирующей,
• 2) вид отражения (интуитивное отражение, качественное описание, наглядная имитация, количественное описание, системное воспроизведение);
• 3) распространенность (социальная сфера в целом, отрасль, социальная группа и т.д.);
• 4) уровень разработанности (выдвинута идея, построена схема, разработан алгоритм, формализованная, материализованная система и т.п.);
• 5) уровень творческого решения с помощью модели. Первый уровень - определение (различение, распознавание), классифицирование известных фактов, предметов, событий, упорядочение их и решение простых задач, усовершенствование простейших модельных представлений. Второй уровень - осуществление научного прогноза качественно новых фактов, событий и их практического использования.

Не менее важным является рассмотрение структуры моделей. В структуру модели входят три основных компонента : совокупность направлений развития объекта познания; побудительные силы развития; факторы внешних воздействий.

При исследовании важно зафиксировать степень реализованного воздействия всех основных компонентов на предыдущем этапе познания объекта, что может быть осуществлено при ретроспективном анализе. Подобный подход в значительной мере предопределяет предвидение развития исследуемого объекта, базирующееся на опыте прошлого, на сравнении с ним, опирается на репрезентативные массивы информации.

Цель прогнозирования в социальной работе - дать вариативный прогноз изменения социального объекта (явления, процесса, ситуации, группы, личности), т.е. описать его состояние в будущем с указанием количественных и качественных характеристик.

В соответствии с описываемыми характеристиками, прогнозы так и будут называться: качественные прогнозы, количественные прогнозы.

Моделирование - многоплановый метод исследования, один из путей познания. Оно приводит исследования реально существующих предметов, явлений, социальных процессов, органических и неорганических систем. Им охвачены все процессы. Моделирование - это специфическое многофункциональное исследование. Его главная задача - воспроизвести на основе сходства с имеющимся объектом другой, заменяющий его объект (модель). Модель - аналог оригинала. Она должна иметь сходство с оригиналом, но не повторять его, так как при этом именно моделирование теряет смысл. Недопустимо и свободное моделирование; в этом случае оно не дает необходимого представления об оригинале модели, а также не выполняет своей функции.

Функции социального моделирования: углубление познания имеющихся систем и объектов; определение основных параметров, путей дальнейшего их применения; проведение сравнительного анализа оригинала и модели, выявленные качественных характеристик.

Моделирование выполняет и важные эвристические функции: выявляет негативные тенденции, определяет позитивные пути решения проблем, предлагает альтернативные варианты.

Выделяют несколько видов (типов) моделей: познавательные, эвристические; модели будущего - прогностические; модели желаемого, заданного состояния.

Цели моделирования: отразить состояние проблемы на данный момент; выявить наиболее острые "критические" моменты, "узлы" противоречий; определить тенденции развития и те факторы, влияние которых может скорректировать нежелательное развитие; активизировать деятельность государственных, общественных и других организаций и лиц в поисках оптимальных вариантов решения социальных задач.

Модель должна соответствовать определенным требованиям:

1. Быть более простой, более удобной, давать информацию об объекте, способствовать совершенствованию самого объекта.

2. Способствовать определению или улучшению характеристик объекта, рационализации способов его построения, управлению или познанию объекта.

В целом модель должна соответствовать следующим требованиям: полноты, адекватности и эволюционности; быть абстрактной, чтобы допускать варьирование большого количества переменных; удовлетворять условиям, которые ограничивают решении задачи; ориентироваться на реализацию задач с помощью имеющихся возможностей; обеспечивать получение новой полезной информации о социальном объекте или явлении; быть построенной на использовании установленной терминологии вызывать возможность проверки ее истинности, соответствия социальному объекту, процессу, явлению.

Определяют основные принципы разработки моделей сложных объектов и явлений, применяемых в социальном моделировании: компромисс между ожидаемой точностью результатов моделирования и сложностью модели, баланс точностей, достаточное разносторонность элементов модели, наглядность модели, блочное представление модели, специализация моделей и тому подобное.

Моделирование социальных процессов осуществляется в следующих видах: прогностическая модель доходов и оплата труда; модель социальной системы.

Использование математических моделей социального прогнозирования осуществляется в направлении прогноза бюджетов семей, которые разделяются по группам и составом; использование теории вероятностей и математической статистики - для определения уровня благополучия населения.

К социальным моделям относятся: моделирование демографических процессов; модели экологической безопасности; модели социальной адаптации мигрантов и др.

Системно-функциональный подход приводит моделирования социальных процессов на региональном уровне, управленческих решений и тому подобное.

Моделирование как технология социальной работы - моделирование субъектов социальной работы (систем, служб, проектов, программ, процессов, модели специалиста); моделирование путей, способов решения проблемных ситуаций; моделирование позитивного поведения личности в различных условиях социальной жизни; направлений современной социальной работы с различными целевыми группами и категориями населения.

Прогнозирование - это социальная теория познания, которая находится в специфическом взаимодействии с целым рядом групп знаний, которые в той или иной степени рассматривают как основной объект будущее, осуществляют анализ на разных уровнях - теоретическом, психолого-интуитивном, практическом - проблемы ближнего и дальнего будущего.

Объектом прогноза являются процессы (явления, события), на которые направлено исследование с целью выработки прогноза. Целью прогноза является правильное оценивание всего нового, что сейчас положительно влияет на социальную жизнь, что из современной жизни может не только храниться, но и переходить в будущее. Это касается различных форм социальной жизни, принципов, содержания и методов деятельности.

Прогнозирование служит подготовке заранее подготовленных предложений, проектов, программ, рекомендаций и оценок, то есть определяет, в каком направлении желательно развитие объектов в области исследуемого (культура, здравоохранение, образование, сельское хозяйство), и как на самом деле может происходить развитие. В соответствии с этим определяют и типы задач прогнозирования: определение и мотивирование цели развития; определение средств, способов, путей достижения целей.

Социальное прогнозирование - это исследование социальной системы на более глубоком уровне, который позволяет предвидеть, прогнозировать будущее, которое одновременно выступает как синтез разносторонних знаний об обществе.

Выделяют несколько этапов социального прогнозирования: аналитический, исследовательский, программный, организационный.

Аналитический этап должен определить состояние и тенденции развития объекта прогнозирования и ответить на вопрос: каков желаемый уровень удовлетворения конкретных общественных потребностей, достижение которых связано с развитием объекта прогнозирования; какие результаты будущего развития и в каких отраслях, сферах являются желанными и необходимыми для достижения желаемого уровня.

Опытный этап отвечает на следующие вопросы: каковы возможные результаты будущего развития в указанных сферах исследуемого объекта; какие проблемы возникают из-за несоответствия необходимых и возможных результатов будущего развития; позволяет четко сформулировать проблему, которая возникает в результате исследования и подлежащей решению.

Программный этап обуславливает получение ответов на вопрос: каковы возможные пути (варианты) достижения желательных и нежелательных результатов; промежуток времени займет реализация каждого из возможных результатов; какова степень уверенности в реализации каждого из возможных вариантов (путей) решения.

Организационный этап - это кадровые, материально-технической финансовые ресурсы, необходимые для реализации каждого из возможных вариантов; комплекс организационно-технических мероприятий, обеспечивающих получение определенных результатов в достижении того или иного варианта; определение наиболее рациональных из них.

Система методов и способов прогнозирования называется методикой прогнозирования, которая охватывает следующие этапы: 1) передпрогнозна ориентация: определение объекта исследования (здравоохранение, студенты, пенсионеры и др.), Предмета исследования (например, уровень экономической защищенности студентов), проблем, целей, задач, времени проведения; выдвижение рабочих гипотез, выбор методов; определение структуры и организации исследования; 2) прогнозный фон - сбор данных, которые влияют на развитие объекта: решения, новые документы, непосредственные события, при этом учитываются процессы в смежных сферах; 3) поисковая модель - обобщенное видение объекта в системе основных показателей, параметров, которые отражают его характер и структуру; 4) поисковый прогноз - проекция первоначальной модели в будущее в соответствии с тенденцией, которая наблюдается с учетом факторов прогнозного фона с целью выявления проблем, подлежащих решению; 5) нормативный прогноз - проекция первоначальной модели в будущее в соответствии с заданными целями и норм по определенным критериям; 6) оценка степени достоверности и уточнение прогностических моделей с помощью системы экспертного опроса; 7) выработка рекомендаций для подготовки оптимальных решений на основе сопоставления прогностических моделей.

В настоящее время насчитывается более 200 методов прогнозирования. Среди них наиболее распространенными являются методы экстраполяции и экспертизы, в основе которых стоят временные и параметрические ряды ретроспективного развития объекта прогнозирования. Другие методы базируются на использовании вычислительной техники, разработке специальных алгоритмов и программ, которые требуют значительных затрат ресурсов и более высокой квалификации разработчиков прогнозов: многоуровневая морфология, многоуровневая экспертиза, матричные методы.

Ассоциативные методы - процедуры прогнозирования на базе построения специфических аналоговых моделей реальных объектов и процессов.

Игры - метод, используемый в непосредственных пред- плановых исследованиях, а также для верификации прогнозов.

Имитирование - построение математической модели с целью обучения и верификации решений как результатов прогнозного исследования.

Индивидуальное предсказание эксперта - оценка ведущего специалиста-лидера, эксперта в определенной сфере анализа, исследования.

Интуитивные методы (предсказания) - наиболее широко используются в системе управления, а также при прогнозировании различных социальных явлений, базируются на широком привлечении наиболее компетентных экспертов и постоянном повышении их квалификации ответственности за экспертизу.

Историческая аналогия - перенос во времени или из других областей знаний выявленных закономерностей, тенденций развития подобных событий.

Причинной моделирование - установление причинно-следственных связей известных фактов.

Классификационные признаки методов прогнозирования - специфические различия по степени форматизации, по принципу действия и по способу получения информации.

Классификация методов - выбор методов, адекватных задачам, которые решаются.

Метод Дельфи приводит несколько этапов автономного опроса экспертов, которые объединены в группы. Есть несколько специальных методик обработки и отбора результатов экспертных опросов.

Методы опережающей информации - группы методов, основанных на свойствах научно-технической информации опережать практическое воплощение достижений науки.

Мозговая атака - коллективное оценивание, регламентировано особым правилам, которые основаны на стимулировании творческой деятельности экспертов путем совместного обсуждения проблемы.

Статистическое моделирование - разработка и анализ моделей, которые создаются на базе статистического материала прошлого и современности.

Сценарий - разработка и описание предполагаемого курса событий в исследуемой сфере (среде, системе) и ее окружении, начиная с конкретного исходного этапа и заканчивая временем опережения прогноза.

Эвристические методы - основаны на анализе исторических и системных детерминирующих связей. Механизм предсказания базируется на экстраполяционных, сценарных, вероятных прогнозах, статистическом моделировании.

Среди видов и технологий социального прогнозирования выделяют: прогнозирование уровня жизни и занятости населения, пенсионного обеспечения, экономической безопасности (бедность, безработица), прогнозирования экологических процессов и др.

Прогнозирование как технология социальной работы - исследование социальной системы с целью предсказания эффективности форм, методов, подходов, проектирования и программирования социальной работы с отдельным клиентом на уровне индивидуальной работы, группой, сообществом, обществом на мезоуровне, деятельности социальных служб, организаций и учреждений на макроуровне социальной работы. Выбор методов прогнозирования зависит от содержания социальной работы, определенного ее направления, категорий клиентов и т.

Основная литература

Гершунский Б.С. Педагогическая прогностика: Методология, теория, практика. - М., 1986.

Основы социального прогнозирования: Учеб. метод, пособие / Под ред. Г.Е, Шепитько. - М., 2001.

Сафронова В.М. Прогнозирование и моделирование в социальной работе: Учеб. пособие. - М.: Изд. центр "Академия", 2002. -192 с.

Тюптя Л, Т., Иванова И.Б. Социальная работа (теория и практика): Учеб. пособие. - М.: ВМУРОЛ "Украина", 2004. - С. 237- 242.

Темы для дискуссии

1. Сущность социального моделирования как многопланового метода исследования, пути познания; функции социального моделирования.

2. Особенности моделей в социальной работе: познавательных, эвристических, прогностических, моделей желаемого или заданного состояния.

3. Цели моделирования, профессиональные требования к социальному моделирования.

5. Этапы социального моделирования и прогнозирования.

6. Характеристика типов социального прогнозирования.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Теория игр. Одна из важнейших переменных, от которой зависит успех организации, конкурентоспособности.

Очевидно, способность прогнозировать действия конкурентов означает преимущество для любой организации. Теория игр - метод моделирования оценки воздействия принятого решения на конкурентов.

Теорию игр изначально разработали военные с тем, чтобы в стратегии можно было учесть возможные действия противника. В бизнесе игровые модели используются для прогнозирования реакции конкурентов на изменение цен, новые компании поддержки сбыта, предложения дополнительного обслуживания, модификацию и освоение новой продукции. Если, например, с помощью теории игр руководство устанавливает, что при повышении цен конкуренты не сделает того же, оно, вероятно, должно отказаться от этого шага, чтобы не попасть в невыгодное положение в конкурентной борьбе.

Теория игр используется не так часто, как другие модели. К сожалению, ситуации реального мира зачастую очень сложны и на столько быстро изменяются, что невозможно точно спрогнозировать, как отреагируют конкуренты на изменение тактики фирмы. Тем не менее, теория игр полезна, когда требуется определить наиболее важные и требующие учета факторы в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы. Эта информация важна, поскольку позволяет руководству учесть дополнительные переменные или факторы, могут повлиять на ситуацию, и тем самым повышает эффективность решения.

Модель теории очередей. Модель теории очередей или модель оптимального обслуживания используется для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению потребности в них. К ситуациям, в которых модели теории очередей могут быть полезны, можно отнести звонки людей в авиакомпанию для резервирования места и получения информации, ожидание в очереди на машинную обработку данных, мастеров по ремонту оборудования, очередь грузовиков под разгрузку на склад, ожидание клиентами банка свободного кассира. Если, например, клиентам приходится слишком долго ждать кассира, они могут решить перенести свои счета в другой банк. Подобным образом, если грузовикам приходится слишком долго дожидаться разгрузки, они не смогут выполнить столько поездок за день, сколько положено. Таким образом, принципиальная проблема заключается в уравновешивании расходов на дополнительные каналы обслуживания (больше людей для разгрузки грузовиков, больше кассиров, больше клерков, занимающихся предварительной продажей билетов на самолёты) и потерь от обслуживания на уровне ниже оптимального (грузовики не смогут сделать лишнюю остановку из-за задержек под разгрузкой, потребители уходят в другой банк или обращаются к другой авиакомпании из-за медленного обслуживания).

Модели очередей снабжают руководство инструментом определения оптимального числа каналов обслуживания, которые необходимо иметь, чтобы сбалансировать издержки в случаях чрезмерно малого и чрезмерно большого их количества.

Модели управления запасами.

Модель управления запасами используется для определения времени размещения заказов на ресурсы и их количества, а также массы готовой продукции на складах.

Любая организация должна поддерживать некоторый уровень запасов во избежание задержек на производстве и в сбыте.

Цель данной модели - сведение к минимуму отрицательных последствий накопления запасов, что выражается в определённых издержках. Эти издержки бывают трех основных видов: на размещение заказов, на хранение, а также потери, связанные с недостаточным уровнем запасов. В этом случае продажа готовой продукции или предоставление обслуживания становятся невозможными, а также возникают потери от простоя производственных линий, в частности, в связи с необходимостью оплаты труда работников, хотя они не работают в данный момент.

Поддержание высокого уровня запасов избавляет от потерь, обуславливаемых их нехваткой. Закупка в больших количествах материалов, необходимых для создания запасов, во многих случаях сводит к минимуму издержки на размещение заказов, поскольку фирма может получить соответствующие скидки и снизить объем “бумажной работы”. Однако эти потенциальные выгоды перекрываются дополнительными издержками типа расходов на хранение, перегрузку, выплату процентов, затрат на страхование, потерь от порчи, воровства и т.д.

Модель линейного программирования. Применяют для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Линейное программирование обычно используют специалисты штабных подразделений для разрешения производственных трудностей.

Типичные варианты применения линейного программирования в управлении производством:

Укрупненное планирование производства (составление графиков производства, минимизирующих общие издержки с учетом издержек в связи с изменением ставки процента, заданных ограничений по трудовым ресурсам и уровням запасов);

Планирование ассортимента изделий (определение оптимального ассортимента продукции, в котором каждому ее виду свойственны свои издержки и потребности в ресурсах);

Маршрутизация производства изделия (определение оптимального технологического маршрута изготовления изделия, которое должно быть последовательно пропущено через несколько обрабатывающих центров, причем каждая операция центра характеризуется своими издержками и производительностью);

Управление технологическим процессом (сведение к минимуму выхода стружки при резке стали, отходов кожи или ткани в рулоне или полотнище);

Регулирование запасов (определение оптимального сочетания продуктов на складе или в хранилище);

Календарное планирование производства (составление календарных планов, минимизирующих издержки с учетом расходов на содержание запасов, оплата сверхурочной работы и заказов на стороне);

Планирование распределения продукции (составление оптимального графика отгрузки с учетом распределения продукции между производственными предприятиями и складами, складами и магазинами розничной торговли);

Определение оптимального местоположения нового завода (определение наилучшего пункта местоположения путем оценки затрат на транспортировку между альтернативными местами размещения нового завода и местами его снабжения и сбыта готовой продукции);

Календарное планирование транспорта (минимизация издержек подачи грузовиков под погрузку и транспортных судов к погрузочным причалам);

Распределения рабочих (минимизация издержек при распределении рабочих по станкам и рабочим местам);

Перегрузка материалов (минимизация издержек при маршрутизации движения средств перегрузки материалов, например, автопогрузчиков, между отделениями завода и доставке материалов с открытого склада к местам их переработки на грузовых автомобилях разной грузоподъемности с разными ТЭХ).

Имитационное моделирование. Все описанные выше модели подразумевают применение имитации в широком смысле, поскольку все являются заменителями реальности. Тем не менее как метод моделирования, имитация конкретно обозначает процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации. Главная идея имитации состоит в использовании некоего устройства для имитации реальной системы для того, чтобы исследовать и понять ее свойства, поведения и характеристики. Аэродинамическая труба - пример физически осязаемой имитационной модели, используемой для проверке характеристик разрабатываемых самолетов и автомобилей. Специалисты по производству и финансам могут разрабатывать модели, позволяющие имитировать ожидаемый прирост производительности и прибыли в результате применения новой технологии или изменения состава рабочей силы.

Имитация используется в ситуациях, слишком сложных для математических методов типа линейного программирования. Это может быть связано с чрезмерно большим числом переменных, трудностью математического анализа определенных зависимостей между переменными или высоким уровнем неопределенности.

Итак, имитация - это часто весьма практичный способ подстановки модели на место реальной системы или натурального прототипа. Эксперименты на реальных или прототипных системах стоят дорого и продолжаются долго, а релевантные переменные не всегда поддаются регулированию. Экспериментируя на модели системы, можно установить, как она будет реагировать на определенные изменения или события, в то время когда отсутствует возможность наблюдать эту систему в реальности. Если результаты экспериментирования с использованием имитационной модели свидетельствует о том, что модификация ведет к улучшению, руководитель может с большей уверенностью принимать решение об осуществлении изменения в реальной системе.

Экономический анализ. Почти все руководители воспринимают имитацию как метод моделирования. Однако многие из них никогда не думали, что экономический анализ - очевидно наиболее распространенный метод - это тоже одна из форм построения модели. Экономический анализ вбирает в себя почти все методы оценки издержек и экономических выгод, а также относительной рентабельности деятельности предприятия. Типичная “экономическая” модель основана на анализе безубыточности, методе принятия решений с определением точки, в которой общий доход уравнивается с суммарными издержками, т.е. точки, в которой предприятие становится прибыльным.

Объем производства, обеспечивающий безубыточность, можно рассчитать почти по каждому виду продукции или услуге, если соответствующие издержки удается определить. Это может быть число сидений в самолете, которые должны быть заняты пассажирами, число посетителей в ресторане, объем сбыта нового типа автомобиля.

В дополнение к моделированию, имеется ряд методов, способных оказать помощь руководителю в поиске объективно обоснованного решения по выбору из нескольких альтернатив той, которая в наибольшей мере способствует достижению целей.

Платежная матрица. Суть каждого принимаемого руководством решения - выбор наилучшей из нескольких альтернатив по конкретным установленным заранее критериям. Платежная матрица - это один из методов статистической теории решений, метод, который может оказать помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Он особенно полезен, когда руководитель должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей. Платеж представляет собой денежное вознаграждение или полезность, являющиеся следствием конкретной стратегии в сочетании с конкретными обстоятельствами. Если платежи представить в форме таблицы (или матрицы), мы получаем платежную матрицу. Слова “в сочетании с конкретными обстоятельствами” очень важны, чтобы понять, когда можно использовать платежную матрицу и оценить, когда решение, принятое на ее основе, скорее всего будет надежным. В самом общем виде матрица означает, что платеж зависит от определенных событий, которые фактически совершаются. Если такое событие или состояние природы не случается на деле, платеж неизбежно будет иным. В целом платежная матрица полезна, когда:

Имеется разумно ограниченное число альтернатив или вариантов стратегии для выбора между ними;

То, что может случиться, с полной определенностью не известно;

Результаты принятого решения зависят от того, какая именно выбрана альтернатива и какие события в действительности имеют место.

Кроме того, руководитель должен располагать возможностью объективной оценки вероятности релевантных событий и расчета ожидаемого значения такой вероятности. Руководитель редко имеет полную определенность, но также редко он действует в условиях полной неопределенности. Почти во всех случаях принятия решений руководителю приходится оценивать вероятность или возможность события. Вероятность можно определить объективно, как поступает игрок в рулетку, ставя на нечетные номера. Выбор ее значения может опираться на прошлые тенденции или субъективную оценку руководителя, который исходит из собственного опыта действий в подобных ситуациях.

Дерево решений. Это схематическое представление проблемы принятия решений. Как и платежная матрица, дерево решений дает руководителю возможность учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы. Концепция ожидаемого значения является неотъемлемой частью метода дерева решений.

Дерево решений можно строить под сложные ситуации, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений - это полезный инструмент для принятия последовательных решений.

Многие допущения, из которых исходит руководитель, относятся к условиям в будущем, над которыми руководитель почти не имеет никакого контроля. Однако такого рода допущения необходимы для многих операций планирования. Ясно, что чем лучше руководитель сможет предсказать внешние и внутренние условия применительно к будущему, тем выше шансы на составление осуществимых планов.

Прогнозирование. Это метод, в котором используются как накопленный опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения.

Разновидности прогнозов:

Экономические прогнозы (используются для предсказания общего состояния экономики и объема сбыта для конкретной компании или по конкретному продукту);

Прогнозы развития технологии (позволят предсказать разработки каких новых технологий можно ожидать, когда это может произойти, насколько экономически приемлемыми они могут быть);

Прогнозы развития конкуренции (позволяют предсказывать стратегию и тактику конкурентов);

Прогнозы на основе опросов и исследований (дают возможность предсказать, что произойдет в сложных ситуациях, используя данные многих областей знаний. Например, будущий рынок автомобилей можно оценить только с учетом надвигающегося изменения состояния экономики, общественных ценностей, политической обстановки, технологии и стандартов по защите окружающей среды от загрязнений);

Социальное прогнозирование (которым в настоящее время занимается всего несколько крупных организаций, используется для предсказания изменений в социальных установках людей и состояния общества).

Анализ временных рядов. Иногда называемый проецированием тренда, анализ временных рядов основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего.

Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продления их в будущее. Данный метод анализа часто используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозирования структуры сбыта, характеризующегося сезонными колебаниями, ил потребности в кадрах.

Каузальное (причинно-следственное) моделирование. Каузальное моделирование - наиболее хитроумный и математически сложный количественный метод прогнозирования из числа, применяемых сегодня. Он используется в ситуациях с более, чем одной переменной. Каузальное моделирование - это попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемыми факторами и другими переменными.

Когда количество информации недостаточно или руководство не понимает сложный метод, или когда количественная модель получается чрезмерно дорогой, руководство может прибегнуть к качественным моделям прогнозирования. При этом прогнозирование будущего осуществляется экспертами, к которым обращаются за помощью. Четыре наиболее распространенных качественных методов прогнозирования - это мнение жюри, совокупное мнение сбытовиков, модель ожидания потребителя и метод экспертных цен.

Модель ожидания потребителя. Прогноз, основанный на результатах опроса клиентов организации. Их просят оценить собственные потребности в будущем, а также новые требования. Собрав все полученные таким путем данные и сделав поправки на пере- или недооценку, исходя из собственного опыта, руководитель зачастую оказывается в состоянии точно предсказать совокупный спрос.

Метод экспертных оценок. Этот метод представляет собой процедуру, позволяющую группе экспертов приходить к согласию. Эксперты заполняют подробные вопросник по поводу рассматриваемой проблемы. Они также записывают свои мнения о ней. Каждый эксперт затем получает свод ответов других экспертов, и его просят заново рассмотреть свой прогноз, и если он не совпадает с прогнозами других, просят объяснить, почему это так. Процедура повторяется обычно три или четыре раза, пока эксперты не приходят к единому мнению. Следует отметить, что один и тот же объект может быть представлен с помощью различных моделей. Рассмотрим наиболее распространенные модели принятия управленческих решений.

Мультипликативные факторные модели. Их предназначение состоит в выработке характеристики влияния основных факторов на развитие ситуации принятия управленческого решения.

Дескриптивные модели. Данный вид применяется для описания свойств и параметров процесса принятия решений в целях прогнозирования его протекания в будущем. Его результативность зависит от точности описания закономерностей функционирования объекта управления.

Нормативные модели. Область их применения - управление процессом принятия решения, формирование его сущностных элементов. Они предполагают активность всех участников процесса принятия решения в его моделировании.

Индуктивные модели. Их особенностью является разработка модели на основе обобщения результатов наблюдений по единичным частным фактам, считающимся важными для процесса принятия решения.

Дедуктивные модели. Данный вид моделей основан на упрощенной системе гипотетических ситуаций. Модель формируется посредством перехода от абстрактной управленческой ситуации к ее конкретному проявлению. управленческий экономический конкурентоспособность

Проблемно-ориентированные модели. Основной задачей при формировании модели является адаптация новых методов моделирования к конкретным управленческим процессам и ситуациям.

Модели решения. Этот вид моделей разрабатывается с учетом возможностей проведения экспериментов с ними, использования современных управленческих технологий. Областью их применения является решение важнейших управленческих задач. Одно - целевые модели. Они применяются при наличии одной четко определенной цели. При этом цель может быть как простой, так и комплексной, агрегированной из нескольких простых по структуре целей. Многоцелевые модели. Ситуация их использования характеризуется наличием нескольких независимых целей, которые не могут быть сведены к одной комплексной цели.

Однопериодные модели. При их формировании исходят из того, что совокупность оптимальных единичных решений в отдельные периоды принятия управленческих решений в целом за весь период решения управленческой проблемы так же дает оптимальное решение. Однако, следует учитывать, что выигрыш на отдельном этапе не всегда приводит к выигрышу за весь период принятия решений.

Многопериодные модели. Данные модели предполагают комплексное решение управленческой проблемы с учетом всего периода принятия управленческого решения.

Стохастические модели. В этих моделях присутствует элемент неопределенности, учитывается возможное вероятностное распределение значений факторов и параметров, определяющих развитие ситуации.

Детерминированные модели. Их особенность состоит в однозначной определенности всех факторов, оказывающих влияние на развитие ситуации принятия решения, в момент их принятия. Являясь упрощенными моделями, они не позволяют достаточно полно учитывать элемент неопределенности. В то же время, с их помощью могут быть учтены многие дополнительные факторы, недоступные стохастическим моделям.

При выборе той или иной модели принятия управленческих решений следует учитывать, что ни одна модель не может учесть все факторы внешней и внутренней среды организации, оказывающие влияние на формирование и развитие проблемной ситуации. Одним из существенных факторов внутренней среды организации является сложившаяся в ней практика разработки и принятия управленческих решений.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Основные понятия и термины теории моделирования. Этапы процесса принятия и реализации решения. Математические модели и инструментарий при принятии управленческих решений. Экономико-математическое моделирование на примере прогнозирования и планирования.

контрольная работа , добавлен 24.03.2011


Понятие управленческого решения. Характеристика моделирования проблемной ситуации. Процесс разработки решений в сложных ситуациях. Базовые и альтернативные концепции, классическая и ретроспективная модель процесса принятия управленческих решений.

курсовая работа , добавлен 20.12.2010


Природа и классификация моделей в управлении. Применение деловых игр и словесного описания в процессе принятия управленческих решений, их разработка с помощью моделирования. Особенности использования моделей в сфере оказания услуг и кадровом менеджменте.

курсовая работа , добавлен 16.12.2012


курсовая работа , добавлен 04.12.2004


Сущность моделирования в управленческой деятельности. Классификация моделей. Модель организации как объекта управления. Особенности моделирования процессов управления. Словесные модели. Математическое моделирование. Практическая модель управления.

курсовая работа , добавлен 21.01.2008


Оценка работы руководителя. Процесс принятия решений. Выделение и определение проблемы; поиск информации и альтернатив решения; выбор среди альтернатив. Оперативные, текущие и перспективные решения. Математическое моделирование экономических явлений.

контрольная работа , добавлен 04.02.2011


Классификация управленческих решений. Понятие "риск" в управлении современной организацией. Управление рисками при разработке управленческих решений. Оценка степени риска. Основные приемы и методы риск-менеджмента при принятии управленческих решений.

курсовая работа , добавлен 19.11.2014


Понятие "модель" и механизм управления проблемами. Классификация и использование моделей процесса принятия управленческих решений. Разработка и принятие управленческих решений в условиях неопределенности и риска. Формализация задачи методами теории игр.

курсовая работа , добавлен 07.01.2011


Особенности моделирования в процессе принятия управленческих решений, основные этапы их разработки и реализации. Анализ природы моделей в управлении, характеристика видов, области применения; схема процесса принятия решения в сфере услуг и торговли.

курсовая работа , добавлен 27.12.2011


Принятие решений как составляющая управленческой функции. Подготовка управленческих решений в современных организациях. Эффективность процесса принятия и реализации управленческих решений с использованием элементов моделирования в ООО "Магнит-НН".

Опыт государственного регулирования различных отраслей народного хозяйства (в том числе и социальной сферы) свидетельствует о том, что оно должно основываться на системном научном планировании и прогнозировании, которое позволяет на базе полученной информации о прошлом и настоящем состоянии экономики предположить альтернативные пути ее развития в предстоящем периоде.

Развитие методологии прогнозирования происходило в процессе систематизированного научно обоснованного планирования и прогнозирования развития отрасли. Методология моделирования и прогнозирования позволяет на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей страсли вывести суждения определенной достоверности относительно ее будущего развития.

В настоящее время выделяют методы экспертного оценивания, логические методы моделирования и прогнозирования, методы межотраслевого баланса, математические, эконометрические и имитационные методы моделирования.

Экспертные методы базируются на информации, которую поставляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения мнения. Экспертные методы прогнозирования хорошо себя зарекомендовали в случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования, при наличии высокой степени неопределенности информации, имеющейся в прогностической базе, или вовсе при отсутствии информации об объекте прогнозирования.

К экспертным методам можно отнести методы круглого стола или комиссий, коллективной генерации идей, или мозгового штурма, Дельфи, экспертно-классификационный метод и некоторые другие.

Основные недостатки, присущие методам экспертной оценки :

Трудоемкость организации экспертиз;
- расплывчатость суждений в связи с боязнью ответственности за них;
- влияние межличностных отношений;
- уступчивость явному или скрытому давлению руководства;
- стремление упрощения сложных многокритериальных задач;
- недостаточное ориентирование в смежных областях;
- неспособность предугадать сходящиеся (пересекающиеся) пути развития и (или) изменения в конкурирующих системах;
- трудность представления оценок в отвечающем задаче виде;
- экстраполирование опыта прошлого без всестороннего учета наметившихся и ожидаемых изменений;
- невозможность построить целостную модель проблемы, структура и причинно-следственные связи модели при данном подходе также не выявляются.

Коллективные экспертные оценки являются современными научными методами и широко используются в прогнозировании. Естественной областью их применения является прогноз социально-экономического развития отрасли. В условиях неопределенности и нестабильности развития социально-экономической системы России методы экспертных оценок приобретают большое значение.

Среди логических методов наибольшее распространение получили два метода: метод исторических аналогий и метод разработки сценариев.

Метод исторических аналогий эффективен при определении путей развития на основе построения аналогии с образцами, уже имевшими место в истории. Этот метод вряд ли стоит применять в условиях нестабильной экономической ситуации.

Метод разработки сценариев развития , который объединяет качественные и количественные подходы в настоящее время может эффективно использоваться.

Сценарий - это модель будущего, в которой описывается возможный ход событий с указанием вероятностей их реализации . В сценарии определяются основные факторы, которые должны быть приняты во внимание, и указывается, каким образом эти факторы могут повлиять на предполагаемые события.

Как правило, составляется несколько альтернативных вариантов сценариев. Наиболее вероятный вариант сценария рассматривается в качестве базового, на основе которого принимаются решения.

Использование метода сценарного анализа в чистом виде, без компьютерного анализа, имеет один очень большой недостаток - результаты тех или иных предложенных сценариев развития прогнозируются и оцениваются экспертом, основываясь на своем понимании проблемы и возможностях оценить влияние предложенного хода события на конечный результат, а это не добавляет доверия этому методу.

Поэтому перспективным развитием этого метода в последнее время становится его использование в сочетании с такими методами как математическое и имитационное моделирование, что позволяет оценить результат предложенной последовательности действий и событий с помощью соответствующих моделей.

Наиболее простым видом среди математических моделей прогнозирования являются трендовые модели, в которых подбирается аппроксимирующая функция исходя из лучшего совпадения с имеющимися данными. Трендовая модель - это математическая модель, описывающая изменение прогнозируемого или анализируемого показателя только в зависимости от времени .

Однако этот подход не учитывает возможных изменений причинно-следственных связей между параметрами модели. Поэтому он может применяться только для прогнозирования на сравнительно небольшой срок, на протяжении которого можно предполагать постоянство сложившихся условий хозяйственного развития.

Основными недостатками трендовых моделей являются :

Допущение о том, что взаимосвязи, обнаруженные на исторических данных, будут сохранены в будущем, в ряде случаев являются ошибочными;
- не выявляют структурных сдвигов в развитии отрасли;
- возникают проблемы с содержательной интерпретацией результатов;
- короткий период прогнозирования;
- невозможно использовать на малых выборках и на разреженных данных.

Одним из важнейших инструментов анализа и прогноза социально-экономических систем является метод эконометрического моделирования , который наиболее эффективен в случае систем с устойчивыми, стабильными тенденциями развития. В общем случае эконометрическая модель представляет собой систему регрессионных уравнений и тождеств.

Современные методы социально-эконометрического прогноза позволяют построить развернутую систему структурных уравнений и рассмотреть их в целом как модель социально-экономической системы. Однако, являясь удобным инструментом прогнозирования, эконометрические модели не способствуют повышению точности прогнозирования поворотных точек развития. Они более пригодны для экстраполяции сложившихся тенденций развития, чем для распознавания изменения в них.

Другим важным недостатком прогнозирования на базе эконометрических моделей является высокая стоимость таких исследований, требующих использования банков данных, ЭВМ, квалифицированных специалистов по разработке и эксплуатации этих моделей. Помимо трендовых и регрессионных моделей в методе эконометрического моделирования используют факторные и структурные модели.

Бюджетное моделирование социальной сферы предусматривает получение обоснованных прогнозных оценок, характеризующих соответствующие уровни, динамику, структуру и взаимосвязи бюджетных доходов и расходов между собою и с общими показателями бюджета.
Основные проблемы бюджетного моделирования - отсутствие полной и достоверной статистической информации, характеризующей реальное состояние отраслей социальной сферы, а также низкий уровень анализа и прогнозирования зависимостей между объемами выделяемых бюджетных средств и динамикой развития отраслей социальной сферы, неполнота оценок последствий и упущенных выгод в связи с урезанным подходом к развитию социальной сферы.

Сложные системы, к которым относятся системы социальной сферы, характеризуются наличием огромного количества цепей обратной связи, положительных и отрицательных, между влияющими друг на друга элементами систем. Каждое данное состояние какого-либо элемента определяется практически всей историей существования системы, всем множеством взаимных связей других элементов, влияющих на состояние этого элемента.

Изменение состояний происходит не непосредственно под влиянием одного или нескольких процессов, не тотчас же, а с некоторой отсрочкой. Эти обстоятельства не позволяют применить для исследования хорошо развитый аналитический аппарат современной математики, который более приспособлен для исследования именно линейных зависимостей, присущих простым системам.

Поэтому на первый план выходит динамическое компьютерное моделирование , предполагающее автоматизацию процесса на базе современных информационных технологий. Имитационное моделирование является одним из наиболее мощных инструментов, используемых для анализа и синтеза сложных систем. В последнее время оно получило широкое распространение при создании систем устойчивого социально-экономического развития регионов, городов и целых отраслей народного хозяйства.

Имитационные модели могут учитывать и неформализованные связи и характеристики прогнозируемой системы, поэтому они способны наиболее адекватно отобразить ее развитие. Однако именно описание таких неформализованных характеристик и представляет основную трудность при построении имитационных моделей.

Основной проблемой для успешного построения динамической модели является задача адекватного определения сущности узловых элементов системы, важнейших характеристик и параметров их динамики, а также установления между ними связей, влияющих на динамику развития процесса.

В имитационном моделировании выделяют несколько методологических подходов к описанию сложных систем :

Моделирование динамических систем;
- дискретно-событийное моделирование;
- системная динамика;
- агентное моделирование и др.

Анализируя традиционные методы прогнозирования и моделирования сложных социально-экономических систем, можно сказать, что существующая практика прогнозно-аналитической деятельности не позволяет получить сбалансированный прогноз по всему множеству социальных решений и экономических показателей. Те или иные методы применимы при определенных условиях и имеют как достоинства, так и недостатки.

Таким образом, прогнозирование и последующее планирование с точки зрения управления означает комплекс работ, подготавливающих принятие управленческих решений, связанных с будущими событиями.

Речь идет о выверке поставленных целей и разработке комплекса мероприятий, необходимых для их достижения в рамках доступных возможностей и действующих ограничений. Планирование, таким образом, представляет собой систематическое формирование будущего системы на определенный период времени.

Итак, при моделировании и прогнозировании таких сложных процессов, которые наблюдаются в современных отраслях народного хозяйства, наиболее эффективны комбинированные методы на основе интеграции метода имитационного моделирования , как системообразующего метода принятия решений при исследовании социально-экономических систем, а также традиционных методов прогнозирования .

Распространенной методикой описания тех или иных процессов и явлений служит моделирование. Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования возможного явления новых или будущих технических средств и решений. Впервые для целей прогнозирования построение операционных моделей было предпринято в экономике. Модель конструируется субъектом исследования так, чтобы операции отображали характеристики объекта (взаимосвязи, структурные и функциональные параметры и т.п.), существенные для цели исследования. Поэтому вопрос о качестве такого отображения - адекватности модели объекту - правомерно решать лишь относительно определенной цели. Конструирование модели на основе предварительного изучения объекта и выделения его существенных характеристик, экспериментальный и теоретический анализ модели, сопоставление результатов с данными объекта, корректировка модели составляют содержание метода моделирования.

Метод моделирования, разработка которого применительо к прогнозированию научно-технического прогресса встречает серьезные трудности, требует к себе особого внимания.

Трудность применения метода моделирования в прогнозировании научно-технического прогресса вызывается сложностью структуры технического развития и поэтому вынуждает пользоваться не единст­венной моделью, а системой методов и моделей, характеризующейся определенной иерархией и последовательностью.

Под системой моделей прогнозирования научно-технического прогресса следует понимать совокупность методик и моделей, позволяющую дать согласованный и непротиворечивый прогноз научно-технического развития отрасли, основывающийся на изучении складывающихся в текущем и будущих периодах технико-экономических тенденций и закономерностей, на заданных целевых установках, на имеющихся ресурсах, выявленных потребностях народного хозяйства и их динамике.

Такая система предполагает определенную очередность использования моделей для целей составления комплексного прогноза.

Использование математического аппарата для описания моделей (включая алгоритмы и их действия) связано с преимуществами математического подхода к многостадийным процессам обработки информации, использованием идентичных средств формирования задач, поиска методов их решения, фиксации этих методов и их преобразования в программы, рассчитанные на применение средств вычислительной техники.

Разработка системы моделей прогнозирования проходит три этапа.

На первом этапе разработки локальных методик прогнозирования прорабатываются отдельные модели и подсистемы моделей прогнозирования. Разработанные модели должны быть взаимно увязаны и составлять единую систему для целей прогнозирования, обеспечивающую взаимодействие отдельных моделей в соответствии с определенными требованиями. Такие требования будут зафиксированы в программе исследований по проблеме в целом.

На втором этапе разработки локальных методик прогнозирования научно-технического прогресса создается система взаимодействующих моделей прогнозирования, уточняются и согласовываются подсистемы моделей, проверяется их взаимодействие, определяется последовательность использования отдельных моделей, а также приемов оценки и методов проверки получаемых комплексных прогнозов. На этом этапе также должны быть составлены соответствующие программы для решения задач на электронных вычислительных машинах.

Третий этап создания системы моделей прогнозирования в основном связан с уточнением и развитием отдельных локальных систем и методик в ходе практического их использования для целей комплексного прогнозирования научно-технического прогресса.

При составлении детальных программ исследований для первого и второго этапов необходимо учитывать, что задачи методики и круг проблем и показателей, разрабатываемых при прогнозировании, существенным образом зависят от сроков прогнозов. С увеличением деятельности прогнозируемого периода происходит укрупнение показателей, уменьшается количество имеющейся и доступной информации всех видов; этому соответствует использование укрупненных (агрегированных) моделей, рассмотрение более крупных синтетических проблем развития народного хозяйства. При этом необходимо выявить показатели, которые связаны устойчивыми функциональными связями, как между собой, так и с показателями прогнозов на менее длительный период и которые существенно влияют на динамику показателей для периода в целом и отдельных его частей (принцип отбора существенной и устойчивой информации).

Требования, предъявляемые к отдельным моделям и системе моделей прогнозирования, предопределяют методы, с помощью которых эти модели могут и должны разрабатываться, а также методы и средства осуществления расчетов по ним. Эти требования сводятся главным образом к следующим положениям:

• - методика должна давать четкое описание последовательности правил (алгоритма), позволяющее составить отдельный прогноз при достаточно широких предположениях о характере и значениях исходной для данного прогноза информации определенной структуры;
• - методика должна использовать методы и технические средства, позволяющие проводить расчеты своевременно и многократно, исходя, как правило, из неоднородной и большой по объему, меняющейся по вариантам прогноза информации;
• - в подобных методиках должны учитываться сложные, многофакторные связи прогнозируемых процессов и показателей. Необходимо обеспечить выявление в этих условиях важнейших и устойчивых закономер­ностей и тенденций. Такое выявление необходимо как на исходном материале, так и в процессе анализа результатов, получаемых по данной методике, и их расчетов по комплексу связанных с ней моделей;

Необходимо системное согласование отдельных прогнозов, которое должно обеспечить непротиворечивость и взаимную корректировку последних.

Применение математических методов является необходимым условием для разработки и использования моделей прогнозирования, обеспечивающим высокие требования к обоснованности, действенности и своевременности прогнозов научно-технического прогресса.

Моделирование - это конструирование модели на основании предварительного изучения объекта и процессов, выделение его существенных признаков и характеристик. Прогнозирование с использованием моделей включает в себя ее разработку, экспериментальный анализ, сопоставление результатов предварительных прогнозных расчетов с фактическими данными состояния процесса или объекта, уточнение и корректировку модели.