–
–
–
–
–
При построении любой модели процесса управления желательно придерживаться следующего плана действий:
1) Сформулировать цели изучения системы;
2) Выбрать те факторы, компоненты и переменные, которые являются наиболее существенными для данной задачи;
3) Учесть тем или иным способом посторонние, не включенные в модель факторы;
4) Осуществить оценку результатов, проверку модели, оценку полноты модели.
Модели можно делить на следующие виды:
1) Функциональные модели – выражают прямые зависимости между эндогенными и экзогенными переменными.
2) Модели, выраженные с помощью систем уравнений относительно эндогенных величин. Выражают балансовые соотношения между различными экономическими показателями (например, модель межотраслевого баланса).
3) Модели оптимизационного типа. Основная часть модели – система уравнений относительно эндогенных переменных. Но цель – найти оптимальное решение для некоторого экономического показателя (например, найти такие величины ставок налогов, чтобы обеспечить максимальный приток средств в бюджет за заданный промежуток времени).
4) Имитационные модели – весьма точное отображение экономического явления. Математические уравнения при этом могут содержать сложные, нелинейные, стохастические зависимости.
С другой стороны, модели можно делить на управляемые и прогнозные. Управляемые модели отвечают на вопрос: «Что будет, если …?»; «Как достичь желаемого?», и содержат три группы переменных: 1) переменные, характеризующие текущее состояние объекта; 2) управляющие воздействия – переменные, влияющие на изменение этого состояния и поддающиеся целенаправленному выбору; 3) исходные данные и внешние воздействия, т. е. параметры, задаваемые извне, и начальные параметры.
В прогнозных моделях управление не выделено явно. Они отвечают на вопросы: «Что будет, если все останется по—старому?»
Далее, модели можно делить по способу измерения времени на непрерывные и дискретные. В любом случае, если в модели присутствует время, то модель называется динамической. Чаще всего в моделях используется дискретное время, т. к. информация поступает дискретно: отчеты, балансы и иные документы составляются периодически. Но с формальной точки зрения непрерывная модель может оказаться более простой для изучения. Отметим, что в физической науке продолжается дискуссия о том, является ли реальное физическое время непрерывным или дискретным.
Обычно в достаточно крупные социально—экономические модели входят материальный, финансовый и социальный разделы. Материальный раздел – балансы продуктов, производственных мощностей, трудовых, природных ресурсов. Это раздел, описывающий основополагающие процессы, это уровень, обычно слабо подвластный управлению, особенно быстрому, поскольку весьма инерционен.
Финансовый раздел содержит балансы денежных потоков, правила формирования и использования фондов, правила ценообразования и.т.п. На этом уровне можно выделить много управляемых переменных. Они могут быть регуляторами. Социальный раздел содержит сведения о поведении людей. Этот раздел вносит в модели принятия решений много неопределенностей, поскольку трудно точно правильно учесть такие факторы как трудоотдача, структура потребления, мотивация и.т.п.
При построении моделей, использующих дискретное время, часто применяют методы эконометрики. Среди них популярны регрессионные уравнения и их системы. Часто используют лаги (запаздывания в реакции). Для систем, нелинейных по параметрам, применение метода наименьших квадратов встречает трудности.
Четвертая часть учебника посвящена краткому обзору моделей, применяющихся наиболее часто. Обратим внимание, что популярные в настоящее время подходы к процессам бизнес—реинжиниринга основаны на активном использовании математических и информационных моделей.
3.5.2. Математическое моделирование процессов управления
Математическое моделирование экономических явлений и процессов с целью оптимизации процессов управления – область научно—практической деятельности, получившая мощный стимул к развитию во время и сразу после второй мировой войны. Эта тематика развивалась в рамках интеллектуального движения, связанного с терминами «кибернетика», «исследование операций», а позже – «системный анализ», «информатика».