прогнозирование 1

1. Д.Ю.Городилин

   Методы анализа и прогнозирования

   в системе управления субъектом экономики

Стремление использовать математику в качестве инструмента исследования отличало еще родоначальников экономической науки [1]. Первая в мире модель народного хозяйства была создана французом Ф. Кенэ (1694-1774). К. Маркс в своих работах также неоднократно обращался к математическому методу.

Важную роль в развитии экономической науки XIX в. сыграла математическая школа в политической экономии. Разрабатывались проблемы потребления, механизма спроса и предложения, формирования издержек производства, сбалансированности экономики. Широко используются по сей день понятия кривых безразличия и ядра экономической системы Ф. Эджворта, многоцелевого оптимума В. Парето, общего экономического равновесия Л. Вальраса.

Ученые России обогатили мировую науку оригинальными разработками. В.К. Дмитриев (1868-1913) построил модель полных народнохозяйственных затрат труда и сбалансированности цен в виде системы линейных уравнений с технологическими коэффициентами. Е.Е. Слуцкий (1880-1948) разработал «теорию сбалансированности бюджета потребителя». А.А. Чупров (1874-1926) внес значительный вклад в теорию корреляционного анализа экономических явлений. Н.Д. Кондратьев (1892-1938) - автор концепции больших циклов конъюнктуры (или «длинных волн») периодичностью 40-60 лет. Его учение продолжил В.В. Леонтьев - признанный лидер в теории и методологии построения межотраслевых моделей. Большое значение имела разработка Г.А. Фельдманом (1884-1958) математических моделей экономического роста. В 1938-1939 гг. ленинградский математик Л.В. Конторович (1912-1986) сформулировал новый класс условно-экстремальных задач с ограничениями в виде неравенства и предложил методы их решения. Эта новая область науки получила название «линейного программирования». В 1939 г. В.В. Новожилов (1892-1970) сформулировал задачу оптимального народнохозяйственного плана (на минимум трудовых затрат), принципы соизмерения затрат и результатов труда при оптимальном планировании.

Новый этап в развитии экономико-математических исследований был связан с практическим применением математических методов в экономических исследованиях. Это стало возможным с появлением электронно-вычислительной техники.

В настоящее время анализу систем управления в экономической литературе уделяется большое внимание. Однако теоретические изыскания многих авторов не раскрывают в полной мере методику анализа систем управления, а посвящены лишь отдельным его частям. На наш взгляд, наиболее полно методика анализа систем управления раскрыта в работе М.В. Мельник «Анализ и оценка систем управления на предприятиях» [2].

При анализе систем управления В.М. Мельник выделяет два самостоятельных объекта изучения, которым соответствуют направления анализа: внешнюю среду по отношению к объекту изучения, которая определяет методы и приемы управленческого воздействия на управляемый объект, и организацию управления как совокупность приемов и методов сочетания основных элементов управления в пространстве и во времени.

Методология анализа систем управления базируется на диалектическом методе и системном подходе, которые позволяют исследовать сложные явления и объекты как целое, состоящее из взаимосвязанных и дополняющих друг друга элементов. При этом каждый элемент может рассматриваться как система со своими подсистемами. При анализе систем управления широко используются индуктивные и дедуктивные методы.

В зависимости от количества изучаемых объектов и полноты анализа он может быть полным и тематическим, общим и частным, локальным и глобальным. По отношению ко времени анализ систем управления может быть предварительным, то есть предугадывающий изменения; последующий, объясняющий происшедшее, и текущий, то есть направленный на регулирование хода производства.

При анализе управления особую актуальность имеет предварительный анализ, который носит перспективную направленность и имеет прогностический характер. В практике анализа систем управления он получил название прогностического анализа. Прогностический анализ предполагает формирование концептуальной (желаемой, идеальной) модели управления. Отправной точкой ее создания становится определение целей развития управляемого объекта и самой системы управления. Исходным для этой работы всегда является четкая постановка задачи - чему должно служить исследуемое явление или объект, в чем заключается содержание его функционирования, к чему оно должно стремиться.

Таким образом, прогностический анализ исследует не фактическое состояние объекта изучения, а на основе анализа целей развития управляемого объекта формирует идеальное его состояние – концептуальную модель.

Для анализа и оценки состояния системы управления необходимо сопоставить концептуальную модель с фактическим состоянием отдельных блоков управления. Это итеративный процесс, включающий несколько переходов постепенного приближения к реальному состоянию. При этом выделяют, по крайней мере, две группы ограничений - объективные ограничения, которые следует учитывать как границы реальности, и субъективные, вытекающие из особенностей работы данного объекта.

Для определения приоритетов и поиска, наиболее рациональных и реальных в конкретных условиях путей развития и улучшения систем управления используют диагностический анализ. Основная черта диагностического анализа - выявление диагностической связи: «причина-следствие» и «частное-целое». В процессе диагностического анализа широко применяется индивидуальная информация с целью выявления возникающих отклонений от общих тенденций. В прогностическом же анализе индивидуальные отклонения должно быть полностью или частично нивелированы, рассматриваются только устойчиво возникающие типичные отклонения.

Действенность технико-экономического анализа предполагает еще более глубокую детализацию изучаемого объекта. В процессе анализа раскрывается содержание следующих характеристик (параметров) системы управления:

1. Состав, содержание функций управления и их распределение между органами управления;

2. Состав и количество органов управления;

3. Степень централизации функций управления;

4. Количество уровней управления;

5. Номенклатура управленческих решений и их трудоемкость;

6. Численность различных категорий и должностных групп служащих;

7. Квалификационный состав руководителей, специалистов и других служащих, уровень и соотношение размеров их заработной платы, формы материального и морального поощрения;

8. Уровень автоматизации функций управления.

Детальный анализ имеет в своей основе такие точные методы, как детализация и декомпозиция. Он направлен на проникновение в глубь явления и расчленяет его на простейшие составляющие, изменение которых поддается конкретному воздействию. Если результаты прогностического и диагностического анализов часто ограничиваются качественными оценками и логическими заключениями, то выводы детального анализа всегда количественно определены.

Детализация в технико-экономическом анализе обеспечивается методом расчленения, который широко используется при построении методик анализа отдельных элементов управления. Расчленение может быть пространственным и смысловым. В первом случае рассматривается не только система в целом, но и ее части; во втором - каждая итоговая характеристика системы управления раскрывается через более частное.

Расчленив изучаемый объект на ряд более простых и частных, необходимо воссоздать его как единое целое, синтезировать. С этой целью может использоваться балансовый метод анализа, который, в частности, позволяет свести все отклонения, вызванные в изучаемом явлении включенными в анализ факторами, и тем самым оценить полноту анализа, дает возможность составлять сводки, определять обеспеченность ресурсами, что важно для обоснования сопоставимости условий и т.д. Однако часто этого бывает недостаточно, поэтому определяются индексные модели показателей, статистические модели и др.

Рассматривая явление как функцию от ряда более простых элементов, факторов, необходимо представить себе механизм его формирования. С этой целью используется метод постановки. Он позволяет последовательно изучить влияние на объект всех факторов, под воздействием которых сформировалось его состояние, определить, как под влиянием каждого из факторов может измениться явление, как можно добиться нужного уровня. Использование приема подстановок всегда сопровождается последовательным элиминированием факторов, когда каждый фактор рассматривается как переменный при закреплении на постоянном уровне всех остальных.

Для комплексной оценки организационных структур управления используют следующие показатели: показатель уровня рациональности системы управления; показатель уровня рациональности структур управления; показатель соотношения фактического уровня управляемости с нормой управляемости; показатель степени централизации принятия управленческих решений, функций управления; показатель степени формализации труда работников аппарата управления; показатель уровня механизации и автоматизации труда работников аппарата управления; показатель экономичности труда производственной единицы в системе управления; коэффициент дублирования функций управления; коэффициент пропорциональности аппарата управления; коэффициент нарушений ритмичности управленческого цикла; коэффициент качества выполнения управленческих функций и т.п.

Современный менеджмент – менеджмент постиндустриального периода развития общества, - уже не может опираться на принципы организации более чем столетней давности. На смену реактивного управления эпохи индустриального развития приходит упреждающее управление постиндустриальной эпохи [3 с.13-14]. Различия между реактивным и упреждающим управлением сводится к тому, что в первом случае принятие решений опирается на анализ внешнего окружения, а во втором – на его прогнозирование.

Прогнозирование – это ключевой момент при принятии управленческих решений в постиндустриальном обществе. Конечная эффективность любого решения зависит от последовательности событий, возникающих уже после принятия решения. Возможность предсказать некоторые аспекты этих событий перед принятием решения позволяет сделать наилучший выбор, который, в противном случае, мог бы быть не таким удачным.

Базой упреждающего управления являются методы социально-экономического прогнозирования. Факт включения «прогнозирования и планирования» в качестве типовых элементов управленческого цикла зафиксирован еще в 1981 г. в государственном стандарте (ГОСТ 24525.0-80. Управление производственным объединением и промышленным предприятием).

В экономической науке даются различные определения понятий «прогноз» и «прогнозирование». Слово «прогноз» происходит от греческого слова «prognosis» (предвидение, предсказание о развитии чего-либо, основанное на определенных данных). Наиболее полное определение понятия прогноз, на наш взгляд, дают Ю.В. Вертаков и Э.Н. Кузьбожев «прогноз – научное обоснование альтернативных целенаправленных хозяйственных стратегий, путей и мер активного воздействия на основе познания сущности и количественной характеристики объективных тенденций социально-экономического развития» [3 с.18].

Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием. Под методами прогнозирования подразумевают совокупность приемов мышления, способов, позволяющих на основе анализа информации о прогнозном объекте вынести относительно достоверное суждение о его будущем развитии. От типа объекта зависит тип применяемого метода. Существует большое количество классификаций видов прогнозов по различным классификационным признакам. Классификация методов прогнозирования по степени формализации, в наибольшей степени обобщающая различные подходы, приводится на Рис.1 [3 с.20].

1. Методы социально-экономического прогнозирования

Интуитивные (экспертные)

Прямые оценки

С обратной связью

• Индивидуальные интервью

• Метод комиссий

• Метод мозговой атаки

• Метод «Дельфи»

Фактографические (формализованные)

Методы моделирования

Статистические (наивные)

Логические

Аналитическая экстраполяция

Адаптивные методы

• Простая экстраполяция

• Экстраполяция тренда

• Экстраполяция по огибающим кривым

Прогнозирование с помощью нейронных сетей

• Структурное моделирование

• Стохастическое моделирование

• Информационное моделирование

• По аналогии

• Сетевые модели

• Дерево целей

• Прогнозный граф

• Дерево решений

• Скользящее среднее

• Экспоненциальное сглаживание

• Метод гармонических весов

• Метод Бокса-Дженкинса

• Авторегрессия

Рис.1 Классификация методов прогнозирования по степени формализации

Самая распространенная группа фактографических статистических методов – методы прогнозной экстраполяции. Прогнозная экстраполяция делится на два основных блока методов: аналитические и адаптивные. Первые, в свою очередь, могут быть простой экстраполяцией и экстраполяцией тренда.

Адаптация модели – процесс корректировки на основании вновь поступившей информации. К адаптивным моделям относят методы скользящего среднего, экспоненциального сглаживания, метод гармонических весов, авторегрессия и метод Бокса-Дженкинса.

Эффективность адаптивного метода прогнозирования зависит от многих факторов, а на практике исследователь имеет довольно большую свободу выбора не только типа моделей, но и количества вводимых в нее параметров. Для выбора метода прогнозирования с учетом длины периода упреждения и длительности прогнозного упреждения можно использовать дерево решений Райда.

Прогнозирование по индикаторам с экономической точки зрения является сложным процессом, так как выбор и создание индекса (индикатора) является проблемой, требующей больших трудозатрат и системного подхода. Практика показывает, что при правильном подборе индикаторов, метод прогнозирования по индикаторам дает очень хорошие результаты, вплоть до предсказания резких изменений прогнозируемого процесса.

Для прогноза динамических рядов с сезонными отклонениями в них выделяют следующие составляющие:

• гладкая компонента ряда (тренд и краткосрочные колебания);

• сезонная компонента;

• случайные ошибки (нерегулярные составляющие).

Отдельно осуществляется прогноз тренда, прогноз нерегулярной составляющей, наложение сезонных эффектов и суммирование полученных компонентов.

Сущность экспертных методов прогнозирования заключается в построении рациональной процедуры интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки полученных результатов. При этом обобщенное мнение экспертов принимается как решение проблемы. Экспертные методы прогнозирования по принципу действия можно разделить на индивидуальные и коллективные экспертные оценки. Среди экспертных методов, которые активно используются в настоящее время, наиболее известен метод «Дельфи» - метод формирования «информированного интуитивного суждения». Особенностью этого метода является ясное понимание того, что те или иные черты предвидимого, на основании которых должны приниматься решения в современном обществе, в значительной степени основываются на личных предположениях людей, а не на точной и строгой теории. Еще одно важное свойство данного метода – обратная связь, позволяющая экспертам корректировать свои суждения с учетом промежуточных усредненных оценок и пояснений экспертов, высказавших противоположные точки зрения.

Последнее десятилетие характеризуется бурным развитием анализа данных и прогнозирования с использованием нейронных сетей. Теория искусственных нейронных сетей в настоящее время проходит этап формирования, что обуславливает разнообразие постановок проблем и основных определений.

В процессе решения различных прикладных задач по поиску оптимального решения путем последовательного отбора различных вариантов большое распространение получили генетические алгоритмы. Известно несколько математических методов решения таких задач (симплекс-метод, метод градиентного спуска, перебор). При всем разнообразии данных методов их недостатком является слишком большое время обработки данных.

Этапу прогнозирования предшествует построение математической модели исследуемого процесса. Экономико-математическая модель – это концентрированное выражение существенных взаимосвязей и закономерностей процесса функционирования экономической системы в математической форме. Классификация применяемых в экономике математических моделей (по форме выражения) представлена на Рис.2 [1].

Модели, применяемые в экономике

Экономико-статистические

Экономико-математические

Детерминистические

Стохастические

Балансовые

Оптимизационные

Линейные

Нелинейные

Рис.2 Классификация математических моделей, применяемых в экономике

Результаты моделирования и прогнозирования используются при подготовке информационной базы для обоснования плана. Исходная информация для прогнозирования формируется в процессе диагностического анализа, который служит для подготовки плановых документов. В отличие от прогноза, план опирается на уже имеющийся анализ объективных факторов воспроизводства на начальную дату и влияющих на развитие и функционирование объекта управления в течение всего периода, на который рассчитан план. В современных условиях наблюдается тенденция совмещения функций прогнозирования и планирования, приближение плана к документу типа «план-прогноз». Вместе с тем, недопустимо отождествление этих двух документов, так как план всегда имеет адресный характер и направлен к хозяйственным и территориальным элементам региональной социально-экономической системы; прогноз направляется субъекту управления, принимающему решение и утверждающему план.

В заключении можно подвести следующие итоги:

1. Непременным условием достоверного анализа систем управления и прогнозирования является наличие необходимой систематизированной информации. То есть налицо диалектическая взаимосвязь развития прогрессивных направлений анализа и прогнозирования и совершенствования информационной базы управления.

2. Все формализованные методы прогнозирования опираются на предшествующий периоду прогнозирования отрезок времени и с помощью тех или иных математических методов экстраполируют тенденции в будущее.

3. Самым существенным недостатком экспертных методов прогнозирования является принципиальная невозможность полного исключения субъективизма в оценках.

4. Недопустимо смешивать понятия план и прогноз. Прогноз является основой для принятия решений в управлении, а план уже содержит в себе последствия принятых решений.

Список литературы:

1. Прущак О.В. Экономико-математические методы и модели в организации, планировании и управлении на предприятиях пищевой промышленности. - Учебное пособие. – Саратов. Издат.центр Сарат.экон.академии. 1996. 165 с.

2. Мельник М.В. Анализ и оценка систем управления на предприятиях. - М.:Финансы и статистика, 1990.-136с.

3. Вертаков Ю.В., Кузьбожев Э.Н. Упреждающее управление на основе информационных технологий: Учеб.пособие / Под ред.д-ра экон.наук Э.Н.Кузьбожев; Курск.гос.техн.ун-т.Курск, 2001. 152 с.

8