Моделирование процессов принятия хозяйственных решений Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

2. Федорова Е.А., Шелопаева И.Ф. Источники финансирования инновационных проектов // Известия ТулГУ. Серия. Экономика. Управление. Финансы. Тула: Изд-во ТулГУ, 2009.

3. Шелопаева И.Ф. Финансирование инновационной деятельности // Известия ТулГУ. Серия. Экономика. Управление. Финансы. Тула: Изд-во ТулГУ, 2010.

I.F. Shelopaeva

Prediction of the cost of sources of funding innovation projects

The specific sources of funding available for innovative projects are considered. The methods of predicting the value of the considered sources are proposed.

Keywords: innovative project, funding sources, the cost of borrowing, prediction.

УДК 65.01

С.М. Фролов, аспирант, (4872) 36-48-74, filtula@rsute.ru. (Россия, Тула, ТФ РГТЭУ)

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ ХОЗЯЙСТВЕННЫХ РЕШЕНИЙ

Рассмотрены инструменты и методы моделирования хозяйственных решений, приведен пример формирования компонентного состава модели спроса на предлагаемую предприятием продукцию.

Ключевые слова: моделирование, модель, хозяйственное решение.

Выполнение управленческих функций в хозяйственной практике требует эффективных решений. Процесс принятия решений занимает центральное ме-сто в управлении. Сказанным определяется актуальность моделирования про -цессов принятия хозяйственных решений.

Центральная задача моделирования процессов управления состоит в том, чтобы обеспечить, прежде всего, руководителей организаций инструментами для разрешения проблем, связанных с взаимодействием компонентов организации как целого.

Концепция моделирования относительно проста. По определению Шеннона: «Модель — это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности.» [5].

Главной характеристикой модели можно считать упрощение реальной ситуации, к которой она применяется. Поскольку конструкция модели менее сложна, чем реальная ситуация, модель помогает руководителю понять суть проблемы и быстрее найти вариант ее решения.

Модели как мощное аналитическое средство позволяют преодолевать множество проблем, связанных с принятием решений в сложных ситуациях.

Для руководителя организации или иного лица, принимающего решение, важной задачей является выбор инструмента и метода моделирования. Выбор модели предполагает знание особенностей той или иной модели, ее назначение, точность возможных результатов.

В моделировании используются различные типы моделей.

Физическая модель представляет то, что исследуется с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Как указывает Шеннон: «Отличительная характеристика физической (называемой иногда «портретной») модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность.».

В качестве физической модели, используемой в управлении, можно назвать чертеж помещения. Такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места, а также разрешить сопряженные проблемы, например размещение дверей, ускоряющее движение людей и материалов.

Второй тип модели — аналоговая модель. Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Например, график, иллюстрирующий соотношения между объемом производства и издержками, является аналоговой моде -лью. График показывает, как влияет уровень производства на издержки.

Другой пример аналоговой модели — организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии легко представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью.

Такая аналоговая модель является более простым и эффективным способом восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной ор-ганизации, чем, скажем, составление письменного перечня взаимосвязей всех работников.

Следующий тип модели — математическая модель. В математической модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события. Математические модели относятся к типу моделей, чаще всего используемых при принятии организационных решений.

Построение модели является процессом, включающим несколько этапов: постановка задачи, построение, проверка на достоверность, применение и обновление модели.

Первый и наиболее важный этап построения модели, способный обеспечить правильное решение управленческой проблемы, состоит в постановке задачи.

Руководитель чаще всего осведомлен о наличии проблемы. Но это вовсе не означает, что ему известна ее суть. Необходимо отличать симптомы от причин. Неудовлетворительные решения часто связаны с тем, что причина проблемы была подменена ее симптомом.

Следующим этапом является собственно построение модели. Прежде всего, необходимо определить цель модели, а также, какие результаты, например выходные данные или информацию, предполагается получить, используя модель.

При построении модели следует учитывать связанные с ней расходы и возможную реакцию ее пользователей. Модель, которая стоит больше, чем вся задача, требующая решения с помощью модели, не может оцениваться как рациональная. Также излишне сложная модель может быть воспринята конеч-ными пользователями как угроза и отвергнута ими.

Проверка модели на достоверность, прежде всего, должна заключаться в определении степени соответствия модели реальности. Необходимо установить, все ли существенные компоненты реальной ситуации встроены в модель. Чем лучше модель отражает реальный мир, тем выше ее возможности как средства принятии требуемого решения.

Другой аспект проверки модели заключается в установлении степени соответствия получаемых с ее помощью результатов действительному поло -жению вещей. Одним из способов такой проверки модели является опробова-ние ее на ситуации из прошлого.

Моделируя процессы принятия управленческих решений, следует иметь в виду, что модели могут привести к ошибкам. Наиболее существенными факторами при этом могут быть недостоверные исходные допущения, ограниченные возможности получения нужной информации, страхи пользователя, высокая стоимость моделирования.

Любая модель опирается на исходные допущения или предпосылки. Некоторые предпосылки не поддаются оценке и не могут быть объективно про -верены. Поскольку предпосылки являются основой модели, точность последней зависит от точности предпосылок.

В дополнение к допущениям по поводу компонентов модели формули-руются предпосылки относительно взаимосвязей внутри нее. Точность модели зависит также от точности этих взаимосвязей.

Основная причина недостоверности предпосылок — это ограниченные возможности в получении нужной информации. Возможность построения точной модели во многом определяется точностью информации. Построение модели наиболее затруднительно в условиях неопределенности.

Модель нельзя считать эффективной, если ею не пользуются. Основная причина неиспользования модели заключается в том, что пользователи, которым она предназначена, могут не вполне понимать получаемые с помощью модели результаты и потому боятся ее применять. Следует также иметь в виду, что выгоды от использования модели должны оправдывать ее стоимость.

Одна из важнейших переменных, от которой зависит успех организации — конкурентоспособность. Очевидно, что способность прогнозировать действия конкурентов означает преимущество для любой организации. Одним из методов моделирования оценки воздействия принятого решения на конкурен-тов является теория игр — игровые модели.

В бизнесе игровые модели используются для прогнозирования реакции конкурентов на изменение цен, поддержки сбыта, предложения дополнительного обслуживания, модификацию и освоение новой продукции.

Теория игр используется не так часто, как другие модели. Ситуации реального мира часто очень сложны и настолько 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 при принятии решений в уело -виях конкурентной борьбы. Получаемая при использовании игровых моделей информация важна, поскольку позволяет учесть дополнительные переменные или факторы, могущие повлиять на ситуацию, и тем самым повышает эффективность решения.

Другая модель — модель теории очередей или модель оптимального об -служивания — используется для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению к 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 банка приходится слишком долго ждать обслуживающего их работника, они могут решить перенести свои счета в другой банк. Если грузовикам приходится слишком долго дожидаться разгрузки, они не смогут выполнить столько ездок за день, сколько планировалось. Проблема, решаемая моделированием, заключается в уравновешивании расходов на дополнительные каналы обслуживания (больше людей для разгрузки грузовиков, больше работников банка) и потерь от обслуживания на уровне ниже оптимального.

Основная причина недостатка в каналах обслуживания заключается в краткосрочных изменениях частоты обращения потребителей за обслуживанием, а также времени обслуживания. Это ведет к избыточной пропускной способности в определенные моменты времени и появлению очередей в другие, хотя пропускная способность могла бы быть достаточной, если бы осуществлялся полный контроль за поступлением требований и можно было бы по -строить соответствующий график.

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

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 уро-вень запасов во избежание задержек на производстве и в сбыте.

Цель данной модели — сведение к минимуму отрицательных последствий накопления запасов, что выражается в определенных издержках. Эти издержки бывают трех основных видов: на размещение заказов, хранение, а

также потери, связанные с недостаточным уровнем запасов. Последние имеют место при исчерпании запасов. В этом случае поставка готовой продукции или предоставление обслуживания становятся невозможными, а также возникают потери от простоя производственных линий, в частности, в связи с необходимостью выплаты заработной платы простаивающим работникам.

Поддержание высокого уровня запасов избавляет от потерь, обусловливаемых 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 работы по оформлению заказов. Однако эти потенциальные выгоды перекрываются дополнительными издержками на хранение, перегрузку, выплату процентов, затрат на страхование, потерь от порчи, воровства и т. п. Кроме того, необходимо учитывать возможность связывания оборотных средств избыточными запасами.

Модели линейного программирования применяют для определения оп-тимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конку -рирующих потребностей. Модели линейного программирования, как и управления запасами, пользуются в хозяйственной практике наибольшей популяр -ностью.

Все описанные выше модели подразумевают применение имитации в широком смысле, поскольку все являются заменителями реальности. Тем не менее существует самостоятельный тип моделей — имитационные модели. Этот метод моделирования обозначает конкретный процесс имитации в виде создания модели и ее экспериментальное применение для определения изме-нений реальной ситуации. Главная идея имитации состоит в использовании некоего устройства для имитации реальной системы для того, чтобы исследовать и понять ее свойства, поведение и характеристики. Аэродинамическая труба — пример физически осязаемой имитационной модели, используемой для проверки характеристик разрабатываемых самолетов и автомобилей.

Специалисты по производству и финансам могут разработать модели, позволяющие имитировать ожидаемый прирост производительности и прибылей в результате применения новой технологии или изменения состава рабочей силы. Специалист по маркетингу может создать модели для имитации ожидаемого объема сбыта в связи с изменением цен или рекламы продукции.

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 не -определенности.

Экспериментируя на модели, можно установить, как она будет реагировать на определенные изменения или события в то время, когда отсутствует возможность наблюдать эту систему в реальности.

Говоря о моделировании хозяйственных решений, нельзя не сказать об экономическом анализе. Экономический анализ — наиболее распространен-

ный метод и одна из форм построения модели. Он вбирает в себя почти все методы оценки издержек и экономических выгод.

Типичная экономическая модель основана на анализе безубыточности — методе принятия решений, основанном на определении точки, в которой общий доход уравнивается с суммарными издержками, т. е. точки, с которой предприятие становится прибыльным.

Точка безубыточности (break-even point — ВЕР) обозначает ситуацию, при которой общий доход (total revenue — TR) становится равным суммарным издержкам (total costs — ТС).

Вычисление точки безубыточности, будучи сравнительно простой операцией, дает значительный объем полезной информации. Соотнося величину ВЕР и оценку объема продажи, получаемую методами анализа рынка, пользователь в состоянии сразу увидеть, будет ли проект прибыльным, как запланировано, и каков примерный уровень риска.

Суть каждого принимаемого решения — выбор наилучшей из нескольких альтернатив по конкретным установленным заранее критериям.

Один из методов статистической теории решений — платежная матрица. Это метод, который может оказать помощь пользователю в выборе лучшего из нескольких вариантов.

Определив ожидаемое значение каждой альтернативы и расположив результаты в виде матрицы, пользователь может установить, какой выбор наиболее привлекателен при заданных критериях.

Для моделирования процесса выбора наилучшего направления действий из имеющихся вариантов можно использовать и такой метод, как дерево решений. Как и платежная матрица, дерево решений дает возможность учесть различные направления действий, соотнести с ними результаты и сравнить альтернативы.

Методом дерева решений можно пользоваться в тех же ситуациях, что и в случае платежной матрицы. Однако дерево решений можно построить под более сложную ситуацию, когда результаты одного решения влияют на последующие решения.

Анализируя возможности и особенности названных выше инструментов моделирования хозяйственных решений, можно сделать принципиально важный вывод о том, что использование методов и инструментов моделирования может существенно повысить качество принимаемых решений и снизить связанные с ними затраты.

В общем случае модель хозяйствования можно представить как сово-купность блоков, определяющих содержание деятельности хозяйствующего субъекта. При этом важно, на наш взгляд, на первом этапе моделирования хозяйственных решений учесть в составе модели все те блоки и их компоненты, которые в первую очередь могут повлиять на конечный результат. Например, результат хозяйственной деятельности торгового предприятия, прежде всего, зависит от спроса на продукцию, представленную в ассортименте предприятия. Следовательно, центральным блоком модели должен быть блок моделирования спроса на товары отдельных товарных групп.

Известно, что спрос — это вынесенные на рынок платежеспособные потребности населения, которые могут быть удовлетворены при наличии соответствующего товарного предложения. Величина спроса определяется наибольшим количеством товара, который покупатель готов купить по предложенной цене за некоторый период времени.

Таким образом, спрос на товар конкретной товарной группы можно представить как многофакторную зависимость следующего вида:

С = С (Д, Цср, ЦЗам, ЦДоп, ЦПр, HP, Имер, СГ, ТП, Пож),

где С — спрос на товар определенной товарной группы на рассматриваемом сегменте рынка; Д — свободный доход потребителей; Цср — средняя цена на товары данной товарной группы; ЦЗам — вектор цен на товары-субституты, заменяющие данный товар в потреблении; ЦДоп — вектор цен на комплиментарные товары, дополняющие данный товар в потреблении; ЦПр — вектор цен на прочие товары; HP — нетоварные расходы населения; Имер — интенсивность мероприятий по стимулированию продаж на рынке товара данной товарной группы; СГ — сезон года; ТП — традиции потребления, формирующие вкусы и предпочтения потребителей; Пож — ожидания потребителей.

После решения задачи формирования компонентного состава модели можно переходить к выбору инструментов моделирования.

Описанная последовательность была положена нами в основу алгоритма моделирования. Исходя из состава компонентов в качестве инструментов мо-делирования для условий, аналогичных приведенному выше примеру, нами были использованы модели дерева решений и анализа безубыточности, позволившие получить приемлемые решения по повышению конкурентоспособно -сти предприятия.

Библиографический список

1. Бабанов В.Н., Воронкина Д.В., Фролов С.М. Производительный потенциал сферы обращения. Тула: ПЦ ВУЗ, 2011. 146 с.

2. Междисциплинарный словарь по менеджменту / под общ. ред. С.П. Мясоедова. М.: Дело, 2005. 256 с.

3. Модели и методы управления в условиях неопределенности / под ред. Г.И. Андреева, В.А. Тихомирова. М.: ФиС, 2006. 304 с.

4. Экономико-математические методы и прикладные модели / В.В. Федосеев [и др]. М.: ЮНИТИ, 2002. 391 с.

5. Robert E. Shannon, Systems Simulation: The An and Science (Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1975).

S.M. Frolov

Modeling ofprocesses of economic decisions

Consider tools and techniques for modeling business decisions, is an example of a component of the model of the demand for the proposed enterprise products.

Keywords: modeling, model, economic decision.