Методы и модели подготовки принятия решений

   Далее рассмотрим приемы анализа.

   Прием сводки и группировки. Сводка предполагает подведение общего результата действия различных факторов на обобщающий показатель производственно-хозяйственной деятельности предприятия.

   Группировка заключается в выделении среди  изучаемых явлений характерных  групп по тем или иным признакам. Сгруппированные данные оформляются  в виде таблиц. Такая таблица представляет форму рационального изложения  цифровых характеристик, изучаемых  явлений и процессов.

   Прием абсолютных и относительных  величин. Абсолютные величины характеризуют размеры (величины, объемы) экономических явлений. Относительные величины характеризуют уровень выполнения плановых заданий, соблюдение норм, темпы роста и прироста, структуру, удельный вес или показатели интенсивности.

   Прием средних величин  используется для обобщающей характеристики массовых, качественно однородных, экономических явлений и позволяет выявить наиболее типичные черты данной совокупности явлений.

   В экономическом анализе в зависимости  от конкретной цели используются различные  виды средних величин: средние арифметические, геометрические, гармонические, простые, средневзвешенные.

   Прием динамических рядов  предполагает характеристику изменений показателей во времени, демонстрацию последовательных значений показателей, вскрытие закономерностей и тенденций развития. Различают ряды моментные — для характеристики изучаемого объекта за различные моменты времени и периодические — за определенный период времени.

   Прием сплошных и выборочных наблюдений. Сплошные наблюдения предполагают изучение всей совокупности явлений, характеризующих какую-либо одну сторону производственно-хозяйственной деятельности предприятия.

   Выборочные  наблюдения предполагают изучение хозяйственной  деятельности предприятия на основе типовых представителей всей совокупности явлений, процессов. По данным выборочных наблюдений на основе методов теории вероятностей определяется возможность распространения выводов на всю генеральную совокупность изучаемых явлений.

   Прием детализации и  обобщения. Детализация проводится путем разложения обобщающего (конечного) показателя на частные. Расчленяя и детализируя сложные показатели по отдельным составным частям и факторам, определяют влияние каждого из них на эти показатели. Обобщения раскрывают связь между частями целого (объекта, явления, процесса), итогами деятельности и отдельных подразделений и определяют степень их влияния на общие результаты.

   Факторный анализ. Это процедура установления силы влияния факторов на функцию или результативный признак (полезный эффект машины, элементы совокупных затрат, производительности труда и т.д.) с целью ранжирования факторов для разработки плана организационно-технических мероприятий по улучшению функции.

   Применение  методов факторного анализа требует  большой подготовительной работы и  трудоемких моделей расчетов. Поэтому  без ЭВМ не рекомендуется применять  методы корреляционного и регрессионного анализа. В настоящее время для  ЭВМ различных классов имеются  стандартные программы по этим методам. Пользоваться установленными с помощью  ЭВМ моделями очень просто. 

1.3. Дескриптивные методы  ППР 

   Дескриптивные методы – это методы описания и объяснения фактов или прогноза поведения объектов. Описательный подход отличается от нормативного (или конструктивного), при котором интересуются  не тем, как устроена экономика, а тем, как она должна быть устроена.

   В экономической  литературе описательный подход иногда отождествляется с более узким  понятием — “институциональный подход”.

   Одним из дескриптивных методов подготовки и принятия управленческого решения  является прогнозирование.

   Под прогнозом понимается научно-обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его существования. Прогнозирование управленческих решений наиболее тесно связано с планированием. План и прогноз представляют собой взаимодополняющие друг друга стадии планирования при определяющей роли плана как ведущего звена управления. Прогноз в системе управления является предплановой разработкой многовариантных моделей развития объекта управления. Сроки, объемы работ, числовые характеристики объекта и другие показатели в прогнозе носят вероятностный характер и обязательно предусматривают возможность внесения корректировок.

   Целью прогнозирования управленческих решений  является получение научно-обоснованных вариантов тенденций развития показателей  качества, элементов затрат и других показателей, используемых при разработке перспективных планов и проведении научно-исследовательских (НИР) и опытно-конструкторских  работ (ОКР), а также развитии всей системы менеджмента. Самым сложным  в системе менеджмента является прогнозирование качества и затрат.

   К основным задачам  прогнозирования  относятся следующие:

   – разработка прогноза рыночной потребности в  каждом конкретном виде потребительной стоимости в соответствии с результатами маркетинговых исследований;

   – выявление  основных экономических, социальных и  научно-технических тенденций, оказывающих  влияние на потребность в тех  или иных видах полезного эффекта;

   – выбор  показателей, оказывающих существенное влияние на величину полезного эффекта  прогнозируемой продукции в условиях рынка;

   – выбор  метода прогнозирования и периода  упреждения прогноза;

   – прогнозирование  показателей качества новой продукции  во времени с учетом влияющих на них факторов;

   – прогноз  организационно-технического уровня производства по стадиям жизненного цикла продукции;

   – оптимизация  прогнозных показателей качества по критерию максимально полезного  эффекта при минимальных совокупных затратах за жизненный цикл продукции;

   – обоснование  экономической целесообразности разработки новой или повышения качества и эффективности выпускаемой  продукции, исходя из наличных ресурсов и приоритетов.

   Под полезным эффектом от эксплуатации или потребления продукции понимается выполняемая ею работа или отдача за ее срок службы. При определении полезного эффекта всю продукцию можно разделить на:

   – промышленную, полезный эффект которой характеризуется отдачей (сырье, материалы, смазочные материалы, топливо, значительное количество предметов народного потребления, пищевые продукты и т.д.);

   – промышленную, полезный эффект которой выражается выполненной работой в единицу  времени (станки, подъемно-транспортные средства, полиграфическое оборудование и т.д.).

   При определении  полезного эффекта следует брать  только ту часть работы, которую  получает потребитель, исключая при этом его потери. Например, для станка полезным эффектом является количество конечной продукции, произведенной на нем за нормативный срок службы.

   К основным принципам научно-технического прогнозирования относятся: системность, комплектность, непрерывность, вариантность, адекватность и оптимальность.

   Принципы  системности требуют взаимоувязанности и соподчиненности прогнозов развития объектов прогнозирования и прогностического фона.

   Принцип непрерывности требует корректировки прогноза по мере поступления новых данных об объекте прогнозирования или о прогнозном фоне. Корректировка прогнозов должна носить дискретный характер, причем оптимальные сроки обновления прогнозов могут быть выявлены только по результатам практического использования (ориентировочно два раза в пять лет), т.е. результаты реализации прогнозов, уточнение потребностей, изменение тенденций развития объекта или прогнозного фона должны периодически поступать к разработчику прогноза.

   Принцип адекватности прогноза объективным закономерностям характеризует не только процесс выявления, но и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии производства и создании теоретического аналога реальных экономических процессов с их полной и точной имитацией. Реализация принципа адекватности предполагает учет вероятностного характера реальных процессов господствующих тенденций и оценку вероятности реализации выявленной тенденции.

   В результате оптимизации прогнозных значений полезного  эффекта и затрат по критерию максимизации экономического эффекта из множества  альтернативных вариантов должен быть выбран наилучший.

   Основными источниками исходной информации для прогнозирования  являются:

   – статистическая, финансово-бухгалтерская  и оперативная отчетность предприятий  и организаций;

   – научно-техническая документация по результатам выполнения НИОКР, включая  обзоры, проспекты, каталоги и другую информацию по развитию науки и техники  в стране и за рубежом;

   – патентно-лицензионная документация.

   В литературе приводятся различные классификации  методов прогнозирования. Практическое применение того или иного метода прогнозирования определяется такими факторами, как объект прогноза, его  точность, наличие исходной информации, квалификация прогнозиста и др. В  табл. 1.2 дана краткая характеристика методов прогнозирования управленческих решений. 

   Таблица 1.2. 

Краткая характеристика методов  прогнозирования  управленческих решений  в области полезного  эффекта и 

элементов затрат по объектам

   

   

   

   На  практике на ранних стадиях разработки объекта часто ограничено количество известных параметров будущего объекта  и показателей организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя объекта. В этих условиях рекомендуется применять  более простые, но и менее точные методы прогнозирования — методы экстраполяции, основанные на прогнозировании поведения или развития объектов в будущем по тенденциям его поведения в прошлом. Применение методов экстраполяции, как правило, не требует моделирования частных параметров объекта и показателей организационно-технического уровня производства.

   Наиболее  распространенными являются методы экстраполяции по математическим моделям  и графическая (от руки, на глазок). Оба метода требуют наличия информации о прогнозируемом параметре объекта за период в 2 и более раза больше прогнозируемого периода. Для учета изменений качества объекта в прогнозируемом периоде и организационно-технического уровня производства, у изготовителя и потребителя объекта применяются корректирующие коэффициенты.

   На  стадиях разработки технического задания  и технического проекта по объекту  массового производства отсутствуют  сведения по каждой детали и сборочной  единице. Объекты еще не прошли опытно-промышленных испытаний. Поэтому на этих стадиях  нет возможности выполнить детальные  расчеты затрат на освоение, изготовление, обращение, эксплуатацию и ремонт проектируемых  объектов.

   По  продукции единичного и мелкосерийного производства нецелесообразно применять  описанные выше точные методы прогнозирования. В этих случаях рекомендуется  применять параметрические методы прогнозирования полезного эффекта и затрат, основанные на установлении зависимостей между параметрами объекта и организационно-технического уровня производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементом затрат, — с другой.

   Параметрические методы прогнозирования  подразделяются на два  вида: по удельным показателям  и по уравнениям регрессии.

   Для установления уравнений регрессии необходимо, чтобы количество статистических данных было не менее, чем в три раза больше количества факторов. По объектам, не отвечающим этим требованиям, полезный эффект или затраты рекомендуется определять по удельным показателям. Например, полезный эффект объекта рассчитывается по формуле: 

   где: П_jt — полезный эффект объекта в j-х условиях эксплуатации в 1-м году;

   Пб  — среднегодовой полезный эффект базового объекта, аналогичного проектируемому;

   Хб — важнейшая характеристика (главная функция) базового объекта, например, часовая производительность и т.п.;

   Х_jt — важнейшая характеристика проектируемого объекта в j-х условиях эксплуатации в t-м прогнозируемом году;

   К_1t — коэффициент, учитывающий повышение надежности проектируемого объекта по сравнению с базовым на t-й год;

   К_2t — коэффициент, учитывающий изменение организационно- технического уровня производства у потребителей проектируемого объекта в t-м году эксплуатации по сравнению с уровнем производства у потребителей базового объекта;