Контрольная работа по основам системного анализа

БАЛТИЙСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ

РЫБОПРОМЫСЛОВОГО ФЛОТА

Институт  прикладной экономики и менеджмента

Кафедра менеджмента

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по основам системного анализа

Калининград

2013 г.

Содержание

Задание 1. Применение системного анализа для прогнозирования, стратегического корпоративного управления

Прогноз – это научно обоснованная информация о будущем состоянии системы или объекта. Задача прогнозирования состоит в определении вероятностных значений параметров, характеризующих систему, данных о будущем состоянии системы или объекта на основе исследования его механизма изменения в прошлом и настоящем времени. Система или объект прогнозирования в экономике – это совокупность экономических, технико-экономических и эксплуатационных параметров исследуемой системы. Цель прогнозирования определяется целью исследований и имеет конкретную направленность, всегда отвечает конкретным потребностям в определенных экономических условиях, в заданных условиях эксплуатации.

Прогноз экономических параметров промышленных предприятий предназначается для  определения наиболее вероятных  тенденций развития техники и  технологии, установление на их основе принципиальных решений, обеспечивающих максимально возможную адаптацию  предприятия к внешним условиям, определение необходимых качественных и количественных характеристик  выходных продуктов, обеспечение необходимых  технико-экономических и организационных  параметров предприятия на заданный интервал прогнозирования.

Основные  задачи прогнозирования включают:

• установление стратегических направлений развития предприятия, отрасли промышленности;
• обоснование научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, необходимых для реализации установленных технико-экономических направлений путем создания эффективной техники и технологии для различных и периодов прогноза;
• получение наиболее вероятных значений экономических параметров, на основе которых формируются управленческие решения;
• установление характера изменения технико-экономических показателей под влиянием рыночных тенденций, технического прогресса и получения необходимой информации для предплановых расчетов и выработки корректирующих управленческих воздействий в широком диапазоне задач экономического управления [1].

Прогнозирование, во-первых, служит основой  формирования видения будущего компании, представления об условиях ее функционирования, трудностях и практических задачах, связанных с их достижением.

Во-вторых, позволяет осуществлять сопоставление и анализ вариантов  ее развития в целом, кадрового, производственного  и научно-технического потенциала и  возможных стратегий в различных  сферах.

Его принципами являются:

• научность, использование передовыхметодов;
• системность, комплексность;
• адекватность объекту;
• вариантность;
• непрерывность, рассмотрение объекта в динамике;
• преемственность (увязка соподчиненных прогнозов) [2].

С теоретических  позиций верхняя временная граница  многообъектного или многопараметрического  прогноза определяется возможностью оценки будущего до таких деталей, которые  позволят системно обосновать основные проблемы и задачи и в последующем  разбить их на иерархически связанные  промежуточные цели, распределенные внутри шкалы времени. Исходя из этого, оценку будущего целесообразно выполнять  путем научного обзора, базирующегося  на анализе современного состояния  научных исследований, открытий, изобретений  и так далее, и содержащего  характеристики возможной ситуации, внутри которой должны протекать  соответствующие процессы, представляющие собой объекты прогноза.

Основные  этапы общей методологии прогнозирования, как логически организованной последовательности операций, включают:

• выбор рационального периода прогнозирования, когда ошибки прогноза минимальны, а полученные прогнозные данные максимально достоверны;
• оценку возможного состояния исследуемой системы и формулирование генеральной цели, подлежащей достижению в принятых границах прогноза;
• определение в соответствии с установленными исследовательским прогнозом возможными техническими и технологическими решениями желаемых характеристик системы в целом и отдельных ее подсистем;
• технико-экономический анализ работы исследуемых предприятий промышленности и ее объектов и установление возможных результатов их развития, складывающихся под влиянием действующих тенденций;
• анализ расхождений между желаемыми и фактическими (складывающимися под действием существующих тенденций) показателями и установление обусловливающих это причин;
• нахождение на основе исследовательского и организационного прогнозов решений по устранению установленных расхождений и оценка эффективности реализации решения.

По своим  целям и методам прогнозирование  научно-технического прогресса в  системном анализе представляет собой комплексную задачу, имеющую  характер непрерывного процесса, предусматривающего периодическое отодвигание верхней  временной границы исследования и систематическое уточнение  получаемых результатов. Указанный характер процесса прогнозирования делает целесообразным использование системного анализа как метода решения больших проблем, основанного на концепции систем.

Системный подход к прогнозированию предусматривает  установление и структуризацию проблем  с конкретизацией промежуточных  целей, разработку применительно к установленным целям (желаемым характеристикам объектов прогноза) соответствующих методов:

• прогнозирования и аппарата конструирования альтернатив;
• математического аппарата, используемого для прогнозирования, частных моделей прогноза и алгоритмов их реализации;
• выбор критериев их оценки;
• синтез отобранных частных альтернатив в общее решение проблемы и оценки его эффективности.

При решении  различного рода экономических прогнозных задач принято различать три  взаимно связанных вида прогнозов:

• программный (нормативный);
• исследовательский;
• организационный (технический, технологический, ресурсный).

Программный (нормативный) прогноз выявляет будущие цели развития того или иного предприятия, формирование заданий по научно-техническому и экономическому развитию с учетом ограничений по капиталовложениям и другим показателям; изменение естественных условий, а также естественных ограничений, обусловливаемых природной средой производства.

Исследовательский прогноз предусматривает установление будущих возможностей экономики, техники и технологии, ее составных элементов исходя из современного уровня знаний и технических возможностей (без учета ограничений по ресурсам и времени).

Организационный (технико-технологический) прогноз  предусматривает выбор конкретных решений, подлежащих реализации в определенные сроки и с определенными затратами. Выполнение этого вида прогноза представляет интегративный процесс между программным и исследовательским прогнозированием, в котором цели и возможности участвуют как взаимно адаптирующиеся входы разных сочетаний, формируемые с учетом ограничений по ресурсам и времени.

Исходная  информация для прогнозирования  состоит из следующих информационных компонент:

• реальных данных о функционировании системы или объекта прогнозирования;
• отчетных технико-экономических данных, результатов технико-экономического анализа работы и технического уровня исследуемой системы;
• результатов научно-исследовательских и проектно-конструкторских работ, выполняемых в соответствии с установленными технико-экономическими направлениями развития той или иной отрасли;
• научно-технической и патентной отечественной и зарубежной информации по вопросам, касающимся исследуемой отрасли промышленности и смежных областей.

Структуру выполнения научно-технического прогноза можно представить в виде последовательных этапов, состоящих из ряда взаимосвязанных  работ:

• организация проведения научно-технического прогнозирования;
• определение объекта (построение математической или экономико-математической модели объекта);
• информационное обеспечение: выявление потребителей; выявление и сбор технико-экономической информации об объекте;
• анализ информации, анализ потребностей и выявление тенденций их реализации, анализ технико-экономических характеристик объекта;
• прогнозирование развития потребностей; технико-экономических характеристик;
• принятие научно обоснованных решений;
• анализ возможных решений;
• выбор оптимальных вариантов и соответствующих им экономических или технико-экономических параметров и характеристик.

В зависимости  от сроков упреждения, прогнозы обычно классифицируются следующим образом:

• текущие – для принятия оперативных управленческих и плановых решений (смена, сутки, декада, месяц);
• краткосрочные – от 1 до 5 лет;
• среднесрочные – от 5 до 10 лет;
• долгосрочные – до 30 лет и более.

Результаты  прогнозирования должны быть достаточными для получения нео6ходимой информации для плановых расчетов и выработки  корректирующих управленческих воздействий  в широком диапазоне задач  управления, а также ориентировочного определения потребностей и установления требований к смежным задачам. Многообразие существующих методов прогнозирования  предопределяется как различием  условий, так и их субъективной оценкой  и стремлением к индивидуальному  подходу в каждом конкретном прогнозе [1].

Методы  моделирования и прогнозирования  в системном анализе имеют следующие возможности и ограничения:

• способны сохранять целостность и функционирование без потери свойств в широком диапазоне внешних воздействий;
• для целенаправленного и конструктивного использования свойств систем для исследования поведения сложных систем применяются методы прогнозирования и моделирования;
• наука становится наукой, когда дорастает до использования математики;
• область знаний можно назвать наукой, когда появляется возможность предвидеть раннее не наблюдаемое явление. Предвиденное, опирающееся на количественные оценки исследуемого явления, представляется наиболее убедительным.

В основе системного анализа отказ от последовательного редукционизма, поэтому заимствованный у классической физики и механики математический аппарат проведения колличественных оценок не всегда оказывается адекватным. В науках о Земле, экономике, биологии, медицине, военном деле сложились собственные методы прогнозирования [3].

Условно методы прогнозирования можно разделить  на три большие группы: экспертной оценки, экстраполяции и моделирования.

Методы  экспертных оценок предполагают получение  суждений о будущем, основывающихся на опыте и интуиции специалистов. Они подразделяются на два направления: индивидуальные суждения и специальные процедуры коллективного опроса. Рациональное сочетание этих двух направлений позволяет устанавливать и обосновывать нуждающиеся в решении проблемы, проводить их структуризацию с оценкой относительной важности, выносить суждения об основных параметрах возможных решений, в том числе времени их реализации. Методы экспертного прогнозирования, как видно, эффективны на начальных этапах прогноза. Это, разумеется, не исключает, а, напротив, предполагает применение данного метода при изучении других вопросов, решение которых не вытекает непосредственно из имеющейся статистической и фактографической информации. Экспертным методам присущи следующие недостатки:

• не все эксперты вовлекаются в равно активный процесс творческого мышления;
• на оценки и суждения экспертов часто оказывают влияние факторы, которые нельзя считать научными (авторитет коллег, уже высказавших свое мнение, инертность в публичном отказе от своего мнения, эмоциональная окраска утверждений оппонента);
• для выносимых оценок неизбежен субъективизм и невозможность объективной проверки ответов до истечения значительной части срока прогнозов.

В известной  степени преодолеваются эти недостатки путем организации творческого  решения задач коллективом экспертов  – метод мозгового штурма. Сущность такой процедуры обсуждения заключается  в том, что периоды свободного генерирования идей и гипотез четко отделены от этапа критической оценки полученной информации.

Широкой популярностью при решении экономических  задач пользуется «метод дельфи», дающий возможность получить «усредненное» мнение авторитетных экспертов по конкретной проблеме на основе независимых суждений. В основе метода лежит разработка подробных вопросников, которые выдаются ведущим специалистам в соответствующих областях науки и техники, и получения от них ответов. Количественная сторона ответов сводится к указанию периода, к которому эксперт относит появление событий, и вероятности его появления. Опросы экспертов проводятся в несколько туров, в ходе которых вопросы и ответы уточняются. «Метод дельфи» имеет следующие особенности:

• предварительная разработка вопросника в области, в отношении которой намечено собрать прогнозы, на основе глубокого изучения вероятных тенденций;
• количественная сторона ответов на вопросы должна состоять в указании отрезка времени (или даты), в течение которого специалист считает возможным появление соответствующего технического достижения с вероятностью 0,5;
• статистическая обработка от тура к туру заключается в вычислении примерной даты ожидаемого события, которая соответствовала бы среднему предсказанию во временном ряду (дата наиболее вероятного появления соответствующего достижения науки и техники).

Метод прогнозного  графа, в основе которого положены графоаналитические методы, успешно применяется при прогнозировании развития экономики, вычислительной техники, природно-промышленных объектов. На первом этапе прогнозирования методом прогнозного графа, формулируется определенная перспективная исходная экономическая, техническая или научно-техническая проблема, предлагаемая для оценки специалистам (экспертам). Каждый эксперт формулирует требования, необходимые для решения данной проблемы, представляя при этом ряд оценок. Затем каждое из отобранных по принятым критериям условий рассматривается как промежуточная проблема и предлагается для оценки соответствующим группам специалистов.

Этот  вопрос отображается в виде графа  «дерева целей» и состоит в  расчленении главной цели (исходной проблемы) на ряд уровней – подцелей, соответствующих промежуточным  проблемам, и выделении на каждом уровне составляющих путей их достижения.

Указанное расчленение цели проводится до уровня элементарных составляющих, решение  которых очевидно («заземленные»  решения). После построения графа, содержащего необходимый (оценивается специальной процедурой) набор составляющих, проводится качественный и количественный анализы различных вариантов решения исходной экономической или научно-технической проблемы, алгоритм которого может быть реализован с помощью компьютера. Основой построения прогнозного графа и получения исходных данных для проведения соответствующих расчетов служат таблицы (анкеты) экспертных оценок. Таблицы составляются таким образом, чтобы обеспечить получение количественно определенных ответов на предлагаемые эксперту вопросы, формализованных сведений о характере источников аргументации, а также о степени влияния каждого из источников на ответ, количественно определенной оценки степени знакомства эксперта с областью, к которой относится предлагаемый вопрос.

Процедура анкетного опроса, позволяющая исключить  прямые контакты между экспертами и  вместе с тем взвешивать мнения с  учетом анонимных суждений участников экспертизы (при многоуровневом ее проведении), дает возможность получать обобщенные заключения с достаточно высокой степенью обоснованности.

В общем  случае при подборе экспертов  следует полагаться, прежде всего, на личные мнения организующих прогнозные исследования работников, которые должны по возможности хорошо представлять действительную значимость тех или иных исследователей. Такой подход, безусловно, предъявляет высокие требования к специалистам, однако представляется более правильным, чем приписывание чрезмерной доверительности статистическим оценкам, которые не становятся более убедительными оттого, что основываются на большом массиве формальных квалификационных характеристик. В практике экспертного прогнозирования вполне естественны случаи, когда более достоверное и прогрессивное предложение высказывается небольшим коллективом экспертов или даже одним наиболее крупным в исследуемом вопросе специалистом.

К преимуществу экспертного прогнозирования по методу прогнозного графа следует отнести то, что однажды построенный граф поступает информация от специалистов, касающаяся замены того или другого условия и использующаяся для корректировки направлений решения исходной проблемы. При создании на основе метода прогнозного графа постоянно действующей системы непрерывного научно-технического прогнозирования открывается возможность реализации эффективного творческого сотрудничества представителей разных областей знания.

Методы  экстраполяции – процедуры выявления и последующего расчета имеющихся тенденций изменения экономических или иных технико-экономических параметров. В качестве логической основы экстраполяции лежит предположение, что имеется дело с известным консерватизмом состава действующих факторов и ограниченной сферой их активного воздействия. Эти методы могут дать надежные результаты при наличии качественного характера взаимосвязей и неизменности воздействия факторов. Трудность экстраполяции связана часто с изменением законов, управляющих развитием временной последовательности, и с тем, что изменение не содержится в прошлом процессе. В принципе задача экстраполяции включается в обширный круг проблем, для которых необходимо получить решение, пользуясь неполной информацией, что относит такую постановку к классу некорректных задач.

Методы  экстраполяции используются, когда  не известен вид математической функции, лежащей в основе исследуемой закономерности. В этом случае вид функции задается произвольно. Об удовлетворительности подбора вида функции судят по чисто формальным признакам – статистическим показателям сходимости. Методы экстраполяции основаны на том, что для главных функций результат экстраполяции на малый отрезок времени практически не зависит от вида принятого для описания уравнения. Отсюда следует, что метод слепой экстраполяции может быть применен для краткосрочного прогнозирования.

Экстраполироваться  могут и тенденции, формулируемые  на качественном, описательном уровне, хотя чаще всего это делается относительно статистически складывающихся тенденций  изменения тех или иных количественных характеристик. Степень реальности такого рода прогноза обусловливается, в конечном счете, аргументированностью выбора пределов экстраполяции. Чрезмерное упреждение часто дает абсурдные  оценки. Однако, даже получение таких  «точек невозможного» имеет познавательную ценность, так как указывает на приближение ситуаций, требующих  принципиальных изменений в сложившейся  стратегии развития.

Данные, получаемые в процессе прогнозирования, отличаются мерой вероятности в  зависимости от срока упреждения и назначения прогноза, а также  полноты и качества привлеченной для анализа информации, точности и надежности применяемых методов. Точность прогноза заведомо не может превышать точность исходной информации. При прочих равных условиях прогноз окажется тем точнее, чем короче прогнозируемый период.

Опыт  свидетельствует о том, что в  пределах 12 – 15 лет большую часть экономических и научно-технических данных можно экстраполировать с допустимой ожидаемой оценкой ±15%. Обычно предполагается, что период, охватываемый экстраполяцией, не должен быть 6олыые периода в прошлом, по которому имеется достоверная информация. Некоторые исследователи полагают, что при экстраполяции длина периода предсказания вообще должна быть меньше длины эмпирического временного ряда. Считается при этом, что ретроспективный период должен превышать время упреждения прогноза примерно в 1,5 – 2 и даже 3 раза, то есть экстраполяция временных рядов не должна превышать 0,5 – 0,7 отчетного ряда. Это значит, что если отчетная информация охватывает 20-летний период, то надежно предсказывать можно не более чем на 7 – 10 лет вперед.

Качество  прогнозирования, безусловно, зависит  от продолжительности того периода  времени, тенденция которого выявляется и экстраполируется на будущее. Однако нельзя, по-видимому, дать категорическое соотношение этих сроков. Могут быть случаи, когда предшествующая тенденция  за менее короткий срок дает более  точные результаты на долголетние тенденции. Среди экстраполяционных методов  наибольшее распространение получили методы регрессионного анализа, экспоненциального  сглаживания, огибающих кривых, а  также экспертно-графический подход.

При периодах прогнозирования экономических  параметров более 5 – 10 лет основное значение имеет установление тренда, тогда как при краткосрочном  прогнозировании особенно быстро изменяющихся объектов преобладающую роль приобретают  случайные отклонения. Для этого  случая целесообразно применять метод Хемминга для экспоненциального сглаживания, в котором более поздним наблюдениям придается больший вес по сравнению с ранними наблюдениями.

Идея  метода заключается в том, что  предсказываемые значения искомого параметра принимаются как функция  известных значений предыстории  процесса, влияние которых на предсказываемые  значения экспоненциально убывает  с удалением в глубь предыстории. Метод предполагает определение искомого параметра по предыдущему сглаженному значению в виде ряда Эйлера. Как показывают экономические исследования, этот метод дает хорошие результаты при глубине прогнозирования до 5 – 7 лет. При увеличении периода прогноза до 8 – 10 лет более точные результаты удается получить с помощью регрессионного анализа, предполагающего существенные, но в принципе не четко представляемые изменения в характере процессов исследуемых систем (объектов). В этих случаях рекомендуется принимать метод экстраполяции по огибающей кривой.

Метод огибающей  кривой основан на построении гипотетической кривой, которая описывает максимально достижимые значения какой-либо из функциональных или параметрических характеристик системы или объекта. Сущность данного метода прогнозирования заключается в нахождении в виде огибающей кривой общей тенденции экономического развития объекта, которая выносится затем за пределы известного до принятой верхней границы прогноза. Прогноз изменения характеристик исследуемого объекта ведется этим методом по достаточно общим по своей природе параметрам. Прогноз характеризует итоговую эффективность системы с точки зрения ее основного назначения (без учета других частных параметров – микропеременных, обусловливающих основную характеристику). В качестве такого параметра (макропеременной) может служить любая характеристика, определяемая независимо от какого-либо узкого класса экономических переменных.

При прогнозировании  методом огибающей кривой представительный временной ряд динамики исследуемой  макропеременной подвергается анализу  на предмет выделения уровней  совершенствования, связанных, например, с переходом на новые технические  решения, обеспечивающие, как правило, более быстрое улучшение микропеременной, чем происходящее внутри каждого  уровня. Затем на каждом уровне строятся логически взаимосвязанные кривые, на основе которых устанавливается  экономическая тенденция изменения  макропеременной. С этой целью строится огибающая кривая, которая может  характеризовать средний и максимальный варианты изменения прогнозируемого  параметра.

В первом случае, огибающая кривая проводится через точки перегиба (насыщения) кривых, а во втором – через точки  высшего качества, остающиеся на перекрывающихся  участках при переходе к очередному высшему уровню. Затем, по данным точкам, известными методами (регрессионный  анализ и так далее) строится огибающая  кривая максимального варианта. Экспертно-графический  экстраполяционный подход, основывающийся на визуальном анализе и экспертной оценке возможных тенденций изменения  исследуемых показателей, удобен в  системном анализе, для ориентировочных  расчетов и обладает большой наглядностью. При всей своей простоте этот подход позволяет устанавливать границы  изменения экономического уровня прогнозируемых объектов и позволяет оценивать  возможности достижения желаемых экономических  характеристик при сохранении сложившихся  тенденций. Заметим, экстраполяция  – один из возможных, но не главных  методов прогнозирования. Если рассматривать  экстраполяцию как начало анализа  и прогнозирования, то следует признать широкие возможности метода, особенно если его дополнять более глубоким проникновением в логику явления  и сочетать с другими методами.

Методы  прогнозного моделирования. Между экстраполяцией как инструментом экономической и математической статистики, и математической моделью прогноза не существует резкой границы. При прогнозировании оба эти метода часто тесно связаны друг с другом. При моделировании качественный характер взаимосвязей считается известным, и задачу сводят к нахождению величины параметров в уравнениях. При подборе вида уравнений исходят не столько из формальных показателей сходимости, сколько из того, в какой мере эти зависимости удовлетворительно отражают известные качественные закономерности. Проблема использования моделирования для прогнозов еще недостаточно освещена в имеющейся экономической литературе, но на практике получает все более широкое применение. Вследствие математической завершенности, количественной определенности своих характеристик и оценок экономико-статистические модели служат не только средством анализа предшествующего экономического развития, но и становятся важнейшим инструментом прогнозирования и плановых экономических расчетов.

В системном  плане, в моделировании различают  статистический, операциональный и кибернетический подходы:

• статистический подход состоит в построении математической модели и оценке ее параметров путем статистической обработки информации за прошедшее время;
• операциональный подход предполагает принятие рациональных решений в условиях неопределенности будущего.
• кибернетический (информационный) подход означает преобразование информации, имеющее целью увеличение не энтропии системы.