Методики системного анализа экономических систем

Министерство образования и  науки федеральное государственное  бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования  «Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ)»

Заочный факультет

Кафедра: Экономика и управление на предприятии

Контрольная работа

по дисциплине: «Системный анализ в экономике»

на тему : «Методики системного анализа экономических систем»

Вариант - 10

Выполнила: студентка гр. ЭУТз сп 10Z1

Проверил:

Омск - 2011 

Содержание

Введение…………………………………………………………………………………………......3

1. Понятие условий неопределенности……………………………...………………………….....4

1.1 Понятие неопределенности………………………………………………………………..…...4

1.2 Выделяют следующие источники неопределённости………………………………………..4

1.3 Выделяют следующие виды неопределённости…………………………………………......5

1.4 Приемы снижения неопределенности…………………………………………………….......5

2. Точка стратегического воздействия………………………………………………………….....6

3.  Выбор в условиях неопределенности с дискретным набором альтернатив и исходов........7

4.  Подходы к решению игровых задач выбора в условиях неопределенности……………......8

5.  Выбор в условиях статистической неопределенности……………………………………....10

Заключение………………………………………………………………………………………...12

Список литературы.........................................................................................................................13 

Введение

Выбор одной из альтернатив єX был связан с известным для осуществляющего выбор однозначным следствием, и вся процедура выбора заключалась в сравнении разных следствий или, собственно, альтернатив. На практике нередко приходится иметь дело с более сложной ситуацией, когда выбор альтернативы неоднозначно определяет последствия сделанного выбора. Другими словами, для каждой альтернативы єX, i= существует множество возможных исходов єY, j=, из которых один окажется совмещенным с выбранной альтернативой, но какой именно - в момент выбора неизвестно. Это станет известно позже, когда выбор уже сделан и изменить ничего нельзя. 

1. Понятие условий неопределённости

1.1 Понятие неопределенности

 Прежде чем учитывать условия неопределённости при выборе экономической стратегии, необходимо определиться, что она (неопределённость) представляет собой. Неопределённость – это "открытые задачи, в которых принимающий решение не знает всей совокупности действующих факторов и должен сформулировать множество гипотез, прежде чем их оценивать". Ситуация неопределённости характеризуется тем, что выбор конкретного плана действий может привести к любому исходу из фиксированного множества исходов, но вероятности их осуществления неизвестны. Выделяют два случая: а) вероятности не известны в силу отсутствия необходимой статистической информации; б) ситуация не статистическая и об объективных вероятностях говорить вообще не имеет смысла (это ситуация чистой неопределённости в узком смысле). Именно чистая неопределённости наиболее часто встречается в экономике, ведь решения (особенно стратегические) принимаются каждой конкретной фирмой в уникальных условиях.

Неопределённость следует  отличать от риска. Под риском понимают ситуацию, в которой люди не знают  точно, что случится, но представляют вероятность каждого из этих исходов. Неопределённость же означает недостаток информации о вероятных будущих  событиях. Причём одна и та же ситуация для одного человека может являться ситуацией риска, а для другого  – неопределённости, причём она  очень легко может перейти из одного вида в другой. Предположим, у нас есть урны двух типов: в урнах первого типа находится 5 чёрных и 5 красных шаров, в урнах второго типа – 9 чёрных и 1 красный шар. На каждой урне повешена метка, указывающая на тип урны. Пусть все урны находятся в одной комнате, а в другой находятся два человека. Один из них заходит в комнату с урнами и берёт одну урну наугад. Он не знает, какова вероятность вынуть из урны красный шар – ситуация неопределённости. Потом он смотрит на метку и узнаёт вероятности – ситуация риска. Затем он отрывает метку и выносит урну к другому человеку. Тот не знает вероятность вытащить красный шар. По поводу одной и той же урны эти два человека находятся в разных ситуациях – риска и неопределённости. Если же первому человеку сказать, что метки были наклеены как попало, и тип урны не обязательно соответствует типу метки, то снова оказался бы в ситуации неопределённости. Если бы метки в самом деле были приклеены таким образом, а человеку об этом бы не сказали, то он опять-таки находился бы в условиях неопределённости, хотя и считал бы, что находится в ситуации риска.

 С этой точки зрения  интересно сопоставить неопределённость  и так называемые "объективные  законы развития". Последние утверждают, что общество, экономика развиваются по определённым законам. Однако можно ли говорить о какой-либо объективности в случае, когда неизвестны ни будущие события, не их вероятности. Возьмём, например, эффект Пигу. Данная цепочка абсолютно логична и, по идее, должна действовать. Ну а если человек не знает: что он вообще может взять кредит, что ставка процента снизилась, что в данной ситуации он может легче расплатиться за кредит... И разумные меры макроэкономического регулирования не дадут никакого (по крайней мере ожидаемого) эффекта.

1.2 Выделяют следующие источники неопределённости:

• экономическая среда;

• нормативно-законодательная  среда;

• технико-технологическая  среда;

• внутренняя среда.

Можно выделить и другую классификацию источников неопределённости. Она основывается на схеме анализа, описанной К. Боумэном в книге "Основы стратегического менеджмента" и дополненной Э. Гроувом в его бестселлере "Выживают только параноики":

- Потенциальные конкуренты

- Поставщики Потребители

- Конкуренты Заменители

- Возможность того, что то, что делает ваш бизнес может быть сделано другим способом.

Всё, с чем взаимодействует  наш бизнес, служит источником неопределённости. Но основным источником, который оказывает  особо сильное ("десятикратное", "10Х" по терминологии Эндрю Гроува) влияние на организацию, является возможность удовлетворить потребность, на которой получает доход наш бизнес, принципиально иным способом.

1.3 Выделяют следующие виды неопределённости:

1. Перспективная неопределённость (появление непредусмотренных факторов);

2. Ретроспективная неопределённость (отсутствие информации о поведении объекта в прошлом. В данном случае возможны три варианта: информацию можно восстановить, информацию можно восполнить перспективной, информацию нельзя ни восстановить, ни восполнить);

3. Техническая неопределённость (невозможность предсказать результаты  принимаемых решений);

4. Стохастическая неопределённость;

5. Неопределённость состояния  природы; 

6. Неопределённость целенаправленного  противодействия (возникает в  ситуации конфликта двух или  более сторон, когда какая-либо  сторона не имеет сведений  мотиве и характере поведения  противника);

7. Неопределённость целей  (нельзя выбрать одну цель или  выбор неоднозначен);

8. Неопределённость условий; 

9. Лингвистическая неопределённость (особенно значима в условиях  современной России, поскольку многие  англоязычные экономические термины  не имеют пока однозначного  толкования или вообще непонятны  большинству);

10. Неопределённость действий.

1.4 Приемы снижения  неопределенности

Необходимо отметить, что  неопределённость не есть что-то безусловно отрицательное для фирмы и она не должна обязательно снижать уровень неопределённости. Неопределённость затрудняет принятие решений фирмой, но она мешает и принятию решений конкурентов. Поэтому фирма может (и должна) сама создавать дополнительную неопределённость. Всякая ошибка конкурентов – предоставленная нам возможность. Соответственно "предприятие должно стремиться расширять собственные области решений и сужать аналогичные поля конкурентов".

Как же фирма может снизить  неопределённость для себя? Основным приёмом, конечно, является получение  дополнительной информации. Всего один бит информации уменьшает неопределённость вдвое. Но здесь встают другие вопросы: во-первых, сколько будет стоить эта информация, а во-вторых, сколько  времени потребуется для её получения. И здесь необходимо соблюдать баланс точность/время и точность/цена. Нет смысла получать очень точную информацию, если она будет стоить больше возможных потерь или к моменту получения полной информации момент для принятия решения будет упущен. Среди других приёмов "обороны" от неопределённости можно отметить создание зоны стабильности – это вертикальная и горизонтальная интеграция ("одна из целей и задач вертикальной интеграции – устранение неопределённости. Для обеспечения снабжения материалами и комплектующими изделиями, обеспечения сбыта товаров необходим контроль экономических процессов"). Другим методом является система резервов – привычной но не слишком эффективный способ. Одновременно и сама стратегия позволяет снять субъективную неопределённость, поскольку в ходе её формирования руководящий персонал определяет цели, критерии, мотивы деятельности.

3. Точка стратегического воздействия

Итак, неопределённость оказывает  значительное влияние на фирму и  должна учитываться при выборе экономической  стратегии компании. Но во много  раз больше влияние неопределённости в точке стратегического воздействия (SIP, strategic inflection point). Понятие точки  стратегического воздействия (в  отечественной литературе получила распространение аббревиатура SI-точка) было введено Эндрю Гроувом, СЕО  корпорации Intel в его книге "Выживают только параноики", сразу ставшей  бестселлером на Западе.

"Вещи, по отношению  к которым я имею тенденцию  быть параноиком, весьма разнообразны, - пишет Гроув. – Я беспокоюсь  о продуктах, чей жизненный  цикл заканчивается, и о продуктах,  выпущенных на рынок преждевременно. Я беспокоюсь о заводах, работающих  недостаточно хорошо, и о том,  что имею слишком много заводов.  Я беспокоюсь о найме правильных  людей и об ослабевающей морали. И конечно, я беспокоюсь о  конкурентах. Я беспокоюсь о  людях, вычисляющих, как делать  то, что мы делаем лучше и  дешевле и как отобрать наших клиентов. Но всё эти беспокойства бледнеют по сравнению с тем, что я чувствую в отношении того, что я называю точками стратегического воздействия".

Точка стратегического воздействия  – это время в жизни любого бизнеса, когда его основы собираются измениться. Это изменение может  означать возможность подняться  к новым вершинам. Но с той же вероятностью это может быть сигналом начала конца. Точка стратегического воздействия может быть вызвана технологическими изменениями, но она больше чем технологическое изменение. Точка стратегического воздействия может быть вызвана конкурентами, но она больше чем конкуренция. Она является полномасштабным изменением способа, которым осуществляется бизнес, так что простого принятия новой технологии или осуществления конкурентной борьбы прежними способами может оказаться недостаточно. Невнимание к точке стратегического воздействия может оказаться смертельным. Но точка стратегического воздействия не всегда ведёт к катастрофе. Она создаёт возможности для компаний, готовых действовать по новым правилам.

Таким образом, точка стратегического  воздействия является разрушительной и созидательной силой одновременно. И она неизбежна. В технологии, то, что может быть сделано, будет  сделано. Фирма не может остановить изменения. Фирма не может спрятаться от них. Вместо этого она должна сфокусироваться  на готовности к этим изменениям. При  этом никакое количество формального  планирования не может предугадать  эти изменения. Но это не означает, что фирма не должна планировать. Она должна планировать как это делает пожарная охрана: она не знает где будет следующий пожар, но она точно знает, что пожар будет. Соответственно она распределяет свои силы так, чтобы среагировать на непредвиденное событие как на ординарное.

Всё это касается не только фирмы, но и человека. Даже если он не топ-менеджер, а обыкновенный наёмный  работник, рано или поздно он столкнется с точкой стратегического воздействия. Кто знает, на что будет похожа его работа после того, как в  его отрасли произойдёт катаклизм  и поглотит компанию на которую этот человек работал? Кто знает, будет ли вообще существовать эта работа и, откровенно говоря, кого это заботит?

Точка стратегического воздействия  приходит тогда, когда старая стратегическая картина окружающей среды растворяется и на смену ей приходит новая, дающая фирме возможность подняться  на новые вершины. Однако, если фирма не управляет своим проходом через точку стратегического воздействия, она достигает пика и после этого её бизнес сокращается.

До точки стратегического  воздействия отрасль, в которой  действует фирма, больше похожа на старую. После неё отрасль больше похожа на новую. Это точка, в которой окружающая среда малозаметно, но коренным образом меняется, и никогда не возвращается обратно.

Основной задачей высшего  руководства фирмы является своевременное  выявление точки стратегического  воздействия и выбор новой  экономической стратегии фирмы в условиях неопределённости того, что последует за этой точкой.

5. Выбор в условиях неопределенности с дискретным набором альтернатив и исходов.

Если с каждой альтернативой єX связано одно и то же множество исходов єY, но для разных альтернатив одинаковые исходы имеют разные значения, то такой выбор называют выбором в условиях неопределенности с дискретным набором альтернатив и исходов. В этом случае процедуру выбора можно описать с помощью матрицы

Q=

Элементы этой матрицы  выражают оценку ситуации, когда сделан выбор альтернативы и реализовался исход . В одних случаях величины характеризуют «выигрыши», в других – «проигрыши», в третьих – «платежи», все зависит от экономической сущности исходной задачи.

Если все строки = () при любых i= одинаковы, то проблемы выбора между альтернативами не существует. Если же строки матрицы Q различны, то возникает вопрос: «Какую альтернативу предпочесть, не зная заранее, какой из исходов реализуется?»

В такой постановке задача выбора решается с помощью аппарата теории игр. В нашем случае X- это множество альтернатив, на котором осуществляет выбор игрок (в данном случае мы с вами). Выбираемые альтернативы также называют ходами. Исходы єY, , j= можно интерпретировать как возможные «состояния природы». Это означает, что в качестве второго (пассивного) игрока выступает Природа. Желательность каждой альтернативы (каждого хода) зависит от того, каково состояние Природы. Но узнать, каково оно, мы сможем лишь после того, как сделаем выбор. Для того, чтобы сделать правильный (эффективный) выбор, активный игрок (мы с вами) руководствуются определенными правилами, которые называются стратегией игры. Как найти эффективную стратегию, рассматривается в курсе «Теория игр». Проведенная здесь задача укладывается в простейший класс задач, который так и называется «Игры с Природой».

В другом классе задач предполагается, что исходы образуют множество альтернатив Y, на котором выбор осуществляет другой игрок. В отличие от бесстрастной Природы второй игрок преследует свои интересы, отличные от интересов первого игрока.

В этом случае матрицы Q= ,которая представляет собой оценки ситуаций с точки зрения первого игрока, выбирающего ходы єX, уже , уже недостаточно для описания всей игры. Необходимо задать и вторую матрицу U=, описывающую игру с позиций второго игрока.

Расхождение между матрицами Q и U определяет степень антагонизма игроков. Если =const для всех i и j, то соперничество называется строгим. В случае =0 имеем игру с нулевой суммой. Можно представить себе игру, где выигрыши и проигрыши игроков не связаны линейно, и это будет отражать усиление или ослабление конфронтации сторон. Представляют интерес игры с большим числом участников, когда допускается образование коалиций между ними, и т.д. Естественно, разные постановки задачи требуют различных методов решения и дают различные результаты. Все эти и другие задачи исследуются и решаются в рамках теории игр.

Если X и Y непрерывные множества, то для описания игры на этих множествах задаются функции q (x,y), u (x,y), xєX, yєY и ставится задача поиска эффективной альтернативы x*. Естественно, что алгоритм этого поиска в случае дискретных множеств X и Y.

6. Подходы к решению игровых задач выбора в условиях неопределенности.

Центральным моментом в решении игровых задач является определением критерия для оценки выбираемого варианта. В силу неопределенности исхода нужно дать оценку сразу целой строке платежной матрицы. Только имея такие оценки для всех строк, мы можем сравнивать их между собой и делать выборы. Наиболее распространенными критериями выбора являются максиминный и минимаксный критерии. Образно говоря, максиминный критерий является выбором «лучшего из худших». Его суть заключается в следующем:

• В каждой строке матрицы платежей находится наименьший выигрыш

min , который характеризуется гарантированный выигрыш в самом худшем случае и принимается за оценку альтернативы ;

• Находится альтернатива x*, обеспечивающая наибольшее значение этой оценки

X*=arg max min

        i        j

Эта альтернатива и является оптимальной по максиминному критерию.

Если игра задается не матрицей выигрышей, а матрицей проигрышей, то используют минимаксный критерий –  «выбор меньшего из зол»:

X*=arg min max

        i        j

Минимаксный критерий является крайне пессимистическим, поэтому при  решении практических задач используются другие критерии, например критерий минимального сожаления Седвиджа. Для этого  по платежной матрице Q вычисляется «матрица сожалений» S, элементы которой определяются как

 min

        i

   и минимаксный критерий применяется к матрице S

X*=arg max min .

        i        j

Дальнейшее ослабление пессимистичности оценки альтернатив дает критерий пессимизма – оптимизма Гурвица. Он сводится к поиску взвешенной комбинации наилучшего и наихудшего исходов. За оценку альтернативы принимается величина

g()=λ min +(1-λ) max , 0≤λ≤1.

j                       j

Параметр λ называется параметром пессимизма – оптимизма. Очевидно, что при λ=0 имеем вновь максиминный критерий

X*=arg max .

        j

а при α=1 – минимаксный  критерий

X*=arg min .

        J

В докладе профессора Л.Г.Лабскера, представленный на научном семинаре кафедры «Математическое моделирование экономических процессов» Финансовой академии при правительстве РФ, в котором даются рекомендации относительно выбора значения параметра λ. Что же касается методов решения игровых задач, то они очень многообразны. Классическим считается метод седловой точки, суть его заключается в следующем.

Пусть имеется игра с континуальными множествами X и Y, строгим соперничеством сторон и нулевой суммой. Для задания такой игры достаточно лишь одной функции платежей q(x,y), которую один игрок старается максимизировать по x, а другой минимизировать по y.

В случае когда выполняются условия

min max q(x,y)= min max q(x,y),

xєX xєY          yєY xєX 

одновременно удовлетворяются  амбиции обоих игроков. Эта точка  равновесия интересов сторон и называется седловой точкой. Отход от данной точки  не выгоден обеим сторонам, так  что ее нахождение решает игру.

Однако на практике часто  встречаются игры без седловой точки. В такой ситуации становится выгодным скрывать от противника свой выбор  и свой способ выбора (стратегию). Решение  этого класса игровых задач достигается  введением смешенной стратегии. В отличие от чистой стратегии, при которой альтернатива выбирается однозначно по детерминированному правилу, смешенная стратегия предполагает задания лишь вероятности выбора альтернатив, а сам выбор будет осуществляться случайным механизмом, подчиняющемся заданному распределению. В результате получаемый выигрыш становится случайной величиной и сравнение значений можно вести лишь через средние значения выигрыша (математическое ожидание выигрыша). Оказывается, что любые матричные игры со строгим соперничеством имеют решение в смешанных стратегиях (теорема фон Неймана).

Решение матричной игры можно  свести к решению задачи линейного  программирования, что приводит к  взаимообогащению обеих математических дисциплин –теории игр и математического программирования.

8. Выбор в условиях статистической неопределенности.

Существует класс задач выбора, в которых неопределенность сохраняется и после того, как проделана серия наблюдений и измерений. Дело в том, что данные, полученные в результате эксперимента, связаны с интересующим нас аспектом системы, процесса или явления не непосредственно и однозначно, а опосредованно и в совокупности с другими неконтролируемыми факторами. В таких задачах необходимо сделать выбор на основе косвенных или прямых, но обязательно «зашумленных» данных. Например, многократное взвешивание предмета для высокоточного определения его массы, постановка диагноза болезни на основе данных анализов, аппроксимация тренда кривой и т.п.

Основным и самым важным моментом для формализации таких  задач является предположение о  статичности экспериментальных  данных. Оно состоит в том, что связь между истиной, но не известной искомой альтернативой θ и наблюдаемыми данными , … , адекватно описывается функцией распределения вероятности F( , … , / θ) или плотностью вероятности f ( , … , /θ), если, разумеется, , i=1, I – непрерывные величины, а функция F – дифференцируемая. Другими словами, считается, что выборка наблюдений , … , принадлежит статистическому ансамблю всевозможных выборок, на котором задано распределение вероятности и это распределение различно для различных альтернатив θ, что и обеспечивает наличие информации об альтернативах θ в выборке , … , .

Вопрос состоит в том, как извлечь эту информацию, т.е. как сделать выбор на множестве Ɵ (Ɵ – множество возможных закономерностей) или как принять статическое решение.

Возникает естественное желание  свести эту задачу к задаче игры с Природой. Для этого выбор на множестве θ и действительное состояние Природы Ɵ можно в совокупности охарактеризовать функции потерь l (, θ), которую и рассматривать как платежную функцию игры.

Однако теоретико-игровой  подход в статистике не нашел практического  применения. Решения такого рода задач, как правило, реализуется с помощью  методов математической статистике, которая стала развиваться задолго  до теории игр и достигла значительных успехов.

Рис. 1. Общая схема принятия статистических решений.

Общая схема принятий статистических решений приведена на рисунке 1. На этой схеме точкой θ є Ɵ изображено то, что нам неизвестно и необходимо определить; Ɵ – множество всех предполагаемых возможностей относительно θ. Точкой х є Х изображена выборка (протокол наблюдений) х=(, … , ); Х – множество всех возможных выборок.

На реализовавшееся значение выборки оказывает влияние не только искомая величина и θ, но и совокупность случайных факторов ρ. Факт этого влияния изображен на схем как результат совместного отображения θ и ρ в пространство Х с помощью оператора µ: х = µ(θ,ρ). Зная х, мы должны сделать выбор относительно θ, т.е. принять решение, какую альтернативу из множества Ɵ мы примем за истинную.

Процедура выбора изображена как действие некоторого оператора  δ над выборкой х: каждой выборке х этот оператор, называемый также решающей функцией, ставит в соответствие решение=δ(x,i) (аргумент i введен для того, чтобы подчеркнуть что одну и ту же выборку можно обрабатывать по разному, получая решение различного качества и чтобы сделать акцент на том, что качество решения зависит не только от того, какой протокол обрабатывается, но и от того, какие априорные предположения вошли в структуру алгоритма).

И так, и проблема синтеза  статистических процедур (построение решающих функций), и проблема анализа  их качества (оценивание степени близости между и θ) тесно связаны с ролью априорной информации. В состав априорной информации включаются любые сведения, имеющиеся до того, как мы приступили к синтезу новой процедуры δ.

Конкретные априорные  сведения характеризуют:

• пространство ситуаций и Ɵ;
• природу «шумов» ρ;
• оператор µ, определяющий характер взаимодействия θ и ρ;
• пространство наблюдений Х;
• требования заказчика к качеству решений.

Априорная информация может  быть более или менее полной и  точной. В зависимости от этого  по-разному ставятся и решаются статистические задачи выбора. Разным уровням априорной  информации соответствуют различные  специфические ветви математической статистики (баесовская статистика метод  максимального правдоподобия и  непараметрическая статистика).

Заключение

Приведенные постановки задачи выбора близки к реальной жизни. Скудные  сведения о подходах к их решению  позволяют догадаться, что эти подходы не просты и далеко не однозначны. Более того, методы решения одной и той же задачи могут сильно различаться и даже описываться в различных разделах математической науки. Напрашивается один неутешительный вывод – задачи реальной жизни сложны и простыми методами не решаются. 

Список литературы

1. И.Н. Дрогобыцкий Системный анализ в экономике: учебное пособие. – М.: Финансы и статистика; ИНФРА – М, 2007
2. Капустин А.Ф. Неопределённость: виды, интерпретации, учёт при моделировании и принятии решений // Экономика. – 1993. - №2. – стр. 108-114.
3. Фаснахт Р. Стратегическое пространство для альтернатив маркетинговых решений // Проблемы теории и практики управления. – 1995. - №5. – стр. 86-90.
4. Винокуров В. А. Организация стратегического управления на предприятии. – М.: Центр экономики и маркетинга, 1996. – 148 с.