Использование экономико-матнематических методов и моделей в упраленческом консультировании

Выделяют различные направления управленческого консультирования [21]:

• общий менеджмент;
• стратегический менеджмент;
• бизнес-модели компаний;
• реструктуризация компаний;
• антикризисное управление;
• кадровый менеджмент;
• финансовый менеджмент;
• управление маркетингом и PR;
• управление корпоративной культурой;
• внутриорганизационные процессы (в т.ч. бизнес-процессы);
• ИТ-консалтинг;
• оценка бизнеса.

Кроме вышеперечисленных  общепринятых направлений существует ряд направлений консультирования в области менеджмента, порождаемых  спецификой самого предприятия –  его отраслевой принадлежностью, территориальным  размещением, размером бизнеса, организационно-правовой формой и другими аспектами [22].

Консультанты особенно востребованы в ситуациях, когда  предприятие, имеющее статус надежного, намечает перестройку всей системы, связанную либо с расширением, либо с изменением формы собственности, либо к коренным изменением спектра деятельности предприятия и переориентацией ее на более перспективные и выгодные направления бизнеса. В случаях, когда такое предприятие с целью утверждения своих позиций на рынке и создания необходимого имиджа в глазах потенциальных партнеров проводит ревизию своей деятельности и затем делает ее результаты достоянием гласности. И, наконец, когда предприятие находится в критическом положении (или даже на грани краха) и своими силами из этого положения выбраться не в состоянии ввиду отсутствия опыта и внутренних ресурсов для адекватной и своевременной реакции на создавшуюся ситуацию.

2. ПОНЯТИЕ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Моделирование — построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.

Экономико-математическое моделирование  — описание экономических процессов и явлений в виде экономико-математических моделей. Иногда тем же термином обозначают также реализацию экономико-математической модели на ЭВМ, т. е. искусственный эксперимент или машинную имитацию, машинное решение экономико-математической задачи [23].

Как и всякое моделирование, экономико-математическое моделирование основывается на принципе аналогии, т. е. возможности изучения объекта (почему-либо трудно доступного для исследований) не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта, его модели. В данном случае таким более доступным объектом является экономико-математическая модель. При построении моделей те или иные теории или гипотезы благодаря формализации и квантификации становятся обозримыми, уточняются, и это способствует лучшему пониманию изучаемых проблем. Моделирование оказывает и обратное влияние на исследователей, требуя четкости формулировки исследовательской задачи, строгой логичности в построении гипотез и концепций.

Практическими задачами моделирования  являются, во-первых, анализ экономических объектов; во-вторых, экономическое прогнозирование, предвидение развития хозяйственных процессов; в-третьих, выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии.

Далеко не во всех случаях данные, полученные из экономико-математической модели, могут использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Гораздо чаще они используются в качестве “консультирующих” средств: принятие же самих управленческих решений остается за человеком. Это объясняется чрезвычайной сложностью экономических и — шире — социально-экономических процессов. Экономико-математическое моделирование, таким образом, является лишь компонентом, хотя и очень важным, в человеко-машинных системах планирования и управления народным хозяйством и экономическими единицами разного уровня.

Процесс экономико-математического моделирования проходит ряд этапов: идентификацию объекта, спецификацию модели, идентификацию и оценку параметров модели, установление зависимостей между ними, проверку. Причем весь этот процесс обычно повторяется многократно, и с каждым циклом модель уточняется, особенно когда дело идет о модели, предназначенной для практических расчетов [23].

На каждом этапе построения моделей  соблюдаются определенные правила  их испытания, проверки. При этом обнаруживаются и устраняются недостатки, наиболее типичными из которых являются четыре: включение в модель несущественных (для данной задачи) переменных, невключение в модель существенных переменных, недостаточно точная оценка параметров модели, недостатки в структуре модели, т. е. неправильное определение зависимостей между переменными, а в случае оптимизации — зависимости принятого критерия от управляемых и неуправляемых переменных.

Усложняя модель, чтобы сделать  ее более точной и подробной, необходимо знать, компенсирует ли полученная точность результатов возросшие вычислительные трудности. И наоборот, решая исключить  какой-то элемент из модели, чтобы сделать ее проще, необходимо оценить потери в ее достоверности, т. е. не обойдутся ли они дороже, чем выигрыш от упрощения расчетов.

Эффективный путь практического  моделирования — использование  готовых моделей аналогичных  объектов или процессов (с необходимыми уточнениями), а также отдельных блоков модели — стандартных модулей, совокупность которых образует искомую модель (модульный принцип) [23].

3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В УКПРАВЛЕНЕСКОМ КОНСУЛЬТИРОВАНИИ

3.1 Общие направления

Применение  экономико-математических методов  носит комплексный характер. С точки зрения управленческого консультирования, прежде всего интересна возможность практического  их использования для целей управления предприятием.

В управлении хозяйственными процессами математические, в первую очередь экономико-математические модели имеют большее значение. Их часто объединяют в комплексы  моделей или системы моделей [1].

Цель построения и непосредственного изучения модели (моделирования)  –  получить новые знания о моделируемом объекте. Последний может быть как реально существующим, так и предполагаемым (конструируемым). Моделирование – мощный инструмент познания и решения практических задач производственной деятельности предприятия [23].

Конкурентную экономику  надо рассматривать как вероятностную систему, т.к. показатели работы предприятия, хотя и подвержены какой-то общей тенденции (например, росту), все же значительно колеблются, даже от месяца к месяцу. Из этого прямо следует необходимость прогнозировать будущие  тенденции и предусматривать в планах различные резервы и т.д.

Интерес к вероятностному фактору в планировании также  вызван:

• ростом масштабов деятельности и усложнением структуры предприятия, возрастающим влиянием на процессы его развития достижений науки и техники, прогнозировать которые  можно лишь с некоторой вероятностью;
• изменением материального благосостояния и культурного уровня людей, что влияет на потребительский спрос, и также вносит существенный элемент неопределенности в развитие производства;
• влиянием внешних факторов (обстоятельства политического, экономического характера, сезон, погодные условия и т.д.).

Неопределенность  создается и характером информации об экономических процессах: ее неточностью, запаздыванием, а в случаях несогласованности интересов, целей работников - ее намеренным искажением, сокрытием. Эти обстоятельства требуют определения необходимых резервов производственных и непроизводственных ресурсов [1].

При описании вероятностных  систем используют так называемые экономико-статистические модели. Под такой моделью понимается логическое или математическое описание компонентов или функций, отражающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса (обычно рассматриваемых  как система или элементы системы).

Экономико-статистическая модель - это вид экономико-математической модели. Она  описывает зависимости между входными и выходными переменными, которые носят вероятностный характер, т.е. обусловлены случайными, нерегулярными (стохастическими) связями и закономерностями, возникающими под воздействием множества причин и следствий в массовых повторяющихся явлениях. Такие модели используют  прежде всего для выявления тенденций  и закономерностей, которые были   в прошлом, чтобы с их помощью  оценивать (прогнозировать) будущее.

Прогноз - это  научно обоснованное, с учетом определенных данных, суждение о возможных состояниях  объекта  в будущем или/и об альтернативных путях и сроках достижения этих состояний, т.е. предсказание. Экономическое прогнозирование использует развитые математико-статистические методы и ЭВМ.

С целью упрощения  отображения реальных экономических  процессов и облегчения их изучения в некоторых случаях применяют детерминированные  (причинно обусловленные, закономерные) экономико-математические модели. Такая модель отображает систему, выходы которой (результаты действий, конечные состояния и т.п.)  однозначно определяются оказанными на нее управляющими воздействиями. В вероятностной же системе, как уже отмечено выше, выходы лишь случайным образом зависят от входов.

При детерминированном  подходе экономическая система  признается не вероятностной (как при  вероятностном подходе), а строго детерминированной. Это означает, что каждое действие, например хозяйственное решение, вызывает строго определенный результат. При этом случайными, непредвиденными заранее воздействиями пренебрегают.

Детерминированная экономико-математическая модель может быть одним из этапов изучения экономической системы. Следующий, более сложный     этап - экономико-статистическая модель, которая в полной мере учитывает вероятностный характер экономического процесса [23].

Любая экономическая  система является открытой, так как  взаимодействует с внешней средой. Модель, которая учитывает такое взаимодействие моделируемого объекта, тоже является открытой. У закрытой модели внешние взаимодействия не принимаются во внимание. Поведение такой упрощенной модели определяется только начальными условиями (начальным состоянием) и внутренними закономерностями развития моделируемой системы.

Реакцию системы  на внешние  воздействия (ее изменение, развитие, рост) называют поведением. Предметом изучения может быть, например, экономическое поведение  людей, поведение экономико-математических  моделей при расчете на компьютере и т.д.

Модели экономического поведения людей составляют основу следующих научных  дисциплин: теории организации, теории деловых игр, психологии труда, теории принятия решений и т.д. В этих моделях экономическое поведение формально определяется как принятие и осуществление производителем и потребителем своих решений в пределах той свободы выбора, которая ему предоставлена моделью.

Оптимальное планирование - это комплекс методов, позволяющих выбрать из многих возможных (альтернативных) вариантов плана или программы один оптимальный вариант. Оптимальный - значит наилучший с точки зрения заданного критерия оптимальности и определенных ограничений. Такой вариант называют оптимальным планом [23].

3.2 Линейное программирование

Линейное программирование – направление математики, изучающее  методы решения экстремальных задач, которые характеризуются линейной зависимостью между переменными  и линейным критерием оптимальности [24].

К математическим задачам  линейного программирования относят исследования конкретных производственно-хозяйственных ситуаций, которые в том или ином виде интерпретируются как задачи об оптимальном использовании ограниченных ресурсов.

Круг задач, решаемых при помощи методов линейного  программирования достаточно широк [24]:

• задача об оптимальном использовании ресурсов при производственном планировании;
• задача о смесях (планирование состава продукции);
• задача о нахождении оптимальной комбинации различных видов продукции для хранения на складах (управление товарно-материальными запасами или "задача о рюкзаке");
• транспортные задачи (анализ размещения предприятия, перемещение грузов).

Все перечисленные задачи могут входить в круг проблем, которые ставят клиенты при обращении  к консультантам, что определяет необходимость использования ЛП в управленческом консультировании.

Линейное программирование – наиболее разработанный и широко применяемый раздел математического  программирования (кроме того, сюда относят: целочисленное, динамическое, нелинейное, параметрическое программирование). Это объясняется следующим [24]: