Pagină
6

Metoda de dezvoltare a soluției. Unele decizii, de regulă, sunt tipice, repetitive și pot fi formalizate cu succes, de ex. luate conform unui algoritm prestabilit. Cu alte cuvinte, o decizie formalizată este rezultatul efectuării unei secvențe predeterminate de acțiuni. De exemplu, la întocmirea unui program pentru repararea echipamentelor, maistrul poate pleca de la un standard care necesită un anumit raport între cantitatea de echipamente și personalul de întreținere. Dacă în magazin există 50 de echipamente, iar standardul de întreținere este de 10 bucăți per reparator, atunci magazinul trebuie să aibă cinci reparatori. În același mod, atunci când un manager financiar decide să investească fonduri gratuite în titluri de stat, el alege între diferite tipuri de obligațiuni, în funcție de care dintre ele oferă cea mai mare rentabilitate a capitalului investit la acel moment. Alegerea se face pe baza unui calcul simplu al randamentului final pentru fiecare optiune si stabilirea celei mai profitabile.

Formalizarea procesului decizional crește eficiența managementului prin reducerea probabilității de eroare și economisirea de timp: nu este nevoie să redezvolti o soluție de fiecare dată când apare o situație corespunzătoare. Prin urmare, conducerea organizațiilor formalizează adesea soluții pentru anumite situații, care se repetă în mod regulat, elaborând reguli, instrucțiuni și reglementări adecvate.

În același timp, în procesul de management al organizațiilor, apar adesea situații noi, atipice și probleme nestandard, care nu sunt susceptibile de o soluție oficială. În astfel de cazuri, abilitățile intelectuale, talentul și inițiativa personală a managerilor joacă un rol important.

Desigur, în practică, majoritatea deciziilor se situează undeva între aceste două extreme, permițând atât manifestarea inițiativei personale, cât și aplicarea unei proceduri formale în procesul dezvoltării lor. Metodele specifice utilizate în procesul decizional sunt discutate mai jos.

· Numărul de criterii de selecție.

Dacă alegerea celei mai bune alternative se face după un singur criteriu (care este tipic pentru deciziile formale), atunci decizia luată va fi simplă, cu un singur criteriu. Și invers, când alternativa aleasă trebuie să îndeplinească mai multe criterii în același timp, decizia va fi complexă, multicriterială. În practica managementului, marea majoritate a deciziilor sunt multicriteriale, deoarece trebuie să îndeplinească simultan criterii precum: volumul profitului, profitabilitatea, nivelul calității, cota de piață, nivelul angajării, perioada de implementare etc.

· Formular de decizie.

Persoana care face alegerea dintre alternativele disponibile ale deciziei finale poate fi o singură persoană și decizia sa va fi, în consecință, singura. Cu toate acestea, în practica modernă de management, se întâlnesc tot mai mult situații și probleme complexe, a căror rezolvare necesită o analiză cuprinzătoare, cuprinzătoare, de ex. participarea unui grup de manageri și specialiști. Astfel de decizii de grup, sau colective, sunt numite colegiale. Creșterea profesionalizării și aprofundarea specializării managementului conduc la extinderea formelor colegiale de luare a deciziilor. De asemenea, trebuie avut în vedere faptul că anumite decizii sunt calificate din punct de vedere juridic drept colegiale. Deci, de exemplu, anumite decizii într-o societate pe acțiuni (cu privire la plata dividendelor, distribuirea profiturilor și pierderilor, tranzacții majore, alegerea organelor de conducere, reorganizare etc.) sunt de competența exclusivă a adunării generale a acţionarilor. Forma colegială de luare a deciziilor, desigur, reduce eficiența managementului și „încețoșează” responsabilitatea pentru rezultatele sale, dar previne erorile grave și abuzurile și crește valabilitatea alegerii.

· Metoda de fixare a soluției.

Pe această bază, deciziile de management pot fi împărțite în fixe, sau documentare (adică, executate sub forma oricărui document - un ordin, instrucțiune, scrisoare etc.) și nedocumentate (fără formă documentară, orală). Majoritatea deciziilor din aparatul de management sunt documentate, cu toate acestea, deciziile mici, nesemnificative, precum și deciziile luate în situații de urgență, acute, urgente, pot să nu fie documentate.

· Natura informațiilor utilizate. În funcție de gradul de completitudine și fiabilitate a informațiilor de care dispune managerul, deciziile manageriale pot fi deterministe (luate în condiții de certitudine) sau probabiliste (luate în condiții de risc sau incertitudine). Aceste condiții joacă un rol extrem de important în luarea deciziilor, așa că să le analizăm mai detaliat.

Soluții deterministe și probabiliste.

Soluții deterministe sunt luate în condiții de certitudine, când managerul dispune de informații aproape complete și sigure cu privire la problema care se rezolvă, ceea ce îi permite să cunoască exact rezultatul fiecăreia dintre alegerile alternative. Există un singur astfel de rezultat, iar probabilitatea apariției acestuia este aproape de unul. Un exemplu de soluție deterministă ar fi alegerea obligațiunilor de împrumut federal de 20% cu un venit constant din cupon ca instrument de investire a numerarului gratuit. Managerul financiar în acest caz știe sigur că, cu excepția unor circumstanțe extraordinare extrem de puțin probabile, din cauza cărora guvernul Federației Ruse nu își va putea îndeplini obligațiile, organizația va primi exact 20% pe an din fondurile investite. În mod similar, atunci când decide să lanseze un anumit produs, un manager poate determina cu exactitate nivelul costurilor de producție, deoarece tarifele de închiriere, costurile materialelor și forța de muncă pot fi calculate destul de precis.

Analiza deciziilor manageriale în condiții de certitudine este cel mai simplu caz: se cunosc numărul de situații (opțiuni) posibile și rezultatele acestora. Trebuie să selectați una dintre opțiunile disponibile. Gradul de complexitate al procedurii de selecție în acest caz este determinat doar de numărul de opțiuni alternative. Să luăm în considerare două situații posibile:

a) Există două opțiuni posibile;

În acest caz, analistul trebuie să aleagă (sau să recomande să aleagă) una dintre cele două opțiuni posibile. Secvența de acțiuni aici este următoarea:

Sunt determinate criteriile după care se va face alegerea;

· metoda „numărării directe” calculează valorile criteriului pentru opțiunile comparate;

Există diferite metode pentru a rezolva această problemă. De regulă, acestea sunt împărțite în două grupuri:

metode bazate pe estimări actualizate;

metode bazate pe estimări contabile.

(determinist - cert, determinat cauzal de evenimente anterioare; din lat. Determino - determin)

Sistemele stocastice sunt sisteme în care modificările sunt aleatorii.

(stochastic - aleatoriu, probabilist; din greacă stochastikós - capabil să ghicească)

Într-un sistem determinist, din starea anterioară și unele informații suplimentare, starea sa ulterioară poate fi prezisă cu siguranță. Într-un sistem probabilistic, bazat pe aceleași informații, se poate prezice doar un set de stări viitoare și se poate determina probabilitatea fiecăreia dintre ele.

7. Sisteme complexe și caracteristicile acestora. Sistemele de control ca obiecte de cercetare.

Gândește-te că sistemul este complex, dacă este alcătuit dintr-un număr mare de elemente interconectate și care interacționează, fiecare dintre acestea putând fi reprezentat ca un sistem. Ca conținut al teoriei dezvoltării sistemelor complexe, se poate lua în considerare un set de abordări metodologice care fac posibilă construirea de modele ale proceselor de dezvoltare a sistemelor complexe folosind realizările diverselor științe, precum și metode de analiză a modele rezultate.

Sistemul de management al oricărei organizații este un sistem complex conceput pentru a colecta, analiza și procesa informații pentru a obține rezultatul final maxim sub anumite restricții. Majoritatea proceselor sunt atât de complexe încât în ​​starea actuală a științei este foarte rar posibil să se creeze teoria lor universală, care este valabilă în orice moment și în toate domeniile procesului luat în considerare.

Studiind sistemul de control ca obiect de studiu, este necesar să se evidențieze cerințele pentru sistemele de control, care pot fi folosite pentru a judeca gradul de organizare a sistemelor. Aceste cerințe includ:

Determinismul elementelor sistemului;

Dinamismul sistemului;

Prezența unui parametru de control în sistem;

Prezența unui parametru de control în sistem;

Prezența în sistem a canalelor (cel puțin unul) feedback.

8. Metode moderne de cercetare a sistemelor de control.

Întregul set de metode de cercetare poate fi împărțit în trei mari grupe: metode bazate pe utilizarea cunoștințelor și intuiției specialiștilor; metode de reprezentare formalizată a sistemelor de control și metode integrate.

Primul grup - metode bazate pe identificarea și generalizarea opiniilor experților cu experiență, utilizarea experienței acestora și abordări netradiționale ale analizei activităților organizației includ: metoda „brainstorming”, metoda de tip „scenarii”, metoda evaluărilor experților (inclusiv analiza SWOT), metoda de tip „Delphi”, tipul „arborele obiectivelor”, metodele de tip „joc de afaceri”, metodele morfologice și o serie de alte metode.

A doua grupă - metode de reprezentare formalizată a sistemelor de control, bazate pe utilizarea metodelor și modelelor matematice, economice și matematice pentru studiul sistemelor de control.

Al treilea grup - în efortul de a reflecta mai adecvat situația problemă, în unele cazuri este recomandabil să se utilizeze metode statistice, cu ajutorul cărora, pe baza unui studiu prin eșantion, se obțin modele statistice și se extind la comportamentul sistemul ca întreg

9. Analiza de sistem ca principală metodă de studiu a sistemelor complexe și de rezolvare a problemelor complexe de management.

Analiza de sistem

Analiza de sistem este folosită în cazurile în care se caută să exploreze un obiect din unghiuri diferite, într-o manieră complexă. Cel mai comun domeniu al cercetării sistemelor este considerat a fi analiza sistemelor, care este înțeleasă ca o metodologie de rezolvare a problemelor și problemelor complexe bazate pe concepte dezvoltate în cadrul teoriei sistemelor. Analiza sistemelor este, de asemenea, definită ca „aplicarea conceptelor de sisteme la funcțiile de management legate de planificare”, sau chiar la planificarea strategică și etapa de planificare țintă.

Scopul final al analizei sistemului este dezvoltarea și implementarea modelului de referință selectat al sistemului de management.

Cu analiza sistemului începe cu clarificarea sau formularea obiectivelor unui anumit sistem de management (întreprindere sau companie) și căutarea unui criteriu de eficiență, care ar trebui exprimat ca indicator specific. De regulă, majoritatea organizațiilor sunt polivalente. Din caracteristicile dezvoltării unei întreprinderi (întreprinderi) și a stării sale actuale în perioada luată în considerare, precum și a stării mediului (factori geopolitici, economici, sociali) rezultă un set de obiective.

Obiectivele formulate în mod clar și competent pentru dezvoltarea unei întreprinderi (companii) stau la baza analizei sistemului și dezvoltării unui program de cercetare.

10. Abordări și logica cercetării din punctul de vedere al analizei de sistem. Etapele principale (etapele logice) ale analizei sistemului.

Analiza de sistem este o metodă științifică de studiere a sistemelor și proceselor complexe, multinivel, multicomponente, bazată pe o abordare integrată, luând în considerare relațiile și interacțiunile dintre elementele sistemului, precum și un set de metode de dezvoltare, realizare și justificarea deciziilor în proiectarea, crearea și managementul sistemelor sociale, economice, om-mașină și tehnice.

Este necesar să se efectueze următoarele studii sistemice:

1) identificarea tendințelor generale în dezvoltarea acestei întreprinderi și locul și rolul acesteia în economia de piață modernă;

2) stabilirea caracteristicilor de funcționare a întreprinderii și a diviziilor sale individuale;

3) identificarea condiţiilor care asigură realizarea scopurilor;

4) determina conditiile care impiedica realizarea scopurilor;

5) colectează datele necesare analizei și dezvoltării măsurilor de îmbunătățire a sistemului de management actual;

6) să utilizeze cele mai bune practici ale altor întreprinderi;

7) studiază informațiile necesare pentru a adapta modelul de referință selectat (sintetizat) la condițiile întreprinderii luate în considerare.

Principalele etape ale analizei sistemului sunteți:

1. Stabilirea obiectivelor;

2. Căutați modalități de atingere a obiectivelor;

3. Selectarea criteriilor de evaluare a alternativelor pentru atingerea scopurilor.

11. Probleme și caracteristicile lor. Problematica și formularea problemelor.

O problemă este o situație în care obiectivele stabilite anterior nu sunt atinse.. Acestea. la monitorizarea rezultatelor obținute, se dovedește că acestea sunt mult mai proaste decât cele planificate, respectiv, se impune luarea anumitor măsuri pentru corectarea situației. Se numește un astfel de mod destul de natural de control control nepotrivire. Managementul nepotrivirii este eficient doar cu o dezvoltare pur cantitativă, bine previzibilă a procesului în prealabil.

Situatie problematica- este un „decalaj” în activitate, o „nepotrivire” între scopurile și capacitățile subiectului, adică. condiţiile care dau naştere problemei. O situație problemă sunt condițiile care dau naștere unei probleme.

Condiții de problemă - acestea sunt contradicții care apar în mod obiectiv între anumite acțiuni, în special din cauza necunoașterii metodelor de implementare a acestora; între nevoia de noi cunoştinţe şi insuficienţa acesteia.

Enunțul inițial (formularea) problemei. Declarația inițială a problemei ar trebui să servească ca un fel de sarcină pentru pregătirea unei soluții sau realizarea unei etape preliminare de dezvoltare, ale cărei rezultate vor fi luate în considerare de decident și vor determina cursul de acțiune ulterioară.

Enunțul (formularea) problemei se numește stadiu inițial, sau preliminar, deoarece în cursul analizei și sintezei și pe baza acestora, multe prevederi inițiale pot fi revizuite.

Formularea scopurilor și condițiilor pentru rezolvarea problemei. Este important să se formuleze obiectivele de rezolvare a problemei, în primul rând, pentru identificarea corectă a modalităților de realizare a acestora și pentru compararea opțiunilor de rezolvare a atingerii scopurilor.

12. Tipologia problemelor. Nivelul de dificultate al problemei

Problemă

Probleme calitative- probleme care sunt descrise prin caracteristici calitative, proprietăți (asociate cu o enumerare detaliată a resurselor viitoare sau slab definite și proprietățile sau caracteristicile acestora).

Probleme cantitative- probleme care se exprimă în numere sau în astfel de simboluri, care, până la urmă, pot fi exprimate în estimări numerice. Caracteristicile problemelor cantitative: acuratețea, fiabilitatea soluției, rigoarea și controlabilitatea.

- Probleme operaționale- sunt probleme a căror soluție are ca scop prevenirea, eliminarea sau compensarea perturbărilor care perturbă funcționarea curentă a sistemului. Acestea sunt probleme structurate. Rezolvarea acestor probleme este asociată cu evaluarea lor cantitativă, prezența unor seturi alternative de acțiuni bine stabilite într-o situație dată;

probleme de perfecţionare şi dezvoltare a sistemelor- sunt probleme a căror rezolvare vizează îmbunătățirea eficienței funcționării prin modificarea caracteristicilor obiectului de control sau a sistemului de control al obiectului, precum și introducerea de noi idei. Acestea sunt probleme slab structurate, a căror soluție este obiectul de studiu al analizei și sintezei sistemului;

probleme inovatoare- acestea sunt probleme, a căror soluție este asociată cu dezvoltarea de noi idei și introducerea de inovații. Acestea sunt probleme foarte semi-structurate (sau nestructurate). Rezolvarea acestor probleme este legată de generarea de noi idei și aplicarea metodelor euristice bazate pe experiență și intuiție.

După natura manifestării problemele sunt clasificate ca recurente, similare, noi și unice.

După gradul de legătură distinge între probleme complexe și autonome.

13. Abordare creativă a rezolvării problemelor.

Problemă(din greacă - sarcină) în sens larg - o problemă teoretică sau practică complexă care necesită studiu, rezolvare. În esență, o problemă este o situație de discrepanță între dorit și existent.

Crearea de produse și servicii cu adevărat inovatoare depinde foarte mult de cât de creativ sunteți. Pentru majoritatea managerilor de proiect, aceasta înseamnă utilizarea deliberată a rezolvării creative a problemelor în procesul de management al proiectelor.

Metode: idei amuzante; Urmați schema „Încurajare-Pro-Riscuri-Decizii”; Nu vă fie teamă de dezacorduri și puncte de vedere opuse.

14. Principalele etape ale stabilirii problemelor. Izolarea problemei de mediul extern. Structurarea problemei.

Etapa 1 "diagnostic" - cunoștințe generale ale problemei precum și chestiunile conexe, al căror studiu poate fi util; întocmirea unui plan general de lucru, cu indicarea termenului limită, a interpreților și a principalelor surse care pot fi utilizate probabil.

Etapă 2-stabilirea „simptomelor” acestuia. Conceptul de „simptom” este folosit aici aproape în sens medical și înseamnă un semn indirect sau caracteristică care indică prezența unei probleme.

Etapa 3- colectare de factori care confirmă „simptomele”, acestea. identificarea cauzelor problemei.

Etapa 4- interpretarea factorilor adică analiza tuturor informațiilor interne și externe necesare legate de „simptome”.

Etapa 5- Declarație problemă include:

¨ întocmirea formulării iniţiale a problemei;

¨ înțelegerea acestei formulări în raport cu diverse părți ale problemei;

¨ înțelegerea factorilor care au legătură cu problema;

¨ clarificarea generală a formulării inițiale a problemei

Structurarea problemei presupune divizarea acesteia. Împărțire (descompunere - vezi mai jos) - căutarea de întrebări suplimentare (subîntrebări), fără de care este imposibil să se obțină un răspuns la întrebarea centrală - problematică.

15. Procesul de găsire și dezvoltare a unei soluții. Specificul procesului de implementare a soluției.

1) Diagnosticarea problemei. Datorită complexității sale, diagnosticarea unei probleme este un proces care constă dintr-un număr de pași:

· conștientizarea și identificarea simptomelor dificultăților sau oportunităților existente neutilizate (de exemplu, profituri scăzute, costuri mari, conflicte etc.);

identificarea problemei într-un mod general, de ex. cauzele problemei;

· colectarea și analiza informațiilor interne și externe, implicarea consultanților.

2) Formularea constrângerilor și criteriilor de decizie. realism și eficiență. Pentru ca soluția să fie realistă, este necesară în primul rând formularea limitărilor existente.

3) Definirea alternativelor.

4) Evaluarea alternativelor.În unele cazuri, unele dintre ele pot fi cantitative, iar altele - calitative.

5) Alegerea unei alternative.

6) Implementarea și controlul asupra punerii în aplicare a deciziilor. O condiție importantă este recunoașterea de către echipă. Pentru a face acest lucru, este necesar să convingi și să implici oamenii în luarea deciziilor. Practica arată că, dacă echipa a participat într-o oarecare măsură la pregătirea opțiunii, o consideră „propria”, rezistența la cursul implementării acesteia este redusă semnificativ. Apoi începe următoarea fază a etapei luate în considerare - controlul asupra progresului implementării, adică. stabilirea feedback-ului pentru a examina coerența rezultatelor reale cu așteptările.

16. Scopuri și mijloace pentru a le atinge. Sistemul de valori ca metodă de alegere a obiectivelor. Clasificarea obiectivelor.

Mijloace pentru atingerea obiectivelor:

1. Abilități, 2. Abilități, 3. Abilități

Clasificarea țintei:

· după suprafața acoperită(scop general, privat);

· după valoare(principal, intermediar, secundar);

· prin numărul de variabile(singură și multi-alternativă);

· subiect(calculat pentru un rezultat general sau parțial);

· prin sursele de formare obiectivele pot fi stabilite din exterior și formate în cadrul organizației;

· în ordinea importanței obiectivele sunt împărțite în: strategice și tactice;

· cu timpul obiectivele diferă în: pe termen scurt (până la un an), pe termen mediu (de la 1 an la 5 ani), pe termen lung (peste 5 ani);

· după forma de exprimare alocă obiective care sunt caracterizate de indicatori cantitativi și descrise calitativ;

· conform timpului printre obiective sunt strategice, actuale și operaționale;

· pe nivel ierarhic se stabilesc misiunea, scopurile principale, generale si specifice (locale);

· în funcţie de caracteristicile interacţiunii scopurile pot fi indiferente unele față de altele (indiferente), concurente, complementare (complementare), excluse reciproc (antagoniste), coincidente (identice).

Sistemul de valori- acesta este un grup de programe specifice fiecărei persoane care determină schema și stilul gândirii sale la nivel subconștient. Această parte a modelului lumii ne permite să ne dezvoltăm atitudinea personală, subiectivă față de evenimentele care ni se întâmplă, adică ne determină reacția la acestea. Sistemul de valori ne ajută să distingem cu certitudine ce este bine și ce este rău, ce este bine și ce este greșit, ce este normal și ce nu este normal, ce este important și ce nu este important, ce este acceptabil și ce nu. acceptabil.

17. Abordarea țintă în managementul organizațional. Metoda „arborele obiectivelor” și specificul aplicării acesteia.

Cu o abordare țintită la strategie se rezolva mai usor problemele detaliului excesiv, aglomeratiei si locurilor comune. Tot ceea ce nu se referă la sau nu afectează semnificativ principalele probleme de decizie nu este analizat și prescris în strategie. Aceste probleme sunt abordate în cadrul sistemului de planificare a afacerilor și al altor planuri și programe curente. În mod similar, riscurile de inconsecvență între planurile diferitelor departamente sunt reduse: prin eliminarea a tot ceea ce este de prisos și nesemnificativ, este mai ușor să te concentrezi pe rezolvarea sarcinilor principale.

O metodă eficientă de stabilire a obiectivelor METODA DE STRUCTURARE, mai cunoscută ca arborele obiectivului. Vă permite să identificați numărul și calitățile relației și relației dintre obiective la diferite niveluri.

„Arborele” constă din mai multe niveluri de obiective:

1. Scop general (scopuri principale); 2. Goluri de nivelul 2; 3. Goluri al 3-lea. Atingerea scopului principal, numai atunci când obiectivele subnivelelor 2 și 3 sunt atinse.

Procedura de construire a unui arbore de obiective include mai mulți pași succesivi.

· Definirea vârfului unui arbore - scopul general al organizației. La o anumită etapă de timp, nu pot exista mai multe obiective comune. În funcție de acest scop, se determină rezultatul final al activității și eficacitatea acestui rezultat.

· Formarea nivelurilor ulterioare în domenii de activitate sau descompunerea obiectivelor. Fiecare nivel ulterior este format astfel încât să asigure atingerea scopurilor unui nivel superior.

· Fiecare „ramură” a arborelui descrie nu o modalitate de a atinge scopul, ci un rezultat final specific, exprimat de un indicator.

Sub-obiectivele unui nivel de descompunere sunt independente (paralele) între ele. Atingerea obiectivelor unui nivel superior este posibilă doar dacă cele inferioare sunt atinse.

18. Procesul de formare a unui set de scopuri. Caracteristicile procedurii de selectare a țintelor.

Obiectivele sunt subdivizate in functie de domeniile de activitate ale managerului, continut, ierarhia managementului si timp (pe termen scurt, mediu si lung). Un scop care nu poate fi atins, dar pe care cineva se poate strădui să-l abordeze, se numește ideal.

Stabilirea obiectivelor este rezultatul alternativelor luate în considerare. Regula fundamentală a managementului modern este că atingerea scopurilor este posibilă numai în limitele impuse de mediu. procesul de management presupune luarea deciziilor, alegerea strategiilor alternative și evaluarea rezultatelor în conformitate cu obiectivele prestabilite.

Alocarea nivelurilor ierarhiei obiectivelor poate fi realizată atât pe baza principiului funcțional al managementului, cât și pe baza principiului pieței mărfurilor. Diferențierea funcțională este asociată cu gruparea în funcție de conținutul activităților: producție, personal, marketing, finanțe.

Pentru o organizație construită pe baza diviziunii funcționale, arborele obiectivelor este construit după principiul: scopul întreprinderii - obiective funcționale (pe departamente) - obiective operaționale. Pentru o organizație conform principiului pieței de mărfuri: scopul întreprinderii - scopurile afacerilor - obiectivele operaționale. În practică, aceste două abordări sunt adesea combinate, iar structura arborelui obiectivelor va arăta astfel: obiectivul întreprinderii - obiectivele de afaceri - obiectivele funcționale ale departamentelor - obiectivele operaționale.

19. Structurarea și prezentarea scopurilor. Analiza obiectivelor. măsurabilitatea obiectivului. Cântare de măsurare.

Scopul este rezultatul dorit.

Metodă structurarea scopului prevede dezvoltarea unui sistem de obiective organizaționale (inclusiv formulările lor cantitative și calitative) și analiza ulterioară a structurilor organizaționale în ceea ce privește conformitatea acestora cu sistemul de obiective. Când îl utilizați, se efectuează cel mai adesea următorii pași:

Dezvoltarea unui sistem („arborele”) de obiective, care reprezintă o bază structurală pentru legarea tuturor tipurilor de activități organizaționale, pe baza rezultatelor finale (indiferent de distribuția acestor activități între unitățile organizaționale și subsistemele program-țintă din organizație) ;

Analiza expertă a opțiunilor propuse pentru structura organizatorică în ceea ce privește securitatea organizațională pentru atingerea fiecăruia dintre obiective, respectarea principiului omogenității obiectivelor stabilite pentru fiecare unitate, determinarea relației de conducere, subordonare și cooperare a unităților pe baza relației dintre obiectivele lor etc.;

Intocmirea hartilor de drepturi si responsabilitati pentru atingerea obiectivelor atat pentru departamentele individuale, cat si pentru activitati transversale complexe, unde sfera responsabilitatii (produse, resurse, forta de munca, procese de productie si management, informatii) este reglementata; rezultate concrete pentru realizarea cărora se stabilește responsabilitatea; drepturile pe care i se acordă unității pentru a obține rezultate (aprobare și supunere spre aprobare, aprobare, confirmare, control)

Masurabilitatea obiectivelor. Când spunem că un scop trebuie să fie măsurabil, ceea ce ne referim este să definim parametrii prin care obiectivul poate fi măsurat. Trebuie să stabiliți cum să monitorizați activitățile echipei, cum să le măsurați și să le înregistrați. Dacă nu puteți măsura rezultatul în cifre, atunci obiectivul dvs. nu este formulat corect și trebuie reconsiderat. De exemplu, dacă ați stabilit obiectivul de a „extinde afacerea noastră”, acest obiectiv nu este măsurabil, deoarece nu ați specificat ce rezultat veți măsura. Adică să obții un anumit nivel de profit, să reducă fluctuația personalului la un anumit nivel, să ieși în frunte.

Cântare de măsurare.

O scară este un instrument de măsurare, care este un sistem numeric, în care proprietățile obiectelor empirice sunt exprimate ca proprietăți ale unei serii de numere. Scara presupune existența unor reguli de utilizare a acesteia, de exemplu, stabilirea unei corespondențe între numere și obiecte empirice.

Transformarea la scară - redenumirea obiectelor de măsurare.

Tip de scară - un grup de solzi care au aceeași formă. Există patru tipuri principale de scale utilizate în sociologie.

Tipuri de scară:

Scară nominală, scară de nume. Este folosit pentru a măsura obiectele indicate prin nume - gen, regiune de reședință, aparținând unui partid politic.

Scara ordinală. Măsoară nivelul de acord cu afirmația, gradul de satisfacție.

Scala de intervale. Măsoară vârsta, venitul în valori de interval.

Scala de relații. Măsoară vechimea în muncă, vârsta, venitul.

20. Câteva concepte ale teoriei eficienţei. Eficienţă. Criterii și indicatori de performanță. Cerințe pentru criteriile de performanță.

Eficiența sistemului

Teoria eficienței. Zona de aplicare. Teoria eficacității vă permite să evaluați eficacitatea utilizării sistemului de management și să alegeți cea mai bună organizație pentru aplicarea acestuia în circumstanțe specifice.

Esență. Esența teoriei este de a evalua eficacitatea atingerii obiectivului de către sistem și eforturile depuse pentru acesta. Teoriile eficienței iau în considerare trei grupuri de indicatori de performanță a procesului care caracterizează:

Gradul de realizare a scopului (efectele țintă);

Costurile resurselor (intensitatea resurselor procesului);

Consum de timp (eficiența procesului).

În general, evaluarea proprietăților operaționale se realizează ca evaluare a două aspecte:

1. rezultatul (rezultatele) operației;

2. un algoritm care oferă rezultate.

Criteriul de eficiență este un indicator care exprimă principala măsură a rezultatului dorit, care este luată în considerare atunci când se analizează opțiunile pentru o soluție.

Calitatea rezultatului operațiunii și algoritmul care furnizează rezultatele sunt evaluate în funcție de indicatorii de calitate ai operațiunii, care includ eficacitatea, intensitatea resurselor și eficiența.

Procesul de alegere a unui criteriu de eficiență, precum și procesul de determinare a scopului, este în mare măsură subiectiv, creativ, necesitând o abordare individuală în fiecare caz individual.

21. Sarcini de eficienta. Metoda „eficiență – cost” și opțiuni pentru utilizarea acesteia.

Eficiența sistemului- aceasta este proprietatea sistemului de a indeplini scopul in conditiile date de utilizare si cu o anumita calitate. Indicatorii de eficiență caracterizează gradul de adaptabilitate a sistemului la îndeplinirea sarcinilor care îi sunt atribuite și sunt indicatori generalizatori ai funcționării optime a SI.

Ca exemplu, să citam una dintre metodele de găsire a soluțiilor de compromis, cunoscută sub denumirea de „eficiență a costurilor” și utilizată în luarea unor decizii importante atât strategice, cât și tactice.

Să ne oprim asupra principalelor caracteristici ale aplicării practice a analizei „cost-eficacitate”.
Experiența arată că cele mai eficiente proiecte sunt adesea cele mai costisitoare. Desigur, dacă printre propunerile luate în considerare ar exista un proiect a cărui eficiență așteptată depășește eficiența așteptată a altor proiecte, iar costul este mai mic decât costul altor proiecte, atunci problema alegerii ar fi rezolvată simplu. Un astfel de proiect este cel mai de preferat.

Cu toate acestea, în practica reală de luare a deciziilor, acest caz este extrem de rar. Prin urmare, pentru a alege alternativa cu adevărat cea mai preferată, este necesară o analiză suplimentară - o evaluare suplimentară cu mai multe criterii și, în cazul în cauză, o evaluare cu două criterii.
Trebuie remarcat faptul că în analiza cost-eficacitate nu se încearcă găsirea unei măsuri comune, singura evaluare cantitativă care să permită compararea (clasificarea) opțiunilor alternative de proiect în ceea ce privește preferințele.

Nu mai rar în practica luării deciziilor se folosește așa-numita metodă „cost-profit”, în care sunt luate în considerare diverse tipuri de „profit”.

Diferite tipuri de „profit” aici sunt înțelese ca criterii diferite care caracterizează proiectul, și nu neapărat de natură economică.

Una dintre principalele cerinţe ale acestei metode, încorporată în algoritmul decizional, este capacitatea de a aduna diverse tipuri de „profit” cu coeficienţi numerici fişi, obţinându-se o singură valoare compozită – „profit” care caracterizează proiectul.

Informații similare.

Modele Stochastice

După cum am menționat mai sus, modelele stocastice sunt modele probabilistice. În același timp, în urma calculelor, se poate spune cu un grad suficient de probabilitate care va fi valoarea indicatorului analizat atunci când factorul se va modifica. Cea mai comună aplicație a modelelor stocastice este prognoza.

Modelarea stocastică este, într-o anumită măsură, o adăugare și o extindere a analizei factoriale deterministe. În analiza factorială, aceste modele sunt utilizate din trei motive principale:

• este necesar să se studieze influența factorilor asupra cărora este imposibil să se construiască un model factorial determinat rigid (de exemplu, nivelul de levier financiar);

• este necesar să se studieze influența factorilor complecși care nu pot fi combinați în același model rigid determinist;
• este necesar să se studieze influența factorilor complecși care nu pot fi exprimați într-un singur indicator cantitativ (de exemplu, nivelul progresului științific și tehnologic).

Spre deosebire de abordarea rigid deterministă, abordarea stocastică pentru implementare necesită o serie de condiții prealabile:

1. prezența unei populații;
2. volum suficient de observații;
3. aleatorie și independență a observațiilor;
4. omogenitate;
5. prezența unei distribuții a semnelor apropiate de normal;
6. prezenţa unui aparat matematic special.

Construcția unui model stocastic se realizează în mai multe etape:

• analiza calitativă (stabilirea scopului analizei, determinarea populației, determinarea semnelor efective și factoriale, alegerea perioadei pentru care se efectuează analiza, alegerea metodei de analiză);
• analiza preliminară a populației simulate (verificarea omogenității populației, excluderea observațiilor anormale, clarificarea dimensiunii eșantionului solicitat, stabilirea legilor de distribuție a indicatorilor studiați);
• construirea unui model stocastic (de regresie) (rafinarea listei de factori, calculul estimărilor parametrilor ecuației de regresie, enumerarea modelelor concurente);
• evaluarea adecvării modelului (verificarea semnificației statistice a ecuației în ansamblu și a parametrilor ei individuali, verificarea corespondenței proprietăților formale ale estimărilor cu obiectivele cercetării);
• interpretarea economică și utilizarea practică a modelului (determinarea stabilității spațio-temporale a dependenței construite, evaluarea proprietăților practice ale modelului).

Concepte de bază ale analizei de corelare și regresie

Analiza corelatiei - un set de metode statistice matematice care fac posibilă evaluarea coeficienților care caracterizează corelația dintre variabilele aleatoare și testarea ipotezelor despre valorile acestora pe baza calculului omologilor lor din eșantion.

Analiza corelației numită metoda de prelucrare a datelor statistice, care constă în studierea coeficienților (corelațiilor) dintre variabile.

corelație(care se mai numește și incomplet, sau statistic) apare în medie, pentru observațiile de masă, atunci când valorile date ale variabilei dependente corespund unui anumit număr de valori probabile ale variabilei independente. Explicația pentru aceasta este complexitatea relațiilor dintre factorii analizați, a căror interacțiune este influențată de variabile aleatoare neevaluate. Prin urmare, relația dintre semne se manifestă doar în medie, în masa cazurilor. Cu o corelație, fiecare valoare a argumentului corespunde unor valori distribuite aleatoriu ale funcției într-un anumit interval.

În cea mai generală formă, sarcina statisticii (și, în consecință, a analizei economice) în domeniul studierii relațiilor este de a cuantifica prezența și direcția acestora, precum și de a caracteriza puterea și forma influenței unor factori asupra altora. Pentru a o rezolva, se folosesc două grupe de metode, dintre care una include metodele de analiză a corelației, iar cealaltă - analiza de regresie. În același timp, o serie de cercetători combină aceste metode într-o analiză de corelație-regresie, care are unele temeiuri: prezența unui număr de proceduri computaționale comune, complementaritatea în interpretarea rezultatelor etc.

Prin urmare, în acest context, putem vorbi despre analiza corelației în sens larg - atunci când relația este caracterizată cuprinzător. În același timp, există analize de corelație în sens restrâns - când se studiază forța conexiunii - și analize de regresie, în cadrul cărora se evaluează forma acesteia și impactul unor factori asupra altora.

Sarcini adecvate analiza corelației se reduc la măsurarea gradului de apropiere a relației dintre diferite trăsături, identificarea relațiilor cauzale necunoscute și evaluarea factorilor care au cel mai mare impact asupra trăsăturii rezultate.

Sarcini analiza regresiei se află în domeniul stabilirii formei de dependență, determinând funcția de regresie, folosind o ecuație pentru a estima valori necunoscute ale variabilei dependente.

Rezolvarea acestor probleme se bazează pe tehnici, algoritmi, indicatori corespunzători, ceea ce dă temei să vorbim despre un studiu statistic al relațiilor.

Trebuie remarcat faptul că metodele tradiționale de corelare și regresie sunt larg reprezentate în diverse pachete software statistice pentru calculatoare. Cercetatorului ii ramane singurul lucru sa pregateasca corect informatia, sa aleaga un pachet software care sa satisfaca cerintele analizei si sa fie pregatit sa interpreteze rezultatele obtinute. Există mulți algoritmi pentru calcularea parametrilor de comunicare, iar în prezent nu este recomandabil să efectuați manual un tip de analiză atât de complex. Procedurile de calcul sunt de interes independent, dar cunoașterea principiilor studierii relațiilor, posibilităților și limitărilor anumitor metode de interpretare a rezultatelor este o condiție prealabilă pentru cercetare.

Metodele de evaluare a etanșeității conexiunii sunt împărțite în corelație (parametrică) și neparametrică. Metodele parametrice se bazează pe utilizarea, de regulă, a estimărilor de distribuție normală și sunt utilizate în cazurile în care populația studiată este formată din cantități care respectă legea distribuției normale. În practică, această poziție este luată cel mai adesea a priori. De fapt, aceste metode sunt parametrice și sunt denumite în mod obișnuit metode de corelare.

Metodele neparametrice nu impun restricții asupra legii de distribuție a cantităților studiate. Avantajul lor este și simplitatea calculelor.

autocorelare- relație statistică între variabile aleatoare din aceeași serie, dar luate cu o deplasare, de exemplu, pentru un proces aleator - cu o deplasare în timp.

Corelația perechilor

Cea mai simplă tehnică pentru identificarea unei relații între două caracteristici este construirea tabel de corespondență:

\Y\X\	Y 1	Y2	...	Yz	Total	Y eu
x1	f 11		...	f 1z
x1	f 21		...	f2z
...	...	...	...	...	...	...
X r	f k1	k2	...	fkz
Total			...		n
			...			-

Gruparea se bazează pe două trăsături studiate în relația - X și Y. Frecvențele f ij arată numărul de combinații corespunzătoare de X și Y.

Dacă f ij sunt aranjate aleator în tabel, putem vorbi despre absența unei relații între variabile. În cazul formării oricărei combinații caracteristice f ij, este permisă afirmarea unei conexiuni între X și Y. În acest caz, dacă f ij este concentrată în apropierea uneia dintre cele două diagonale, există o relație liniară directă sau inversă.

O reprezentare vizuală a tabelului de corelare este câmp de corelație. Este un grafic în care valorile X sunt reprezentate pe axa absciselor, valorile Y sunt reprezentate de-a lungul axei ordonatelor, iar combinația de X și Y este reprezentată prin puncte. Prin locația punctelor, concentrația lor într-un anumită direcție, se poate judeca prezența unei conexiuni.

câmp de corelație se numeşte mulţimea punctelor (X i , Y i ) de pe planul XY (Figurile 6.1 - 6.2).

Dacă punctele câmpului de corelație formează o elipsă a cărei diagonală principală are o pantă pozitivă (/), atunci există o corelație pozitivă (un exemplu de astfel de situație poate fi văzut în Figura 6.1).

Dacă punctele câmpului de corelare formează o elipsă, a cărei diagonală principală are un unghi de pantă negativă (\), atunci există o corelație negativă (un exemplu este prezentat în Figura 6.2).

Dacă nu există o regularitate în locația punctelor, atunci ei spun că în acest caz există o corelație zero.

În rezultatele tabelului de corelare pentru rânduri și coloane sunt date două distribuții - una pentru X, cealaltă pentru Y. Să calculăm pentru fiecare X i valoarea medie a lui Y, adică. , la fel de

Secvența de puncte (X i , ) oferă un grafic care ilustrează dependența valorii medii a caracteristicii efective Y de factorul X, - linia de regresie empirică, arătând cum se schimbă Y pe măsură ce X se schimbă.

În esență, atât tabelul de corelație, cât și câmpul de corelație, cât și linia de regresie empirică caracterizează deja relația dinainte, atunci când sunt selectate trăsăturile factoriale și rezultate și se impune formularea de ipoteze despre forma și direcția relației. În același timp, o evaluare cantitativă a proximității conexiunii necesită calcule suplimentare.

Orice proces real ciudat fluctuații aleatorii cauzate de variabilitatea fizică a oricăror factori în timp. În plus, pot exista influențe externe aleatorii asupra sistemului. Prin urmare, cu o valoare medie egală a parametrilor de intrare la momente diferite, parametrii de ieșire vor fi diferiți. Prin urmare, dacă efectele aleatorii asupra sistemului studiat sunt semnificative, este necesar să se dezvolte probabilistic (stochastic) model obiect, ținând cont de legile statistice de distribuție a parametrilor sistemului și alegerea aparatului matematic adecvat.

La construirea modele deterministe factorii aleatori sunt neglijați, luând în considerare doar condițiile specifice ale problemei care se rezolvă, proprietățile și conexiunile interne ale obiectului (aproape toate secțiunile fizicii clasice sunt construite pe acest principiu)

Ideea din spatele metodelor deterministe- în utilizarea dinamicii proprii a modelului pe parcursul evoluţiei sistemului.

În cursul nostru, aceste metode sunt: metoda dinamicii moleculare, ale căror avantaje sunt: ​​acuratețea și certitudinea algoritmului numeric; dezavantajul este complexitatea datorată calculului forțelor de interacțiune dintre particule (pentru un sistem de N particule, la fiecare pas este necesar să se efectueze
operatii pentru calcularea acestor forte).

La abordare deterministă sunt date, iar ecuațiile mișcării sunt integrate în raport cu timpul. Vom lua în considerare sisteme de mai multe particule. Pozițiile particulelor dau contribuția energiei potențiale la energia totală a sistemului, iar vitezele lor determină contribuția energiei cinetice. Sistemul se deplasează de-a lungul unei traiectorii cu energie constantă în spațiul fazelor (explicații suplimentare). Pentru metodele deterministe, un ansamblu microcanonic este natural, a cărui energie este integrala mișcării. În plus, este posibil să se studieze sisteme pentru care integrala mișcării este temperatura și (sau) presiunea. În acest caz, sistemul nu este închis și poate fi reprezentat în contact cu un rezervor termic (ansamblu canonic). Pentru a-l modela, putem folosi o abordare în care limităm un număr de grade de libertate ale sistemului (de exemplu, punem condiția
).

După cum am observat deja, în cazul în care procesele din sistem au loc în mod imprevizibil, astfel de evenimente și cantitățile asociate cu acestea se numesc Aleatoriuși algoritmi pentru modelarea proceselor din sistem - probabilistic (stochastic). greacă stoohastikos- înseamnă literal „cel care poate ghici”.

Metodele stocastice folosesc o abordare ușor diferită de cele deterministe: este necesar să se calculeze doar partea de configurare a problemei. Ecuațiile pentru impulsul sistemului pot fi întotdeauna integrate. Problema care se pune atunci este cum să se efectueze tranzițiile de la o configurație la alta, care în abordarea deterministă sunt determinate de impuls. Astfel de tranziții în metodele stocastice sunt efectuate cu o evoluție probabilistică în procesul Markov. Procesul Markov este un analog probabilistic al dinamicii proprii a modelului.

Această abordare are avantajul de a putea modela sisteme care nu au nicio dinamică intrinsecă.

Spre deosebire de metodele deterministe, metodele stocastice pe un PC sunt mai ușor și mai rapid de implementat, totuși, pentru a obține valori apropiate de adevărate, sunt necesare statistici bune, ceea ce necesită modelarea unui ansamblu mare de particule.

Un exemplu de metodă complet stocastică este Metoda Monte Carlo. Metodele stocastice folosesc conceptul important de proces Markov (lanțul Markov). Procesul Markov este un analog probabilist al procesului din mecanica clasică. Lanțul Markov se caracterizează printr-o lipsă de memorie, adică caracteristicile statistice ale viitorului apropiat sunt determinate doar de prezent, fără a ține cont de trecut.

Practic ocupat 2.

Model de mers aleatoriu

Exemplu(formal)

Să presupunem că particulele sunt plasate în poziții arbitrare la nodurile unei rețele bidimensionale. La fiecare pas de timp, particula „sare” într-una dintre pozițiile norocoase. Aceasta înseamnă că particula are capacitatea de a alege direcția săriturii către oricare dintre cele mai apropiate patru locuri. După salt, particula „nu-și amintește” de unde a sărit. Acest caz corespunde unei mers aleatorii și este un lanț Markov. Rezultatul la fiecare pas este o nouă stare a sistemului de particule. Trecerea de la o stare la alta depinde doar de starea anterioară, adică probabilitatea ca sistemul să fie în starea i depinde doar de starea i-1.

Ce procese fizice dintr-un solid ne amintesc de (asemănarea) modelului formal de mers aleatoriu descris?

Desigur, difuzia, adică cele mai multe, procese, ale căror mecanisme le-am luat în considerare în cursul transferului de căldură și masă (3 cursuri). Ca exemplu, să ne amintim de autodifuziunea clasică obișnuită într-un cristal, când, fără a-și schimba proprietățile vizibile, atomii își schimbă periodic locurile de reședință temporară și rătăcesc în jurul rețelei, folosind așa-numitul mecanism de „vacant”. Este, de asemenea, unul dintre cele mai importante mecanisme de difuzie în aliaje. Fenomenul de migrare atomică în solide joacă un rol decisiv în multe tehnologii tradiționale și netradiționale - metalurgie, prelucrarea metalelor, crearea de semiconductori și supraconductori, acoperiri de protecție și pelicule subțiri.

A fost descoperit de Robert Austen în 1896, observând difuzia aurului și plumbului. Difuzie- procesul de redistribuire a concentraţiilor de atomi în spaţiu prin migrare haotică (termică). Cauze, din punct de vedere al termodinamicii, pot fi două: entropia (întotdeauna) și energia (uneori). Cauza entropiei este creșterea haosului atunci când atomii soiului sculptat sunt agitați. Energie - promovează formarea unui aliaj, atunci când este mai profitabil să fii în apropierea unui atom de alt fel, și promovează dezintegrarea prin difuzie, atunci când câștigul de energie este asigurat prin punerea împreună a atomilor de același fel.

Cele mai comune mecanisme de difuzie sunt:

post vacant

internodal

mecanism de deplasare

Pentru implementarea mecanismului de post vacant este necesar cel puțin un post vacant. Migrarea posturilor vacante se realizează prin mutarea într-un loc neocupat al unuia dintre atomii vecini. Un atom, pe de altă parte, poate efectua un salt de difuzie dacă există un loc liber lângă el. Vacant cm, cu o perioadă de vibrații termice a unui atom într-un sitec de rețea, la o temperatură T = 1330 K (cu 6 K< точки плавления), число скачков, которое совершает вакансия в 1с, путь за одну секунду-см=3 м (=10 км/ч). По прямой же путь, проходимый вакансиейсм, т. е. в 300 раз короче пути по ломаной.

Natura avea nevoie de ea. astfel încât postul vacant își schimbă locul de reședință într-un timp de 1 s, trece de-a lungul unei linii întrerupte de 3 m și se deplasează de-a lungul unei linii drepte cu doar 10 μm. Atomii se comportă mai calm decât locurile vacante. Dar își schimbă și locul de reședință de un milion de ori pe secundă și se deplasează cu o viteză de aproximativ 1 m/h.

Asa de. că un loc liber la câteva mii de atomi este suficient pentru a muta atomii la nivel micro la o temperatură apropiată de topire.

Să formăm acum un model de mers aleatoriu pentru fenomenul de difuzie într-un cristal. Procesul de rătăcire al unui atom este haotic și imprevizibil. Totuși, pentru un ansamblu de atomi rătăcitori, ar trebui să apară regularități statistice. Vom lua în considerare săriturile necorelate.

Aceasta înseamnă că dacă
și
este mișcarea atomilor la salturile i și j, apoi după medierea ansamblului de atomi rătăcitori:

(produsul mediu = produsul mijloacelor. Dacă mersurile sunt complet aleatorii, toate direcțiile sunt egale și
=0.)

fie fiecare particulă a ansamblului să facă N salturi elementare. Atunci deplasarea sa totală este:

;

și pătratul mediu al deplasării

Deoarece nu există o corelație, al doilea termen =0.

Fie ca fiecare salt să aibă aceeași lungime h și o direcție aleatorie și numărul mediu de sărituri pe unitatea de timp v. Apoi

Este evident că

Să numim cantitatea
- coeficientul de difuzie al atomilor rătăcitori. Apoi
;

Pentru carcasa 3D -
.

Avem legea difuziei parabolice- pătratul mediu al deplasării este proporțional cu timpul de rătăcire.

Este această sarcină pe care trebuie să o rezolvăm în următoarea lucrare de laborator - modelarea plimbărilor unidimensionale aleatorii.

Model numeric.

Definim un ansamblu de M particule, fiecare dintre ele face N trepte, independent unul de celălalt, la dreapta sau la stânga cu aceeași probabilitate. lungimea pasului = h.

Pentru fiecare particulă, calculăm pătratul deplasării
în N trepte. Apoi facem o medie pe ansamblu -
. Valoare
, dacă
, adică pătratul mediu al părtinirii este proporțional cu timpul de mers aleatoriu
- timpul mediu de o treaptă) - legea parabolică a difuziei.

Modelul stocastic descrie situația în care există incertitudine. Cu alte cuvinte, procesul este caracterizat de un anumit grad de aleatorie. Adjectivul „stohastic” în sine provine din cuvântul grecesc „ghici”. Deoarece incertitudinea este o caracteristică cheie a vieții de zi cu zi, un astfel de model poate descrie orice.

Cu toate acestea, de fiecare dată când îl aplicăm, rezultatul va fi diferit. Prin urmare, modelele deterministe sunt mai des folosite. Deși nu sunt cât mai aproape de starea reală, ele dau întotdeauna același rezultat și fac mai ușor de înțeles situația, o simplifică prin introducerea unui set de ecuații matematice.

Caracteristici principale

Un model stocastic include întotdeauna una sau mai multe variabile aleatoare. Ea caută să reflecte viața reală în toate manifestările ei. Spre deosebire de stocastică, nu are ca scop simplificarea totul și reducerea lui la valori cunoscute. Prin urmare, incertitudinea este caracteristica sa cheie. Modelele stocastice sunt potrivite pentru a descrie orice, dar toate au următoarele caracteristici comune:

• Orice model stocastic reflectă toate aspectele problemei pentru care a fost creat.
• Rezultatul fiecărui fenomen este incert. Prin urmare, modelul include probabilități. Corectitudinea rezultatelor generale depinde de acuratețea calculului lor.
• Aceste probabilități pot fi utilizate pentru a prezice sau descrie procesele în sine.

Modele deterministe și stocastice

Pentru unii, viața pare a fi o succesiune pentru alții - procese în care cauza determină efectul. De fapt, se caracterizează prin incertitudine, dar nu întotdeauna și nu în toate. Prin urmare, uneori este dificil să găsești diferențe clare între modelele stocastice și cele deterministe. Probabilitățile sunt destul de subiective.

De exemplu, luați în considerare o situație de aruncare a monedelor. La prima vedere, se pare că există 50% șanse de a obține cozi. Prin urmare, trebuie utilizat un model determinist. Cu toate acestea, în realitate, se dovedește că mult depinde de dexteritatea mâinilor jucătorilor și de perfecțiunea echilibrării monedei. Aceasta înseamnă că trebuie utilizat un model stocastic. Există întotdeauna parametri pe care nu îi cunoaștem. În viața reală, cauza determină întotdeauna efectul, dar există și un anumit grad de incertitudine. Alegerea între utilizarea modelelor deterministe și stocastice depinde de ceea ce suntem dispuși să renunțăm - simplitatea analizei sau realismul.

În teoria haosului

Recent, conceptul despre care model este numit stocastic a devenit și mai neclar. Acest lucru se datorează dezvoltării așa-numitei teorii a haosului. Descrie modele deterministe care pot da rezultate diferite cu o ușoară modificare a parametrilor inițiali. Aceasta este ca o introducere în calculul incertitudinii. Mulți oameni de știință au recunoscut chiar că acesta este deja un model stocastic.

Lothar Breuer a explicat totul cu eleganță cu ajutorul imaginilor poetice. El a scris: „Un pârâu de munte, o inimă care bate, o epidemie de variolă, o coloană de fum în creștere - toate acestea sunt un exemplu de fenomen dinamic, care, după cum se pare, este uneori caracterizat de întâmplare. În realitate, astfel de procese sunt întotdeauna supuse unei anumite ordini, pe care oamenii de știință și inginerii abia încep să o înțeleagă. Acesta este așa-numitul haos determinist.” Noua teorie sună foarte plauzibilă, motiv pentru care mulți oameni de știință moderni sunt susținătorii ei. Cu toate acestea, rămâne încă puțin dezvoltat și este destul de dificil de aplicat în calculele statistice. Prin urmare, se folosesc adesea modele stocastice sau deterministe.

Clădire

Stochasticul începe cu alegerea spațiului rezultatelor elementare. Deci în statistică ei numesc lista de rezultate posibile ale procesului sau evenimentului studiat. Cercetătorul determină apoi probabilitatea fiecăruia dintre rezultatele elementare. De obicei, acest lucru se face pe baza unei anumite tehnici.

Cu toate acestea, probabilitățile sunt încă un parametru destul de subiectiv. Apoi, cercetătorul determină care evenimente sunt cele mai interesante pentru rezolvarea problemei. După aceea, pur și simplu determină probabilitatea lor.

Exemplu

Luați în considerare procesul de construire a celui mai simplu model stocastic. Să presupunem că aruncăm un zar. Dacă „șase” sau „unu” cade, atunci câștigurile noastre vor fi de zece dolari. Procesul de construire a unui model stocastic în acest caz va arăta astfel:

• Să definim spațiul rezultatelor elementare. zarul are șase fețe, așa că pot apărea una, două, trei, patru, cinci și șase.
• Probabilitatea fiecăruia dintre rezultate va fi egală cu 1/6, indiferent cât de mult vom arunca zarul.
• Acum trebuie să stabilim rezultatele care ne interesează. Aceasta este pierderea unei fețe cu numărul „șase” sau „unu”.
• În cele din urmă, putem determina probabilitatea evenimentului care ne interesează. Este 1/3. Însumăm probabilitățile ambelor evenimente elementare care ne interesează: 1/6 + 1/6 = 2/6 = 1/3.

Concept și rezultat

Simularea stocastică este adesea folosită în jocurile de noroc. Dar este indispensabil și în prognoza economică, deoarece vă permite să înțelegeți situația mai profund decât cele deterministe. Modelele stocastice în economie sunt adesea folosite în luarea deciziilor de investiții. Acestea vă permit să faceți ipoteze cu privire la rentabilitatea investițiilor în anumite active sau grupurile acestora.

Modelarea face planificarea financiară mai eficientă. Cu ajutorul acestuia, investitorii și comercianții își optimizează distribuția activelor. Utilizarea modelării stocastice are întotdeauna avantaje pe termen lung. În unele industrii, refuzul sau incapacitatea de a-l aplica poate duce chiar la falimentul întreprinderii. Acest lucru se datorează faptului că în viața reală apar zilnic noi parametri importanți, iar dacă nu sunt, poate avea consecințe dezastruoase.