Экономическая библиотека

Учебники по экономике

6.2. Фактографические методы определения нормативов УКП

  Характерной особенностью, объединяющим признаком фактографических методов (подразд. 6.1), является использование для определения нормативов УКП фактических данных, полученных на основе имеющегося практического опыта, наблюдения, целенаправленного теоретического и экспериментального исследования процессов и элементов УКП. При этом объем данных достаточен для определения искомых величин методами «прямого» счета с достаточной точностью и достоверностью.
  По способам получения и обработки информации, применяемому аппарату различают несколько разновидностей этих методов.
  Расчетно-графоаналитический метод позволяет определять нормативы расчетом на основе использования формульных, устанавливаемых аналитическим или эмпирическим путем, графических (при одном аргументе) или номографических (при нескольких аргументах) зависимостей, отражающих жесткую взаимосвязь между величиной искомого норматива и факторами, используемыми в качестве аргументов в этих зависимостях. В качестве математического описания аналитических зависимостей или аналитической интерпретации графических зависимостей используются алгебраические выражения (линейные, степенные, трансцендентные и т. п.), обыкновенные дифференциальные уравнения, уравнения с частными производными и т. д. Чтобы такое графоаналитическое описание было возможно, как правило, нужно принять определенные допущения или упрощения. Поэтому при несомненных достоинствах этих методов, состоящих в их простоте и наглядности, с помощью графоаналитических зависимостей удается с удовлетворительной точностью описать только сравнительно простые взаимосвязи между нормативами и определяющими их факторами или показателями, используемыми в качестве экстремизируемых критериев в задачах оптимизации нормативов.
  При необходимости учета случайных факторов в процессах УКП для определения нормативов используется метод статистических расчетов, позволяющий устанавливать величины элементов УКП, формирующихся под воздействием непренебрежимых по влиянию случайных факторов.
  Статистические расчеты можно разделить на две группы:
  1) расчеты отдельных показателей, средних величин, статистических характеристик (дисперсий, вариационных коэффициентов и т. п.), статистических индексов (соотношений), интерполяций в рядах динамики и др.;
  2) создание статистических группировок, позволяющих рассчитывать системы показателей, строить индексные системы.
  Экспериментальный метод позволяет устанавливать нормативы с использованием фактических данных об элементах УКП, получаемых путем наблюдений за ходом реальных процессов УКП, а также с помощью целевых экспериментов в реальном масштабе времени или ускоренных. Обработка экспериментальных данных ведется известными методами математической статистики.
  В тех случаях, когда путь реального экспериментирования не приемлем в связи с большими продолжительностью и затратами средств на его проведение, а также при установлении нормативов на неповторяющиеся или ограниченно повторяющиеся элементы УКП (что весьма характерно для этих процессов), экспериментальные методы могут быть реализованы в виде моделирования различных элементов УКП, т.е. исследования их на моделях.
  Изучение процессов и элементов УКП на моделях можно рассматривать как особый вид эксперимента - «модельный», отличающийся от обычного («прямого») эксперимента тем, что в процессе исследования и получения исходной информации для определения нормативов УКП включается «промежуточное звено» - модель, являющаяся одновременно и средством, и объектом экспериментального моделирования, заменяющим научаемый объект.
  Как известно, модель - это система, состав, состояние и взаимосвязь элементов которой с определенной точностью и достоверностью отражают состав, состояние и взаимосвязь элементов реальной системы (объекта моделирования, «оригинала»). Модели строятся с учетом ряда требований, среди которых можно выделить два основных противоречивых требования: простоты и адекватности.
  Виды и методы моделирования весьма многообразны, а их единая классификация затруднительна в силу многозначности понятия «модель» в науке и технике. В связи с этим любая классификация методов моделирования обречена на неполноту, тем более что терминология в этой области опирается не столько на строгие правила, сколько на языковые, научные и практические традиции в каждой области.
  По характеру моделей (средствам моделирования) принято различать: предметное моделирование, в ходе которого исследование ведется на модели, воспроизводящей основные физические, динамические и функциональные характеристики «оригинала»; знаковое моделирование, в котором моделями служат знаковые образования в виде формул, схем, графиков, цифр и т. п. Важнейшим видом знакового моделирования, получившего широкое распространение в экспериментальном исследовании организационно-экономических процессов и явлений (в частности, в УКП), является математическое моделирование, осуществляемое средствами математики, т. е. путем описания моделируемого объекта математическими зависимостями и их исследования.
  Исследование знаковых, в частности математических, моделей также можно рассматривать как эксперимент. Это становится очевидным при учете возможности их реализации средствами вычислительной техники. При этом одним из видов модельного эксперимента становится модельно-кибернетический эксперимент, в ходе которого вместо реального экспериментального оперирования с изучаемым объектом находят алгоритм (программу) его функционирования, являющийся моделью поведения объекта. Вводя этот алгоритм в цифровую ЭВМ и варьируя условиями и факторами решения задачи, получают исходную информацию о процессах и элементах УКП, необходимую для определения нормативов.
  Разновидностью знакового моделирования с использованием ЭВМ, получившей широкое распространение в условиях бурной компьютеризации народного хозяйства, является имитационное моделирование. Сущность его состоит в построении так называемой имитационной модели исследуемой системы и в целенаправленном экспериментировании с такой моделью для изучения ее динамических свойств и характеристик. Исследование с помощью имитационного моделирования проводится с использованием методов планирования эксперимента, а его результаты обрабатываются и анализируются так же, как данные реальных испытаний.
  Модельное экспериментирование и исследование стохастических процессов осуществляются с помощью статистического моделирования, представляющего собой численный метод решения математических задач. Искомые величины (нормативы УКП) являются при этом вероятностными характеристиками случайного процесса, который моделируют, после чего нужные характеристики приближенно определяют путем статистической обработки «наблюдений» модели.
  Процедура статистического моделирования состоит в том, что исследуемый процесс как бы «копируется» на ЭВМ со всеми сопровождающими его случайностями. Влияние каждого случайного фактора учитывается посредством «розыгрыша», напоминающего бросание жребия. В результате многократного повторения такой процедуры удается получить интересующие исследователя характеристики процесса с любой степенью точности. Статистические модели имеют перед аналитическими то преимущество, что они позволяют учесть большее число факторов и не требуют грубых упрощений и допущений, но при этом не обладают характерной для аналитических моделей простотой и наглядностью и труднее поддаются анализу и выявлению влияния каждого фактора.

 
© www.eclib.net