Описательные (дескриптивные) модели основаны на эмпирических наблюдениях, они содержат небольшое число элементов и объясняют финансовые соотношения так, как они существуют в реальном мире, но в упрощенной форме. Взаимосвязи между элементами можно описать в виде простых математических уравнений. Их минут состоит в том, что они не отражают функциональные ограничения и взаимосвязи, но создают базу для построения более сложных моделей. Примером описательных моделей могут быть модели идеальной конкуренции для прогнозирования цен в реальном мире, или плановая калькуляция себестоимости, простые инвестиционные расчеты.
Нормативные (оптимизационные, аналитические) модели позволяют ЛПР выявить самые эффективные способы достижения поставленных целей. Они представляют собой функциональные уравнения, в которых отражены связи между независимыми и зависимыми переменными. Независимые переменные в таких моделях представляют собой показатели действий, а зависимые переменные являются ожидаемыми переменными, которые получают в итоге влияния независимых переменных. Такие модели, как правило, имеют следующий вид:
где Е — анализируемая ожидаемая переменная;
а, Ь, с — независимые переменные, показатели решений в управленческой среде (действий).
Данные уравнения дополняют системой ограничений, которые лимитируют свободу действий.
Дескриптивные модели выражают необходимую целевую функцию в терминах производственных операций, т. е. они предписывают определенные процедуры, технологию, используя которые ЛПР может выбрать оптимальное решение с учетом заданных критериев и ограничений. Поэтому дескриптивная (описательная) модель является базой для построения оптимизационных моделей.
Значение нормативных (оптимизационных, аналитических) моделей состоит в том, что они дают возможность представить последствия возможных решений в управленческой среде в качестве ожидаемых переменных, которые в такой ситуации задаются в виде целевых критериев и показывают степень достижения цели (так называемые целевые функции):
где 2 — цель.
Такие модели называются моделями принимания управленческие решения. Связи между разными моделями представлены на рис. 2.
1. Модели принимания решений в управленческой среде должны содержать в себе главные элементы самого процесса, такие как альтернативы, цель, временной аспект, состояние внешней среды. Классификация моделей принимания решений в управленческой среде строится на базе проявления названных выше элементов модели.
Рисунок 2.1 — Использование разных моделей в ходе принимания решений в управленческой среде.
Проверка модели предполагает проверку соответствия построенной модели реальной проблемной ситуации. Как правило, данную проверку на достоверность совершают, используя прошлые ситуации, т. е. используют сведения о состоянии объекта менеджмента в прошлом, о последствиях и о проблемах уже реализованных и принятых решений в управленческой среде.
После проверки модели на ситуациях в прошлом ее можно применять, для этого нужно собрать определенные данные.
В практической деятельности зачастую используют подробно освещенные в литературе виды моделей, а именно: вероятностные (статистические), аналитические, сетевые, имитационные, математического и линейного программирования, теории очередей (массового обслуживания), запасов и др.
Все применяемые управленцами для принимания решений в управленческой среде подходы подразделяют на три вида, или три модели: административную, классическую и политическую. Выбор модели менеджером определяется программируемостью управленческие решения, его индивидуальными предпочтениями, а также степенями риска, неопределенности или неуверенности ситуации.
Заключение
.
Таким образом, можно подвести следующие итоги по работе.
Степень неопределенности инновационного запланированного проекта во многом определяется его стадией — она максимальна на этапе предварительной подготовки запланированного проекта и менее на этапах его осуществления и анализа итогов. В обстоятельствах неопределенности инновационных проектов реализуется экспертный подход к анализу их эффективности, в основании которого лежит не абсолютное измерение технологических, социальных, политических и финансовых компонентов эффективности, а их относительное сравнение для альтернативных проектов или вариантов реализации запланированного проекта.
Абсолютно другими являются и используемые при этом аналитические инструменты, методы и процедуры. Эти методы, по мере перехода от хорошо структурированных проблем к неструктурированным и слабо структурированным, основываются на все более мягких моделях, являются методами системного анализа, предполагают декомпозицию проблемы в целом на ее составные части, которые более доступны для управленческие решения, с последующим объединением частных решений в управленческой среде в решение проблемы в целом.
В экспертных оценках существуют следующие проблемы:
1) подбор экспертов,.
2) организация их опроса,.
3) выбор рационального метода обработки полученных экспертных оценок.
Надежность экспертных оценок определяется как подбором специалистов-экспертов, их информированностью в исследуемых проблемах, так и возможностью математико-статистической обработки полученных данных. Данному требованию, по мнению автора, в наиболее полной степени отвечают метод аналитических сетей и метод аналитических иерархий, которые разработаны американским математиком Т. Саати и основаны на парных сравнениях.
Многообразие задач, которые возникают при анализе альтернативных инновационных проектов, обусловило необходимость создания теоретико-множественной модели, которая рассматривает процесс управленческие решения задачи как многоэтапный переход от некоторой начальной стадии в конечное через несколько промежуточных ситуаций.
Модели стратегического менеджмента могут быть также построены на основании принципов анализа иерархий, но при этом кардинально изменяется структура экспертно-аналитических моделей — на нижнем иерархическом уровне рассматриваются не альтернативные проекты, а альтернативные сценарии. Также повышается содержание и число уровней иерархии.
Список использованных источников
.
Конституция Российской Федерации. — М.: Консультант Плюс Трудовой кодекс Российской Федерации. — М.: Консультант Плюс Балдин, К. В. Менеджмент рисками в инновационно-инвестиционной деятельности предприятия: Учебное пособие / К. В. Балдин. — М.: Дашков и К, 2013. — 420 c.
Булдакова А. В. Привлекательность России для прямых иностранных инвестиций // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2013. № 1 [Электронный ресурс]. — Режим доступа:
http://ekonomika.snauka.ru/.
Грузинов В. П. Экономика предприятия. — М.: ЮНИТИ, 2010.
Липатов B.C. Менеджмент штатом предприятий и организаций: Учебник. — М.: ТОО «Люкс-арт», 2011.
Мамаева, Л. Н. Менеджмент рисками: Учебное пособие / Л. Н. Мамаева. — М.: Дашков и К, 2013. — 256 c.
Оганесян И. А. Менеджмент штатом организации. — М.: Амалфея, 2009.
Одегов Ю.Г., Журавлев П. В. Менеджмент штатом: Учебник для вузов. — М.: Финстатинформ, 2010.
Савицкая Г. В. Методика комплексного анализа хозяйственной деятельности: Краткий курс.
2-е изд.- М.: ИНФРА-М, 2010.
Фирсова А. А. Теория и методология инвестирования инновационной деятельности на основе государственно-частного партнерства. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2012. — 320 с.
Балдин, К.В. Риск-менеджмент: учеб. пособие по специальности «Менеджмент орг.». — М.: Эксмо: Eksmo education, 2006. — 364 с.
Воробьев, С. Н. Менеджмент рисками в предпринимательстве. М.: Дашков и Ко, 2005. — 769 с.
Бадалова, А. Г. Менеджмент рисками предприятий: практический инструментарий для менеджеров. М.: Янус-К, 2004. — 88 с.
Барбаумов, В.Е. и др. Энциклопедия финансового риск-менеджмента. Москва: Альпина Бизнес Букс, 2006. — 877 с.
Багиева, М. Н. Концептуальные основы анализа и оценки рисков предприятия: Учеб. пособие по курсу &# 171;Упр. рисками&# 187;. СПб.: Изд-во С.
— Петерб. ун-та экономики и финансов, 2001.
— 51 с.
Гончаренко, Л. П. Риск-менеджмент: учеб. пособие. Москва: Кно.
Рус, 2006. — 215 с.
Грабовой, П. Г. Менеджмент рисками в недвижимости: учеб. для вузов. М.: Реалзапланированный проект, 2005. — 471 с.
