Методы планирования. 
Управленческий анализ

В целом система методов планирования и прогнозирования достаточно обширна (рис. 4.6).

Рис. 4.6. Классификация методов планирования и прогнозирования.

Методы экстраполяции (экстраполяция, экстраполирование — от экстра… и лат. Polio — приглаживаю, выправляю, изменяю) — распространение выводов, полученных из наблюдения над одной частью явления, на другую его часть.

Метод наименьших квадратов — один из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащих случайные ошибки. Метод наименьших квадратов применяется также для приближенного представления заданной функции другими (более простыми) функциями и часто оказывается полезным при обработке наблюдений. На практике линия регрессии чаще всего ищется в виде линейной функции Y = bQ + b1X1 + b2X2 + … + bnXn (линейная регрессия), наилучшим образом приближающей искомую кривую. Делается это с помощью метода наименьших квадратов, когда минимизируется сумма квадратов отклонений реально наблюдаемых Y от их оценок Y (имеются в виду оценки с помощью прямой линии, претендующей на то, чтобы представлять искомую регрессионную зависимость) :

где к — количество наблюдений; М — объем выборки.

Этот подход основан на том известном факте, что фигурирующая в приведенном выражении сумма принимает минимальное значение именно для того случая, когда У=у (х13×2,хп).

В экономике скользящая средняя — инструмент сглаживания временных рядов, применяемый, в частности, для отображения изменений цен на сырье и т. д. Наиболее широко используются на практике простые, взвешенные и экспоненциальные скользящие средние. Недостатки метода:

• o сглаживающие свойства скользящей средней достигаются за счет появления лага в информации. Скользящая средняя рассчитывается на основе прошлых данных, поэтому графики скользящих средних всегда будут отставать от соответствующих изменений в исходных данных;
• o период скользящей средней часто выбирается «наугад» .

Экспоненциальное сглаживание — метод математического преобразования, используемый при прогнозировании временных рядов:

где 5(- сглаженный ряд, С (- исходный ряд, а — коэффициент сглаживания, который выбирается априори (0 < а < 1).

Моделирование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для планирования явлений, интересующих исследователя. Процесс моделирования включает три элемента:

• o субъект (исследователь);
• o объект исследования;
• o модель, определяющую (отражающую) отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Виды моделирования приведены ниже.

Дискретно-событийное моделирование — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие как «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и др. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан Джеффри Гордоном в 1960;е гг.

Системная динамика — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики экологии. Метод основан Джеем Форрестером в 1950;е гг.

Агентное моделирование — относительно новое (1990 — 2000;е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы — результат индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.

Имитационное моделирование — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и для заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.

Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Имитационное моделированиечастный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.

Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов.

Имитационная модель -логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.

Можно выделить две разновидности имитации:

• o метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);
• o метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).

Сетевой анализ (сетевое планирование) — метод анализа сроков (ранних и поздних) начала и окончания нереализованных частей проекта, позволяет увязать выполнение различных работ и процессов во времени, получив прогноз общей продолжительности реализации всего проекта.

К методам сетевого планирования относятся: детерминированные сетевые методы (диаграмма Ганта с дополнительным временным люфтом 10−20%, метод критического пути), вероятностные сетевые методы (неальтернативные, метод статистических испытаний, метод Монте-Карло, метод оценки и пересмотра планов, альтернативные, метод графической оценки и анализа).

К наиболее часто применяемым на практике методам планирования относятся: балансовый, опытно-статистический, расчетно-аналитический, нормативный, экономико-математические методы.

Каждый из них имеет десятки, а то и сотни разновидностей, приемов и способов расчета.

Балансовый метод характеризуется установлением материально-вещественных и стоимостных пропорций в показателях. Как правило, применяется в виде уравновешивающих таблиц, содержащих наличие и источники образования ресурсов и соответствующие потребности. С его помощью проверяется обоснованность расчетов, взаимоувязка разделов и показателей на различных этапах планирования. Примером может служить баланс рабочего времени, баланс производственных мощностей, трудовых ресурсов.

Опытно-статистический метод характеризуется ориентацией на фактически достигнутые в прошлом результаты, по экстраполяции которых определяется план искомого показателя. Такой метод планирования считается достаточно простым и широко используется в плановых расчетах. Хорошо известны такие приемы этого метода, как:

• o расчет по средней арифметической;
• o посредством скользящей средней;
• o экспертный;
• o расчет по ежегодному проценту изменений и др.

Однако этот метод имеет существенный недостаток — плановый показатель будет отражать сложившийся уровень работы с его погрешностями в прошлом.

Сущность расчетно-аналитического метода составления сметы — расчет объемов затрат и потребности в ресурсах следующим образом:

Это довольно распространенный метод планирования.

Нормативный метод (метод технико-экономических расчетов) основан на использовании норм и нормативов расхода живого и овеществленного труда для определения переменных величин. Служит для обоснования количественной меры плановых заданий или технико-экономических расчетов.

Сущность нормативного метода составления сметы — расчет объемов затрат и потребности в ресурсах:

Примером могут служить разрабатываемые и широко используемые в практике нормы расхода сырья, материалов, топлива, труда, финансовых ресурсов на единицу продукции, ставка налогов и др.