Transcript Prezentace Modelování v ekonomice

MODELOVÁNÍ SYSTÉMŮ V OBLASTI
SPOLEČENSKÝCH VĚD
Miroslav Pokorný
Obsah prezentace
Rozhodovací procesy a metody v manažerské praxi
Manažerské rozhodování a modely
Modelování a výpočetní technika
Klasifikace abstraktních modelů
Metody modelování systémů v ekonomice
Rozhodovací procesy a metody v manažerské praxi
S rostoucí složitostí a s rostoucí intenzitou působení stále většího počtu
vnitřních a vnějších vlivů na organizace se každý manažer setkává
s velkým množstvím problémů, které musí rychle a kvalifikovaně řešit.
Rozhodování je činnost, která je s aktivitami manažera nerozlučně spjata.
Procesy rozhodování
jsou permanentními aktivitami, kterými je naplněn běžný život každého z nás.
I když je jejich charakter velice rozmanitý, směřují vždy k nalezení řešení
určité problémové situace určitého systému.
Řešení rozhodovacích procesů je jednou z disciplín vědního oboru teorie
systémů.
Rozhodovací procesy jsou přitom spojeny jak s problematikou systémové
analýzy (studia vlastností a chování systémů) , tak s problematikou
systémové syntézy (návrhu a projektování systémů).
Metody rozhodování
Charakteristickým rysem rozhodovacího problému je to, že pro jeho řešení se
obvykle nabízí několik přípustných řešení (alternativ, variant) a je třeba se
správně rozhodnout pro jednu z nich. Cílem je obvykle nalezení optimální varianty
rozhodnutí splňující určitá optimalizační kritéria.
Operační analýza - metoda systémové vědy, která při řešení složitých
ekonomických a organizačních problémů používá exaktních přístupů, zejména
počítačového modelování a využívá se řady matematických metod.
Manažer musí být schopen efektivně rozhodovat na základě logických úvah
a důkladných kvantitativních analýz, doplněných o závěry plynoucí
z jeho vlastních zkušeností a intuice, představující závěry analýzy kvalitativní.
Kvantitativní metody (numerické)
jsou označovány jako metody konvenční. Jsou dobře použitelné v případech,
kdy existuje dostatek dat k danému problému, přičemž jsou známé jejich
stochastické vlastnosti.
Kvalitativní (nenumerické)
jsou efektivnější v případech nedostatku numerických dat a dat silně poškozených
chybami s nedostatečnou znalostí jejich statistických charakteristik, přičemž jsou
k dispozici jazykové popisy, slovní informace a expertní znalosti. Jsou určeny pro
řešení obtížně algoritmizovatelných úloh. Nenumerické metody jsou řazeny
do oblasti vědního oboru umělá inteligence.
Manažerské rozhodování a modely
Studování vlastností reálné soustavy
- experimenty na skutečném objektu
- simulacemi pomocí fyzikálních modelů (aerodynamický tunel)
- simulacemi pomocí abstraktních modelů (počítačové programy)
Modelem systému
rozumíme abstraktní strukturu, která projevuje v určitých směrech stejné
(nebo velmi podobné - adekvátní) chování jako reálný objekt, který
reprezentuje
Abstraktní modely mohou být reprezentovány
- matematickými vztahy
- grafickými konstrukcemi
- jazykovými popisy
Zjednodušování modelů
je nezbytné při použití prostředků klasické matematické analýzy a numerické
matematiky.
Často však může vyplývat ze skutečnosti, že určité vlivy nelze dobře
měřit nebo jinak kvantitativně postihnout, nebo že jejich působení nelze dobře
vyjádřit matematickým vztahem.
V tom případě jsou efektivní modely verbální, neboť slovní popisy využívajících
kvalitativních pojmů jsou lépe dostupné.
Tím, že složité ekonomické soustavy zjednodušují a zachycují vztahy pouze
mezi zvolenými (a pro daný účel nejvýznamnějšími) proměnnými, umožňují
- studovat ekonomické jevy a vztahy mezi nim,
- porozumět jim a činit závěry pro praktická rozhodnutí.
Modelování a výpočetní technika
V oblasti abstraktního modelování přinesl významný posun nástup
a vývoj výpočetní techniky.
Především bylo možno
- omezit požadavky na zjednodušování modelů
- zvýšit počty uvažovaných proměnných (dimenze modelu)
- využití vysokého výpočetního výkonu
- umožnění shromáždění rozsáhlých informací a dat
- řešení úloh, využívajících metod umělé inteligence.
Klasifikace abstraktních modelů
Modely numerické – matematicko-analytické, grafické
Modely znalostní – jazykové popisy reflektující vágnost soustavy
Modely normativní – hledají požadované, optimální stavy systému
Modely deskriptivní – popsují systém a jeho chování
Modely statické – zobrazují chování modelu bez ohledu na změny v čase
Modely dynamické – zobrazují časové průběhy probíhajících dějů
Modely deterministické – zobrazují chování systémů v ideálních podmínkách
Modely stochastické – respektují nahodilé změny a poruchy působící na soustavu
Modely stavové (endogenní) – zobrazují charakteristiky vnitřního stavu systému
Modely přenosové (exogenní) – zobrazují vztahy systému k okolí (vstup/výstupní)
Metody modelování systémů v ekonomice
Lineární programování
Metody lineárního programování řeší rozhodovací problémy hledání plánu
výroby při respektování řady omezujících podmínek nebo předpokladů,
kladeným na disponibilní zdroje. Tyto požadavky vymezují prostor reálného řešení.
Očekává se, že při plném respektování omezujících faktorů bude nalezeno
nejlepší možné (optimální) řešení.
Síťové grafy
Modely, určené k podpoře projektového plánování a řízení realizace projektů.
Základním úkolem síťových grafů v případě projektového managementu je
nalezení optimální posloupnosti činností, vedoucích k dosažení daného cíle.
Modely hromadné obsluhy
V oblasti výroby i služeb se velmi často setkáváme se situacemi, kdy vznikají
fronty obrobků nebo klientů čekajících na provedení výrobní operace nebo
obsloužení. Jedná se o tzv. systémy hromadné obsluhy,
Čas čekání ve frontách je ve většině případů ztracený, takže má smysl hledat
cesty jeho minimalizace.
Modely řízení zásob
Problém řízení zásob spočívá v nalezení optimální výše zásob, které zajistí
pohotovou reakci na požadavky zákazníků.
Modely kontroly jakosti
Cílem organizací je získání konkurenční výhody. Jednou z cest je použití kvalitní
výrobní technologie a jakostní produkce.
Řešením problémů jakosti výrobků se zabývá management jakosti, jehož hlavními
nástroji jsou plánování jakosti, kontrola jakosti a zdokonalování jakosti. K tomu
jsou používány různé techniky (Paretův a Išikavův diagram).
Modely prognózování
Hospodářské organizace musí věnovat pozornost metodám, které umožňují
prognózování vývoje jejich nejrůznějších ukazatelů. Kvantitativní přístupy
prognózování spočívají v analýze historických trendů sledovaných ukazatelů
a jejich následné časové extrapolace.
Z metod numerického modelování jsou uvedeny metody klouzavých průměrů
a metoda lineárních regresních modelů.
Statistické modely
Zdroje informací o vlastnostech objektů rozhodování mají téměř vždy náhodný
charakter. Jejich naměřené hodnoty jsou narušeny náhodnými chybami, které
mohou zkreslit skutečnost. Statistika poskytuje postupy, jimiž lze takové náhodné
chyby když ne eliminovat, tak alespoň kvantifikovat stupeň jejich vlivu na přesnost
a spolehlivost naměřených hodnot. Jsou to metody tzv. statistické analýzy.
Znalostní modely
Relevantní informace, které jsou podmínkou pro správné rozhodování,
nejsou podmínkou jedinou. Dalšími podklady, podmiňujícími výkon manažerů,
jsou jejich znalosti.
Znalosti z určité problémové oblasti je možno považovat za mentální model,
který v mysli manažera tuto oblast reprezentuje. Takové znalosti lze pak využít
k popisu chování reálného objektu formou znalostních modelů.
Znalostní modely jsou postaveny na základě znalostí odborníků (expertů),
které lze získat pouze dlouhodobou praxí (zkušenosti, osobní názory na problém
až heuristiky - know-how).
Expertní znalosti nelze popsat matematickými vztahy – k jejich formální reprezentaci
se nejlépe hodí popisy slovní.
Pozornost je věnována fuzzy modelům, využívajících k počítačové prezentaci
a simulačnímu využití jazykových přístupů fuzzy množinové matematiky
a fuzzy logiky.