Фактически мы начнем не с одного, а с трех вопросов: что такое выборка? когда она является репрезентативной? что она собой представляет?

Совокупность – это любая группа людей, организаций, интересующих нас событий, относительно которых мы хотим сделать выводы, а случай, или объект, – любой элемент такой совокупности 1 .Выборка – любая подгруппа совокупности случаев (объектов), выделенная для анализа. Если мы захотим изучить деятельность законодателей штата по принятию решений, мы могли бы исследовать такую деятельность в законодательных органах штатов Виргиния, Северная Каролина и Южная Каролина, а не во всех пятидесяти штатах и, исходя из этого, распространить полученные данные на генеральную совокупность, из которой были выбраны эти три штата. Если мы хотим исследовать систему предпочтений избирателей Пенсильвании, мы могли бы сделать это, опросив 50 рабочих компании “Ю. С. Стил” в Питсбурге, и распространить результаты опроса на всех избирателей штата. Аналогично, если мы хотим измерить умственные способности студентов колледжей, мы могли быпротестировать всех игроков защиты, зарегистрированных в штате Огайо в данном футбольном сезоне, и затем распространить полученные результаты на генеральную совокупность, частью которой они являются. В каждом примере мы действуем следующим образом: устанавливаем подгруппу внутри генеральной совокупности, довольно подробно изучаем эту подгруппу, или выборку, и распространяем наши результаты на всю совокупность. Это и есть основные этапы формирования выборки.

Однако представляется совершенно очевидным, что каждая из этих выборок имеет существенный недостаток. К примеру, хотя законодательные органы Виргинии, Северной Каролины и Южной Каролины и являются частью совокупности законодательных органов штатов, они в силу исторических, географических и политических причин, скорее всего, будут действовать очень схожим образом и совсем иначе, чем законодательные органы таких отличающихся от них штатов, как Нью-Йорк, Небраска и Аляска. Хотя пятьдесят рабочих-сталелитейщиков в Питсбурге действительно могут быть избирателями штата Пенсильвания, они в силу социально-экономического статуса, образования и жизненного опыта, вполне возможно, будут иметь взгляды, отличные от взглядов многих других людей, точно так же являющихся избирателями. И точно так же, хотя футболисты штата Огайо и являются студентами колледжей, они в силу самых разных причин вполне могут отличаться от других студентов. Иными словами, хотя каждая из этих подгрупп действительно является выборкой, члены каждой из них систематически отличаются от большинства остальных членов совокупности, из которой они выбраны. В качестве отдельной группы ни одна из них не является типичной с точки зрения распределения признаков мнений, мотивов поведения и характеристик в генеральной совокупности, с которой она ассоциируется. Соответственно, политологи сказали бы, что ни одна из этих выборок не является репрезентативной.

Репрезентативная выборка – это такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, представлены приблизительно в той же пропорции или с той же частотой, с которой данный признак выступает в этой генеральной совокупности. Таким образом, если 50% всех законодательных органов штатов собираются лишь раз в два года, приблизительно половина состава репрезентативной выборки законодательных органов штатов должна быть такого типа. Если 30% избирателей Пенсильвании принадлежат к “синим воротничкам”, около 30% репрезентативной выборки для этих избирателей (а не 100%, как в приведенном выше примере) должны быть из числа “синих воротничков”. И если 2% всех студентов колледжей являются спортсменами, приблизительно та же самая часть репрезентативной выборки студентов колледжей должна приходиться на спортсменов. Инымисловами, репрезентативная выборка представляет собой микрокосм, меньшую по размеру, но точную модель генеральной совокупности, которую она должна отражать. В той степени, в какой выборка является репрезентативной, выводы, основанные на изучении этой выборки, можно без всяких опасений считать применимыми к исходной совокупности. Это распространение результатов и есть то, что мы называем генерализуемостью.

Возможно, пояснить это поможет графическая иллюстрация. Предположим, мы хотим изучать модели членства в политических группах среди взрослого населения США. На рис.5.1 изображено три круга, разделенных на шесть равных секторов. Рис.5.1а представляет всю рассматриваемую совокупность. Члены совокупности расклассифицированы в соответствии с политическими группами (такими, как партии и группы интересов), к которым они относятся. В этом примере каждый взрослый принадлежит по меньшей мере к одной и не более чем к шести политическим группам; и эти шесть уровней членства в одинаковой степени распространены в совокупности (отсюда равные сектора). Предположим, мы хотим исследовать мотивы вступления людей в группу, выбор группы и модели участия, однако из-за ограниченности ресурсов мы в состоянии обследовать только одного из каждых шести членов совокупности. Кого же отобрать для анализа?

Рис. 5.1. Формирование выборки из генеральной совокупности

Одну из возможных выборок заданного объема иллюстрирует заштрихованная область на рис.5.1б, однако она явно не отражает структуру совокупности. Если бы мы делали обобщения на основе этой выборки, мы пришли бы к выводу: (1) что все взрослые американцы принадлежат к пяти политическим группам и (2) что все групповое поведение американцев совпадает с поведением тех, кто принадлежит именно к пяти группам. Однако мы знаем, что первый вывод не верен, и это может зародить в нас сомнение относительно валидности второго. Таким образом, выборка, изображенная на рис.5.1б, нерепрезентативна, поскольку она не отражает распределение данного свойства совокупности (часто называемогопараметром ) в соответствии с его реальным распространением. Про такую выборку говорят, что она смещена в направлении к членам пяти групп или смещена в направлении от всех остальных моделей членства в группах. Опираясь на такую смещенную выборку, мы обычно приходим к ошибочным выводам относительно генеральной совокупности.

Ярче всего это может быть продемонстрировано на примере катастрофы, постигшей в 30-е годы журнал “Литэрари дайджест”, который организовал опрос общественного мнения относительно результатов выборов. “Литэрари дайджест” представлял собой периодическое издание, в котором перепечатывались редакционные статьи из газет и другие материалы, отражавшие общественноемнение; этот журнал был очень популярен в начале века. Начиная с 1920 г. журнал проводил широкомасштабный общенациональный опрос, в ходе которого более чем миллиону человек по почте рассылались избирательные бюллетени с просьбой отметить, чья кандидатура на предстоящих президентских выборах для них предпочтительнее. В течение ряда лет результаты опроса, проводившиеся журналом, оказывались настолько точными, что опрос, проведенный в сентябре, казалось, делал ноябрьские выборы малосущественными. Да и как притакой большой выборке могла произойти ошибка? Однако в 1936 г. именно это и случилось: с большим перевесом голосов (60:40) победа была предсказана кандидату от республиканской партии Альфу Ландону. На выборах Ландон проиграл инвалиду – Франклину Д. Рузвельту – практически с тем же результатом, с которым должен был победить. Доверие к “Литэрари дайджест” было столь сильно подорвано, что вскоре после этого журнал перестал выходить. Что же произошло? Все очень просто: в голосовании, проведенном “Дайджест”, использовалась смещенная выборка. Почтовые открытки рассылались людям, чьи имена были извлечены из двух источников: телефонных справочников и списков регистрации автомобилей. И хотя прежде этот метод отбора не слишком отличался от других методов, совсем по-другому обстояло дело теперь, во время Великой депрессии 1936 г., когда менее состоятельные избиратели, наиболее вероятная опора Рузвельта, не могли позволить себе иметь телефон, не говоря уж об автомобиле. Таким образом, фактически выборка, использовавшаяся в опросе, организованном “Дайджест”, была смещена в сторону тех, кто, скорее всего, должен был выступать за республиканцев, и при этом еще удивительно, что у Рузвельта был такой хороший результат.

Как же решить эту проблему? Возвращаясь к нашему примеру, сравним выборку на рис.5.1б с выборкой на рис.5.1в. В последнем случае для анализа также отобрана шестая часть совокупности, однако каждый из основных типов совокупности представлен в выборке в той пропорции, в которой он представлен во всей совокупности. Такая выборка демонстрирует, что один из каждых шести взрослых американцев принадлежит к одной политической группе, один из шести – к двум и т.д. Такая выборка позволит также выявить другие различия между ее членами, которые могли бы соотноситься с участием в разном числе групп. Таким образом, выборка, представленная на рис.5.1в, является репрезентативной выборкой для рассматриваемой совокупности.

Конечно, данный пример является упрощенным по крайней мере с двух чрезвычайно важных точек зрения. Во-первых, большинство совокупностей, интересующих политологов, более разнообразно, чем та, что приведена в примере. Люди, документы, правительства, организации, решения и т.п. отличаются друг от друга не по одному, а по гораздо большему числу признаков. Таким образом, репрезентативная выборка должна быть такой, чтобы каждая из основных, отличная от других область была представлена пропорционально ее доле в совокупности. Во-вторых, ситуация, когда реальное распределение переменных, или признаков, которые мы хотим измерить, заранее неизвестно, встречается гораздо чаще, чем противоположная, – возможно, оно не измерялось в предшествующей переписи населения. Таким образом, репрезентативная выборка должна быть построена так, чтобы она могла точно отражать существующее распределение даже тогда, когда мы не в состоянии прямо оценить ее валидность. Процедура формирования выборки должна иметь внутреннюю логику, способную убедить нас, что, будь мы в состоянии сравнить выборку с переписью, она действительно оказалась бы репрезентативной.

Чтобы обеспечить возможность точного отражения сложной организации данной совокупности и определенную степень уверенности в том, что предлагаемые процедуры способны сделать это, исследователи обращаются к методам статистики. При этом они действуют по двум направлениям. Во-первых, используя определенные правила (внутреннюю логику), исследователи решают вопрос о том, какие именно конкретные объектыим изучать, что именно включать в конкретную выборку. Во-вторых, используя совсем другие правила, они решают, сколько объектов выбрать. Мы не будем подробно изучать эти многочисленные правила, рассмотрим лишь их роль в политологическом исследовании. Начнем рассмотрение со стратегий выбора объектов, образующих репрезентативную выборку.

Тема 2. Модели и моделирование в теории принятия решений.

1. Модель. Моделирование.

2. Виды моделей.

1. Моделирование есть «исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей, исследова­ние моделей для определения или уточнения характера и рационализации способов построения вновь конструируемых систем и объектов». Моделирование предоставляет возможность изучения объекта не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта - его модели.

Модель (от лат. modulus - образец, изображение, образ) - это создаваемое человеком подобие реального объекта. Наиболее широко моделирование исполь­зуют в технике, в автомобилестроении, в авиации, в космосе, в геодезии, в архи­тектуре и др.

Основные свойства моделей состоят в следующем: во-первых, модель должна быть подобна исследуемому объекту, а во-вторых, модель должна быть проще изучаемого объекта, чтобы оказалось возможным ее изучение. Основное назначение модели заключается в возможности проведения с моделью экспе­риментов, анализа и изучения, которые невозможны с самим исследуемым объ­ектом.

Необходимость моделирования обусловлена сложностью организацион­ных ситуаций, невозможностью экспериментирования с реальными объектами и ориентацией управления на будущее (анализ последствий выбираемых аль­тернатив).

Различают модели физические, аналоговые и математические. В экономике и управлении создать физический аналог (модель) объекта управления крайне сложно, а чаще всего просто невозможно; для оценки решений можно использо­вать не прямые аналоги - образцы исходного объекта, а описания, схемы, расчет­ные математические соотношения, которые аналитически, с помощью формул, связывают между собой его характеристики. Подобный подход ничем не отличается от традиционного моделирования, однако в качестве модели (образца) в этом случае выступает не физический аналог исходного объекта, а система мате­матических соотношений.

Соотношения, устанавливающие взаимосвязь между характеристиками объекта управления и показателями эффективности (критериями), называют ма­тематическими моделями. В более широком понимании математическая модель - это приближённое описание какого-либо класса явлений внешнего мира, выра­женное с помощью математической символики.

Возможность применения и создания математических моделей для принятия управленческих решений во многом обусловлена тем, что большинство решений, как правило, можно связать с набором вполне определенных коли­чественно измеримых величин, характеризующих как сам объект управления, так и внешнюю среду. Количественно измеримые величины и характеристики, с помощью которых лицо, принимающее решение, может осуществлять управление, называют управляемыми переменными или переменными реше­ния. Факторы, влиять на которые или изменять которые лицо, принимающее решение, не в состоянии (параметры внешней среды, некоторые параметры самого объекта управления), называют неуправляемыми переменными или па­раметрами (ограничениями).

Располагая математической моделью объекта управления, можно решать различные задачи: оценивать те или иные решения, проводить исследования

2. Нормативная модель принятия решений основывается на экономических предположениях:

1. ЛПР стремится к достижению известных и согласованных целей. Про­блемы определены и точно сформулированы;

2. ЛПР стремится к определенности, получению всей необходимой информации, просчитываются все допустимые варианты и возможные последст­вия;

3. известны критерии оценки альтернатив. ЛПР выбирает вариант, кото­рый несет наибольшую экономическую выгоду для организации;

4. ЛПР действует рационально и логически подходит к оценке вариантов, расстановке приоритетов, его выбор, наилучшим образом соответствует достижению целей организации.

Ценность модели состоит в том, что она побуждает менеджеров к рациональным решениям. Нормативная модель наиболее адекватна запрограм­мированным решениям, ситуациям уверенности или риска, когда имеется дос­туп ко всей необходимой информации, что позволяет рассчитать вероятность исходов.

Дескриптивные (описательные) модели основываются на эмпирических наблюдениях, они содержат небольшое количество элементов и объяс­няют экономические соотношения так, как они существуют в реальном мире, но в упрощенной форме. Дескриптивная модель описывает реальный процесс принятия решений в трудных ситуациях (^запрограммированные решения и ситуации неуверенности и неопределенности), когда менеджеры, даже если они захотят, не могут принять экономически рациональное решение.

Предположения, на которых основывается дескриптивная модель, таковы:

1. цели решения, как правило, не отличаются определенностью, находят­ся в конфликте друг с другом. Менеджеры часто не подозревают о существую­щих в организации проблемах и возможностях;

2. рациональные процедуры используются далеко не всегда, а если и применяются, то ограничиваются упрощенным взглядом на проблему, не отра­жающим сложности реальных событий;

3. границы поиска менеджерами различных вариантов определяются че­ловеческими, информационными и ресурсными ограничениями-,

4. большинство менеджеров довольствуются скорее приемлемыми, неже­ли максимизирующими решениями. Отчасти это происходит из-за ограниченности имеющейся у них информации, отчасти - из-за нечеткости критериев максимизации.

Дескриптивная модель носит описательный характер, отражает реальный процесс принятия управленческих решений в сложных ситуациях, а не диктует, как следует принимать их в соответствии с теоретическим идеалом, в ней учи­тываются человеческие и иные влияющие на рациональность выбора ограниче­ния.

Политическая модель принятия решений (модель Карнеги) была сформулирована Г.А. Саймоном (H.Simon), Дж. Марчем (J.March), Р. Кайертом (R. Cyert), в научных работах которых доказывается, что в организациях ме­неджеры могут сделать свой выбор стратегии в коалициях - неформальных альянсах между несколькими менеджерами, одинаково представляющими себе цели организации и приоритеты проблем.

Саймон выдвинул концепцию ограниченной рациональности, указав 3 группы факторов:

Когнитивные или познавательные факторы;

Политические факторы;

Организационные факторы.

Когнитивные факторы . Существенно ограниченным ресурсом является внимание управляющего, так как он не в состоянии участвовать на всех заседаниях, обсуждениях и одновременно находится в различных местах. Ограничены также и интеллектуальные способности управляющего, так как он может перерабатывать только ограниченный объем информации и проанализировать ограниченное число альтернатив.

Политические факторы включают совокупность условий, в силу которых ЛПР может действовать не в соответствии с системой своих предпочтений. Исходным источником этого является то, что реально преследуемые любой организацией цели и реально совершенные ее действия на самом деле являются результатом компромисса между противоречивыми интересами отдельных участников. Это называется принятием решения в условиях многокритериальности.

Организационные факторы. С точки зрения Марча большинство организаций представляют собой организационные анархии.

Конфликты между целями, подразделениями, людьми в любой организации присутствуют постоянно. Их разрешение невозможно, поэтому в некоторых организациях применяются некоторые механизмы квазиразрешения – это локальная рациональность, т.е. каждый отдел занимается только своей локальной задачей.

Избежание неопределенности заключается в том, что ЛПР учитывает только имеющую информацию и пытается не делать долгосрочные прогнозы.

Данная модель используется, как правило, для принятия непрограммируемых решений в условиях неуверенности, ограниченности информации и от­сутствия единого мнения о том, какую цель преследовать или какую линию по­ведения выбрать.

Создание коалиции менеджеров необходимо по двум причинам: цели не ясны и не совместимы и менеджеры не могут прийти к единому мнению о при­оритетах проблем; менеджеры не обладают достаточным временем, средствами и интеллектуальными возможностями для идентификации проблемы. Поэтому создание коалиции способствует выработке решений, которые поддерживаются всеми заинтересованными сторонами.

Модель Карнеги наиболее близка к реальным условиям, в которых рабо­тают менеджеры и все прочие принимающие решения лица: решения сложны и требуют участия многих людей, информация зачастую не позволяет прийти к однозначным выводам, а несогласие и даже конфликт относительно решения проблемы является привычным явлением. Цели и альтернативы вырабатывают­ся в ходе дебатов. Решения являются результатом дискуссий и «переговоров» между членами коалиций.

Дескриптивная модель и модель Карнеги, а также интуиция в большей степени адекватны турбулентной внешней среде, когда решения принимаются быстро, в условиях высокой неопределенности.

Модель инкрементального процесса принятия решении предложена Г. Минцбергом (университет МакГилла, г. Монреаль). Модель Минцберга. Согласно Минцбергу существует три разных типа процесса принятия решений, которые он обозначает “сначала думаю”, “сначала вижу”, “сначала делаю”.

Модель “сначала думаю” состоит из 4 блоков:

Модель “сначала вижу” состоит из 4 блоков:

Модель “сначала делаю”:

Первая модель характерна для науки, вторая – для искусства, третья – для ремесла.

В основе первой модели лежат факты, второй – идеи, третьей – опыт.

Рассмотренные модели не учитывают того, что ЛПР имеет подчиненных, которые могли помочь в процессе выработки решения и которые могут быть заинтересованы или нет в его выполнении.

В соответствии с этим моментом была предложена модель Врума-Истона, которая представлена в виде дерева. На уровнях задаются следующие вопросы:

1. Если требования к качеству решения (да или нет)?

2. Обладаю ли я всеми данными для принятия решения (да или нет)?

3. Ясна ли структура в управлении (да или нет)?

4. Важно ли для реализации согласие сотрудников (да или нет)?

5. Примут ли сотрудники самостоятельное решение (да или нет)?

6. Согласны ли сотрудники с вашими целями (да или нет)?

7. Нарастает ли конфликт между сотрудниками по поводу решения (да или нет)?.

Модель «мусорного ящика» была разработана Майклом Коэном (М. Cohen), Дж. Марчем (J. March), Дж. Олсеном (J. Olsen) с целью объяснения схемы принятия решений в условиях крайней неопределенности, которые вышеназванные авторы определили термином «организованная анархия».

«Организованная анархия» не полагается на нормальную вертикальную иерархию и рациональную бюрократию принятия управленческих решений. Она характеризуется тремя признаками: проблематичностью предпочтений; нечетко и плохо понимаемой технологией принятия решений; текучестью кадров. «Организованная анархия» свойственна организациям, для которых характерны частые изменения и коллегиальная небюрократическая обстановка.

Уникальной особенностью модели «мусорного ящика» является то, что процесс принятия решения не выглядит как последовательность шагов, которые начинаются с проблемы, а заканчиваются решением. Решения в данной модели представляют собой результат независимых потоков событий, происходящих внутри организации, имеющих отношение к процессу принятия решения: поток проблем, потоки потенциальных решений, участники принятия решений и благоприятные возможности для выбора.

С учетом концепции четырех потоков общая схема принятия решения в организации приобретает случайный характер. Проблемы, предлагаемые решения, участники и выбранные решения - все это проходит через организацию, т.к. в определенном смысле организация является большой корзиной для мусора, в которой все эти потоки смешиваются. Если проблема, решение и участник принятия решения случайно соединяются в одной точке, то проблема может быть урегулирована; но если решение не подходит к данной проблеме, то проблема может остаться нерешенной. Таким образом, рассматривая организацию в целом в крайней степени неопределенности, молено увидеть проблемы, которые не решаются, и решение, которое не реализуется, т.к. ситуация является настолько сложной, что решения, проблемы и результаты совершенно независимы друг от друга.

Последствия использования модели «мусорного ящика»:

1) решения могут быть предложены даже тогда, когда проблема не выявлена и даже не существует;

2) выбор может быть сделан без решения проблем;

3) проблемы могут оставаться нерешенными в организации;

4) но некоторые проблемы решаются.

При компьютерном моделировании в условиях модели «мусорного ящика» нередко решались важнейшие проблемы, т.к. появлялась возможность связывать проблемы с соответствующими решениями и участниками таким образом, что делался удачный выбор управленческого решения.

Контрольные вопросы для самоподготовки студентов

1. Модели принятия решений.

2. Сущность моделирования в процессе принятии решений.

3. Основные положения нормативной (классической) модели принятия решений.

4. Основные положения дескриптивной модели принятия решений.

5. Основные положения политической модели (модели Карнеги) приня­тия решений.

6. Основные положения модели инкрементального процесса принятия решений.

7. Основные положения модели «черного ящика» М. Марча, Дж. Ольсена, М. Коэна.

8. Структура основной модели принятия решений, ее основные элементы.

9. Первичные детерминанты (факторы) решения.

10. Вторичные детерминанты (факторы) решений.

1. К. В. Балдин, С. Н. Воробьев, В. Б. Уткин. Управленческие решения: учебник для вузов. - М.: Дашков и К, 2006.

2. А. И.Орлов. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений: учеб. пособие для вузов. - М.: МарТ, 2005

3. Смирнов Э.А. Разработка управленческих решений. - Юнити-Дана, 2000

4. Рыков А.С. Модели и методы системного анализа: принятие решений и оптимизация: Учеб. пособие для вузов. - М.: МИСИС, 2005

5. Бабенко Т.И., Барабаш С.В. Методы принятия управленческих решений. - СО РАН, 2006

Моделирование часто необходимо в силу сложности проблем управления и трудности проведения экспериментов в реальной жизни.

Наиболее заметный и, возможно, наиболее значительный вклад школы научного управления заключается в разработке моделей, позволяющих принимать объективные решения в ситуациях, слишком сложных для простой причинно-следственной оценки альтернатив. Многие из моделей настолько сложны, что не всякий средний руководитель в состоянии воспользоваться ими самостоятельно. Однако, отсутствие основательного представления о моделях может привести руководителя к методу проб и ошибок и принятию необдуманных решений, вместо применения методов.

Модель – это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности. Поскольку форма модели менее сложна, а не относящиеся к делу данные, затуманивающие проблему в реальной жизни, устраняются, модель зачастую повышает способность руководителя к пониманию и разрешению встающих перед ним проблем. Модель также помогает руководителю совместить свой опыт и способность к суждению с опытом и суждениями экспертов. Может показаться странным, что возможности человека повышаются при взаимодействии с реальностью с помощью ее модели. Но это так, поскольку реальный мир организации исключительно сложен и фактическое число переменных, относящихся к конкретной проблеме, значительно превосходит возможности любого человека и постичь его можно, упростив реальный мир с помощью моделирования.

Встречается множество управленческих ситуаций, в которых желательно опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы. Конечно, руководители фирмы были бы не правы, если бы вложили миллионы в новое изделие, сначала не установив экспериментально, что оно будет функционировать как намечено, и, вероятно, будет принято потребителями. Определенные эксперименты в условиях реального мира могут и должны быть выполнены.

Существуют бесчисленные критические ситуации, когда требуется принять решение, но нельзя экспериментировать в реальной жизни. К примеру, когда фирма Фольксваген решила построить производственное предприятие в США, ей пришлось выбирать место с достаточным обеспечением рабочей силой, благоприятными условиями налогообложения и экономически подходящее с точки зрения приемки необходимых материалов и отгрузки готовых автомобилей. Ей пришлось затем определять последовательность сборки многих тысяч деталей модели Рэббит, выяснять, какие детали завод мог бы производить сам, а какие покупать, устанавливать необходимые уровни запасов каждой детали. Ясно, что фирма не могла решить эти проблемы, построив в порядке эксперимента в каждом возможном месте по заводу, да еще и по нескольким проектам.

Невозможно наблюдать явление, которое еще не существует и может быть никогда не состоится, как и проводить прямые эксперименты. Однако многие руководители стремятся рассматривать только реальное и осязаемое, и это, в конечном счете, должно выразиться в их повороте к чему-то видимому. Моделирование – единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать.

Как указывает Дэвид Б. Херц:

«Руководитель должен выбрать лучшую из имеющихся альтернатив, чтобы распределить свои ресурсы, установить для себя и других последовательность действий, привлечь новых людей и материальные ресурсы. Для этого ему нужно довериться некоторым описаниям особенностей и стабильности среды, в которой проявятся последствия решений как в кратко-, так и долгосрочной перспективе. Он должен представлять всю неопределенность такой среды, которая является одновременно неизбежной и непредсказуемой».

Типы моделей , которые менеджер использует для принятия решений можно разделить на физические, аналоговые и математические.

Физическая модель представляет то, что исследуется с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Отличительная характеристика физической (называется иногда портретной) модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность.

Примеры физической модели – синька чертежа завода, его уменьшенная фактическая модель, уменьшенный в определенном масштабе чертеж проектировщика. Такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места, а также разрешить сопряженные проблемы, например, размещение дверей, ускоряющее движение людей и материалов. Автомобильные и авиационные предприятия всегда изготавливают физические уменьшенные копии новых средств передвижения, чтобы проверить определенные характеристики типа аэродинамического сопротивления. Будучи точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, но при этом стоит она много меньше настоящего. Подобным образом строительная компания всегда строит миниатюрную модель, прежде чем начать строительство производственного или административного корпуса или склада.

Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя реальный объект, но не выглядит как таковой.

Пример аналоговой модели – организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии легко представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем, скажем, составление перечня взаимосвязей всех работников.

Математическая модель. В математической модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события. Пример математической модели и аналитической ее силы как средства, помогающего нам понимать исключительно сложные проблемы – известная формула Эйнштейна Е=mc 2 . Если бы Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в которой символы заменяют реальность, маловероятно, чтобы у физиков появилась даже отдаленная идея о взаимосвязи материи и энергии. Математические модели способствуют повышению силы абстракции человека, а значит и пониманию сложных явлений и проблем.

Использование моделей в управлении предприятием предполагает определение задачи, которая должна быть решена с помощью предлагаемой модели. Правильная постановка задачи невозможна без анализа проблемы, которая позволяет определить каковы причины возникших затруднений и затем точно сформулировать, что мы собираемся решить и получить. Только после этого осуществляется построение модели. Построение моделей для решения конкретной задачи, как и управление, является процессом. Основные этапы этого процесса – постановка цели, установление входных параметров (переменных) и общих ограничений, проверка модели на достоверность. Число возможных моделей в науке управления так же велико, как и число проблем, для решения которых они были разработаны. В управлении нашли наибольшее применение такие модели:

1 Модели оптимального обслуживания покупателей. Они позволяют уравновесить расходы на дополнительные каналы обслуживания;

2 Модели управления запасами. Цель данной модели свести к минимуму отрицательных последствий накопления запасов.

3 Модели линейного программирования применяются для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей.

4 Экономический анализ. Это тоже одна из форм построения модели. Например, построение модели основанной на анализе точки безубыточности заключается в уравновешивании общего дохода (прибыли) с издержками производства. (мескон).