Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Разработка научно обоснованных управленческих решений как основа устойчивого функционирования и развития предпринимательских структур 13
1.1. Предпринимательство и стратегический менеджмент: экономическая сущность и содержание 13
1.2. Системный подход и устойчивость как методологическая база принятия управленческих решений 27
1.3. Экономический механизм хозяйствования предпринимательских структур в аграрной сфере 44
Глава 2. Теоретические основы принятия управленческих решений в экономических системах 69
2.1. Понятие, функции и этапы принятия управленческих решений 69
2.2. Виды управленческих решений и их классификация 82
2.3. Информационные аспекты принятия управленческих решений 91
Глава 3. Теоретико-методологические аспекты принятия решений в условиях риска и неопределенности 101
3.1. Риск и неопределенность в АПК Ю1
3.2. Управление риском в сельском хозяйстве 121
3.3. Использование прикладной теории игр и математических методов моделирования в управлении сельскохозяйственного производства 131
Глава 4. Современное состояние и анализ изменчивости условий сельскохозяйственного производства 159
4.1. Анализ причин и оценка аграрного кризиса 159
4.2. Анализ устойчивости сельскохозяйственного производства Воронежской области 175
5. Оптимизация параметров функционирования сельскохозяйственных предприятий с учетом факторов риска и неопределенности 190
5.1. Автоматизация выбора оптимального решения с помощью разработки и реализации информационных систем 190
5.2. Организационно-экономическое обоснование и анализ реализации альтернатив в зависимости от уровня определенности внешней среды 203
5.3 Определение перспективных базовых параметров развития предпринимательских структур, функционирующих на селе 222
6. Основные направления государственного регулирования аграрной экономики, учитывающие фактор риска и неопределенности 236
6.1. Пути снижения риска для обеспечения устойчивого функционирования сельскохозяйственных предприятий 236
6.2. Учет фактора риска при планировании и выработке аграрной политики. 259
Выводы и предложения 274
Список использованной литературы 280
Приложение 304
- Системный подход и устойчивость как методологическая база принятия управленческих решений
- Информационные аспекты принятия управленческих решений
- Использование прикладной теории игр и математических методов моделирования в управлении сельскохозяйственного производства
- Автоматизация выбора оптимального решения с помощью разработки и реализации информационных систем
Введение к работе
Актуальность темы исследования
Произошедшие в экономике России за последние годы изменения выявили ряд дискуссионных и актуальных проблем, носящих теоретический и прикладной характер и имеющих чрезвычайно важное значение для устойчивого функционирования и развития аграрного сектора экономики. К приоритетным проблемам относятся вопросы теории, методологии и практики принятия управленческих решений в условиях риска и неопределенности.
Рыночная ориентация аграрного сектора все больше требует от хозяйственных руководителей умения видеть перспективы, принимать эффективные стратегические управленческие решения в сложившихся рискованных условиях хозяйствования. Более того, продолжающийся аграрный кризис, слабая государственная поддержка, рост нестабильности условий предпринимательской деятельности, специфические особенности самого сельского хозяйства объективно требуют учета факторов риска и неопределенности в предпринимательской деятельности на селе.
Кроме того, в целях обеспечения устойчивости функционирования сельских предпринимательских структур в изменяющихся, неопределенных условиях хозяйствования необходимо соблюдение и использование основных принципов стратегического менеджмента, реализация которых должна осуществляться, прежде всего, через принятие эффективных управленческих решений, основанных на системном подходе, анализе внешних и
внутренних факторов, прямо или косвенно влияющих на деятельность предприятия.
В этой связи существенно возрастает роль концептуальных и практически значимых разработок по проблемам принятия управленческих решений с учетом факторов риска и неопределенности.
Степень разработанности проблемы
В отечественной литературе в силу ряда объективных причин ощущается недостаток в теоретических и методологических работах по вопросам управленческих решений в условиях риска и неопределенности. Между тем в западных странах с развитыми рыночными отношениями существуют специализированные журналы по принятию решений в условиях риска, периодически выпускается и бесплатно распространяется среди сельских товаропроизводителей литература с конкретными предложениями, позволяющими повысить эффективность функционирования предприятия в условиях рискованного хозяйствования. Более того, в последнее время во многих развитых странах проблема риска и неопределенности в аграрной сфере поднята на государственный уровень. Так, в США при Министерстве сельского хозяйства создан специальный отдел - Risk Management Agency, разработавший достаточное количество соответствующих обучающих образовательных программ, к большинству из которых имеется свободный доступ на многочисленных WEB- сайтах.
В разное время проблемам принятия решений посвящались фундаментальные исследования отечественных и зарубежных ученых: М.Альберта, В.П. Афанасьева, Э.И. Вилкаса, Н.Н. Воробьева, Ю. Гермейера, Л.Г. Евланова, Е. Лемана, Р.Д. Льюса, Дж. Кейнса, К. Маркса, О. Моргенштерна, Ф. ІІайта, Дж. фон
Неймана, А.В. Нелсона, Л. Планкетта, X. Райфаа, Я.Р. Рельяна, Л. Сэвиджа, Г. Хейла, Дж. Ходжес и др.
Определенную значимость в решении целого ряда проблем по принятию управленческих решений в условиях риска и неопределенности имеют работы: Д. Алена, А.П. Альгина, Дж. Андерсона, П. Барри, И.Т. Балабанова, И.П. Бойко, В.А. Вознесенского, П.Г. Грабового, СИ. Грядова, В.И. Денисова, И.Б. Загай-това, А.П. Задкова, О. Ланге, В.Д. Камаева, А.П. Курносова, Н.Н. Моисеева, В.В. Розена, Р.И. Трухаева, П.Д. Половинкина, Б.А. Райзберга, В.Т. Севрук, И.М. Суркова, Е.А. Телегина, Э.А. Уткина и др. Однако многие теоретические и методологические вопросы принятия управленческих решений в аграрной сфере России, учитывающие рискованный характер функционирования предпринимательских структур на селе, остаются малоисследованными и слабо освещаются в отечественной экономической литературе. Актуальность и недостаточная разработанность этих проблем послужили основанием для проведения данного исследования.
Цель и задачи исследования
Цель настоящего исследования - разработка концептуальных теоретико-методологических и практических основ принятия управленческих решений в условиях риска и неопределенности, позволяющих обеспечить устойчивое функционирование предпринимательских структур в аграрной сфере.
В соответствии с поставленной целью были определены и решены следующие задачи:
- раскрыть сущность, содержание и структуру стратегического менеджмента, выявить основные проблемы и направления принятия стратегических управленческих решений;
выявить специфику сущности риска и неопределенности в сельском хозяйстве, выявить наиболее эффективные методы управления ими;
изучить и обобщить имеющиеся методические подходы к определению критериев принятия решений с учетом риска и неопределенности;
обосновать показатели, оценивающие качество критериев с точки зрения уровня риска при их долгосрочном и краткосрочном применении;
провести анализ современного состояния аграрной сферы, оценить устойчивость отдельных элементов производственных систем;
разработать информационную систему для автоматизации процессов моделирования, реализации и анализа полученных результатов решения экономико-математических задач;
оценить методами прикладной теории игр степень пригодности критериев принятия решений и выявить наиболее приемлемый из них, в зависимости от изменения экономической среды развития предприятий аграрной сферы;
определить базовые оптимальные параметры функционирования сельскохозяйственных предприятий на основе наилучшего критерия принятия решения;
обосновать и предложить пути снижения воздействия риска и неопределенности на функционирование сельскохозяйственных предприятий;
разработать и рекомендовать основные мероприятия, учитывающие фактор риска в планировании и выработке государственной аграрной политики.
Предмет и объекты исследования
Предметом исследования являются процессы управления аграрным производством в условиях риска и неопределенности.
Объектами исследования являются предприятия различных организационно-правовых форм предпринимательства аграрной сферы региона. Более углубленные научно-методические исследования были проведены на примере аграрных формирований Панинского и Бутурлиновского районов Воронежской области.
Теоретические и методологические основы, эмпирическая база исследования
Теоретической и методологической основой исследования послужили фундаментальные концепции, представленные в трудах отечественных и зарубежных ученых, программные и прогнозные разработки ведущих отечественных ученых, государственных органов власти и управления АПК РФ и областей ЦЧР, Указы Президента и постановления правительства РФ, законодательные, директивные и нормативные акты.
В диссертационной работе использованы абстрактно-логический, монографический, статистико-экономический, экономико-математический и другие методы экономических исследований.
Эмпирической базой обеспечения достоверности выводов и предложений послужили материалы Госкомстата РФ, Министерства сельского хозяйства и продовольствия Российской Федерации, отраслевых, региональных органов и институтов управления ЛПК, оперативные данные, документы и отчетность сельскохозяйственных предприятий областей ЦЧР.
Экономико-математические задачи оптимизации параметров развития сельскохозяйственного производства были реализо-
ваны на ПЭВМ с помощью разработанной автором автоматизированной информационной системы. При обработке аналитического материала и оформлении работы применялись пакеты прикладных программ Microsoft Excel, Microsoft Word и др.
Научная новизна диссертационной работы заключается в комплексном исследовании и разработке концепции управления сельскохозяйственными предприятиями в условиях риска и неопределенности. В рамках этой концепции:
уточнены сущность, содержание и структура стратегического менеджмента, исследованы основные проблемы и направления принятия стратегических управленческих решений;
дано авторское определение категории «риска», выявлены классификационные признаки рисков, особенности проявления и управления ими в аграрной сфере;
обоснован методический подход к качественной и количественной оценке критериев принятия решений с учетом риска и неопределенности;
предложены показатели средневзвешенного и максимального риска, оценивающие качество критериев при их долгосрочном и краткосрочном применении;
разработана и апробирована информационная система, позволяющая автоматизировать генерацию матрицы экономико-математических задач, а также расчет и оценку приемлемости критериев принятия решений;
оценена степень пригодности критериев принятия решений и выявлены наилучшие из них в зависимости от внешних и внутренних условий хозяйствования исследуемых предприятий;
определены оптимальные параметры функционирования сельскохозяйственных предприятий с учетом факторов риска и неопределенности;
предложены пути снижения воздействия риска и неопределенности на функционирование сельскохозяйственных предприятий;
разработаны и рекомендованы основные мероприятия, учитывающие фактор риска при планировании и выработке государственной аграрной политики.
Практическая значимость работы состоит в том, что теоретические выводы, предложенные методы и практические рекомендации, содержащиеся в диссертации, могут быть использованы сельскими предпринимательскими структурами при принятии управленческих решений в условиях риска и неопределенности, независимо от форм собственности, производственного направления и местоположения.
Материалы диссертации используются в преподавании курсов «Моделирование социально-экономических процессов в АПК», «Планирование и прогнозирование в АПК», «Автоматизированная обработка экономической информации». Отдельные положения и концептуальные решения работы применимы в преподавании и изучении курсов «Управление АПК», «Предпринимательство в АПК», «Финансовый менеджмент», а также в различных спецкурсах по повышению квалификации сельских предпринимателей.
Апробация работы.
Основные результаты исследования на различных этапах представлялись в научных докладах, рекомендациях и получили положительную оценку на международных, всероссийских, ре-
гиональных, межвузовских, вузовских научно-практических конференциях и совещаниях, проводившихся в Рейдинге (Великобритания), Вашингтоне (США), Форт Колинзе (штат Колорадо, США), Аламосе (штат Колорадо, США), Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Иркутске, Воронеже, Новгороде, Ст.Осколе, Мичуринске в течение последних десяти лет.
Отдельные положения диссертационного исследования вошли в учебник и учебные пособия, методические указания и используются в учебном процессе Воронежского государственного агроуниверситета им. К.Д. Глинки.
Материалы исследований соискателя используются руководителями, главными специалистами сельскохозяйственных предприятий, а также управлений сельского хозяйства и продовольствия областей ЦЧР, что подтверждается соответствующими актами и справками о внедрении. Кроме того, имеются рекомендации и отзывы ведущих специалистов департамента сельского хозяйства США и государственного университета штата Колорадо (США).
Некоторые результаты исследования вошли в научный проект «Управление хозяйственным риском в сельском хозяйстве», который стал финалистом пятого конкурса научных проектов, организованного Московским общественным научным фондом при содействии Фонда Форда.
За участие в коллективной монографии «Проблема функционирования различных форм предпринимательства в аграрной сфере» в 1998г. диссертант был награжден золотой медалью ВВЦ.
Автору, как молодому ученому в области экономики, постановлением №66 от 15.04.97 Президиума РАН была присуждена Государственная научная стипендия на 1997-2000гг.
Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в 67 работах, в том числе в семи монографиях и книгах, общим объемом 127,2 п.л., из них авторского текста - 44,6п.л.
Системный подход и устойчивость как методологическая база принятия управленческих решений
В последние 20-30 лет появились подходы, рассматриваемые многими как универсальное средство решения сложных задач. Наибольшую известность среди них получил так называемый системный подход. Существуют чисто философские исследования проблем системного подхода. Понимая всю важность и многообразие форм его применения, мы тем не менее ограничимся далее рассмотрением общих подходов только с одной точки зрения - их практической пригодности для решения проблем выбора в уникальных ситуациях.
Основной методологической базой для принятия управленческих решений выступает системный подход, общая теория систем и системный анализ, которые в совокупности составляют современную область системных исследований [54].
Обычно в литературе понятия «системный подход» и «общая теория систем» отождествляют, подразумевая под ними методологию управления системами, обеспечивающую широкое поле зрения, для того чтобы охватить весь спектр проблемы, а не его отдельные части [128].
Впервые теория систем была применена в точных науках и в технике. Позднее (в 50-х годах) появились первые экономические исследования с применением теории систем. Использование теории систем при принятии управленческих решений позволило руководителям увидеть организацию в единстве составляющих ее частей, которые неразрывно переплетаются с внешним миром [132]. В развитии системных исследований можно выделить четыре этапа. Первый этап ознаменовался появлением работы А.А. Богданова «Всеобщая организационная наука» [35], явившейся исторически первым вариантом общей теории систем (20-е годы). В 30-е годы идея системного подхода была возрождена в работах Л. Берталанфи [31] и других ученых [208,211]. С рождением кибернетики системные исследования получили свое подлинное развитие на солидной научной и технической базе, с использованием опыта проектирования автоматических и автоматизированных систем. В 60-е годы были созданы и создаются и ныне оригинальные варианты общей теории систем, имеющие собственный математический аппарат и реализуемые на современных ЭВМ [209, 229].
Следует отметить, что основополагающим в общей теории систем является выявление природы понятия системы. Именно определение системы вызывает наибольшие разногласия среди различных школ системных исследований.
Так, например, Ю.А. Шрейдер и А.А. Шаров трактуют понятие системы «... как целостности, определяемой некоторой организующей общностью этого целого» [229, с.68]. Дж. ван Гиг под системой подразумевает «... совокупность или множество связанных между собой элементов» [54, с.17]. По мнению A.M. Гатаулина «...системой называется относительно обособленная и упорядоченная совокупность обладающих особой связностью и целесообразно взаимодействующих элементов, способных реализовать определенные функции» [130, с.9].
По нашему мнению, наиболее удачное определение дано в работе B.C. Тюхтина: «Система есть множество связанных между собой компонентов той или иной природы, упорядоченное по отношениям, обладающим вполне определенными свойствами: это множество характеризуется единством, которое выражается в интегральных свойствах и функциях множества» [208, с. 11].
Таким образом, в самом общем представлении под системой может пониматься соединение составных частей, самостоятельно существующих в природе, а также нечто абстрактное, порожденное воображением человека. Такой подход к определению понятия системы заранее предполагает существование связей между ее элементами. При этом следует подчеркнуть, что общие свойства системы не являются простой суммой свойств, составляющих ее элементов, а определяются совместным их функционированием в реальных условиях среды.
Обычно системы классифицируют по следующим критериям: степень сложности системы, ее детерминированность, характер взаимодействия со средой.
По степени сложности выделяют простые, сложные, сверхсложные системы. К простым относятся системы, имеющие простую структуру и легко поддающиеся математическому описанию, они могут быть реализованы без использования ЭВМ. Сложными являются системы, имеющие много внутренних связей и сложное математическое описание, реализуемое на ЭВМ. Сверхсложными принято называть системы, сущность взаимосвязей которых не вполне понятна. Такие системы не поддаются математическому описанию.
Границы между указанными классами размыты и могут со временем смещаться. Например, совершенствование математического аппарата и вычислительной техники позволяет дать описание систем, для которых это раньше было невозможно, или сложное описание сделать простым.
По второму критерию системы делятся на детерминированные и вероятностные. Если в процессе взаимодействий последовательность событий задана однозначно, то такие системы называют детерминированными. В вероятностных системах последовательность событий строго не детерминирована, а носит вероятностный характер.
По характеру взаимодействия со средой разделяют два основных типа систем: закрытые и открытые. Закрытая система имеет фиксированные границы, и она может функционировать относительно независимо от окружающей среды. Открытая же система, наоборот, не может функционировать без взаимодействия с внешней средой. Она не является самообеспечивающейся, и, кроме того, такая система имеет способность приспосабливаться, ибо для продолжения функционирования необходимо адекватно реагировать на изменения окружающей среды.
Экономическая система является функциональной подсистемой общества, в которой осуществляются производство, распределение, обмен и потребление материальных благ. Она необычайно сложна по составу элементов и структуре и включает разнообразные технические, биологические, производственные и другие системы, которые сами по себе также очень сложны. Отличительной особенностью экономической системы является участие в ней человека как пользователя и ресурса труда, носителя и преобразователя информации. В то же время человек стоит над экономической системой, определяя цель ее функционирования.
Информационные аспекты принятия управленческих решений
Информационное обеспечение - одна из важнейших обеспечивающих функций, качество которой является определяюшим фактором обоснованности и эффективности принимаемого решения. С развитием технических средств передачи, восприятия и анализа различного рода сведений, а также с зарождением информатики и кибернетики понятие "информация" стало объектом специального исследования. Это привело к формированию целого семейства теорий информации и к самым различным определениям самого понятия "информация". Об этом свидетельствует и высказывание Л.И. Лапотникова: «... ее определений много, они сложны и противоречивы» [122, с.145].
Одно из первых определений информации принадлежит Н.Винеру: "Информация - это обозначение содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспособления к нему наших чувств. Процесс получения и использования информации является процессом нашего приспособления к случайностям внешней среды и нашей жизнедеятельности в этой среде" [43].
Обычно информация может рассматриваться с трех основных точек зрения[81]:
а) с поведенческой точки зрения создание порции информации осуществляется по некоторой причине, а получение этой информации может привести к некоторому результату (наблюдаемому действию или мыслительной операции);
б) с математико-лингвистической точки зрения порция информации может быть описана путем соотнесения ее с другой информацией, указания ее смысла и структуры;
в) с физико-технической точки зрения рассматриваются физические аспекты проявления информации - ее материальный носитель, разрешающая способность и точность, с которыми онафиксируется, количество информации, которое производится, передается или принимается, и т.д. По мнению других ученых, информация может быть отнесена к следующим трем видам[56].
1. Подсознательная или интуитивная информация. Источниками такой информации могут быть: опыт предыдущих поколений, знания, полученные в процессе обучения и т.д. Такого рода информация в основном используется в экспертных заключениях.
2. Информация, характеризующая предметное описание объекта. Она описывает состояние объекта естественным языком и позволяет получить некоторые результаты, основываясь на формальных методах математической логики и логики предложений.
3. Формальные статистические данные. Они позволяют разрабатывать и проверять принятые решения, используя официальные данные статистики.
Информация может быть до поры не востребована руководителем или принята им с определенными искажениями. В реальной жизни он оперирует не с информацией как таковой, а с ее субъективной субстанцией - данными. Донные - это информация, представленная в формализованном виде с помощью специальных символов, буквенных и цифровых знаков.
Для принятия управленческих решений важным моментом является получение, обработка и количественная оценка той информации, которая уменьшает неопределенность о свершении какого-либо события. Для количественной оценки информации можно использовать формулу1, предложенную К. Шенноном в 1948г.[104]. Согласно теории К. Шеннона любому объекту (системе, процессу) присуща степень неопределенности, которая определяется числом возможных состояний объекта и характеризуется с помощью понятия "вероятность". Вероятность может рассматриваться как мера возможности наступления какого-то события. Когда вероятность события велика, тогда больше уверенность в том, что оно произойдет, и тем меньше информации содержит сообщение об этом событии. Когда вероятность события мала, сообщение о том, что такое событие случится, является очень информативным.
Несомненно, что увеличение количества получаемой информации вовсе не означает повышение эффективности принятия решения. Поэтому в ходе сбора информации необходимо различать неуместную и релевантную информацию. Релевантная информация - это данные, касающиеся только конкретной пробле-мы[132].
На наш взгляд, для принятия эффективных управленческих решений необходимо владеть так называемой «живой», релевантной информацией. Она включает в себя: политические, экономические, социальные, технологические данные и факты; информацию о текущем состоянии рынка и т.д.
Использование прикладной теории игр и математических методов моделирования в управлении сельскохозяйственного производства
Принятие решений могло бы быть достаточно «легким» процессом, если бы принимающие решения знали однозначно, какой результат получат. Однако в реальной жизни очень часто возникают такие утверждения, как: «Если бы я знал, что это случится, я бы никогда этого не сделал»; или «Если бы мне было известно, что цена на зерно за последний месяц упадет, я бы реализовал его на прошлой неделе»; или «Если бы мне было известно, что будет плохой урожай озимых из-за заморозков, я бы застраховал свои посевы». Таким образом, последствия решения обычно не известны, когда решение уже принято. Тем не менее решения должны быть приняты и предприняты определенные действия для их реализации.
В связи с этим возникает необходимость в разработке специальных методических подходов (основанных на использовании математических методов и моделей), с целью повышения эффективности принятия управленческих решений в условиях риска и неопределенности.
Общеизвестно, что одной из особенностей принятия управленческих решений является использование моделей. Существуют много причин, обусловливающих использование моделей при принятии решений. Наиболее важными из них являются:
естественная сложность организационных систем;
невозможность проведения экспериментов;
необходимость оценки будущих результатов принятых решений.
По определению К. Шеннона, модель - это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности [270].
В научной литературе выделяют три базовых типа моделей: физические, аналоговые и математические.
В исследовании экономических систем наиболее широкое распространение получили математические модели и моделирование. Это связано с тем, что экономические системы характеризуются сложными количественными взаимозависимостями, которые можно выразить как взаимосвязь множества переменных и которые хорошо поддаются математическому описанию в виде уравнений и неравенств. Используются они как средство изучения, как инструмент познания экономических явлений. Анализируя уравнения и неравенства, которые описывают количественные взаимосвязи данной системы, тем самым анализируют и изучают саму экономическую систему.
Сущность экономико-математической модели в сжатой и емкой форме выразил B.C. Немчинов: «Экономико-математическая модель представляет собой концентрированное выражение общих взаимосвязей и закономерностей экономического явления в математической форме»[146,ст. 46].
История применения математических методов в экономике началась в XVIII веке, когда Ф. Кенэ опубликовал свою экономическую таблицу, в которой впервые была сделана попытка графически представить процесс воспроизводства как взаимоотношения между различными группами населения. К. Маркс высоко оценил работу Ф. Кенэ и дал свою собственную усовершенствованную таблицу [129].
Наиболее бурное развитие экономико-математических исследований началось с 30-х годов XX века. Среди множества ученых, занимавшихся этими исследованиями, можно выделить Л. Канторовича, Дж. фон Неймана, В. Немчинова и др.
Свое дальнейшее развитие экономико-математические исследования получили в работах А.Аганбегяна, М.Браславца, В. Данилова - Данильяна, Э. Крылатых, А. Курносова, В. Милосер-дова, А. Онищенко и др. Ими были разработаны экономико-математические модели для разных иерархических уровней управления АПК.
Теоретической основой применения экономико-математических методов являются экономическая теория и кибернетика, теория исследования операции, теория вероятности, эконометрика. Экономическая кибернетика, опираясь на обобщенную методологическую базу для решения тех или иных проблем, привлекает различные специальные методы, формирует собственные методологические принципы. К ним можно отнести принцип двойственного рассмотрения, требующий анализа всякой целостной системы, во-первых, как относительно обособленной со стороны ее структуры и внутренних механизмов, во-вторых, как подсистему более общей системы со стороны ее функций, ее взаимодействия с системным окружением.
Экономико-математические модели могут предназначаться для исследования разных сторон народного хозяйства и его отдельных частей. При классификации моделей по исследуемым экономическим процессам и содержательной проблематике можно выделить модели народного хозяйства в целом и его подсистем - отраслей, регионов и т.д., комплексы моделей производства, потребления, формирования и распределения доходов, трудовых ресурсов, ценообразования, финансовых связей и т.д.
По целевому назначению экономико-математические модели делятся на теоретико-аналитические, используемые в исследованиях общих свойств и закономерностей экономических процессов, и прикладные, применяемые в решении конкретных экономических задач (модели экономического анализа, прогнозирования, управления).
Автоматизация выбора оптимального решения с помощью разработки и реализации информационных систем
Любое сельскохозяйственное предприятие, независимо от организационной формы хозяйствования, является сложной экономической системой, в определении перспектив развития которой главенствующая роль отводится использованию экономико-математических методов. Применение экономике-математических методов на основе использования современных ЭВМ и пакетов прикладных программ дает ряд существенных преимуществ перед другими методами. А именно:
повышается скорость и качество разработки планов; появляются условия реализации многовариантной постановки задачи;
предоставляется возможность оперативной корректировки в соответствии с изменением внутренних и внешних условий производства;
полностью реализуется принцип системного подхода. Однако решение оптимизационных задач, как показывает опыт реализации их на ПЭВМ, требует проведения большого числа предварительных расчетов при подготовке входной информации, анализа результатов решения и т.д. Зачастую все расчеты довольно трудоемкие и страдают определенной степенью неточности.
Поэтому наиболее рациональной формой использования ПЭВМ для реализации оптимизационных задач является разработка и реализация автоматизированных информационных систем.
Следует подчеркнуть, что разработка таких информационных систем для каждой отдельной задачи или комплекса задач требует выполнения следующих операций: ввод программы машинного решения задачи и размещение ее в памяти ЭВМ, ввод исходных данных, логический и арифметический контроль введенной информации, исправление ошибочных данных, компоновка входных массивов и сортировка введенной информации, вычисление по заданному алгоритму, получение выходных массивов информации, редактирование выходных форм, вывод информации на экран и на машинные носители, печать таблиц с выходными данными.
Выбор того или иного варианта технологии определяется прежде всего объемно-временными особенностями решаемых задач, периодичностью, срочностью, требованиями к быстроте обработки сообщений и зависит как от диктуемого практикой режима взаимодействия пользователя с ЭВМ, так и режимных возможностей технических средств - в первую очередь ЭВМ.
Кроме того, при разработке автоматизированных информационных систем важное значение имеет построение технологического процесса, которое определяется следующими факторами: особенностями обрабатываемой экономической информации, ее объемом, требованиями к срочности и точности обработки, типами, количеством и характеристиками применяемых технических средств.
Эти факторы ложатся в основу организации технологии, которая включает установление перечня, последовательности и способов выполнения операций, порядка работы средств автоматизации и т.п. Организация технологического процесса должна обеспечить его экономичность, комплексность, надежность функционирования, высокое качество работ. Это достигается использованием системотехнического подхода к проектированию технологии решения экономических задач. При этом имеет место комплексное взаимосвязанное рассмотрение всех факторов, путей, методов построения технологии, применение элементов типизации и стандартизации, а также унификации схем технологических процессов.
Технология автоматизированной обработки экономической информации строится на принципах:
интеграции обработки данных и возможности работы пользователей в условиях эксплуатации автоматизированных систем централизованного хранения и коллективного использования данных (банков данных);
распределенной обработки данных на базе развитых систем передачи;
рационального сочетания централизованного и децентрализованного управления и организации вычислительных систем;
моделирования и формализованного описания данных, процедур их преобразования, функций и рабочих мест исполнителей;
учета конкретных особенностей объекта, в котором реализуется машинная обработка экономической информации.
Исходя из этого нами была разработана и реализована (с помощью Microsoft Visual Basic и Microsoft Excel 97) автоматизированная информационная система для подготовки входной информации, моделирования, автоматической генерации матрицы, реализации и анализа экономико-математических задач.
В основу данной информационной системы положена разработка и реализация экономико-математической модели по оптимизации отраслевой структуры производства в сельскохозяйственных предприятиях. Если до сих пор такие экономико-математические модели разрабатывались на основе заранее подготовленной вручную входной информации, то предлагаемая информационная система позволяет автоматизировать практически все этапы ее реализации.
