Опубликован: 11.08.2009 | Доступ: свободный | Студентов: 5383 / 993 | Оценка: 4.45 / 4.23 | Длительность: 28:40:00
Специальности: Руководитель
Лекция 10:

Вероятностно-статистические методы принятия решений

Аннотация: Лекция посвящена общему описанию эконометрических, экспертных и других методов принятия решений в контроллинге, дается понятие и классификация рисков, а также подходов к их оцениванию. Описывается модель инновационного процесса и предлагается подход к оценке риска реализации инновационного проекта в вузе. Уделяется внимание вопросу принятия решений в условиях инфляционного риска.
Ключевые слова: принятия решений, информация, поддержка, ПО, затраты, статистический анализ, место, статистика, значение, имитационные модели, бухгалтерский баланс, информатика, экспертные оценки, контроль, выход, надежность, адаптивного алгоритма, нейронная сеть, программа, нейрон, множества, входной, сеть, нечеткая математика, менеджмент, математика, АРМ, контрольные карты, представление, слежение, контролируемые параметры, целый, равенство, однородность, метод наименьших квадратов, анализ, операции, мощность, гипотеза, технологический процесс, коэффициенты, ассоциация, робастность, функция, работ, поиск, объект, выборка, дисперсия, сходимость, оценка максимального правдоподобия, конечные, испытание Бернулли, вероятность, точность прогноза, путь, оценивание, линеаризация, значимость, список, регрессионными зависимостями, полезность, распознавание образов, отношение, информационный шум, компьютерное моделирование, интерпретация, конкурентное окружение, среда безопасности, источник данных, связь, программные средства, цикла, CASE, поток, стоимость, NPV, сценарий, вектор, расходы, деятельность, коэффициент вариации, лингвистическая переменная, подразделения, риск поставщика, валютный курс, оценка риска, ущерб, плата, действительное число, статистические методы, слабое звено, задача оценки, медиана, минимизация, исключение, менеджер, система поддержки принятия решений, параметр, оптимизация, точность, свертка, вес, быстродействие, прибыль, минимум, группа, распространение программного продукта, индекс, опрос, товар, процент, бухгалтерский учет, оплата, Корзина, фирма, кредит, амортизационные отчисления

Эконометрические методы принятия решений в контроллинге

Эконометрика в контроллинге. О принятии решений в контроллинге уже не раз говорилось. Поэтому обсуждение проблем использования вероятностно-статистических методов в теории принятия решений естественно начать с проблематики контроллинга.

Контроллеру нужна разнообразная информация, нужны удобные инструменты для ее анализа. Следовательно, информационная поддержка контроллинга необходима для успешной работы контроллера. Без современных компьютерных инструментов анализа и управления, основанных на продвинутых эконометрических и экономико-математических методах и моделях, невозможно эффективно принимать управленческие решения. Недаром специалисты по контроллингу большое внимание уделяют проблемам создания, развития и применения компьютерных систем поддержки принятия решений.

Эконометрика и высокие статистические технологии - неотъемлемая часть любой современной системы поддержки принятия решений. Что стоит за этими понятиями?

Что такое эконометрика? Согласно Большому Энциклопедическому словарю (М.: Большая Российская Энциклопедия, 1997), эконометрика - наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Эконометрические методы - это, прежде всего, методы статистического анализа конкретных экономических данных, естественно, с помощью компьютеров.

Статистические (эконометрические) методы используются в зарубежных и отечественных экономических и технико-экономических исследованиях, работах по управлению (менеджменту). Применение прикладной статистики и других эконометрических методов дает заметный экономический эффект. Например, в США - не менее 20 миллиардов долларов ежегодно только в области статистического контроля качества. В 1988 г. затраты на статистический анализ данных в нашей стране оценивались в 2 миллиарда рублей ежегодно. Согласно расчетам сравнительной стоимости валют на основе потребительских паритетов, эту величину можно сопоставить с 2 миллиардами долларов США. Следовательно, объем отечественного "рынка статистических и эконометрических услуг" был на порядок меньше, чем в США, что совпадает с оценками и по другим показателям, например, по числу специалистов.

В мировой науке эконометрика занимает достойное место. Об этом свидетельствует, например, присуждение Нобелевских премий по экономике. Их получили эконометрики Ян Тильберген, Рагнар Фриш, Лоуренс Клейн, Трюгве Хаавельмо, Джеймс Хекман и Дэниель Мак-Фадден. В 2003 г. к ним добавились Энгл Грейнджер и Кеннет Риглз. Выпускается ряд научных журналов, полностью посвященных эконометрике, в том числе: Journal of Econometrics (Швеция), Econometric Reviews (США), Econometrica (США), Sankhya (Indian Journal of Statistics. Ser.D. Quantitative Economics. Индия), Publications Econometriques (Франция), электронный еженедельник "Эконометрика" (Россия). Публикуются также тысячи статей в иных изданиях и книг. Действуют национальные и международные эконометрические общества, объединяющие десятки тысяч специалистов. В настоящее время в России начинают развертываться теоретические и практические эконометрические исследования, а также положено начало распространению обучения этой дисциплине.

Высокие статистические технологии в эконометрике. Начнем с примеров.

Многие данные в реальной социально-экономической деятельности, а потому и в информационных системах поддержки принятия решений имеют нечисловой характер, например, являются словами или принимают значения из конечных множеств (выбор происходит из конечного числа градаций). Нечисловой характер имеют и упорядочения, которые дают эксперты или менеджеры, например, выбирая главную цель предприятия, следующую по важности и т.д., сравнивая образцы продукции с целью выбора наиболее подходящего для запуска в серию и др. Значит, для контроллинга нужна статистика нечисловых данных. Далее, многие величины известны не абсолютно точно, а с некоторой погрешностью - лежат в пределах от одной границы до другой. Другими словами, исходные данные - не числа, а интервалы. Это - следствие общеинженерного утверждения: любое измерение проводится с погрешностями. Следовательно, контроллеру нужна статистика интервальных данных. В предыдущей главе показано, что мнения людей естественно описывать в терминах теории нечеткости. Значит, контроллеру нужна статистика нечетких данных. Все это (статистика нечисловых данных, статистика интервальных данных, статистика нечетких данных) - высокие статистические технологии. Разработанные за последние 10-30 лет, они основаны на последних достижениях прикладной математической статистики.

Важная часть эконометрики - применение высоких статистических технологий к анализу конкретных экономических данных. Такие исследования зачастую требуют дополнительной теоретической работы по "доводке" статистических технологий применительно к конкретной ситуации. Большое значение для контроллинга имеют не только общие методы, но и конкретные эконометрические модели, например, вероятностно-статистические модели тех или иных процедур экспертных оценок или экономики качества, имитационные модели деятельности организации. И конечно, такие конкретные применения, как расчет и прогнозирование индекса инфляции. Ясно, что годовой бухгалтерский баланс предприятия может быть использован для оценки его финансово-хозяйственной деятельности только с привлечением данных об инфляции.

Бесспорно, что экономисты, менеджеры и инженеры, прежде всего специалисты по контроллингу, должны быть вооружены современными средствами информационной поддержки, в том числе высокими статистическими технологиями и эконометрикой.

В середине 1980-х годов в советской средней школе ввели новый предмет "Информатика". И сейчас молодое поколение превосходно владеет компьютерами, мгновенно осваивая быстро появляющиеся новинки, и этим заметно отличается от тех, кому за 30-40 лет. Если бы удалось ввести в средней школе курс вероятности и статистики - а такой курс есть в Японии и США, Швейцарии, Кении и Ботсване, почти во всех странах мира - то ситуация могла бы быть резко улучшена.

Статистические технологии применяют для анализа данных двух принципиально различных типов. Один из них - это результаты измерений различных видов, например, результаты управленческого или бухгалтерского учета, данные Госкомстата и др. Короче, речь идет об объективной информации. Другой - это оценки экспертов, на основе своего опыта и интуиции делающих заключения относительно экономических явлений и процессов. Очевидно, это - субъективная информация. Стабильная экономическая ситуация позволяет рассматривать длинные временные ряды тех или иных экономических величин, полученных в сопоставимых условиях. В подобных условиях данные первого типа вполне адекватны. В быстро меняющихся условиях приходится опираться на экспертные оценки. Такая новейшая часть эконометрики, как статистика нечисловых данных, была создана как ответ на запросы теории и практики экспертных оценок.

Для решения каких экономических задач может быть полезна эконометрика? Практически для всех, использующих конкретную информацию о реальном мире. Только чисто абстрактные, отвлеченные от реальности исследования могут обойтись без нее. В частности, эконометрика необходима для прогнозирования, в том числе поведения потребителей, а потому и для планирования. Выборочные исследования, в том числе выборочный контроль, основаны на эконометрике. Но планирование и контроль - основа контроллинга. Поэтому эконометрика - важная составляющая инструментария контроллера, воплощенного в компьютерной системе поддержки принятия решений. Прежде всего, оптимальных решений, которые предполагают опору на адекватные эконометрические модели. В производственном менеджменте это может означать, например, использование оптимизационных эконометрических моделей типа тех, что применяются при экстремальном планировании эксперимента (они позволяют повысить выход полезного продукта на 30-300%).

Высокие статистические технологии в эконометрике предполагают адаптацию применяемых методов к меняющейся ситуации. Например, параметры прогностического индекса меняются вслед за изменением характеристик используемых для прогнозирования величин. Таков метод экспоненциального сглаживания. В соответствующем алгоритме расчетов значения временного ряда используются с весами. Веса уменьшаются по мере удаления в прошлое. Многие методы дискриминантного анализа основаны на применении обучающих выборок. Например, для построения рейтинга надежности банков можно с помощью экспертов составить две обучающие выборки - надежных и ненадежных банков. А затем с их помощью решать для вновь рассматриваемого банка, каков он - надежный или ненадежный, а также оценивать его надежность численно, т.е. вычислять значение рейтинга.

Нейронные сети. Один из способов построения адаптивных эконометрических моделей - нейронные сети. При этом упор делается не на формулировку адаптивных алгоритмов анализа данных, а - в большинстве случаев - на построение виртуальной адаптивной структуры. Термин "виртуальная" означает, что "нейронная сеть" - это специализированная компьютерная программа, "нейроны" используются лишь при общении человека с компьютером. Методология нейронных сетей идет от идей кибернетики 1940-х годов. В компьютере создается модель мозга человека (весьма примитивная с точки зрения физиолога). Основа модели - весьма простые базовые элементы, называемые нейронами. Они соединены между собой, так что нейронные сети можно сравнить с хорошо знакомыми экономистам и инженерам блок-схемами. Каждый нейрон находится в одном из заданного множества состояний. Он получает импульсы от соседей по сети, изменяет свое состояние и сам рассылает импульсы. В результате состояние множества нейтронов изменяется, что соответствует проведению эконометрических вычислений.

Нейроны обычно объединяются в слои (как правило, два-три). Среди них выделяются входной и выходной слои. Перед началом решения той или иной задачи производится настройка. Во-первых, устанавливаются связи между нейронами, соответствующие решаемой задаче. Во-вторых, проводится обучение, т.е. через нейронную сеть пропускаются обучающие выборки, для элементов которых требуемые результаты расчетов известны. Затем параметры сети модифицируются так, чтобы получить максимальное соответствие выходных значений заданным величинам.

С точки зрения точности расчетов (и оптимальности в том или ином эконометрическом смысле) нейронные сети не имеют преимуществ перед другими адаптивными эконометрическими системами. Однако они более просты для восприятия. Надо отметить, что в эконометрике используются и модели, промежуточные между нейронными сетями и "обычными" системами регрессионных уравнений (одновременных и с лагами). Они тоже используют блок-схемы, как, например, универсальный метод моделирования связей экономических факторов ЖОК.

Заметное место в математико-компьютерном обеспечении принятия решений в контроллинге занимают методы теории нечеткости (см. предыдущую главу). Начало современной теории нечеткости положено работой Л.А.Заде 1965 г., хотя истоки прослеживаются со времен Древней Греции. Это направление прикладной математики получило бурное развитие. К настоящему времени по теории нечеткости опубликованы тысячи книг и статей, издается несколько международных журналов (больше половины - в Китае и Японии), постоянно проводятся международные конференции. Нечеткая математика и логика - мощный элегантный инструмент современной науки, который на Западе и на Востоке (в Японии, Китае) можно встретить в программном обеспечении десятков видов изделий - от бытовых видеокамер до систем управления вооружениями.

Эконометрические методы в контроллинге. Обсудим подробнее, что может дать эконометрика контроллеру, какие инструменты анализа данных она может предложить ему для разработки управленческих решений.

Проблемы такого рода - а именно, что может дать эконометрика той или иной области, какие средства решения типовых задач она может предложить - рассматриваются постоянно. Проводились дискуссии на весьма актуальную и широкую тему: "Что дает прикладная статистика народному хозяйству?". Подробно обсуждался набор эконометрических и экономико-математических инструментов, поддерживающих менеджмент и маркетинг малого бизнеса. Средством поддержки проведения экспертных исследований, в частности, в задачах обеспечения химической безопасности биосферы и экологического страхования, служило автоматизированное рабочее место "Математика в экспертизе" (АРМ МАТЭК). С целью эконометрической поддержки задач сертификации и обеспечения качества промышленной продукции были разработаны диалоговые системы по статистическому приемочному контролю, планированию эксперимента, контрольным картам, надежности и испытаниям, прикладной статистике и другим вопросам. Обобщая, можно сказать, что любая достаточно важная и развитая прикладная сфера деятельности требует создания адекватного эконометрического сопровождения.

Дмитрий Лямин
Дмитрий Лямин
Анна Корнева
Анна Корнева

Подскажите, пожалуйста, помимо самого обучения 1 руб. и отправки диплома по почте (за пересылку), ещё нужно платить за оформление самого диплома или удостоверения?