Любая экономическая деятельность связана с переработкой и использованием информации. Сфера экономики, для которой количественные оценки являются неизбежной принадлежностью, в течении нескольких десятилетий использовала ЭВМ не только как более производительный арифмометр, изменивший скорость счета на несколько порядков, но и как инструмент позволяющий сравнивать все возможные варианты альтернативных стратегий и принимать наилучшее (оптимальное) решение при анализе экономических проблем.

Однако очень быстро наступила известная переоценка ценностей: идеи оптимизации оказались не столь всеобъемлющими, какими представлялись изначально. Во-первых, представление о том, “что такое хорошо, и что такое плохо”, не так просто, для его анализа нужны глубокие исследования. Во-вторых, даже если критерий оптимальности и сформулирован, то нахождение оптимального плана само по себе не решает все вопросы, так как разнообразные случайные обстоятельства, учесть которые заранее невозможно в принципе, могут привести к существенному отклонению результата от плана.

Таким образом, часто вопрос о выборе решений оказывается настолько сложным, что введение критерия, по которому можно было бы провести сравнение различных вариантов воздействия на систему, просто неосуществимо. Поэтому необходим неформальный, с участием эксперта, анализ последствий каждого из вариантов принимаемого решения. В данном случае высокую продуктивность приносит использование методов исследования, которые принято называть имитационными. Главная особенность их состоит в проведении имитационного эксперимента, но только не с объектом, а с его математической моделью. Причем реализация эксперимента осуществляется на ЭВМ.

Имитационные исследования используются для анализа сложных систем в таких непохожих областях науки, как исследование ядерных реакторов и изучение психологии человека, моделирование боевых действий и анализ последствий экологических катастроф, изучение распространения эпидемий и моделирование исторических процессов. Особо важное место имитационные методы занимают в анализе экономических процессов.

В экономических исследованиях имитация используется в широком диапазоне задач. К наиболее типичным хозяйственным задачам, где можно эффективно использовать имитационное моделирование для принятия решений, относят следующие:

• Управление запасами
• Работа системы массового обслуживания
• Производственное планирование
• Анализ рисков
• Использование ресурсов

Одно из основных направлений применения имитационного моделирования – системы массового обслуживания. Примерами таких систем служат телефонные станции, ремонтные мастерские, торговые предприятия, билетные кассы. Работа подобной системы заключается в обслуживании поступающего в нее потока требований (вызовы абонентов, приход покупателей в магазин, прохождение автомобилями перекрестков дорог, обмен информацией между пользователями компьютерной сети). Причем очень часто в большинстве случаев возникает недопустимая ситуация: время ожидания и количество клиентов, ожидающих обслуживания, нарастают очень быстро. Таким образом, наступает момент, когда клиенты не захотят ждать более и по причине плохого обслуживания постараются найти ту организацию, которая обеспечит им более удовлетворительное обслуживание.

Итак, задача состоит в том , чтобы “уравновесить” два фактора – затраты на содержание обслуживающих устройств и затраты на пребывание в очереди. Эти вопросы зачастую связаны с такими переменными, как время и частота прибытия, время обслуживания и использование определенного числа точек обслуживания. Изменение этих переменных меняет качество обслуживания клиентов.

Приведем пример. Клиенты приходят в банк и выстраиваются в одну очередь, которая обслуживается несколькими окнами. Интенсивность входящего потока укажет на оптимальное количество окон, которые должны быть открыты.

Наиболее эффективным методом улучшения обслуживания клиентов является изучение реальных систем путем имитации, или моделирования их работы на ЭВМ. Метод имитации включает следующие этапы:

• Выявление хозяйственной задачи (постановка проблемы)
• Сбор информации
• Построение имитационной модели
• Проведение имитационного эксперимента
• Принятие решения.

Исходной точкой разработки имитационной модели является постановка хозяйственной задачи, например, проведение анализа колебаний спроса на обслуживание автомобилей бензозаправочной станцией. Для того, чтобы было достаточно информации для построения рабочей модели, производится сбор случайных данных: количество заказов за один день, количество заказов, выполняемое одной бензоколонкой, убытки за день. Если отчетные данные полны, то изучив их за большой промежуток времени, можно установить закономерности, которым подчиняются эти случайные величины, то есть найти законы их распределения и тем самым построить математическую модель изучаемого процесса, а на ее основе – программу для ЭВМ.

Далее с помощью генераторов случайных чисел, которые имеются на всех современных ЭВМ, формируются необходимые случайные числа – количество заказов за день, количество заказов, выполняемые каждой бензоколонкой, то есть ЭВМ осуществляет имитационный эксперимент или имитирует ситуацию, которая сложилась на бензозаправочной станции в очередной день. Затем фиксируется произвольное (но разумное) число бензоколонок и подсчитываются убытки за день, при этом учитываются и затраты на содержание бензоколонок и затраты от потери клиентов. Далее необходимо провести аналогичные расчеты для бензозаправочных станций с различным числом бензоколонок и на большое число дней. То количество бензоколонок, которому соответствуют наименьшие средние затраты, и является более предпочтительным.

Таким образом, в имитационном эксперименте присутствие случайных непредсказуемых воздействий сводится к использованию случайных чисел в качестве основы моделирования различных количественных и финансовых данных. С помощью случайных чисел можно смоделировать объем выпуска на сборочной линии, спрос на некую модель товара в течении определенного периода, время обслуживания клиентов. Полученные значения можно далее использовать для проверки возможных явлений и процессов, при этом проверка осуществляется в искусственной среде и не несет в себе рисков. Что позволяет руководителю службы анализировать такие переменные как длина очереди, время ожидания и использовать полученные результаты при определении численности персонала и технических средств, необходимых для проведения эффективной работы в реальном режиме времени.

Итак, имитационные методы анализа экономических проблем есть важный инструмент принятия управленческих решений, который дает ряд преимуществ, а именно:

• позволяет руководителю глубже понять суть задачи и оценить преимущества и недостатки альтернативных стратегий и возможных решений,
• обеспечивает учет случайности и неопределенности, например, будущий спрос, цены конкурентов, интенсивность потока покупателей, изменение процентных ставок,
• и наконец, это малозатратный, эффективный и безрисковый подход к экспериментированию, которое вряд ли возможно в реальной жизни.

Однако использование имитационных моделей имеет и недостатки, в частности, разработка сложных моделей отнимает много времени и средств. Прообразы моделей включают большое число переменных, на практике же лучше выстроить упрощенный вариант модели, который можно превратить и практический инструмент.

Литература

1. Горстко А.Б. Познакомьтесь с математическим моделированием. – М.: Знание, 1991
2. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. – М.: Наука, 1979
3. Калинина В.Н., Панкин В.Ф. Математическая статистика: Учебник для техникумов. – М.: Высшая школа, 1998
4. Соболь И.М. Метод Монте-Карло. – М.: Наука, 1972
5. Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности./ Пер. с англ. – М.: Дело и Сервис, 1999

Сервер поддерживается фирмой НПП "БИТ про" Лучшие программы для образовательного процесса