Международный экономический форум 2012

Норик Л. А.

Имитационное моделирование процесса функционирования системы в экономике

Сложность и динамичность развития процессов и явлений в экономике делает невозможним их исследование традиционными математическими средствами. Законы функционирования иерархических элементов системы не всегда известны и часто имеют вероятностную природу. При этом эксперименты с самой системой либо невозможны, либо имеют существенные ограничения. С этой точки зрения важное значение имеет метод имитационного моделирования (ИМ).

Методологической основой развития ИМ являются работы Н. П. Бус-ленко, В. М. Глушкова, Т. И. Марчука, Н. Н. Моисеева, Р. Ю. Шеннона [1 – 7]. Методы ИМ реализуют процесс формализации исследуемых систем на основе таких понятий как «концептуальная модель» и «обобщённая схема функциони-рования». Програмные языки ИМ опираются на соответствующие базы, в терминах которых формулируются концептуальные модели исследуемых систем и процессов. При этом учитываются два подхода: событийный и процессный [8]. Процессный подход представляет функционирование любой системы как развивающееся во времени действие и взаимодействие параллельно протекающих процессов. При событийном подходе в системе выделяются классы событий. Управление процессом моделирования заключается в выборе и активизации программы соответствующего события.

Для ИМ процесса функционирования социально-экономической системы можно применить потоковые модели в виде схем информационных, финансо­вых и материальных потоков, что отражает один из аспектов системной динамики. Потоковые модели дают визуальную картину процесса функционирова­ния системы, что облегчает процесс принятия решений и позволяет выявить уз­кие места (риски)  в  структуре системы.  Модель  функционирования  предприятия должна воспроизводить соотноше­ния между производственными и финансовыми показателями, а также отвечать требованию максимального приближения к реальным процессам и точности их воспроизведения. Для промышленных предприятий в качестве ба­зового периода можно выбрать месяц, квартал или год. На вход модели следует ввести балансовые показатели на начало первого расчетного периода. На выходе модели выводится прогноз динамики показателей эффективности функционирования предприятия. На этапе генерирования сценариев развития системы вычисляются численные оценки отдельных видов риска и интегрального значения по всему предприятию. После получения численных оценок риска происходит выбор способов управления ими путем сравнения расчетных показателей риска для различных управляющих воздействий. Как правило, в модели присутствует набор управляющих параметров, варьируя которые можно задавать стратегию управления. Задание управляющих воздействий может подразумевать также изменение структуры модели, соответствующее определенным реорганизационным мероприятиям в самом предприятии.

         Таким образом, имитационная модель позволяет использовать всю доступную информацию вне зависимости от формы представления и степени формализации, что приобретает особую значимость при отсутствии надежной статистической базы и достоверных знаний о структуре изучаемых объектов, а также когда исследуемые процессы не могут быть адекватно описаны только с помощью аналитических математических моделей. Включение имитационной модели в состав информационной системы стратегического управления предприятием делает возможным получение прогноза движения внутренних ресурсов, в том числе материальных, энергетических, информационных, финансовых, трудовых, в определенных условиях изменения внешней среды.

Использование ИМ на основных аналитических этапах управления социально-экономической системой может повысить эффективность принимаемых решений, обеспечить организацию качественных систем менеджмента и разработку адекватных стратегий развития.

Литература:

1. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. – М.: Наука 1978. – 400 с.

2. Глушков В. М. Основы безбумажной информатики. – М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982. – 552 с.

3. Колесов Ю. Б. Объектно-ориентированное моделирование сложных динамических систем. – СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004. – 240 с.

4. Марчук Г. И. Методы вычислительной математики. – М.: Наука, 1977. –   456 с.

5. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа. – М.: Наука, 1981. – 488 с.

6. Форрестер Дж. Мировая динамика.. – М.: Наука, 1978. – 168 с.

7. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука. – М.: Изд-во «Мир», 1978. – 418 с.