Ахметжанов Б.А., Судариков А.Е., Тулупова С.А.

Проблемы принятие рациональных тактических решений

Если раньше считалось, что большой имеет лучшие шансы победить в конкуренции по сравнению с маленьким, то теперь все более логичным становится факт, что преимущества получит более быстрый.

Однако следом за данным типом планирования в любом случае стоит необходимость тактического планирования фирмы. Термин «тактика» — первоначально военный термин греческого происхождения, означавший маневрирование силами, подходящими для осуществления данных целей. Здесь уже нет тех сил и средств для анализа имеющихся данных. Здесь мы имеем другой уровень планирования. С одной стороны не имеющий тех возможностей который имеет стратегический уровень планирования, а с другой стороны - тактическое планирование — это принятие решений о том, как должны быть распределены ресурсы организации для достижения стратегических целей. Кроме того, практически все фирмы используют в своей повседневной деятельности тактику или, по крайней мере, отдельные ее элементы.

Можно выделить особенности  тактического планирования:

- выполнение тактических решений лучше наблюдается, менее подвержено риску, поскольку такие решения касаются в основном внутренних проблем;

- результаты тактических решений легче оцениваются, так как могут быть выражены в конкретных цифровых показателях

- для тактического планирования, помимо его сосредоточения на средних и низших уровнях управления, характерно также тяготение к уровням отдельных подразделений — продуктовых, региональных, функциональных.

Иногда вместо тактического планирования  называется оперативное. Оперативное планирование означает практически то же самое, что и тактическое планирование. Термин «оперативное» более ярко, чем термин «тактическое», подчеркивает, что это — планирование отдельных операций в общем хозяйственном потоке в коротком и среднем периодах, например планирование производства, планирование маркетинга и т.п.

Где производить тактическое и оперативное планирование в организации. С одной стороны имеющийся высококвалифицированный штат аналитиков и большой выбор программных средств а с другой: …В оправдание Жан-Жак Ламбен приводит такие доводы:

— информации слишком много, чтобы воспользоваться ею эффективно;

— информация рассредоточена по всей фирме, ее трудно найти;

— ключевая информация поступает или слишком поздно, или в искаженном виде;

— некоторые менеджеры задерживают у себя информацию, не передавая ее другим подразделениям или коллегам;

— трудно проверить достоверность и точность информации.

Обратная сторона и одновременно неотъемлемая часть информации — показатели, характеризующие динамику изменения состояния системы. Невозможно держать в голове тысячи показателей одновременно.

Исследователям показалось, что менеджеры «просто перескакивают с вопроса на вопрос, постоянно реагируя на сиюминутные потребности».

Здесь начинается спор о том, что важнее скорость или точность принимаемого решения. Точность решения всегда вызывает уважение его объективностью и непогрешимостью. Однако если его решение было слишком поздно, то его правильность и объективность не выигрыш, а скорей просто констатация факта – упущенной выгоды. И  олимпийский принцип – главное не выиграть, а участвовать здесь не находит последователей.

Экономического моделирования – это сложный многоходовый   процесс требующий большого числа исходных данных, их преобразования и корректировки, что в свою очередь, требует специальной подготовки и большого опыта работы в этой сфере.

В данном случае мы рассмотрим пример с одной стороны достаточно эффективного метода прогнозирования временных рядов – метода  экспоненциального сглаживания. Хотя представленный метод не является самым передовым и эффективным, но он позволяет с достаточной степенью точности прогнозировать то или иное явления с учетом  достаточно большого числа параметров.

С другой стороны, данный метод в силу применения стандартных пакетов прикладных программ позволяет без использования больших специальных знаний на уровне менеджера среднего звена производить достаточно корректное моделирование тех или иных экономических процессов.  В нашем случае данная методика не требует специальной подготовки по теории статистики или эконометрики. Расчет прогнозируемых параметров по данной методике занимает не более 5-15 минут без учета набора исходных данных.  Принятие решений в этом случае носит характер – принятие решений в условиях частичной, но не полной неопределенности. Это - является хотя не кардинальным  решением всей проблемы, но хотя бы ее частичном  устранении.

В данной работе приводится анализ временных рядов методом экспоненциального сглаживания выполненного при использовании пакетов прикладных программ - EXCEL (приложение StataPlus) и известной статистической программы Statistica.

В данной работе применим трехпараметрическое сглаживание. Выбор констант сглаживания α, β, γ  при составлении прогнозов уровня заработной платы фирмы  продемонстрируем с помощью Excel, при этом критерием выбора будет являться  среднеквадратическая ошибка, или СКО (mean square error — MSE), основана на сумме квадратов разностей между предсказываемым и наблюдае­мым значением:

. Так как константы сглаживания принимают значения от 0 до 1, то интервалом констант выберем значение 0,1. Результаты вычислений представлены ниже.

Следует отметить, что прогноз исследуемого явления должен отвечать следующим основным требованиям:

1.не более 30 %

2.первый параметр 0,1-0,3

Данные могут быть представлены как в виде рисунка, так и в виде таблицы.

Для определения оптимальной величины констант сглаживания можно использовать стандартный пакет EXCEL -  поиск решения. Данный пакет может оптимизировать константы экспоненциального сглаживания в частности по оптимальному значению среднеквадратической ошибки. Данную методику хорошо использовать при одно и двух параметрическом экспоненциальном сглаживании.

Рисунок 1. Прогноз заработанной платы

Таблица 1 - Значения полученного прогноза                     

Однако при трех параметрическом экспоненциальном сглаживании более удобным  на наш взгляд  является использование одной из самых популярных статистических программ – STATISTICA. В данном пакете прикладных программ имеется специальный модуль для оптимального определения всех трех параметров трехпараметрического экспоненциального сглаживания.

Все приведенные расчеты (не считая подготовку исходных данных) при минимальном уровне подготовки можно провести за 20-30 минут, обеспечив тем самым оперативность принимаемого решения

В результате выше приведенных  рассуждений можно сделать заключение о том, что не всегда более точные и совершенные методы должны быть использованы при планировании любых явлений. При каждом уровне планирования должны быть задействованы свои методы и методики. И порой достаточно простые методы и методики с применением современных ПЭВМ и пакетов прикладных программ на уровне тактического или оперативного планирования способны показать хорошие результаты и позволить линейному менеджеру принять наиболее рациональное решение с минимальными затратами на обработку  исходных данных. Но ни один современный высокоскоростной компьютер, ни одни современный пакет прикладных  программ не способен заменить человеческий интеллект, предвидение, интуицию наконец. Данные методы могут способствовать уменьшению выбора вариантов в принятии решений или отправной точкой при его принятии, но последнее слово всегда будет за человеком – именно он принимает окончательное решение и берет всю полному ответственности на себя на любом уровне от глобальной стратегии до мелких тактических задач фирмы.  

Литература:

1.Боровиков В.П., Иванченко Г.И. Прогнозирование в системе статистика. –М: Финансы и статистика, 1999.

1. Виханский О.С. Стратегическое управление. – М.: Гардарика, 1998.

2. Гарнаев А.Ю. Использование MS EXCEL и VBA в экономике и финансах.- СПб.: Санкт-Петербург, 1999.