|
Иммобилизация оборотных
В имитационном эксперименте законы производства описываются в виде соотношений экономико-математической модели. Далее, как и в натурном эксперименте, задаются внешние воздействия, после чего модель «развивается», функционирует по своим законам, реализованным в виде программы для вычислительной машины. Далее исследователь, опять же с помощью ЭВМ, регистрирует результаты воздействия на модель. В таком «человеко-машинном», — как теперь принято говорить, диалоговом режиме работы, исследователь получает результаты различных внешних воздействий на модель. При этом осуществляется настоящий эксперимент, отличающийся от обычного лишь тем, что он проводится с моделью изучаемого объекта, а не с самим объектом.
Далее идет этап построения модели. В имитационном эксперименте, кроме обычных для модельного исследования формулировки модели и оценки ее параметров, важную роль играют выбор языка программирования на ЭВМ, создание специальных машинных средств, необходимых для проведения имитационного исследования, а также проверка модели.
Подчеркнем, что выбор гипотез осуществляется не произвольно: гипотезы должны отражать знания об окружающем мире, либо накопленные в научных исследованиях, либо полученные экспертами в результате практической работы с объектами изучаемого типа. Если не удается подобрать какую-либо математическую зависимость для описания связи между переменными системы, можно попытаться построить эту зависимость в табличном или графическом виде. Часто такое описание более удобно для экспертов, нежели математическое выражение. Например, в задаче долгосрочного прогнозирования трудно математически описать влияние затрат, идущих на развитие науки, на динамику научно-технического прогресса A(t). Можно попытаться с помощью экспертов задать график этой зависимости и использовать затем этот график в имитационном эксперименте (заметим, кстати, что удобные средства работы с графической информацией дает язык динамо).
На ее основе строится блок-схема расчета, приведенная на рис. 36. В этой блок-схеме проводятся те же операции, что и в математической модели в прошлом параграфе, только они расположены в упорядоченном виде. Через Т обозначено количество лет в промежутке времени, который изучается в имитационном эксперименте. Обозначение NO используется вместо N0. Обратим внимание читателя, что при подсчете величины А используется функция б (А, V), не описанная пока в блок-схеме. Таким образом, необходимо отдельно построить блок-схему подсчета функции 6 (A,V). Если 'эта зависимость задается графически, то построение функции ft (A,V) с помощью языка алгол — довольно трудоемкая (хотя и не очень сложная) задача. Мы не будем заниматься этим вопросом, а сразу перейдем к программе для имитационных расчетов, реализованной на языке алгол. В этой программе используется процедура-функция delta (A, V); текст этой процедуры мы приводить не будем. Программа имеет следующий вид.
решения соответствующих задач. Эти оптимальные решения могут оказаться полезными при выборе управлений в имитационном эксперименте. Отметим попутно, что в начальные периоды работы имитационной системы, во время ее «обкатки», использование результатов оптимизации по упрощенным моделям в имитационных экспериментах дает возможность оценить качество самих упрощенных моделей и улучшить их в случае необходимости. Таким образом, в имитационной системе осуществляется синтез двух групп методов, обычно противопоставляемых друг другу — имитационных и оптимизационных, что позволяет использовать преимущества обеих групп методов сразу. Естественно, что для проведения оптимизационных расчетов в имитационной системе необходимо иметь блок оптимизационных модулей.
Во всех предыдущих параграфах главы, посвященной имитационным экспериментам, описывались прикладные имитационные исследования, цель которых состояла в решении какой-либо конкретной экономической задачи, связанной с прогнозированием или выбором наилучшего решения о воздействии на анализируемую в исследовании экономическую систему. При этом предполагалось, что уже разработаны принципы построения математических моделей для экономических объектов, к которым относится изучаемая система. Что же делать в том случае, когда нет достаточно хорошего представления о некоторых процессах, важных с точки зрения цели исследования? В этом случае можно попытаться описать эти процессы моделями типа «черного ящика», т. е. заменить причинное описание некоторыми статистическими закономерностями. Такой подход чаого применяется в экономико-математических моделях (см., например, анализ механизма экономического стимулирования, описанный в пятом параграфе третьей главы). Если же обойти таким образом описание недостаточно изученных вопросов не удается, то прикладное модельное исследование проводиться не может, так как в имитационном эксперименте из-за неадекватности математической модели будут получены результаты, не соответствующие реальности. В этом случае необходимо предварительно осуществить фундаментальные исследования, направленные на разработку принципов построения моделей явлений, интересующих исследователя. Подчеркнем, что фундаментальные исследования — это долгая и сложная работа, которая не может быть осуществлена попутно, в прикладном исследовании.
При проведении фундаментального имитационного эксперимента все эти требования остаются в силе, но при этом возникает новое важное требование: требование существования эмпирического обобщения относительно интересующих нас свойств изучаемых объектов. Ведь нам при-дегся сравнивать результаты имитационного эксперимента с результатами наблюдения за свойствами моделируемого объекта в естественных условиях. В этом случае, в отличие от натурного эксперимента, в непосредственном наблюдении важные для нас свойства обычно искажаются второстепенными явлениями, несущественными с точки зрения исследования. Поэтому непосредственное сравнение зачастую неосуществимо, сравнивать необходимо с обобщениями, сделать которые могут только специалисты в исследуемой области науки, т. е. экономисты. К сожалению, в экономической науке эмпирические обобщения делаются в большинстве случаев не в такой форме, которая могла бы быть непосредственно использована в фундаментальном имитационном эксперименте. Распространение имитации должно создать новый стимул для построения эмпирических обобщений. Заметим, что в естественных науках рабочие гипотезы часто также проверяются на основе эмпирических обобщений. В частности, Исаак Ньютон проверял свои принципы механики на основе законов Кеплера — эмпирического обобщения результатов наблюдений за планетами Солнечной системы. Другим всем известным эмпирическим обобщением является периодическая
Первая, субъективная причина состоит в уже упоминавшемся доверии широкой публики к «беспристрастной и объективной» вычислительной машине. Сам факт проведения расчетов на ЭВМ для многих (в том числе и для заказчиков в прикладных исследованиях) служит зачастую гарантией точности и объективности полученных результатов. Все это накладывает дополнительную ответственность на исследователя, проводящего имитационный эксперимент, тем более, что ему в своей деятельности приходится преодолевать значительные трудности, главная из которых состоит в необходимости построить адекватную математическую модель исследуемого явления. Необходимость строить математическую модель является объективной причиной более важной роли исследователя в имитационном эксперименте по сравнению, скажем, с экспериментом натурным. Имитация применяется обычно для анализа сложных объектов, в которых другие методы неприменимы: в прикладных имитационных исследованиях модели очень сложны, от исследователя требуется умение правильно выделить те факторы, которые существенны с точки зрения цели исследования. Вся тяжесть этого этапа исследования ложится на плечи человека — вычислительная машина играет здесь обычно вспомогательную роль: только в некоторых наиболее изученных областях развиваются методы автоматизации построенных моделей (подробнее об этом можно прочитать в книге Н. П. Бусленко 6). В фундаментальных исследованиях сложности носят принципиальный характер: хотя математические модели здесь могут быть просты, они содержат в себе описание плохо понимаемых процессов и явлений, причем это описание дается самим исследователем. Неправильно построенная модель в прикладном или неправильно истолкованные результаты в фундаментальном имитационном исследовании могут привести к грубым ошибкам.
Следует отметить, что режим эксплуатации имитационной системы можно трансформировать в форму имитационной деловой игры. Для этого необходимо, чтобы, во-первых, в имитационном эксперименте участвовала группа экспертов-экспериментаторов, а, во-вторых, были описаны и регламентированы действия участников в виде отдельных правил игры. В имитационном эксперименте основной задачей каждого участника является конструирование из возможных вариантов некоторой стратегии, обеспечивающей по его мнению достижение наилучших результатов.
Распространение имитационных методов позволило построить и изучить близкие к реальности весьма сложные модели различных экономических объектов. В то же время имитация имеет существенный недостаток: для достаточно полного изучения возможностей системы необходимо просмотреть огромное число вариантов управления, что часто оказывается практически неосуществимым даже с помощью ЭВМ. Поэтому в имитационном эксперименте разумно исследовать лишь «наиболее интересные» варианты управления. Для выбора этих интересных вариантов имеет смысл использовать оптимизационные и многокритериальные методы, примененные к упрощенным моделям. При этбм_ исследование выходит за рамки имитационного эксперимента — в нем начинает использоваться совокупность различных методов и моделей, объединенных в так называемую имитационную систему. Имитационным системам полностью посвящена гл. 6.
имитационном эксперименте, полученные за двадцать восемь
УПРАВЛЯЕМЫЙ ФАКТОР [controlled factor] в экономическом эксперименте, в частности в машинной имитации — фактор, уровни которого целенаправленно выбираются экспериментатором. (Используется в том же смысле, что и термин "управляемая переменная" хотя, строго говоря, понятия переменная и фактор неравнозначны.) В имитационном эксперименте, в принципе, все факторы управляемые. В реальном же экономическом эксперименте приходится учитывать и неуправляемые, сопутствующие (конкомитантные) факторы. В имитационном эксперименте роль последних могут играть специально вводимые случайные экзогенные переменные, делающие модель более реалистичной.
В основе причин, вызывающих у предприятия недостаток собственных оборотных средств, лежат, как правило, негативные явления: выпуск продукции, не имеющей спроса, превышение плановых производственных затрат, большие непроизводительные расходы и потери, недостаточный контроль за уровнем производственных запасов, иммобилизация оборотных средств в капитальное строительство, в ненужные предприятию и сверхнормативные материальные ценности, в дебиторскую задолженность и т. д. Именно поэтому сохранность оборотных средств, обеспечение их прироста в соответствии с финансовым планом предприятия является мерилом качественной оценки производственно-хозяйственной и финансовой деятельности предприятия.
i ричины: иммобилизация оборотных средств в капитальное строительство, дебиторскую задолженность и др.
48 где ИМ - иммобилизация оборотных активов.
Иммобилизация оборотных средств — отвлечение оборотны средств из хозяйственного оборота, использование их на цели, не предусмотренные планом.
11. Иммобилизация оборотных средств...... 130
Иммобилизация оборотных средств........ 130
Размер оборотных средств, отвлеченных в капитальный ремонт, определяют путем сопоставления статьи актива баланса «Средства и затраты на капитальный ремонт» со статьей пассива «Источники и средства для капитального ремонта». Разность между суммами, показанными в активе и пассиве баланса, пред-стацляют собой размер собственных оборотных средств, незаконно вложенных в капитальный ремонт. Иммобилизация оборотных средств — прямое нарушение финансовой дисциплины — подрывает хозрасчет предприятий.
иммобилизация оборотных средств;,
Иммобилизация оборотных средств И Показатель 3 Излишек (+) ияи недостаток (-) средств для формирования запасов и затрат
иммобилизация оборотных средств;
Иммобилизация оборотных средств И Показатель Э Излишек (+) или недостаток (-) средств для формирования запасов и затрат Л(ЕС + С"К) = ЕС + С""-Е3
Использование альтернативных Использование долгосрочных Использование финансового Использование имеющихся Использование информационных Использование календарного Использование компьютерных Имущество переданное Использование маркетинга Использование механизма Использование наименований Использование натуральных Использование оборотных вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
