|
152 сматриваться возможность применения типовых блоков для решения разовых и слабоструктурированных задач, типичных для инновационной деятельности. Для повышения эффективности управления» нам представляется целесообразным комплексное использование математических методов на протяжении всего цикла маркетингового процесса: зарождение идеи генерирование маркетинговых альтернатив проработка и оценка альтернатив реализация маркетинга. Остановимся на рассмотрении нетрадиционных математических методов и инструментов подготовки принятия решения, которые по нашему мнению наиболее подходят для решения задач маркетингового менеджмента. Сегодня известно достаточно большое количество прикладных программных систем, включающих в себя возможности статистического анализа и моделирования экономических характеристик. Речь идет в первую очередь о методах статистической оценки показателей и выявлении закономерностей, которые предоставляют пользователю: • средства статистической обработки выборки и временных рядов; • методы линейной и нелинейной регрессии; • модели тренда и сезонности; • специальные эконометрические методы. Если первые три вида методов и соответствующих им моделей уже получили достаточно широкое признание и в достаточном объеме представлены в публикациях [95,96 и др.], то эконометрические методы еще не получили столь широкого распространения. Эконометрика как наука о количественном анализе реальных экономических явлений с помощью статистических показателей, имеет целью получение эмпирических выводов экономических закономерностей [65]. В этом качестве эконометрика может служить одним из инструментов поддержки системы управления маркетинговыми процессами. Следует согласиться с имеющим место мнением [120], что, несмотря на достаточно широкое распространение эконометрических и имитационных моделей в прак |
Д ля повы ш ения эф ф екти вн ости управления, нам пр ед ставл яется целесообразн ы м комплексное исп ользован и е м атем атических м етодов на п ротяж ен и и всего цикла инн овац и он н ого процесса; зарож ден и е идеи ген ер и р о ван и е и н н овационны х альтерн ати в п роработка и оценка альтер н ати в реализация инновации. Р еш ение данной проблемы т р е б у ет сп ец и альн ы х исследований, которы е проводятся в настоящ ее время на каф едре двумя аспирантам и п од руководством автора работы и п р о ф ессора каф едры О рлова А.И. О стан ови м ся на рассм отрен и и нетради ц и он н ы х м атем ати чески х м етодов и инструм ентов п одготовки п ринятия реш ения, которы е по наш ем у м нению наиболее п одходят для реш ения задач и н н о в ац и о н н о го м енедж м ента. С егодня известно достаточно больш ое количество прикладны х програм м н ы х систем, вклю чаю щ их в себя возм ож ности ст ати с ти ч е с к о го анализа и м оделирования экон ом и чески х х арактери сти к. Речь идет в первую очередь о м етодах стати сти ческой оценки показателей и в ы я в лении законом ерностей, которы е п р ед о ставл яю т пользователю : • средства стати сти ческой обработки вы борки и врем енны х р я дов; • м етоды линейной и нели н ей н ой регресси и; • м одели тренда и сезонности; • специальны е экон ом етри чески е методы. Если первые три вида м етодов и соответствую щ и х им моделей уже п олучи ли достаточно ш и рокое признание и в достаточном объеме п р ед ставл е н ы в публикациях [43,48,125 и др.], то эк о н ом етри чески е м етоды еще не получили столь ш ирокого распространения. Э коном етрика как наука о коли чествен н ом анализе реальны х эко н ом ических явлений с пом ощ ью ст ати сти ч ески х показателей, и м еет ц елью п олучение эм пирических вы водов экон ом и чески х закон ом ерн остей 167 \ [51]. В этом качестве эконом етрика может служ ить одним из и н стр у ментов поддерж ки системы управления инновационны ми процессами. Следует согласиться с имеющим место мнением [3 5,46], что, н е смотря на достаточно широкое распространение эконометрических и имитационны х моделей в практике управления за рубежом, не следует преувеличивать их возможности. Традиционная эконометрика предписы вает аналитику построить модель, собрать данные, выбрать подходящ ий метод оценивания и затем оценить м одель[51]. Такая п о сл едо вательность хорош а в естественно-научной деятельности, но далеко не всегда прим еним а в экономике из-за ограниченны х объемов ин ф орм ации. О собенно проблематично использование м етодов эконометрики в качестве инструмента подготовки принятия реш ения для управления проектами с высокой степенью инновативности. Как известно, суть м етода эконометрики состоит в фиксации системы связей, определяю щ их взаимосвязи входящ их и исходящ их переменных. К лю чевы м фактором при использовании эконометрики является правильны й выбор базового вопроса центра анализа. Остальны е модели, необходимые данные, метод оценивания зависят от этого. М одели имею т двоякую ценность: с одной стороны они объ я сн яют полученные результаты и имею щ иеся зависим ости, что п редставляет ограниченны й интерес для инновационного м енедж м ента. С другой стороны, модели гораздо более интересны как основа для прогн ози рования. В качестве исходны х данных для прогнозирования вы ступаю т сценарии развития внеш ней среды и оцениваемого объекта инновации. На наш взгляд, очень перспективны м для оптим изации процессов управления инновациями является использование нейронны х сетей. С математической точки зрения нейронная сеть представляет собой м н о гослойную сетевую структуру, состоящ ую из однотипны х п р оц ессорных элем ентовнейронов. В нейронных сетях, применяемы х для п р о гнозирования, нейроны входного слоя воспринимаю т информацию о 168 |