|
59 сдерживается экономическими (низкие доходы населения), политическими (отсутствие института доверия и независимого квалифицированного страхования) и технологическими (долгие сроки строительства) факторами. В ходе моделирования неопределенности устанавливается формальная связь между событиями и численными показателями возможности их осуществления. 11редварительным этапом для моделирования неопределенности является прогноз значений исследуемого показателя в будущих периодах, получаемый применением математических методов прогнозирования или экспертных оценок. Наряду с прогнозными значениями исследуемого показателя, которые одновременно можно считать его ожидаемыми значениями в будущих периодах, необходимо получить доверительные интервалы прогнозов, в которых будут находиться реальные значения исследуемого показателя в будущих периодах с заданной вероятностью (надежностью). Доверительные интервалы также получают либо применением формальных математических методов, либо экспертными оценками. Для моделирования неопределенности обычно используется аппарат теории вероятностей и математической статистики, центральными категориями которого являются: случайная величина, вероятность, закон распределения случайной величины. Случайной величиной называют числовую функцию от события, могущего носить как количественный (например, убыток МУН «Производственно-технический комбинат» в 2003 году составил 722 тыс. руб.), так и качественный (например, МУП «Производственно-технический комбинат» в 2003 году работал плохо) характер. В первом случае функция от элементарного события это само событие, а во втором случае эту функцию можно определить как, например, вектор разностей доходов и расходов с учетом скорректированных величин дебиторской и кредиторской 36 Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1. М.: Мир, 1974. |
для получения численного решения экономической задачи здесь предполагает возможность каким-то образом формализовать, промоделировать неопределенность. Объектом моделирования неопределенности являются события или совокупности событий. Это могут быть изменения факторов косвенного воздействия внешней среды технологических, экономических, политических, даже социальных. Например, развитие ипотеки в КБР сдерживается экономическими (низкие доходы населения), политическими (отсутствие института доверия и независимого квалифицированного страхования) и технологическими (долгие сроки строительства) факторами. В ходе моделирования неопределенности устанавливается формальная связь между событиями и численными показателями возможности их осуществления. Предварительным этапом для моделирования неопределенности является прогноз значений исследуемого показателя в будущих периодах, получаемый применением математических методов прогнозирования или экспертных оценок. Наряду с прогнозными значениями исследуемого показателя, которые одновременно можно считать его ожидаемыми значениями в будущих периодах, необходимо получить доверительные интервалы прогнозов, в которых будут находиться реальные значения исследуемого показателя в будущих периодах с заданной вероятностью (надежностью). Доверительные интервалы также получают либо применением формальных математических методов, либо экспертными оценками. Для моделирования неопределенности обычно используется аппарат теории вероятностей и математической статистики, центральными категориями которого являются: случайная величина, вероятность, закон распределения случайной величины. Случайной величиной называют числовую функцию от события, могущего носить как количественный (например, убыток МУЛ «Производственно-технический комбинат» в 2004 году составил 722 тыс. 93 руб.), так и качественный (например, МУП «Производственно-технический комбинат» в 2004 году работал плохо) характер. В первом случае функция от элементарного события это само событие, а во втором случае эту функцию можно определить как, например, вектор разностей доходов и расходов с учетом скорректированных величин дебиторской и кредиторской задолженности и дисконтированных доходов будущих периодов. Вероятность это числовая функция, определенная на множестве событий. Закон распределения случайной величины ставит в соответствие каждому ее возможному значению определенную вероятность наступления. Из определений этих категорий следует два необходимых условия для моделирования неопределенности в контексте управления строительным предприятием: каждый неточно определенный показатель управляемой системы должен быть представлен в виде случайной величины, иначе числовое моделирование невозможно; для каждого значения случайной величины должна быть определена вероятность, чтобы было возможно рассчитать числовое значение критерия оптимальности. Вероятности можно задать с помощью закона распределения или определить «вручную» для каждого возможного значения (диапазона значений) случайной величины. В первом случае неопределенность моделируется в соответствии с неким математически заданным принципом, а во втором указывается напрямую, исходя из субъективных оценок. К сожалению, второй способ представляется наиболее применимым в условиях КБР, несмотря на его субъективность и недостаточную формальную обоснованность. Дело в том, что строительные предприятия в КБР, как правило, скрывают максимально возможное количество информации. Это связано в основном с распространением теневых схем оплаты работ. Другая особенность, предопределяющая «экспертный» способ задания вероятности (в частности, вероятности изменения внешних эффектов, связанных с 94 |