«Социально-экономические, институционально-правовые и культурно-исторические компоненты развития муниципальных образований»

Логические связи


Рис. 2. Логическая диаграмма для ассоциативных и причинно-следственных связей

Рис. 3. Логическая диаграмма для ассоциативных, причинно-следственных, логических и эвристических связей

Необходимо подчеркнуть, что для выявления, анализа и диагностики каждого вида связей применяются чаще всего свои, специфичные методы и способы исследования; впрочем, их нередко можно продуктивно комбинировать.

Представленные модели позволяют выявить и четко проследить особенности зон, соответствующих как «автономному» проявлению каждого вида связей, так и их наложениям, отражающим их комбинационную природу. Следует отметить особое место эвристических связей, которые чаще всего представляют собой композицию других видов связей. А эффективные на практике эвристические методы для продуктивного учета и анализа эвристических связей формируются из синергетических комбинационных взаимодействий различных частных методов. Так, например, отмеченный выше логико-эвристический метод ПАУК при его профессиональном применении «подключает» на различных этапах ассоциативные методы, методы контрольных вопросов, модификации метода мозгового штурма.

Учет ассоциативных связей, характерных для первого этапа, позволяет полнее отразить неповторимое разнообразие восприятия проблемной ситуации каждым из нас. Но этого явно недостаточно для выявления, учета и анализа причинно-следственных и эвристических связей, без чего практически невозможно выполнить объективное исследование и рациональное решение проблемы. Поэтому упомянутые ранее метод ментальных карт и метод потокограмм, являясь весьма полезными, позволяют осуществить лишь начальную стадию полного жизненного цикла решения реальных проблем, характерных для большинства социально-экономических проблем (в отличие от ряда индивидуальных психологических). Причем, получаемые при применении этих двух методов исходные перечни факторов в дальнейшем требуют как пополнения, так и тщательного отсева, с выделением и ранжировкой объективно наиболее значимых из них.

Можно отметить полезные дополнения по развитию методов анализа восприятия проблемной ситуации. При построении ментальных карт на каждой главной ветви целесообразно выделить по одну ее сторону ответвления, характеризующие «факторы – помехи», а по другую – сторону «помогающие факторы»; это позволяет нагляднее структурировать все множество учитываемых факторов. Ряд приемов по совершенствованию метода потокограмм предложен и рассмотрен в [4].

В отношении потокограмм (да и других ассоциативных моделей), в которых содержатся замкнутые циклы, необходимо высказать существенное соображение: в теории и практике управления хорошо известно понятие обратной связи, отрицательной или положительной, их учет необходим. Ясно, что далеко не каждый замкнутый цикл отражает обратную связь, или другой вид причинно-следственной зависимости. Однако для адекватного моделирования и решения исследуемой проблемы (процесса) обязателен углубленный анализ потокограмм полученных циклов – с целью выявления причинно-следственных цепочек и, в частности, возможных обратных связей, а также противоречий во взаимодействии факторов.

Наконец, помимо отмеченных двух методов представляют практический интерес при анализе восприятия проблемной ситуации следующие две разработанные автором матрицы (см. рис. 5 и 6), помогающие четко группировать множество факторов в значимые кластеры, что открывает возможность как глубже критически анализировать ранее выделенные факторы, так и системнее, точнее формировать исходный перечень факторов, влияющих на формирование пространства решения проблемы.


Рис. 5. Диаграмма I классификации факторов [5]



Рис.6. Диаграмма II классификации факторов

Данная модель II мобилизует на учет таких факторов, которые бы отражали и прошлый опыт, и текущую ситуацию, и возможные сценарии будущего. При этом следует четко отделять объективные факты от мыслей и чувств решателя проблемы. Основной прием анализа приведенных двух матриц – выявление на них незаполненных полей («белых квадратов»), характеризующих недостаточную полноту принимаемого рабочего списка факторов, служащего для последующего выделения наиболее значимых, ключевых для решения проблемы.

В заключение можно отметить, что предложенные в данной статье модели и методические рекомендации неоднократно апробированы при анализе и решении ряда проблем развития организаций, социально-экономических систем различных уровней и масштабов

Список источников

  1. Бьюзен Т. Управляйте переменами. – Минск, «Попурри», 2009

  2. Боно де Э. Водная логика. – Минск, «Попурри», 2006

  3. Будашевский В.Г. Инновационный менеджмент. (Практические основы технологии): Учебное пособие. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2003, 2009.

  4. Будашевский В.Г. Практическая логика (Основы технологии продуктивного мышления). Учебное пособие. – Миасс, 2010.

  5. Будашевский В.Г., Соленко А.Е. Системная модель инновационного менеджера и ее применение // Сборник трудов VII научно-практической конференции «Социально-экономические, инстиционально-правовые и культурно-исторические компоненты развития муниципальных образований». – Миасс: Изд-во Геотур, 2010. – 294 с.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА: ПРОБЛЕМЫ, МЕТОДЫ И МОДЕЛИ

Будашевский В.Г., к.т.н., доцент кафедры ЭиИС ФЭУП ЮУрГУ,

Коротких О.Н., аспирантка каф. БУиФ ЮУрГУ, ассистент каф. ЭиИС ФЭУП ЮУрГУ

В процессе анализа и прогнозных оценок экономической эффективности предприятия или его отдельных проектов самым неопределенным и потому проблемным элементом обычно является прогноз уровня рыночного спроса [4].

Это обстоятельство объясняется его зависимостью от большого количества факторов, среди которых такие изменчивые и трудно предсказуемые как поведение потребителей и конкурентов. Поэтому предельно актуальными являются обзор, сравнительные оценки и классификация методов прогнозных оценок спроса, выявление ведущих факторов, обеспечивающих адекватный, рациональный выбор методов в различных условиях. Такой выбор в общем случае может зависеть от доступной информации (ее полноты и точности), необходимых затрат ресурсов для этого (таких как, например, финансовые, временные, уровень квалификации работников), расчета горизонта прогноза, инновационности товара (услуг), предварительного анализа рынка и в частности квалифицированного позиционирования продукции, допустимой погрешности прогнозных оценок.

Представляется полезным применение следующей предлагаемой матрицы (рис. 1), позволяющей сгруппировать методы прогнозирования спроса для основных сочетаний инновационности товара (услуги) и заданного горизонта прогноза.



Рис. 1. Матрица «Уровень инновационности продукции – горизонт прогноза»

На этой модели выделены 4 зоны (А, Б, В, Г) и центральная часть (Д), относящаяся к каждой из них.

Следует отметить, что при прогнозировании спроса должна количественно оцениваться не только величина объема продаж, но и величина сопутствующего риска, неопределенности.

Из указанных зон необходимо выделить две наиболее отличающиеся зоны: А и В. Для зоны А (соответствует краткосрочному прогнозу рыночного спроса и неинновационному товару (услуге)) можно считать характерным применение таких методов прогнозирования как выявление трендов и их экстраполяция, анализ эластичности спроса, применение опросов (как потребителей, так и маркетологов, других специалистов), простого регрессионного моделирования [2]. Для ситуация в зоне В могут потребоваться более сложные (но и более эффективные) методы: имитационное моделирование, многофакторные статистический анализ и регрессионное моделирование, специализированные углубленные маркетинговые исследования, методы теории игр и статистических решений, маркетинговое тестирование, барометрические методы, методы экспертных оценок (с необходимым статистическим анализом степени их сходимости), построение логических деревьев для различных сценариев и возможных результатов [1, 3].

В центральной части (Д) матрицы логично расположить технологию позиционирования и репозиционирования товара и деятельности фирмы в целом, а также управление рисками в процессе прогнозирования. Центральное расположение этих факторов обусловлено следующими соображениями:

- позиционирование и репозиционирование товара предусматривает обоснованный выбор конкретного товара (с формированием соответствующей совокупности потребительских свойств), в четкой увязке с определением бизнес-сегмента;

- управление рисками предполагает предварительное их выявление, идентификацию, оценку возможных ущербов и их вероятностей, что в свою очередь должно помочь взвешенному выбору методов прогнозирования рыночного спроса.

Естественно, что для достижения большей надежности прогнозных оценок желательно рационально сочетать некоторые из методов. Особо следует отметить необходимость оценок возможных (ожидаемых) разбросов прогнозируемых величин – на основе статистического и содержательного анализа доступных опытных данных, а также учета неизбежных методических погрешностей; без таких оценок результаты прогнозирования не только не полны и недостаточно обоснованны, но могут даже ввести в заблуждение.

Для анализа методов и моделей прогнозирования спроса практически полезен учет следующей совокупности критериев, характеризующих методы исследований различной направленности:

1) преобразование информации;

2) алгоритм действий;

3) результат (преобразования информации) – новое конкретное знание (об объекте исследования, его параметрах и параметрах внешней среды, их причинно-следственных связях);

4) устойчивость (надежность) получаемых результатов (как следствие обоснованности метода, его апробированности);

5) контролируемая и прогнозируемая погрешность результатов;

6) четкие допущения, предпосылки (т.е. допустимые границы применения, получения результатов);

7) должны быть указаны исходный объект исследования и его модель;

8) должна быть «доказательная база» эффективности метода (основанные на логике, математических моделях, эксперименте);

9) должна быть возможность обобщения, прогнозирования на другие объекты и условия исследования (а не только единичное применение).

Приведенные требования существенно облегчают решение насущной задачи более адекватного выбора методов прогнозирования, с учетом и сильных, и уязвимых сторон каждого из них.

В заключение следует отметить различие (не всегда учитываемое на практике) между двумя видами неопределенности:

- когда анализируются случайные величины с устойчивым законом распределения (что дает основание для применения вероятностно-статистических методов);

- когда неопределенные величины (в частности уровень спроса) характеризуются лишь возможным интервалом их изменения (и тогда следует использовать методы теории игр, логико-эвристическое моделирование).

Список источников

  1. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрика. – М.: «Статистика», 1977

  2. Эренберг А. Анализ и интерпретация статистических данных. М.: «Финансы и статистика», 1981.

  3. R.Forester. Innovation The Attacker’s Advantage. Summit Books, New York, 1986.

  4. Слуцкин Л. Курс МВА по прогнозированию в бизнесе. – М.: 2006.

ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ИННОВАЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ СИНЕРГЕТИЧЕСКОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ РЕПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ПРОДУКЦИИ

И РЕИНЖИНИРИНГА ПРЕДПРИЯТИЯ

Будашевский В.Г., к.т.н., доцент кафедры ЭиИС ФЭУП ЮУрГУ,

Коротких О.Н., аспирантка каф. БУиФ ЮУрГУ, ассистент каф. ЭиИС ФЭУП ЮУрГУ

На соответствующих этапах жизненного цикла своей деятельности предприятия ставят зачастую разные цели: для одних ключевой целью является выживание на рынке, выход из кризисного положения, для других – стремление к лидерству, поиск более выгодной позиции на рынке, третьи же своей целью имеют сохранение лидерства. Для последних двух групп предприятий важно добиться намеченных целей в ходе устойчивого развития бизнеса, залогом чего является организация инновационной деятельности. И, как подчеркивает П. Друкер, доминирующее, ключевое значение для предприятия должны иметь инновации и маркетинг: инновации обеспечат повышенную конкурентоспособность, а профессиональный маркетинг – более надежный спрос [4].

Процесс инновационного развития деятельности предприятия в общем виде включает в себя 4 основных модуля:

  1. Разработка инновационных решений;

  2. Производственная реализация решения;

  3. Рыночная реализация решения;

  4. Устойчивое удержание на рынке (продукции и предприятия в целом) [5].

Кроме того, инновационный процесс разработки и реализации проекта можно представить в виде системной модели, состоящей из выделенных 23 типовых этапов.

  1. «Социально-экономические, институционально-правовые и культурно-исторические компоненты развития муниципальных образований» (1)

    Документ
    Социально-экономические, институционально-правовые и культурно-исторические компоненты развития муниципальных образований. Сборник трудов VII научно-практической конференции.
  2. Доклад главы муниципального образования город Югорск о результатах и основных направлениях социально-экономического развития муниципального образования

    Доклад
    Доклад главы муниципального образования город Югорск Ханты-Мансийского автономного округа - Югры о результатах и основных направлениях социально-экономического развития подготовлен на основании постановления Губернатора Ханты-Мансийского
  3. Концепция проекта 3 Участники проекта 7 Институт стратегического развития муниципальных образований "Малые города" 7 Ассоциация городов Кыргызской Республики 8

    Книга
    Книга подготовлена в рамках проекта, осуществленного при финансовой поддержке Инициативы реформы органов местного управления и общественных служб Института "Открытое общество" (LGI)
  4. Кожахметов Асылбек Базарбаевич проблемы формирования социального капитала в условиях социально -экономической модернизации аттестационная работа на соискание степени

    Документ
    § 2.3 Перспективы и возможности мобилизации социального капитала в Стратегии Форсированного Индустриально-Инновационного Развития Казахстана до 2020 года 73
  5. Об утверждении Комплексной программы социально-экономического развития муниципального образования г. Саяногорск до 2025 года

    Документ
    Рассмотрев ходатайство Главы муниципального образования город Саяногорск, по вопросу рассмотрения и утверждения Комплексной программы социально-экономического развития муниципального образования г.
  6. Закон Волгоградской области от 21 ноября 2008 года N 1778-од «о стратегии социально-экономического развития Волгоградской области до 2025 года»

    Закон
    Статья 2. Стратегия обеспечивает новые подходы государственной экономической политики на территории Волгоградской области до 2025 года и является основополагающим документом для корректировки среднесрочных и долгосрочных программ социально-экономического
  7. 1. Современные тенденции и потенциал социально-экономического развития Саратовской области 7

    Реферат
    3.2.3. Обеспечение высоких и устойчивых темпов развития индустриального и агропромышленного комплексов области на основе их масштабной модернизации. 120
  8. Концепция и структура Стратегии социально-экономического развития Волгоградской области до 2025 года Концепция Стратегии социально-экономического развития

    Статья
    Статья 2. Стратегия обеспечивает новые подходы государственной экономической политики на территории Волгоградской области до 2025 года и является основополагающим документом для корректировки среднесрочных и долгосрочных программ социально-экономического
  9. Стратегический план развития муниципального образования город Саяногорск до 2010 года

    Документ
    Происходящие в мире процессы глобализации и усиления международной конкуренции, изменения в российском общественном устройстве и экономике постоянно порождают новые препятствия - возможности и угрозы для развития городов и регионов.

Другие похожие документы..