Статьи и тезисы

Использование табличного процессора Excel для решения задач
компьютерного моделирования
Ширшова Н.Г., канд. пед. наук, доцент, НГПУ им. К. Минина, e-mail:
shirshovang@mail.ru
Любому руководителю сферы производства или бизнеса ежедневно
приходится принимать различные управленческие решения. В большинстве
случаев эти решения принимаются исходя из сложившейся ситуации на
основе
опыта
и
интуиции
руководителя.
При
этом
большинство
принимаемых повседневных решений не имеет обоснования с точки зрения
науки управления. Однако при принятии ответственного решения возникает
необходимость в его обосновании с привлечением средств и методов
научного познания. Среди средств и методов, наиболее адекватных
современному
уровню
научного
познания,
необходимо
отметить
компьютерное моделирование.
Использование компьютерного моделирования позволяет существенно
расширить информационную и методическую основу принятия решений.
Компьютерные модели имеют целый ряд достоинств, которые делают их
использование не только полезным, но и необходимым:
- обходятся дешевле, чем контакт непосредственно с фактической
ситуацией;
- требуют
от
пользователей
организовывать
и
дополнять
информацию, при этом в процессе работы могут обнаружиться области, где
необходима дополнительная информация;
- обеспечивают системный подход к решению проблемы;
- служат инструментом для качественной и количественной оценки;
- дают возможность создавать прогноз поведения системы в случае
изменения состояния среды извне.
В большинстве случаев управленческие решения принимаются в
ситуациях, которые можно разложить на составляющие, проследить или
выявить зависимости и связи между этими составляющими, т.е. формально
описать ситуацию, требующую принятия решения. Если формальности
можно записать в математической форме, то получится математическая
модель, решить которую можно с привлечением
табличного процессора
обладающего всеми необходимыми средствами для проведения
Excel,
анализа и интерпретации решения, т.е. создав компьютерную модель.
Компьютерная модель
- это инструмент для анализа и подготовки
прогнозов и планов. Модель - это математическое выражение, связывающее
входные
(независимые)
переменные
с
выходными
(зависимыми)
переменными с помощью математических операций и параметров. Для
вычисления показателей прогнозов и планов необходимо в виде исходных
данных иметь численные значения параметров.
Параметры экономической модели – это постоянные величины,
связывающие зависимые переменные (функции) с влияющими на них
независимыми переменными (факторами). Например, зависимость объема
продаж от затрат на рекламу можно выразить функцией (моделью):
Y=ai*X+a0
где Y – объем продаж, зависимая переменная (функция),
X – затраты на рекламу, независимая переменная (фактор);
ai и a0 – параметры модели.
Для установления параметров прогнозирующих и плановых моделей
чаще всего используются нормативные, экспертные и статистические
методы.
Нормативы задаются законами, например, ставки налогообложения;
административными
и
регулирующими
амортизации, коэффициенты ликвидности
органами,
например,
нормы
и риска активов банков,
страховых компаний и пенсионных фондов.
Экспертные
методы
используют
субъективные
заключения
авторитетных ученых, экспертов-профессионалов в данной области.
Статистические методы наиболее научно обоснованы и обеспечены
методиками и компьютерными программами. Они используются, когда
удается собрать статистическую числовую информацию об экономических
показателях.
Оценку параметров можно выполнить как для простых линейных
однофакторных моделей, так и для сложных многофакторных.
Параметры однофакторной линейной модели оцениваются методом
наименьших квадратов с использованием диаграмм. Для получения
результатов статистические данные необходимо расположить в таблице Excel
и выполнить следующую последовательность операций:
1. Построить точечную диаграмму, отражающую зависимость
функции от изменения фактора;
2. Добавить линию тренда (выбрать линейную);
3. Перейти в окно «Параметры» и отметить «Показывать уравнение на
диаграмме» и «Поместить на диаграмму
величину достоверности
аппроксимации».
На экране появится уравнение с числовыми параметрами и
коэффициент достоверности оценки параметров.
Параметры линейной многофакторной модели оцениваются в Excel с
помощью
статистической
функции
LINEST,
которая
рассчитывает
статистику для ряда данных с применением метода наименьших квадратов.
Компьютерные модели, созданные на базе табличного процессора
Excel, могут использоваться в прогнозировании, планировании исследовании
рыночного равновесия. При этом следует иметь в виду, что при построении
моделей в них заложены
некоторые упрощения и допущения, что в
сравнении с реальными ситуациями может вызвать неоднозначность оценки
ситуации. Но ценность рассматриваемых моделей состоит не в формальной
адекватности
реальному миру (чего достичь в принципе невозможно), а
именно в их простоте и полезности для выработки решений в реальном
мире.
Использование компьютерных экономических моделей позволяет
выполнить
исследование
ситуации,
получить
опыт
анализа,
прогнозирования, планирования тематических объектов или показателей
путем проверки влияния различных факторов, выяснения причинноследственных связей, оценки возможных управленческих решений.
Литература:
1. Кулева Л.В. Компьютерное моделирование как средство развития
профессиональных качеств специалистов экономико-управленческого
профиля. Н.Новгород: ВГИПА, 2003
2. Минько А.А. Принятие решений с помощью Excel. М.: «ЭКСМО»,
2006
3. Цисарь И.Ф. Лабораторные работы на персональном компьютере. М.:
«Экзамен», 2012