Ix научно-практической конференции




НазваниеIx научно-практической конференции
страница3/48
Дата конвертации30.09.2012
Размер6.76 Mb.
ТипДокументы
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   48

Список источников


1. Бюджетный кодекс Российской Федерации. Принят Государственной Думой 17 июля 1998 года. Одобрен Советом Федерации 17 июля 1998 года (в ред. ФЗ и с изм., внесенными ФЗ) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс».

2. Методика распределения дотаций на выравнивание бюджетной обеспеченности субъектов РФ, утв. Постановлением Правительства РФ от 22 ноября 2004 г. № 670 // Справочно-правовая система «Консультант Плюс».

3. О межбюджетных отношениях в Челябинской области: Закон Челябинской области от 30.09.2008, № 1375 (в ред. Законов Челябинской области) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс».

4. Россия в цифрах. 2011: крат.стат.сб./Росстат- M., 2011 // Электронный ресурс: http://www.gks.ru/

5. Белов А.В. Инструменты и методы формирования эффективной бюджетной политики. Автореферат на соискание ученой степени доктора экономических наук. С-Пб. 2010, 36 с.

6. Васильев В.В. Финансовые дотации: выравнивание или стимулирование // Финансы, 2009, № 4 // Справочно-правовая система «Консультант Плюс».

7. Ерошкина Л.А. Качество управления финансами: региональный аспект // Финансы, № 11, 2011, с. 3-9.

8. Левина В.В. О выравнивании бюджетной обеспеченности на региональном уровне // Финансы, 2011, № 10, с. 10-14.

9. Суглобов А.Е., Черкасова Ю.И. Методика распределения средств финансовой поддержки муниципальных образований в целях совершенствования межбюджетного регулирования // "Экономический анализ: теория и практика", 2009, N 6 // Справочно-правовая система «Консультант Плюс».

10. Материалы сайта «Бюджетная система Российской Федерации». // Электронный ресурс: www.budgetrf.ru.


Технология предпроектного ранжирования проблем, на основе выявления и логико – эвристического анализа связей между ними.


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


Анализу и решению заданной проблемы заданной проблемы проекта или предприятия на практике должен предшествовать (явно или неявно) этап выявления множества возможных проблем, их понимания, оценки и выделения нескольких наиболее значимых, корневых проблем. Результаты выполнения данного «нулевого» этапа часто определяет эффективность последующей деятельности.

Широко известен принцип 20/80, в соответствии с которым действие лишь небольшого процента входных факторов обуславливает преобладающий процент основных выходных показателей. Следует принципиально различать задачи анализа, когда принцип Парето традиционно применяется при описании уже полученных статистических данных и задачи синтеза, - когда осуществляют поиск и обоснованное определение доминирующих факторов – причин при прогнозировании, в проектном исследовании, решении сложных слабоструктурированных проблем, при этом и исходная совокупность факторов известна не полностью.

Но как конкретно отобрать ключевые факторы. Для решения этой задачи нет гарантирующих алгоритмов, здесь требуется сочетание опыта, интуиции, логики и специальных методов [1].Рядом исследователей (например, Ларчевым О.М., Бьюзеном Т., Боно Э.,Райдахом, Черчменом У., Ансоффом Р. И Арнофом) предлагались различные модели и методы, направленные на выявление совокупности проблем, их ранжирование по относительной значимости.

В данной статье рассмотрена разработанная автором технология, базирующаяся на предпроектном предварительном поиске и анализе предполагаемых связей между выбранными исходными проблемами, их ранжировании (в несколько последовательных стадий) группой экспертов, количественной объективной оценке статистической значимости результатов с получением обобщенной ранжировочной диаграммы. Затем выявляются и анализируются причинно – следственные связи между отобранными наиболее существенными проблемами, в том числе выделяются возможные обратные связи (так называемые отрицательные и положительные), принципиально важные для управления комплексным процессом. Ниже дано краткое описание соответствующих основных этапов, моделей и методов.

Первый этап – выявление исходного множества проблем проекта или предприятия. Здесь важно собрать мнения сотрудников представляющих различные направления деятельности (маркетологов, проектантов, производственников, логистов, управляющих качеством и т.д.) и иерархические уровни – чтобы получаемая совокупность, выборка проблем была, по – возможности «репрезентативной», объективно отражая реальную ситуацию и перспективу развития. Естественно следует при этом учитывать и результаты анализа позиционирования фирмы и ее продукции среди конкурентов. Перед опросом специалистами целесообразно четко договориться о едином содержательном понятии «проблемы» - её существенных диагностических признаках [2].

Следующий второй этап – ранжирование проблем в полученном списке по степени их относительной значимости, теми не специалистами. Степень неслучайной согласованности полученных индивидуальных ранжировок осуществляется с помощью статистических индикаторов – коэффициента конкордации и критерия согласия Пирсона. В результате может быть получена обобщенная ранжировочная диаграмма РД -1, в которой целесообразно предварительно выделить несколько наиболее значимых проблем.

Третий этап – ранжирование походных проблем на основе выявления предполагаемых связей между ними. Для этого используется предложенная автором «турнирная таблица», фрагмент которой иллюстрируется в таблице 1.


Таблица 1 – Фрагмент «турнирной таблицы»

Прj

Прi

Пр - 1

Пр - 2

Пр -3



Пр - n

N’

N”

n∑

Пр – 1















1

0

1

Пр - 2














2

1

3

Пр – 3















1

3

4

….

























Пр - n















1

1

2


Такая таблица заполняется каждым специалистом из группы, которую целесообразно сформировать независимо от первой группы (см. этап 2). Предполагаемая связь между парой проблем, например Пр – 1 и Пр – 3 такова, что Пр – 1 влияет на Пр – 3 ( что отмечают в первой строке маркером , т. е. стрелкой, направленной из Пр - 1 в Пр – 3), но Пр – 3 не влияет на Пр – 1 (поэтому в строке Пр – 3 отсутствует стрелка направленная в Пр – 1). Для каждой проблемы Пр подсчитывают

- количество n’ её влияние на другие проблемы, суммируя число маркеров в i – ой строке Пр – j ( например, для Пр – 3 n’ =1),

- количество n” её зависимостей от других проблем, суммируя число маркеров в её столбце ( например, для Пр – 3 n”= 3)

- показатель n ∑ = (n’+n”), характеризующий сумму влияний и зависимостей для каждой проблемы.

Для каждого из показателей (n’, n”, n∑) полезно построить ранжировочную диаграмму, вначале индивидуальные (формируемую данным специалистом, а затем – обобщенные). Сравнительный количественный анализ диаграмм для n’, n”, n∑ следует выполнить с помощью статистических критериев, например коэффициентов корреляции рангов Спирмэна или Кендэлла. Это определит возможность их обобщения. Обобщенную ранжировочную диаграмму, выбранную на данном этапе, обозначим РД – 2, по ней можно выделить наиболее значимые несколько проблем. Полученные диаграммы РД – 1 и РД – 2, следует сопоставить, проведя совместное обсуждение специалистами доводов «за» и «против» в отношении отобранных ключевых проблем.

Среди методов решения задачи рационального отбора наиболее существенных альтернатив среди множества заданных один из известных – предварительное выделение так называемого множества Эджворта - Парето. Эта процедура основана на попарном сравнении исходных альтернатив и исключении тех из них, которые доминируют хотя бы над одной из оставшихся. Тогда оставшиеся (недоминируемые) альтернативы принадлежат множеству Эджворта – Парето.

Цель последующих этапов – углубленный анализ намеченных предположительных связей между проблемами, выявление среди них и идентификация возможных причинно – следственных, которые следует учитывать при поиске и выборе конкретных способов и механизмов решения исследуемых проблем проекта или предприятия. Этой целью для проблем, выделенных на обобщенной ранжировочной диаграмме, целесообразно построить цепочки предполагаемых причинно – следственных связей. Например, если решается проблема снижения себестоимости производимой продукции, то как это может повлиять на решение проблемы повышения объёма её продаж. Промежуточными звеньями в связывающей их цепочке могут быть такие, как возможное соответствующее изменение потребительских свойств товара, изменение рыночного спроса и др. Для конкретного звена улучшение показателя на входе в него может привести или к улучшению, или к ухудшению показателя на выходе. В теории регулирования и системной динамике Форрестера [3] четко идентифицируемый характер (знак) таких связей, т.к. это позволит определить обратные связи и контуры циклов возможного регулирования управления. Осуществление такого углубленного анализа требует, как правило, проведения соответствующих поисковых и проверочных экспериментов – мысленного (логико – эвристического), вычислительного (на имитационной модели проекта, или даже натурной) [4].

Результаты рассмотренного предварительного ранжирования проблем открывают возможность более обоснованного выбора ключевой, корневой проблемы (одной, или нескольких, - наиболее взаимосвязанных), с целью поиска наиболее рационального её решения; для чего полезно применение логико – эвристического метода ПАУК, в сочетании с другими [2]. Особо следует отметить, что при этом в состав системы критериев для сравнительного анализа разрабатываемых комбинационных решений целесообразно дополнить, - чтобы обеспечить необходимый контроль эффективности решения не только одной, заданной проблемы, но и тесно связанных с ней других.


Список источников

1.Будашевский В.Г Технология восприятия, анализа и решения проблем на основе синергетического взаимодействия методов логики, психологии и эвристики // Сборник трудов VII научно-практической конференции «Социально-экономические, институционально-правовые и культурно-исторические компоненты развития муниципальных образований». – Миасс: Издательство Геотур, 2011. – 294 с.

2. Будашевский В.Г. Инновационный менеджмент (практические основы технологии): Учебное пособие. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ,2008 – 78 стр.

3. Каталевский Д.Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении – Москва: Изд-во МГУ им. М.В.Ломоносова, 2011 – 304 с.

4. Поппер К. Объективное знание – М:,УРСС – 2002.


ЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТИ ВЕРИФИКАЦИИ ИНТУИТИВНЫХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

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

Для каждой проблемы существует притягательно лёгкое и правдоподобное,но ошибочное решение. Из законов Мерфи.

На разных этапах инновационного проекта или при решении сложной проблемы целесообразно применять различные методы - на основе опыта и интуиции, логические, проверенные эвристические, прогнозно-аналитические, имитационного моделирования, экономического анализа и другие [1]. Известно, что каждый метод и результаты их применения - получаемое благодаря ему новое знание об объекте исследования, необходимо верифицировать - определить их соответствие реальности.

Учитывая особое положение интуитивных решений среди других, которые легче можно обосновать и контролировать, представляется актуальным провести в достаточно общей постановке логический анализ условий и возможностей верификации интуитивных управленческих и других решений. Процессы и механизмы последних могут весьма отличатся: различают в частности спонтанные интуитивные решения (обычно единичные), или осуществляемые контролируемо и управляемо, а потому воспроизводимое в различных условиях, если их «пользователь» профессионально освоил соответствующую технологию применения [2]. Логический анализ верификации интуитивных решений можно выполнить, используя следующую достаточно общую поэтапную модель (см. рис.).



Рисунок 1- Поэтапная модель верификации интуитивных решений

Пять этапов, обозначенных p,q,r,s,t можно рассматривать как последовательные звенья в цепочке (процессе) интуитивного решения. И каждый из них можно представить как операцию, оцениваемую как адекватная или неадекватная. Условно выразим это как оценку логической истинности или ложности каждого из соответствующих суждений. Так как истинность всей цепочки интуитивного решения достигается лишь при истинности каждой из пяти указанных операций, то это условие можно представить на языке символической логики следующим образом:

(1) ,

где p, ...,t - так называемые простые суждения, связанные между собой операцией конъюнкцией (означающее логическое суммирование), а символ «→» означает операцию импликацию («если,… то…»). Приведенное составное суждение (1) преобразовать в эквивалентное ему суждение (2), выполнив логическую операцию контрапозиции [3].

(2) ,

где – отрицание каждого из ранее введённых простых суждений, а те которые приведены в скобках, связаны между собой логической связкой или, или что соответствует операции дизъюнкции.

Смысл полученного выражения следующий: если результат всей цепочки, соответствующей процессу интуитивного решения, ложный (т.е. ), то ложным являются либо любое из указанных простых суждений (т.е. (), соответствующих отдельным звеньям цепочки, или их сочетания. А значит, выделить, вычленить, определить ложность непосредственного ответа О  интуиции (т.е. простого суждения r) представляется возможным, лишь если удалось бы доказать, что простые суждения p,q,s не ложны. Но рассматриваемый механизм срабатывания всей цепочки таков, что связи между её звеньями неразрывны. Полученный результат- невозможность диагностировать ложность интуитивного ответа- можно объяснить тем, что специфический язык интуиции( индивидуальный язык образов, символов) предполагает необходимость «двустороннего» перевода, вначале исходного вопроса на языке интуиции, затем ответа О (с языка интуиции); преобразуя его в ответ О   на объективный язык. Поэтому невозможно однозначно истолковать ложность итогового ответа О   как ошибочность ответа О , ведь неправильным может быть каждый из переводов.

И каков итоговый вывод? Уместно вспомнить известное высказывание всемирно известного самобытного, но глубокого физика и математика О. Хевисайда о созданным им, так называемом операционном исчислении (существенно упрощающем аналитическое решение определенного класса дифференциальных уравнений): «Стану ли я отказываться от своего обеда только потому, что не полностью понимаю процесс пищеварения». Для рассматриваемой в статье проблемы мораль следующая: даже если не удаётся понять механизм интуиции и соответствующий «многозвенный» процесс интуитивных решений, вряд ли следует отказаться, от них, особенно на начальных стадиях поиска решений. Но при этом необходим повышенный контроль адекватности конечного результата, а также следует дополнять интуитивные решения более объективными, надёжными и легче проверяемыми.

Список источников

1. Будашевский В.Г. Технология восприятия, анализа и решения проблем на основе синергетического взаимодействия методов логики, психологии и эвристики.

2. Поппер К. Обьективное знание.- М.:УРСС, 2002.

3. Горский Д.П. и др. Краткий словарь по логике. –М.:«Просвещение», 1991.

4. Пойа Д. Математика и правдоподобные рассуждения.- М.:ИЛ, 1957.

5. Бунге М. Интуиция и наука.-М.: «Прогресс» 1967.

6. Селье Г. От мечты к открытиям.- М.: «Прогресс», 1987.

1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   48

Похожие:

Ix научно-практической конференции iconМеждународной научно-практической   конференции    16 - 18 октября 2008 г.                                 Казань  Казанский государственный университет  2008 
В  сборнике  материалов  научно-практической  конференции,  посвященной  90-летию 
Ix научно-практической конференции iconViii научно-практической конференции
В сборник включены тексты докладов, сообщений, выступлений участников VIII научно-практической конференции, прошедшей на базе факультета...
Ix научно-практической конференции iconПрограмма 68-ой научно-практической конференции студентов
Сборник тезисов 68-й научно-практической конференции студентов, магистрантов и аспирантов факультета международных отношений бгу....
Ix научно-практической конференции iconМатериалы межрегиональной научно-практической конференции 21 февраля 2011 года Российская академия правосудия Западно-Сибирский филиал (г. Томск) ббк 67
Современные проблемы борьбы с преступностью. Материалы межрегиональной научно-практической конференции. Изд-во: Томский цнти, 2011...
Ix научно-практической конференции iconМатериалы Шестой Международной научно-практической конференции 22 24 октября 2009 г. Казань Казанский государственный университет 2009
Информационное поле современной России: практики и эффекты: Материалы Шестой Международной научно-практической конференции
Ix научно-практической конференции iconМатериалы Пятой Международной научно-практической конференции 16 18 октября 2008 г. Казань Казанский государственный университет 2008
Информационное поле современной России: практики и эффекты: Материалы Пятой Международной научно-практической конференции
Ix научно-практической конференции iconФгбоу впо «Пятигорский государственный   лингвистический университет» Материалы IV международной  научно-практической 
Международной научно-практической конференции «Информацион- ные технологии в гуманитарном образовании» имени Т. П. Сарана. 
Ix научно-практической конференции iconАктуальные  проблемы  исследования  этноэкологических  и  этнокультурных  традиций  народов  Саяно-Алтая.  Материалы  I-ой  международной  научно-практической  конференции  молодых ученых, аспирантов и студентов. – Кызыл, 2012 г. – 303 с.      
Народов  Саяно-Алтая.  Материалы  I-ой  международной  научно-практической  конференции 
Ix научно-практической конференции iconМатериалы Всероссийской научно-практической конференции Часть I москва Челябинск 2010
Тенденции дополнительного профессионального образования в контексте современной образовательной политики: Материалы Всероссийской...
Ix научно-практической конференции iconМатериалы Всероссийской научно-практической конференции Часть II москва Челябинск 2010
Тенденции дополнительного профессионального образования в контексте современной образовательной политики: Материалы Всероссийской...
Разместите кнопку на своём сайте:
TopReferat


База данных защищена авторским правом ©topreferat.znate.ru 2012
обратиться к администрации
ТопРеферат
Главная страница