Системный анализ
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ (англ. Systems analysis) – методология исследования объектов посредством представления их в качестве систем и анализа этих систем для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам политического, военного, социального, экономического, научного и технического характера. Опирается на системный подход, а также на ряд математических дисциплин и современных методов управления. Основная процедура – построение обобщенной модели, отображающей взаимосвязи реальной ситуации; техническая основа С. а. – компьютеры и информационные системы. Применяется в экономике, сфере управления, при решении проблем освоения космоса и др. Термин «С. а.» иногда употребляется как синоним системного подхода.
Типичные ситуации, требующие применения методов С. а.: 1) для выявления и формулирования проблемы в условиях большой неопределенности; 2) для выбора стратегии исследования и разработок; 3) для точного определения систем (границ, входов, выходов и др. компонентов); 4) для выявления целей развития и функционирования системы; 5) для выявления функции и состава вновь создаваемой системы.
Теоретико-познавательный подход в исследовании систем содействует четкому определению основных классов объектов, к которым целесообразно применять методологию системного анализа, и дает основание для выработки единых принципов формализации самых разнородных объектов и явлений. Анализ функции и схемы системы способствует четкой спецификации целей, функций, задач систем, с одной стороны, и средств их реализации — с другой. Понятие большой системы и установление правил композиции и декомпозиции (см. Декомпозиционное планирование, Композиционное планирование) их в общей теории систем обосновывает способы подхода к ненаблюдаемым или не полностью наблюдаемым системам, способствует формированию правил научного их исследования и проектирования. Понятие сложной системы раскрывает способы подхода к многоцелевым, многоаспектным, диалектически противоречивым объектам и явлениям. Понятие кибернетической системы и выявление закономерностей кибернетических систем служат для обоснования методологии анализа систем управления и создания АСУ.
Многообразие и принципиальное различие объектов, процессов, проблем, подлежащих системному анализу, обусловило многообразие его специфических инструментов и породило требование гибкого и умелого их применения при исследовании разнородных экономических процессов и явлений. В числе наиболее употребительных и отработанных методов и форм системного анализа и отображения его результатов можно отметить следующие.
Дерево анализа проблемы используется для выявления и структуризации труднопонимаемых и слабо сформулированных проблем, характеризующихся большим количеством или сложным характером взаимосвязей. Дерево проблемы, как правило, включает три основных ветви: 1) что нужно исследовать и разработать, 2) из чего состоит система, решающая данную проблему, 3) как она работает и каким способом взаимодействует с другими системами.
Методы построения деревьев целей представляют собой один из наиболее широко распространенных и эффективных способов анализа объективных целей и задач, стоящих перед экономическим объектом, и выявления наилучшего набора средств их достижения.
Моделирование технологического и управленческого процесса методом тезауруса используется для представления и лучшего понимания сложного народнохозяйственного процесса, реализуемого во взаимодействии многих экономических объектов.
Для микроэкономических объектов, таких, как предприятие, производственное объединение, отрасль и т. д., методы системного анализа во многом переплетаются с методами диагностики экономических систем. Последние представляют собой методику систематического опроса работников экономического объекта и взаимодействующих с ним объектов с целью выявления актуальных и первоочередных проблем и планирования последовательности мероприятий по достижению целей.
Время зарождения математического моделирования отследить достаточно сложно. В начале прошлого века русский экономист В.К. Дмитриев в своей книге «Экономические очерки» (1904) привел в качестве эпиграфа высказывание, приписываемое Леонардо да Винчи, согласно которому никакое человеческое исследование не может называться настоящим знанием, если не прошло через математическое доказательство.
Не менее четко близкую по смыслу мысль выразил Д.И. Менделеев: «"Изучать в научном смысле — значит: ... б) измерять все то, что может, подлежа измерению, показывать численное отношение изучаемого к известному ..., г) находить по измерениям эмпирическую (опытную, видимую) зависимость (функцию, "закон", как говорят иногда) переменных величин ..., д) составлять гипотезы или предположения о причинной связи между изучаемым и его отношением к известному или к категориям времени, пространства и т.п.; е) проверять логические следствия гипотез опытом и ж) составлять теорию изучаемого"52.
В экономических исследованиях математическое моделирование достаточно широко стало применяться с 40-х годов XIX в.
В конце XIX в. были разработаны методы математической статистики в биологии, которые затем нашли применение в экономике в виде эконометрических исследований.
Экономико-математические модели и методы для решения прикладных задач бизнеса и изучения социальных явлений стали применяться в основном с 40-х годов XX в.
В настоящее время выделяют несколько основных направлений прикладного экономико-математического моделирования.
Это балансовые экономико-математические модели (Межотраслевой баланс, В. Леонтьев, Нобелевская премия 1973 г.), широко применяемые в развитых странах для структурного анализа экономики, строятся на базе государственной статистики по заказам Правительств. Информация используется бизнесом для принятия стратегических решений.
Другое направление — «Исследование операций», связано с задачами принятия решений. Наибольшее практическое распространение получили задачи на базе математического программирования (Л.Канторович, Нобелевская премия 1975 г.) и задачи обоснования пропускных способностей систем обслуживания (А.Я. Хинчин, Н.В. Колмогоров, А. Кофман, Т.Л. Саати и др.). Эти модели используются во внутрифирменном и отраслевом планировании для выработки оптимальных решений в сфере производства, транспортировки, инвестиций и т.д.
Следующее направление — эконометрические методы и модели для решения задач прогнозирования (Л. Клейн, Нобелевская премия 1980 г.). Эти методы используются как на макроуровне, так и на уровне фирмы.
С 80-х годов XX века математические методы и модели стали все более широко использоваться в исследованиях финансовых проблем.
Сегодня метод моделирования получил широкое применение практически во всех видах исследований. Даже там, где, казалось бы, ему принципиально не должно быть места — в исторических исследованиях53.
- Isbn © л л. Высоцкий, а. В. Новокрещенов, 2009
- Введение
- Отличительные особенности научной работы
- 1.1. Специфика научной деятельности
- 1.2. Цель, виды, уровни и эффективность научной работы Цель научной работы
- Виды научной работы
- Классификации уровней и методов научного поиска
- 1.3. Научное изучение и предвидение Признаки научности исследования
- Научное предвидение
- 1.4. Планирование и самоорганизация в науке
- 1.5. Этика научной работы
- Список основной литературы
- Список дополнительной литературы
- Методология научного исследования
- 2.1. Методология науки как система
- 2.2. Основные методологические принципы познания
- Принцип комплексности познания
- Системное познание
- Принцип детерминизма
- Историко-логический принцип познания
- 2.3. Логические основы исследований
- Логика дедуктивных и индуктивных выводов
- Правила аргументации
- 2.4. Согласование задания на исследовательскую работу
- Формулировка темы исследования
- Выбор объекта исследования
- Согласование предмета исследования
- Согласование главной цели работы
- Задачи исследования
- Выбор инструментария исследования
- Примерный перечень предполагаемых результатов
- Структура работы
- Перечень предполагаемых иллюстраций к докладу работы
- Список основной литературы
- Список дополнительной литературы
- Общенаучные методы научного исследования
- 3.1. Обобщенные методы эмпирического познания Научное наблюдение и описание
- Эксперимент
- Индикаторы и шкалирование
- Типы шкал и правила их построения
- Номинальная шкала
- Ранговая (порядковая) шкала
- Интервальная шкала
- Измерение и сравнение
- 3.2. Общенаучные методы теоретического познания Восхождение от абстрактного к конкретному
- Идеализация и мысленный эксперимент
- Формализация
- Аксиоматический метод
- Метод гипотезы
- 3.3. Общенаучные методы всех уровней познания Применение анализа и синтеза в научных исследованиях
- Применение индукции и дедукции в научных исследованиях
- Возможности аналогий и моделирования в научных исследованиях
- Системный подход
- Особенности системных решений проблем разного профиля
- Системный анализ
- 3.4. Общие методы анализа информации
- Контент-анализ
- Методы группировок и классификаций Методы группировок
- Кластерный анализ
- Факторный анализ
- Методы экстраполяции
- 3.5. Методическое исследование
- 3.6. Комплексное исследование
- Список основной литературы
- Список дополнительной литературы
- Специальные методы исследований проблем государственного и муниципального управления
- 4.1. Методы экономических исследований
- Факторы исследования экономических явлений
- Экономические концепции и теории
- Принципы рационализации экономических решений
- Современные проблемы Российской экономики
- 4.2. Методы социологических исследований
- Социальное обследование методом "фокус-групп"
- От социальных обследований к научным исследованиям
- Эмпирические методы социального исследования
- Гипотезы и теории в социальном исследовании
- Социологические концепции, доктрины и парадигмы
- 4.3. Методы исследований социально-экономического поведения Основные проблемы социально-экономического поведения в современной России
- Проблемы совершенствования технологии мотивирования социально-экономического поведения
- 4.4. Методы исторических исследований
- 4.5. Методы гуманитарных исследований
- Список основной литературы
- Список дополнительной литературы
- 5. Представление результатов научной работы
- 5.1. Общие принципы работы с текстом
- Представление табличного материала
- Оформление иллюстративного материала
- 5.2. Введение и Общая характеристика работы
- Актуальность исследования
- Апробация
- Практическая значимость
- Публикации
- Автор защищает
- Структура и объем работы
- 5.3. Основная часть описания научного исследования
- Глава 1. Критический анализ состояния проблемы.
- Глава 2. Предлагаемые способы решения проблемы.
- Глава 3. Проверка и подтверждение результатов исследования.
- 5.4. Заключение и приложения Заключение (основные выводы)
- Приложения
- 5.5. Литературное представление научных результатов
- 5.6. Устные организационные формы научного общения
- 5.7. Общение с оппонентами и процедура защиты Рекомендации к реагированию на замечания оппонентов
- Процедура защиты
- Список основной литературы
- Список дополнительной литературы
- Понятийный аппарат исследовательской работы (курсовой, дипломной, заказной, диссертационной)
- Заключение
- Библиографические списки Список основной литературы
- Список дополнительной литературы
- Приложение 1. Пример задания на дипломную работу
- Исходные данные для выполнения работы:
- Приложение 2. Пример отзыва научного руководителя
- Приложение 3. Пример рецензии на дипломную работу
- Приложение 4. Пример аннотации аттестационной работы
- Глава 2 (название главы) раскрывает современное состояние региональной статистики, отражает проблемы, мешающие полному удовлетворению в экономической информации.
- Приложение 5. Метод "фокус-групп"
- Навыки и приемы, необходимые модератору
- Учебное пособие
- 630102, Новосибирск, Сибирская академия государственной службы,