Параметрические исследования

Параметр (в широком смысле) – относительно постоянный показатель, характеризующий систему (элемент системы) или процесс. Параметры указывают, чем данная система (процесс) отлична от других. Поэтому параметры могут быть не только количественными, но и качественными (например, некоторыми свойствами объекта, его названием и т.п.).

Параметры могут характеризовать:

1) среду, окружающую систему;

2) управляющие воздействия

3) внутреннее состояние системы.

Основные параметры системы – это такие ее характеристики, которые изменяются лишь тогда, когда меняется сама система, то есть для данной системы – это константы.

Параметры, характеризующие систему управления можно разделить на три основные категории, отражающие:

1) экономическую деятельность,

2) организационную деятельность

3) социально-психологическую атмосферу.

Экономические параметры – измеримые величины, которые характеризуют структуру, состояние, уровень экономического развития и сам процесс развития народного хозяйства, отрасли, предприятия. В системе управления народным хозяйством такими параметрами являются уровень и темп роста национального дохода, соотношение темпов роста промышленности и сельского хозяйства, численность населения и т.д.

В зависимости от особенностей работ, выполняемых в различных службах и подразделениях аппарата управления, используются различные параметры объема, определяющие их масштабы.

Для технических служб основными параметрами являются количество вновь осваиваемых и модернизируемых объектов (деталей,

узлов по группам сложности), удельный вес стандартных, унифицированных и нормализованных частей, номера новых видов инструментов и приспособлений, подлежащих проектированию и изготовлению, количество новых технологических процессов (по группам сложности).

Для экономической службы основными параметрами являются численность промышленно-производственного персонала и все параметры, по которым проводится анализ работы технической службы.

Работа службы внешних хозяйственных связей (закупки, сбыт) зависит от номенклатуры материально-энергетических ресурсов, количества поставщиков, формы материального обеспечения (складской или транзитной), характера производимой продукции, количества и местоположения потребителей.

Параметрический метод исследования систем управления основывается на количественном выражении исследуемых свойств системы управления и установлении взаимосвязей между параметрами управляющей и управляемых подсистем. Это дает возможность на базе фактических данных определить форму зависимостей взаимосвязанных параметров и их количественное выражение. Зависимости параметров могут быть функциональными и корреляционными.

Функциональными называются зависимости, проявляющиеся определенно и точно в каждом отдельном случае – наблюдении. Такая взаимозависимость является полной.

Корреляционными (неполными) называются зависимости связанных величин, искажаемые влиянием посторонних, дополнительных факторов.

Корреляционные зависимости определяются на основе корреляционного метода.

Корреляционный (взаимосвязанный) метод – один из экономико-математических методов исследования, позволяющий определить количественную взаимосвязь между несколькими параметрами исследуемой системы. При этом корреляционная зависимость, в отличие от функциональной, может проявляться только в общем, среднем случае, то есть в массе случаев – наблюдений.

Первоначальной важнейшей задачей корреляционного метода является определение вида корреляционного уравнения (уравнения peгрессии). Простейшим видом такого уравнения, характеризующим взаимосвязь между двумя параметрами, может быть уравнение прямой: Y = a + bX, где X, Y – соответственно независимая и зависимая переменные; a, b –постоянные коэффициенты.

Вывод о прямолинейном характере зависимости можно проверить путем простого сопоставления имеющихся данных или графическим способом (регистрацией в прямоугольной системе координат значений Y и X, расположение которых на графике позволяет сделать вывод о правильности или ошибочности представления о линейном характере зависимости между двумя изучаемыми параметрами).

Следующей задачей является определение постоянных коэффициентов связи между переменными параметрами, которые наилучшим образом будут отвечать имеющимся фактическим значениям Y и X. В данном случае в качестве критерия оценки адекватности линейной зависимости фактическим данным можно использовать минимум суммы квадратов отклонений реальных статистических значений Y от рассчитанных по уравнению принятой к применению прямой. Коэффициенты прямой при использовании данного критерия могут быть определены известным методом наименьших квадратов.

При линейной связи всех факторов можно использовать линейное уравнение множественной корреляции следующего вида: Y = a 0 + a 1X 1 + a 2X 2 + … anXn.

Если же воздействие какого-либо фактора на исследуемый объект не может быть признано линейным, то соответствующие факторы могут включаться в уравнение не в первой, а в более высокой степени, например, во второй:

Регрессионный анализ применяется, в частности, при анализе эластичности спроса от цены, при анализе хозяйственной деятельности предприятий (для определения влияния отдельных факторов на результаты).

Факторный анализ

При анализе характеристик систем управления исследователь сталкивается с многомерностью их описания, то есть с необходимостью учитывать в анализе большое число признаков. Многие признаки взаимосвязаны и в значительной мере дублируют друг друга. Нередко признаки лишь в косвенной форме отражают наиболее существенные, но не поддающиеся непосредственному наблюдению и измерению внутренние, скрытые свойства явлений. Поэтому возникает потребность сконцентрировать информацию, выражая большее число исходных косвенных признаков через меньшее число более емких внутренних характеристик явления.

Сущность методов факторного анализа состоит в переходе от описания некоторого множества изучаемых объектов, заданного большим набором косвенных непосредственно измеряемых признаков, к описанию меньшим числом максимально информативных глубинных переменных, отражающих наиболее существенные свойства явления. Такого рода переменные, называемые факторами, являются некоторыми функциями исходных признаков.

Таким образом, основная задача факторного анализа заключается в том, чтобы определить понятие, число и природу наиболее существенных и относительно независимых функциональных характеристик явления (факторов).

Переменные при использовании факторного анализа не подразделяются априорно на зависимые и независимые и рассматриваются как равноправные. Преимуществом метода является также возможность одновременного исследования сколь угодно большого числа взаимозависимых переменных. Здесь нет допущения о “неизменности всех прочих условий”, свойственного многим другим методам статистического анализа. Отсутствие ограничений на число переменных и их взаимозависимость позволяет с успехом применять факторный анализ для исследования систем управления, где трудно изолировать влияние отдельных переменных на поведение всей системы.

В общем случае модель факторного и компонентного анализа имеет следующий вид:

(i =1, 2, 3, … n), где

Хi  – i -й факторный признак первоначального набора; Fj  – j -й обобщенный фактор (j =1, 2, 3, … k);

aij  - нагрузка i-го признака на j-й фактор.

Факторные нагрузки aij  оценивают тесноту связи между признаком Хi  и фактором Fj. Общий суммарный вклад фактора в дисперсию признаков Х 1, Х 2, Х 3 … Хn  оценивается величиной.

Величина vi  характеризует взаимосвязь фактора Fj  с группами исходных признаков, а общий вклад всех факторов можно оценить величиной.

 Типичные задачи факторного анализа при исследовании СУ. Различаются несколько основных подходов к использованию факторного анализа, рассмотрим их.

А. Минимизация описания, определение размерности явления.

Чаще всего распространен поисковый, изыскательский подход, нацеленный на первоначальное исследование сложного явления; при этом у исследователя нет гипотезы о структуре взаимосвязей между признаками. Он исходит лишь из предположения о наличии таких взаимосвязей и возможности выразить их с помощью небольшого числа факторов. Подбор признаков осуществляется экспертно, по принципу их связи с изучаемым явлением. Серьезную проблему в этом случае представляет интерпретация факторной матрицы, что часто требует привлечения дополнительной информации.

Таким образом, факторный анализ позволяет найти минимальное число наиболее существенных и относительно независимых характеристик, достаточно полно описывающих систему управления. В данном случае речь идет об определении размерности изучаемого сложного явления.

Б. Проверка гипотез о структуре сложного явления.

Второй подход представляет собой направленный факторный анализ, имеющий целью проведение направленного эксперимента для подтверждения уже выдвинутой гипотезы.

Для обоснования этого предположения составляется выборка, включающая предприятия с предполагаемыми различиями как по организационно-техническому уровню, так и по квалификации. На этой выборке измеряются значения признаков, характеризующих производительность труда, общий организационно-технический уровень, квалификацию персонала. Если выдвинутая гипотеза верна, то факторизация корреляционной матрицы, рассчитанной для специально составленного набора признаков, должна привести к выделению двух факторов: первый фактор, имеющий большие нагрузки по всем признакам набора, может интерпретироваться как фактор общего организационно-технического уровня, второй фактор, имеющий большие нагрузки только по признакам квалификации и производительности труда, - как фактор квалификации.

В. Типология систем управления.

Факторный анализ позволяет также осуществлять типологию систем управления. Весьма часто исследователь сталкивается с необходимостью подразделить множество наблюдаемых им объектов, описываемых набором признаков, на максимально однородные по этим признакам группы. Ценность такой группировки состоит в том, что для полученных групп часто оказывается возможным построение достаточно простых моделей функциональных связей.

При междисциплинарном исследовании систем управления встает задача изучения их территориальной дифференциации. Территориальная единица (город, округ, район, страна) рассматривается как некая целостная система. Исследование различий и типология населенных пунктов, осуществляемая с помощью факторного анализа, необходимы для обоснования разного рода программ их экономического и социального развития, для обоснования целей и средств региональной политики и других задач управления.

Г. Районирование систем управления.

Часто факторный анализ используется для целей комплексного районирования систем управления. От обычной постановки задачи типология районирования отличается дополнительным ограничением, требующим, чтобы объекты, выделенные в группе, были смежными. Только в этом случае группа однородных объектов может рассматриваться как район.

Таким образом, соединение методов автоматической классификации с факторным анализом позволяет осуществлять таксономию (систематизацию) не в пространстве большого числа исходных признаков, а в пространстве нескольких более емких и хорошо интерпретируемых характеристик – факторов. Если число факторов не больше трех, то появляется возможность использовать наглядные графические способы представления результатов.

Таким образом, дифференциация систем управления (осуществляемая путем факторного анализа) позволяет выдвигать для каждого типа дифференцированные программы развития.

Итак, методы факторного анализа применяются для минимизации описания системы управления, построения разного рода обобщенных показателей (качество продукции, организационно-технический уровень предприятия, уровень жизни, уровень интенсивности ведения хозяйства), типологии предприятий, агрегирования отраслей, изучения движения цен. В исследованиях региональных систем управления факторный анализ позволяет сопоставить различные районы и страны по уровню экономического развития, выявить основные аспекты их экономического развития и экономической депрессии; прогнозировать “жизнеспособность” тех или иных населенных пунктов.