Специфіка проблематики моделювання масової поведінки в управлінні підприємствами
Презентація
У роботі розглядаються актуальні питання проектування моделей стадної поведінки, що враховують специфіку досліджуваної предметної області. Досліджуються такі особливості як: формування набору змінних моделі, визначення ступеня агрегації вихідних даних, визначення математичного вигляду моделі, формування часових рядів для розрахунку коефіцієнтів моделі.
Основними проблемами, які виникають в процесі моделювання масової поведінки у зовнішньому і внутрішньому середовищах підприємств, є:
- Формування набору змінних моделі - необхідно з урахуванням особливостей досліджуваного об’єкта вибрати набір факторів, від яких залежить вірогідність виконання представником популяції деякого рішення або прийняття ним деякого стану з урахуванням стадної поведінки. Значною мірою це завдання було вирішено в роботі раніше: було виділено ключові фактори, які повинні враховуватися у всіх моделях масової поведінки незалежно від того, для якої предметної області вони створюються (відсоток представників популяції, які вже виконали певну дію або прийняли певний стан; авторитет представників популяції в очах один одного, індивідуальна схильність до стадної поведінки). Однак залишається відкритим питання додаткових чинників (крім чинників, безпосередньо пов’язаних зі стадною поведінкою). У процесі параметризації конкретної моделі необхідно здійснити відбір таких факторів для включення у модель.
- Визначення ступеня агрегації вихідних даних. З точки зору точності моделювання ідеальним варіантом була б відсутність будь-якої агрегації - тобто розгляд кожного представника популяції окремо, проте на практиці, як правило, це не можливо, особливо коли мова йде про велику популяцію. Так, якщо йдеться про стадні ефекти при вивченні організаційного опору у колективі чисельністю 15-20 осіб, то можна обійтися без агрегації, проте коли мова йдеться стадні ефекти при вивченні поведінки споживачів, то буде неможливим навіть ідентифікувати всіх представників популяції, не говорячи вже про організацію їх індивідуального врахування. Таким чином, ступінь агрегації вихідних даних (переважно у формі об’єднання представників популяції до деяких однорідних груп) повинне представляти собою компроміс між необхідним ступенем деталізації і витратами на організацію збору та обробки даних.
- Визначення математичного вигляду моделі, тобто способу включення факторів у модель, грубо кажучи, необхідно створити формулу, за якою буде розраховуватися ймовірність виконання представником популяції деякого рішення або прийняття ним деякого стану з урахуванням стадної поведінки на основі значень вихідних факторів. Стандартними підходами є включення значень вихідних показників у адитивному або мультиплікативному виглядах, але також можливе використання більш складних модельних конструкцій. У даному випадку критерієм вибору на користь того чи іншого підходу є точність підсумкової моделі та її здатність бути використаною для практики прийняття рішень.
- Формування часових рядів для розрахунку коефіцієнтів моделі. Ця проблема є дуже актуальною, оскільки для оцінки коефіцієнтів моделі необхідна історія спостережень, яка у випадку зі стадною поведінкою не завжди доступна в прийнятному вигляді. Тому:
- по-перше, фактори масової поведінки не входять до основних наборів офіційної статистики, що вимагає цілеспрямованої роботи над її формуванням на додаток до стандартної статистики і звітності підприємств;
- по-друге, масова поведінка не завжди проявляється з деякою постійною частотою, що потребує вирішення окремого завдання формування відповідних часових рядів навіть за наявності статистики вихідних факторів.
Література
- Солодухін С.В., Хорошун В.В. Моделювання масової поведінки агентів в економічних системах: моделі, методи, прикладні аспекти: монографія. - Запоріжжя: ЗНУ, 2020. – 293 с.
- Porter M. The Five Competitive Forces that Shape Strategy. Harvard Business Review, January, 2008. P. 86.