Модели управления качеством продукции некоммерческих организаций на примере кинематографии
Дипломная работа - Менеджмент
Другие дипломы по предмету Менеджмент
ать регрессионные (в том числе аддитивные) модели. При этом линейная модель экономически и статистически обоснована; экономический и статистический смысл коэффициентов в полиномиальных и аддитивных нелинейных моделях требует своего обоснования. Так, например, экономический смысл показателя при квадрате объясняющей переменной в квадратичной модели не вполне ясен.
Реально, на функционирование отрасли оказывает влияние не только количественные, но и качественные показатели: это и неформализуемые тенденции государственного управления, и технические инновации, и особенности творческой реализации. Предсказать такие качественные изменения и их влияние на количественные результаты развития отрасли - сложная вероятностная задача. Поэтому для моделирования развития отрасли в этих условиях целесообразно вместо прогноза конкретных параметров определить направления развития и их ожидаемую эффективность.
Конечно, если требуется составить план потенциальных возможностей, достаточно воспользоваться линейной или экспоненциальной многофакторной моделью, включающей экзогенные и эндогенные параметры, но следует учитывать, что такой план потеряет свою актуальность в течение ближайших двух-трех лет.
Моделирование направлений развития отрасли
Работа по составлению математического обеспечения долгосрочного планирования проводится по следующим направлениям:
Регрессионный анализ, позволяющий по известным рядам данных осуществить экстраполяцию (прогноз) показателей на краткосрочный период;
Корреляционный анализ, позволяющий определить тесноту статистических связей между показателями; использование корреляционного анализа позволяет определить наличие или отсутствие взаимосвязей между рядами данных, снизить размерность вектора критериев в задачах определения эффективности работы отрасли; использование корреляционного анализа выявляет существование статистической, но не причинно-следственной взаимосвязи между параметрами;
Вариационный анализ позволяет выявить проблемы, связанные с распределением параметров развития отрасли; структурный анализ не требует наличия временных рядов - исследование ведется по существующему распределению показателей относительно других параметров - жанровому, географическому, внутриотраслевому и пр.
Критериальный анализ позволяет выявить основные цели, используемые в текущей деятельности по планированию работы отрасли; найти взаимосвязь между декларируемыми и реальными целями, определить возможности изменения достижений отрасли в направлении данной цели;
Анализ рисков позволяет определить зависимость полученных результатов от внешних факторов и сформулировать основные риски развития отрасли.
Использование методов теории оптимального управления для управления качеством кинопродукции:
oОпределение горизонта планирования;
oОпределение распределения финансирования по направлениям работ;
oОпределение параметров эффективности работы отрасли.
Разработка математических методов теории коллаборативной экспертизы для проведения экспертного анализа направлений развития киноиндустрии
oРазработка аксиоматической теории экспертизы;
oРазработка на ее основе методики анализа противоречивых экспертных оценок с использованием специальных метрик
oАнализ результатов опроса с использованием разработанной методики.
Исследования в трех перечисленных направлениях позволят разработать работоспособный координирующий план долгосрочного развития отрасли. При этом, все три направления связаны друг с другом, поскольку результаты экспертного оценивания и статистического анализа являются исходными данными для решения оптимизационных задач.
Рассмотрим ряд частных задач построения долгосрочного плана.
Регрессионный анализ.
Постановка задачи. Пусть заданна случайная величина параметризованная относительно параметра t. Отметим, что t может быть как реализацией другой случайной величины, так и неслучайным параметром, например, временем. Отметим также, что недетерминированный характер X может зависеть от ряда параметров, которые не учитываются в исследовании.
Случайная величина X задана зависимостью ее от значений параметра t. Эта зависимость может быть не функциональной, одному и тому же значению параметра t может соответствовать несколько реализаций xi. Полученный таким образом ряд данных требуется описать функцией f (t, a), зависящей как от значений параметра t, так и от вектора коэффициентов a=(a0,…, an). Функция f (t, a) задана с точностью до вектора a, критерием оптимальности выбора коэффициентов является средняя квадратическая ошибка аппроксимации:
где (ti, xi) - пары чисел, формализующие ряд данных, n - количество этих пар чисел (объем выборки). Задача выбора коэффициентов a аналитически решается для любой дробно-рациональной функции f (t, a). Как правило, выбирают линейную функцию f (t, a) - в неявном предположении о нормальности распределения X, - либо полином второго или третьего порядка, так как статистическая значимость коэффициентов при увеличении порядка полинома снижается за счет увеличения остаточной дисперсии ошибки
где Qe - остаточная сумма квадратов, характеризующая отклонение от линии регрессии.
<