РАЗДЕЛ 2. общая теория проблемной ориентации КС
2.1. Задача прогноза основных показателей производства ПОКС
2.1.1. Постановка задачи. Принятие планирующих решений обычно основывают на
предплановом долгосрочном прогнозе вариантов производства планируемых изделий и
инвестиций, необходимых для их осуществления. Особенно актуален такой прогноз в
быстро развивающихся областях, cpeди которых особое место принадлежит КС,
поскольку от их развития, роста масштабов производства и применения зависит
дальнейший прогресс всего общества.
Главным требованием к такому прогнозу является возможно более высокая
достоверность его результатов, поэтому важно основывать его на объективных
данных, не вызывающих сомнений в их достоверности.
Во многих случаях такой прогноз основывают на данных о развитии
соот-ветствующей отрасли – в данном случае речь может идти о развитии
компьютерной индустрии в предшествующие годы, – это, так называемый, метод "от
достигнутого", использующий в качестве экстраполирующей различные функции. Его
недостаток состоит в невозможности учета революционного влияния соответствующей
отрасли на общество в целом. Поскольку в данном случае речь идет именно о таком
эффекте, прогнозирование методом "от достигнутого" с использованием сколь
угодно сложной экстраполирующей функции не даст желаемого результата, требуется
выход за пределы соответствующей отрасли и использования данных о всем народном
хозяйстве. В результате приходим к следующей общей задаче.
Задача 2.1. Данные прогноза на длительный период объемов производства ПОКС и
инвестиций, обеспечивающих этот выпуск, вывести из данных о предшествующем
развитии народного хозяйства.
2.1.2. Преобразование исходной задачи. При решении сформулированной задачи в
качестве основных будем руководствоваться предложенной в [24, 207]
классификацией ОА (Приложение А), известным методом сведения исходной задачи к
подзадачам и принципом последовательного агрегирования, которому отдают
предпочтение при прогнозировании развития сложных систем [232-235]: если есть
модель, которая из параметров отдельных подсистем позволяет вывести параметры
системы в целом, то агрегированные результаты прогноза параметров подсистем
заслуживают большего доверия, чем прогноз параметров системы в целом, исходя из
статистических данных о ее предшествующем развитии.
Прежде всего, из задачи 2.1 в отдельную подзадачу выделим следующую.
Подзадача А. Определить инвестиции, обеспечивающие производство ПОКС, если
задан прогноз динамики объемов производства ПОКС.
Пусть известна динамика объемов производства m и динамика себестоимости С
единицы продукции в форме некоторых вполне определенных функций времени m(t) и
С(t) соответственно. Тогда динамика инвестиций R(t) определяется произведением:
R(t) = m(t)C(t). Известно, что себестоимость продукции зависит от объемов ее
производства (т.е. является функцией m), от экономических, политических и
других условий производства-потребления. Для задачи прогноза допустимо, приняв
гипотезу о независимости сомножителей m(t) и C(t), выполнить раздельный прогноз
каждого из этих показателей на основе различных данных и за счет этого
существенно упростить подзадачу А.
Известно, что себестоимость компьютерной продукции непрерывно снижается
достаточно высокими темпами. Например, в [236] установлено, что себестоимость
микропроцессорных систем ежегодно снижается на 28%, что дает возможность
при-нять модель динамики себестоимости в форме показательной функции: C(t)=С0
0.72 t , используя которую, общее решение подзадачи А представим в форме:
R(t) = m(t) С0 0.72 t , (2.1)
где С0 – известная себестоимость единицы продукции на начало прогнозируемого
периода. Тем самым подзадача А сведена к решению следующей подзадачи исходной
задачи 2.1.
Подзадача Б. Данные прогноза на длительный период объемов производства ПОКС
вывести из данных о предшествующем развитии народного хозяйства.
В теории прогнозирования [233] научно-технический прогресс всякой области
характеризуют классом функций с экспоненциальным ростом вблизи начала развития
и наличием асимптотического предела, простейшей среди которых считают логисту.
Приняв в качестве исходной гипотезу о выполнимости этого положения
применительно к данной задаче, динамику m(t) объемов производства ПОКС
представим следующей аппроксимирующей функцией:
m(t) = N / (1+e a (Q - t) ), (2.2)
где t – независимая переменная – время (годы); N – прогноз предельной годовой
потенциальной потребности в ПОКС, a – начальный темп (размерность 1/год) роста
ежегодного выпуска ПОКС, Q – значение момента времени полунасыщения
потребности, соответствующего m(t=Q) = N / 2.
Если к началу (t = 0) прогнозируемого периода известны значения начального
объема N0 и темпа роста a годового выпуска ПОКС, то поскольку
Q = (1/ a) ln((N / N 0) – 1),
из (2.2) получим следующую общую модель динамики выпуска ПОКС:
m(t) = N / (1 + ((N / N 0) – 1) e – a t ). (2.3)
Благодаря принятым допущениям и выполненным преобразованиям Подзадача Б
сводится к следующей подзадаче.
Подзадача Б1. Данные прогноза на длительный период потенциальной потреб-ности
ПОКС вывести из данных о предшествующем развитии народного хозяйства.
Качество результатов решения этой задачи определяется прежде всего полнотой и
точностью статистических данных, а также точностью прогнозирования динамики
элементов структуры народного хозяйства.
Поэтому в свое время при решении рассматриваемой задачи [235] в качестве
исходных данных были приняты статистические данные ежегодника "Народное
хозяйство CCCP" за ряд лет по числу экономических объектов, объемам выпуска
изделий машиностроения (оборудования и приборов), использ
- Київ+380960830922