Universitatea Andrei aguna Facultatea de tiine Economice NOTE DE CURS LA DISCIPLINA: MODELAREA DECIZIEI MONETAR-FINANCIARE Titular disciplin: Lector drd. Camelia Dic 2011 CUPRINS Pagina Cap.1. Problematica modelrii economice. Aspecte generale.....................................................4 1.1. Condiiile de apariie a modelrii economico-matematice.....................................4 1.2. Obiectul de studiu.........................................................................................................5 1.3. Conceptul de model. Tipologia modelelor economice..................................................6 1.4. Tipologia modelelor economice....................................................................................8 Cap.2. Tendine actuale n deciziile manageriale........................................................................10 2.1. Introducere n managementul tiinific................................................................................10 2.2 Procesul abordrii cantitative................................................................................................11 Cap.3. Activitatea de modelare n practica de decizie managerial.........................................19 3.1. Condiionarea dintre deciziile manageriale i informaii.....................................................19 3.2. Caracteristicile informaiilor, baza calitii deciziilor..........................................................22 3.3.Modaliti de obinere a informaiilor economice...............................................................25 Cap.4. Modelarea proceselor economice folosind tehnici de previziune..........27 4.1 Previziunea i predicia.........................................................................................................27 4.2 Planificarea strategic n managementul organizaiei.Caracteristici i funcii................................................................................................................29 4.3 Metode de previziune utilizaten gestiunea ntreprinderii...................................................32 Cap.5. Modelul de comportament al agentului consumator......................................................51 5.1. Conceptul de utilitate...........................................................................................................51 5.2. Abordarea cardinal a utilitii.............................................................................................52 Cap. 6. Modelul de comportament al agentului productor......................................................61 6.1. Funcia de producie.............................................................................................................62 6.2. Proprietile funciei de producie........................................................................................65 6.3. Definirea izocuantei.............................................................................................................66 6.4. Indicatorii de eficien ai utilizrii factorilor de producie..................................................68 Cap.7. Modelarea n gestiunea economico-financiar a firmei...................................................71 7.1. Funcia de cost de producie.................................................................................................71 7.2. Funcia de cost pe termen lung.........73 7.3. Funcia de cost pe termen scurt............................................................................................74 Cap. 8.Modelarea ofertei ntreprinderilor pe pia...........................................................................76 8.1Indicatorii ofertei de mrfuri. Curba vieii produselor..........................................................76 8.2 Modelarea cu lanurile Markov a evoluiei pe piaunor produse concureniale..........................................................................................................82 8.3. Elemente de teoria jocurilor...................86 Studiu de caz...............................................................................................................................88 Cap. 9. Teoria deciziei.........92 9.1. Etapele unui proces decizional..............................................................................................92 9.2. Metode de rationalizare a deciziilor in conditii de incertitudine...........................................93 9.3. Metode de rationalizare a deciziilor in conditii de risc.........................................................95 9.4. Modelarea unor procese decizionale multisecveniale...........................................................97 9.5. Modele de decizie de tip BAYES........................................................................................98 9.6. Decizii multicriteriale................................................................................................................99 9.7. Metoda utilitatii globale maxime.100 9.8. Metode de luare a deciziei de grup.101 9.9. Modele economico-matematice i de simulare pentru utilizarea i alocarea resurselor n cadrul organizaiei.102 9.10. Modele stochastice.106 Bibliografie....109 CAPITOLUL I PROBLEMATICA MODELRII ECONOMICE. ASPECTE GENERALE 1.1 Condiiile de apariie a modelrii economico-matematice Modelarea economico-matematic este folosit de manager ca o alternativ la experimentul utilizat n tiinele exacte. ?Bazele abordrii raionale a mecanismuluide funcionare a unei organizaiisuntpusedecoalaclasic(F.W.Taylor,H.Ford,H. Fayol)lanceputulsec.XX.Nuaufolositconceptele:informaiei decizie. ?Dup1950,coalaneoclasic(PeterDrucker,AlfredSloan,ErnestDale)includeactivitiledeproducere,recepionare,transport, prelucrare istocare deinformaiin scopul luriideciziein organizarea i conducerea ntreprinderii moderne. ?coalacomportamentului(EltonMayo,AbrahamZalesnickiD.C. Peltz)acordateniecomportamentuluioamenilorntimpulprocesului productiv,propunedescentralizareadeciziilor,promoveazncrederea n membrii unui grup. ?Odatcuapariiaprimeigeneraiidecalculatoareelectronice(deceniul V),aprimelorlucrrideciberneticiaprimelorechipedecercetare operaional,sedoretemaimultrigurozitatenluareadecizieiprinprocedeetiinifice,caracterizateprin fundamentareteoretic,bazatpemetodematematice,cupstrareauneiorientrigenerale,practicei realiste. ?Secontureazcadisciplineprivindconducerea:cercetareaoperaional,cibernetica, informatica, psihosociologia organizrii i teoria general a sistemelor. ?Modelareaisimulareaproceseloreconomicearelegturistrnsecu toate aceste domenii i este conceput astfel nct s ofere economitilor oseriedemodeleitehnicinecesareaciunilormanagerialelanivel microeconomic. ?Rezolvarea problemelor manageriale din ntreprinderi nu se poate realiza cu un model matematic pur. Modelareaisimulareaproceseloreconomiceesteodisciplineconomic de grani cu matematica i tehnica de calcul i se ocup de fundamentarea deciziei manageriale n condiii de eficienpentru productorcuajutorulunormodeleeconomico-matematiceflexibilei cu posibilitatea utilizrii tehnicii simulrii. ?Modelareaeconomicofermanageruluilaturariguroasaaciunilor sale(tiinadeaconduce),modalitimultipledepuneredeacordaresurselor (materiale, umane, financiare) existente cu obiectivele formulate pentru o anumit perioad de timp, oferindu-i posibilitatea de agsiia decidemai binei mai repedefrs denatureze realitatea. 1.2. Obiectul de studiu Societateamodernatindectreosocietatebazatpecunoaterencarefenomenulglobalizrii interacioneaz cu dezvoltarea economic durabil. n decursul timpului, progresul societii omeneti a fost posibil numai datorit unor oameni luminai, dorniciscunoascfenomeneleiproceselelumiireale,astfelnctnevoilesemenilorlorsfiect mai bine satisfcute. Pentrurealizareaacestorcerineseimpunedezvoltareacercetriitiinificentoatedomeniile. Acestea nu se puteau desfura fr mijloace de investigare, astfel a aprut o unealt cu caracteristici special numite model.Procesul construirii modelului se numete modelare. Etimologia cuvntului modelare este modus (latin) = mijloc. Modelareacainstrumentdecercetareafenomeneloriproceseloreconomico-sociale,precumide analiz i previziune a cunoscut o larg dezvoltare i prezint un interes deosebit n ntreaga lume. Modelarea proceselor economice este un domeniu de grani cu matematica i tehnica de calcul care seocupdefundamentareadecizieimanagerialncondiiideeficienpentruorganizaiecuajutorul unor modele economic-matematice flexibile i cu posibilitatea utilizrii tehnicii simulrii. SIMULAREAesteotehnicaderealizareaexperimentelorcucalculatorulelectronic,careimplica utilizarea unor modele matematice si logice care descriu comportarea unui sistem real de-a lungul unei perioadedetimp.Eaestedenumita laboratorulmanagerilor .Simulareapoatefianalogica,numerica (Monte Carlo si joc de intreprindere Business Games) si hibrida. Managementulfiinddefinitcatiinatehnicilordeconducereigestiuneantreprinderiisau studierea proceselor i relaiilor de management din cadrul firmei n vederea descoperirii legitilor i principiilor care le genereaz, a conceperii de noi sisteme, metode, tehnici i modaliti de conducere, de natur s asigure ridicarea eficienei, reprezint de fapt arta i tiina de a conduce. nacest sens,modelareaeconomic ofermanageruluilatura riguroasa aciunilor sale,modaliti multiple de punere de accord a resurselor existente cu obiectivele formulate pentru o anulit perioad detimp,oferindu-iposibilitateadeagndiiadecidemaibineimairepedefrsdenatureze realitatea. 1.3. Conceptul de model. Tipologia modelelor economice. PROCESULECONOMIC reprezint inlantuirea unor etape si/sau stadii de realizare a unei activitati economicedeproductie,dedistribuire,deconsum,demunca,etc.Reprezintaintregsistemulde activitati la care participa prin functiile lor agentii economici. Modelul,caprodusalprocesuluidemodelareesteoreprezentarefizic,logicsaumatematica structurii unui obiect, fenomen sau proces. nacestcaz,termenuldestructursereferlaparametrii,comportamenteleiformaspecificale obiectului respectiv. Construirea modelului poate avea drept scop explicarea, descoperirea sau reprezentarea. Modelul poate fi construit pe 2 cai : -prin izomorfism, n cazul n care fiecare component a obiectului real are un corespondent identificabil strict similar cu o component a modelului ; - prin homomorfism, n cayul n care modelul este o reprezentare simplificat a obiectului real. Modelul este un instrument de cunoatere tiinific a realitii obiective avnd ca scop construirea de reprezentri (modele) care s permit nelegerea mai bun , profund, tiinific a acesteia. Modelul prezint o serie de avantaje : -Fenomenul,procesul,obiectulsupuscercetriipoatefireprezentatnstarepurfrafi denaturat de fenomene strine sau detalii de prisos ; -Permiteefectuareaexperimenteloracoloundeacestlucruarfiimposibildincauza inaccesibilitii obiectului real sau costului ridicat. -Permite modificarea caracteristicilor sistemului real i studierea componentelor acestuia. -Studiul proceselor pe baz de modele e mai ieftin. Au fost elaborate modele ale fenomenului economico-financiar att n domeniul microeconomic, ct i n cel macroeconomic. Modelarea este tot mai larg folosit n cercetarea tiinific, iar n cadrul domeniilor social i economic deschide un nou orizont de investigare-experimentare, realizat prin tehnica simulrii. Simularea reprezint o tehnic de cercetarea dinamicii unor evoluii reale, bazat pe similitudinea de proprieti sau relaii ce exist ntre obiectul (fenomenul, procesul) real i modelul lui. Obiectul este observat de ctre un observator (cercettor) care poart numele de subiect n scopul de a-i cunoatecaracteristicile.Dinmultitudineadecaracteristiciobservate,subiectulreinenumai caracteristicile eseniale i obine o imagine simplificat a obiectului cercetat. Simplificareasefaceprinabstractizare,prinrenunarealacaracteristicileneesenialepentruscopul propus. n procesul modelrii intervin urmatoarele elemente: -Obiectul cercetrii (O) reprezint partea de realitate supus observrii; -Subiectulcercetrii(S)-estecelcarerealizeazcercetarea,observndobiectuliurmrind un scop bine precizat; -Modelul propriu-zis (M)- este rezultatul procesului de modelare. Procesul modelrii prezint mai multe etape: -Enunarea de ctre subiect pe baza teoriei acceptate de acesta a proprietilor originalului; -Transpunerea proprietilor obiectului real asupra modelului; -Formularea altor proprieti ale modelului pe baza nelegerii funcionrii acestuia i n acelai context a limitelor teoriei pe care subiectul se bazeaz; -Verificarea noilor proprieti ale modelului asupra originalului; -Formularea concluziilor, etap n care se aduc argumente fie pentru ajustarea teoriei, fie pentru confirmarea i consolidarea acestuia. Complexitatea i diversitatea lumii reale au condus la elaborarea unor modele foarte variate. n funcie de natura fizic a elementelor modelului se pot construi: -Modele fizice: oImitative; oAnalogice; -Modele abstarcte: oCantitative; oCalitative; -Modele hibride: oFizice; oAbstracte. n funcie de modul de reflectare a caracteristicilor obiectului avem: -Modele normative; -Modele descriptive. Pentru nelegerea conceptelor cu care se opereaz n modelare se impune prezentarea ctorva definiii. Modelul este o reprezentare izomorf a realitii economice care ofer o imagine riguroas sub aspectul structurii logice asupra fenomenului economic prin identificarea caracteristicilor lor eseniale. Modelul economic servete ca instrument de cunoatere tiinific i d rezolvare aunor probleme practice. Modeluleconometricesteoimaginesimplificatacomportamentuluiorganismeloreconomice, descrisprinsistemedeecuaiincareelementelenumericesuntdeterminatestatistic.Elementele definitorii pentru un model econometric sunt variabilele care pot fi exogene, endogene sau aleatorii. Modelele economice pot fi concepute ntr-o varietate de forme de la cele cu o singur ecuaie (studiind un fenomen sau proces economic) pn la cele cu zeci sau sute de ecuaii n cazul sistemelor economice mari. Modeluleconometricesteunsetdeecuaiiinterdependente(dintrecarecelpuinunaeste econometric) careaproximeazoanumit clas de date statistice conform cu imaginea modelatorului asupra relaiilor funcionale dintre seriile respective. Modelarea matematic este o metod de cercetare constnd n reproducerea schematic a unui proces economicsubformaunuisistemnscopuldeasurprindeunanumitsegmentalrealitiiidea profundacunoaterealui.Modelareamatematicreprezintotreaptimportantntrecereadela abstract la concret, n realizarea efectiv a unitii calitative i cantitative. 1.4. Tipologia modelelor economice 1.n raport cu natura dependenei funcionale dintre variabilele utilizate: -Modele deterministe; -Modele stocastice sau probabilistice. Modelele deterministe sunt modelele n care variabilele au niveluri ce depind strict de factorii stabilii, nusuntaleatoare,iarrelaiiledintrevariabilesuntcu certitudineprecizatentr-omprejuraredat(ex. ModeluldecalculalTVA,modelulpentruealonarearatelorunuicredit,modelulbalaneilegturilor dintre ramuri etc.). Modelelestocasticesuntaceleancarevariabilelesuntaleatoare,iarrelaiiledintreelesuntdefinite probabilistic n raport cu mprejurarea dat.n lumea reali, n special n economie, nici o succesiune de evenimente nu este repetabil la acelai nivel de manifestare, de aceea modelele probabilistice sunt mult mai potrivite pentru modelarea fenomenelor din natur in societate. 2.n funcie de influena factorului timp se pot delimita : -Modele statice; -Modele dinamice. 3.nfunciedenumrulvariabilelorfactorialefolositenvedereaexplicriivariabilelor dependente: -Modele unifactoriale; -Modele multifactoriale. 4.n raport cu forma legturii dintre variabila rezultativ i variabilele factoriale: -Modele liniare, la care legtura dintre variabile este liniar); -Modeleneliniare,undelegturadintrevariabileestedeformexponenial,hiperbolic, parabolic etc. 5.n funcie de scopul urmrit: -Modele euristice sau raionale; -Modele decizionale sau operaionale. Modelele euristice sunt folosite pentru a explica pe o cale mai simplun sistem complex de dependene i interdependene ce se manifest n domeniul economic. Modelele decizionale se folosesc n practica economic n scopul fundamentrii unor deciz de politic economic (simulare) sau pentru prognoza fenomenelor economice. 6.Dup nivelul de agregare a entitilor incluse n model: -Modele cu dezagregare maxim, unde toi agenii economici apar ca entiti distincte, cu funcii comportamentale proprii; -Modelecuagregareintermediarcenuopereazcuagenieconomiciindividulizai,cicu diverse grupri ale acestora, dar pstrnd demarcaiile statale. -Modele cu agregare naional maxim ce echivaleaz cu tratarea economiei ca unic entitate; -Modele cu agregare internaional ce se refer la zone geografice, uniuni interstatale, economia mondial n ansamblu. 7.n raport cu sfera de cuprindere distingem: -Modele pariale; -Modele globale. Modelulglobalsereferlaansamblulunuisistemstudiat,ntimpcemodelulparialarenvedereo component a unui sistem. CAPITOLUL II TENDINE ACTUALE N DECIZIILE MANAGERIALE 2.1. Introducere n managementul tiinific Managementulesteprocesulprincaresecoordoneaza,seconduc,seplanificasisecontroleaza activitatiledesfasurateintr-oorganizatie,astfelincatsaseasigureatingereascopuriloracesteiacu maximum de eficienta. Elaborarea deciziei manageriale este sinonima cu intregul proces de management. Managementulcontemporanarecaracteristicileuneistiinte,deoarecepresupuneculegereade informatii, existenta unor relatii de tip cauza-efect, genereaza si testeaza ipoteze. O stiinta prezinta cateva caracteristici esentiale : - veridicitate - rationalitate - verificabilitate - perfectabilitate Metodele orientate cantitativ apeleaza la urmatoarele etape : 1.observatiaconstainobservareaatentaafenomenuluicaredefinesteproblema,areloc identificarea problemei; 2.definirea problemei se realizeaza printr-o analiza atenta a tuturor factorilor si a tuturor partiloe implicate in problema; 3.dezvoltareadesolutiialternativesedescriudiferiteevolutiialeactiuniisaudiferitesolutii pentru problema reala ; 4.selectarea solutiei optime se evolueza diferitele modele cantitative/solutii pana se gaseste una optima ; 5.verificareasolutieioptimepresupunedeterminareauneipupulatii-tintasiimplementarea solutiei pe aceasta populatiei; 6.stabilirea metodei de verificare si validare o solutie ramane optima atat timp cat intre factori se pastreaza relatiile initiale de tip cauza-efect; Aceasta metoda generala se aplica in cazul problemelor bine structurate si apoi se pot utiliza proceduri standard, de exemplu :modelul programarii liniare ca model de alocare a resurselor de productie pentru o firma pe baza unui minim cost total. Castiinta,managementulperminteabordarealogicaaproblematiciimanagementuluisifurnizeaza tehnici si metode ce pot fi utilizate in rezolvarea problemelor ce apar in mod curent in organizatie. Actiuneamanagerialaestesubordonataunorprincipii,metodesitehnicirezultatealegeneralizarii unorexperienteindividuale/degrup,care,inparte,aufostteoretizateintr-uncorpdecunostiinte-nucleulstiintificalmanagementului.Dar,inacelasitimp,acestaestesubordonatunuisistemde valori, care reflecta componenta culturala a managementului. Sistemuldemanagementreprezintaansambluricoerentedemetodesitehnicimanageriale, proceduri decizionale, informationale si organizatorice, reguli prin care se exercita, in moduri specifice, procesul managerial. Principiilemanagerialedeterminacontinutulsistemelorcaretrebuiesafiesubordonatelor,iar metodele asigura utilizarea practica a principiilor. Metodelemanagerialesuntmodalitatidealocareintimpsispatiuaresurselordecaredispune organizatia in vederea realizarii procesului managerial. Managementul reprezinta, de asemenea, o arta care reflecta latura sa pragmatica si care consta in maiestriamanagerului deaaplicalarealitatilediferitelorsituatii,curezultatebune,in conditii de eficienta, cunostiintele stiintifice. Se pot evidentia 3 principii care formeaza esenta metodei stiintifice in luarea deciziei : -principiulmsurriiutilizareaunorparametriccorectiinterminicantitativi,caresa definesca sis a descrie toate problemele de decizie implicate.Parametrii cantitativi constau dintr-ocombinatiedemasuriaritmeticesistatistice.Pentrudefinireaacestorasefolosescca instrumentedebaza:scariledeevaluare,statisticadescriptive,teoriaprobabilitatii,teoria utilitatii, etc -principiuloptimizriiconstainselectareaceleimaibunesolutiidintr-unnumarlimitat, comparabile cu obiectivele stabilite si bazata pe formularea si testarea ipotezelor sau modelelor matematice. -principiul raionalitii-cauzalitii conduce la decizii rationale, la folosirea rationalitatii si obiectivitatiimaidegrabadectsubiectivismulsauemotiilepentruelaborareadeciziilorde management. Managementuldetipcantitativpropuneinstrumentesimodelederaionamentmenites sporeasc eficacitatea deciziilor manageriale. 2.2 Procesul abordrii cantitative Inprocesuldeluareadeciziilor,valoareaunormodelededeciziimanagerialeafosttestata, recunoscutacautilitatesisupusaunuipermanentprocesdeimbunatatire.Diferitecunostinteprovenite din teoria economica, din cercetarile operationale, din management furnizeaza structura si instrumentele pentruadezvoltasiimplementa,inmodgeneralizat,oabordarecantitativainpractica managementului. Aceasta presupune parcurgerea unor etape : 1.Definireaproblemeirezultadinrecunoastereafaptuluiexistaosituatiecriticasau neconvenabila, o oportunitate neexplorata, sau o situatie de criza ce trebuie depasita. O problema se defineste atunci cand se identifica : - o stare initiala-curenta ; - o stare scop-dorita ; - o multime de actiuni sau operatii a caror realizare face posibila atingerea scopului . Rezolvareaproblemeiconstainaplicareaaceloroperatoricarevorpermitetransformareastarii initialeinceafinala,prinsatisfacereaunorinerenteconstrangerideaplicare,generatedemediul extern si necontrolate direct de catre organizatie.Cel mai scurt si bun drum intre starea finala si cea initiala constituie solutia optima. 2.Clasificarea problemei pe categorii de tipul : -structurat nestructurat -programat-neprogramat In contextul definirii problemelor trebuie facuta distinctia intre probleme bine definite si probleme insuficient definite. Dacaintr-oproblemasespecificacompletstareainitiala,stareafinala,setuldeoperatorisi conditiile de aplicare a acestora, se lucreaza pe o problems bine definita. Problemeleinsuficientbinedefinitesuntceleincarenusuntcompletspecificatestarile problemei, blocul de operatori sau conditiile de aplicare a acestora. 3. Modelarea-formularea problemei presupune conceptualizarea problemei si abstractizarea intr-o forma matematica (cu variabile independente ce influenteaza cu anumite ecuatii variabile dependente. Modelul este privit ca un ansamblu de ecuatii, o constructie stiintifica a unui sistem economic utilizat pentru a identifica actiunea reciproca, inlantuirea si interdependenta anumitor fenomene. Unmodeltrebuiesfierobust,controlabil,adaptabil,complet,uordeaplicatisaib caracter evolutiv. Componentelecelemaigeneralealemodelelorvizeazavariabile(mriminecunoscutei incerte ca nivel) : -de decizie - elementele care pot fi manipulate si controlate de ctre decident ; -necontrolabile-factoricareinfluenteazaindicatorii/rezultateledecizieisisesitueazainafara controlului decidentului ; -rezultatreflectaniveluleficacitatiisistemului(exprimamodulsigraduldeatingerea obiectivului organizatiei) ; Sepotdescrieoseriederelatiimatematicemenitesaexplicitezetipulconditionarilor dintre variabile : -functia obiectiv exprima modalitatea in care variabilele dependente din model sunt legate de variabilele independente ; -restrictiile-exprimalimitarileimpusedesistemelemanageriale;suntgeneratede reglementarilegale,standarde,restrictiidepiatasimecanismulconcurentei, limitarea/penuria unor resurse, conditionari tehnice si tehnologice. Modelul economico-matematic contine : -caracteristicile obiectului care trebuie determinat numite marimi endogene ; -caracteristicileconditiilorexternesiparametriiistoriciaiobiectuluistudiatnumite marimi exogene ; Pentru a construi modelul matematic al unui obiect sau proces, trebuie sa se indice : -lista variabilelor endogene ale modelului -valorile pe care le pot lua aceste variabile -transformarile posibil de efectuat asupra lor(logice sau aritmetice). Apoisevaindicaintervaluldevariatiesauvalorilevariabilelor endogenecepot sa se realizeze,adicamultimeavaloriloradmisibilealeacestorvariabile.Decelemaimulteori, aceastamultimeseprezintasubformaunuisistemderestrictii(egalitatisiinegalitati)asupra valorilor restrictiilor. 4.Rezolvarea modeluluiClasificarea principalelor tehnici : Tehnici numerice optimale enumerare completa algoritmi :programare liniara non-optimale simulare euristica nenumerice optimale teoria jocurilor teoria stocurilor non-optimale previziune lanturi Markov risc Tehnicile folosite in modele nu trebuie confundate cu aceste modele. Definim prin solutie acea multime de valori specifice pentru variabilele de decizie care conduc la un nivel de zirabil al rezultatului. Ca procedura de identificare a solutiei se poate recurge la : Optimizare presupune obtinerea celui mai ridicat nivel al obiectivului de realizat. Oalternativaesteoptimadacasepoatedemonstracaesteceamaibunadinmultimea tuturor variantelor posibile. Optimizarea poate fi : -clasica,careimpunemodeluluidebaza2conditii :modelultrebuiesalucrezecu informatiicomplete,suficientdeprecisesitoateinformatiiletrebuiesafie aritmomorfe.(exprimabile numeric) ; -flexibila,tentativadeasolutionaproblemedecizionalealcarorcontextnu satisface partial sau total conditiile optimizarii clasice sau in al caror context nu se poate demonstra satisfacerea acestor conditii ; Dacadinconsiderentepractice,specialistulinteoriadecizieirestrangeariadeanalizaaunei probleme, solutia care se implementeaza este considerata suboptimala . Uneorioptimizareaesteinaccesibilacatehnica-timpul,respectivcostuldeajungerelasolutii potfifoartemari.Inacestesolutii,sepotfolosimodeledescriptivebazatepeprincipiul satisfactiei in care principala utilitate este ca investigheaza rezultatele si consecintele diferitelor cursuri de actiune asupra masurilor de performanta ale sistemului cercetat. -Suboptimizare ceea ce conduce la ideea de suboptimalitate este analiza stabilitatii si sensibilitatiiuneisolutiisauunuisistemdesolutiiincazulperturbariidatelorinitiale ale problemei. Suboptimalitateaesteunconceptcarepoatefidefinitcuorigoareacceptabila,cafiind propietatea unei solutii admisibile de a se afla intr-o vecinatate a optimului unic. 5.Validareamodeluluisianalizasensibilitatii-etapadevalidarearecaobiectivgeneral regasirea in model a modului de comportare a sistemului real ; Se pot folosi urmatoarele criterii de validare : -non-contradictia=comportareadeansambluamodeluluinutrebuiesafiein contradictie cu cea a sistemului real ; se va aduce modelului in mod deliberat intr-o stareperturbantasaudecrizapentruadepistaeventualeledeviatiide comportament ; -de comportament= se face o verificare de detaliu a comportarii sistemuluiAnalizasensibilitatiiseaplicapentruadeterminaefectelemodificarii/perturbariiunor variabileasuprastabilitatii solutiei propuse dupa rezolvareamodelului.Rolulacesteiaestede a ajutadecidentiiatuncicandexistasuspiciuneinprivintaexactitatiisauimportanteirelativea informatiilor. 6.Interpretarea si implementarea solutiei Oricare ar fi metoda cantitativa folosita, studiul realitatii in complexitatea sa presupune o abordare corelata a metodologiei de cercetare cantitativa cu metodele calitative. Treicontradictiiimportantesuntdiscutateinliteraturadespecialitateinlegaturacurecunoasterea complementaritatii diferitelor metode cantitative : -Contradictiaintrestructuralsifenomenologic ;nuintodeaunamasuratorilorsereferala structura reala a obiectului original ; -Dintre cauzal si stochastic adesea trebuie sa admitem ipoteze stochastice asupra legaturii dintrevariabileleobservate,deoarecenustapanimrelatiileDintrerationalsiempiric- modelele noastre deductive vin adesea in contradictie cu rezultatele cercetarii empirice ; Modele deterministe Solutie optima Modele stochastice Solutie optima cu o probabilitate Modele euristice Solutie suboptimala redusModele fuzzy Bogat mare Modele stochastice mica Modele deterministe

Deterministestochastice Vagi Metode de culegere dateMetode de prelucrare date Deterministe Stochastice Vagi Exacte Aproximative Euristice 2.3.Business intelligence - cum sa iei decizii bazate pe fapte si cifre Business intelligence(BI)esteuntermengeneral introdus pentru primaoara in limbajulde afaceri in 1989deHowardDresnerdelaGartner.Termenulestefolositpentruadescriepelargunsetde concepte,metodesiinstrumenteproiectatesiutilizatepentruaimbunatatideciziileinafaceriprin folosirea faptelor si cifrelor. Intr-o alta definitie la fel de cuprinzatoare, dar mai tehnica, BI cuprinde o categoriedeaplicatiisitehnologiipentruaaduna,stoca,analizasiaoferiaccesladatepentru aajuta procesuldeluareadeciziilorintr-ointreprindere. Marimi Volumde datePrecizia marimii Aplicatiile de business intelligence includ sisteme de sprijinire a deciziilor, instrumente de interogare si raportare, procesare analitica online (OLAP) si, de asemenea, sisteme de previzionare si data mining. Inceledinurma,rezultatelefinalealeimplementarilordebusinessintelligencesuntanalizain profunzime,rafinareasiconcentrareaunuinumarmaredeinformatiideafaceriinindicatoride performanta concreti si, in final, in cunoastere organizationala. Implementarile de business intelligence sunt eforturi care implica multiple aspecte, de la strategii organizationale la managementul proceselor si celorganizational,delamanagementulaplicatiilorlaschimbarideinfrastructurainformationala. Proiecteledebusinessintelligencenuaucascopsainvetemanageriicumsaiadeciziicorecte;eleii ajuta in schimb sa ia decizii bazate pe fapte si cifre, si nu pe presupuneri. Companiile colecteaza cantitati vaste de date prin sistemele tranzactionale ( ex. ERP, CRM, SCM) pe care l-au implementat de-a lungul anilor si pe care le utilizeaza zilnic pentru a efectua o varietate de functii corporative. Pana sa fie lansata notiunea de Business Intelligence, nu exista niciun concept care sa permita utilizarea acestui volum mare de date prin integrarea si transformarea lor in informatii. Dezvoltarea conceptelor si tehnologiilor de Business Intelligence creeaza o ambianta de management unde datele actuale si cele noi pot fi utilizate pentru imbunatatirea calitatii deciziilor. In plus, existenta unor volume mari de date tranzactionale, si in special a datelor tranzactionale cu un grad mare de specificitate si particularitate, creeaza oportunitati pentru management pentru a imbunatati acuratea previziunilor. Business Intelligence doreste sa elimine presupunerile si banuielile" din procesele de luare a deciziilor, atat la nivel tactic, cat si la nivel strategic, in cadrul organizatiei. La nivel tactic, BI poate ajuta la optimizarea proceselor de business sau la liniile de produse prin identificarea tendintelor, schimbarilor sau comportamentelor care necesita actiuni manageriale si imbunatatirea functiei de control. La nivel strategic, BI poate oferi o valoare semnificativa sporita prin alinierea diferita a unor procese de business sau linii de produse cu obiectivele strategice ale organizatiei printr-un management de performanta integrat si cadru de analiza sistematic. Este important sa luam in considerare faptul ca BI are tendinta de a muta luarea deciziilor de la un stil reactiv, bazat pe raportarea evenimentelor trecute, catre un stil proactiv bazat pe previziune si predictie. Definirea solutiilor de BI nu incepe cu tehnologia, ci cu cerintele de masurare a performantelor strategice ale organizatiei. In general, masuratorile/evaluarea performantelor poate fi definita sub forma de indicatori cheie de performanta (KPI) pentru organizatie sau liniile de business sau sub forma unor intrebari de business care necesita raspunsuri concrete, bazate pe fapte. Exemple de KPI includ masuratori de profitabilitate (de ex. profitul obtinut pe liniile de business sau pe fiecare produs in parte; masuratori de executie a bugetului (planificat versus realizat); evolutia venitului si previziunile de cost). In general, KPI au o componenta temporala, fie sub forma unei masuratori la un anumit moment (de ex. profitabilitatea in ultimul semestru), sau sub forma unei evolutii de-a lungul timpului (evolutia executiei bugetului de-a lungul unui an fiscal). Sa vedem cateva exemple de intrebari de business care includ intrebari de management ce au raspunsuri numerice care, la randul lor, ajuta la luarea deciziilor. De exemplu, o intrebare de business pusa frecvent este Cat de mult cumparam de la fiecare furnizor pe durata unui an?". Raspunsul nu este exprimat numai in termeni cantitativi, ci si in volume de produse impartite pe fiecare produs. Un raspuns precis la o astfel de intrebare - o intrebare care se refera la management, nu la achizitii sau contabilitate - poate sa il ajute pe un manager sa ia o decizie legata de renegocierea contractelor cu furnizorii pentru a obtine termeni mai buni. In domeniul BI, tehnologia ar trebui sa fie privita doar ca un facilitator pentru decizii mai bune, si nu ca o un punct central al solutiei. Masuratorile de performanta sau intrebarile de business definite intr-o maniera defectuoasa pot conduce la comportamente aberante in organizatie, deoarece managerii vor tinde sa actioneze in moduri in care pot sa respecte cerintele masuratorilor de performanta, dar nu si obiectivele generale de business ale companiei. A pune accentul pe tehnologie, si nu pe cerintele de business, poate sa distraga atentia de la definirea adecvata a masuratorilor de business. In definirea solutiilor de BI, accentul ar trebui sa cada pe analiza functionala, pe designul solutiei si al rezultatului sau informational. Cea mai potrivita strategie in stabilirea unei astfel de solutii este strategia top-down, care incepe de la nivelul managementului executiv al companiei si al nevoilor lor de informatie si se termina cu tehnologia si integrarea informationala a multiplelor surse de date pentru a satisface nevoile de infomatie ale managementului. Ensight are experienta si know how-ul pentru a asista o organizatie in designul si implementarea solutiilor de Business Intelligence. Experienta noastra in masuratori de performanta la nivel corporate, precum si in managementul tehnologiei permit echipei Ensight sa livreze o solutie end-to-end care sa raspunda nevoilor de Business Intelligence intr-o organizatie de orice dimensiuni. CAPITOLUL III ACTIVITATEA DE MODELARE N PRACTICA DE DECIZIE MANAGERIAL 3.1. Condiionarea dintre deciziile manageriale i informaii. Momentul esential al procesului managerial il reprezinta decizia manageriala. Deciziareprezintarezultatulunoractiuniconstientedealegereauneidirectii deactiunesia angajarii in acesta, fapt ce implica de obicei, alocarea unor resurse. Deciziareprezintaunprocesdinamiccarearecaobiectalegereaconstientadinmaimulte posibilitati,auneiliniideactiuneinvedereaatingeriiunuiscop,avandaprioricinvedere,oeficienta economica si sociala cat mai mare. Aceastaseregasesteintoatefunctiilemanagementului(previziune,organizare,coordonarea, antrenareasicontrolul),calitateadeciziiloradoptateinfluentandsensibileficacitateaprocesului managerial. Calitateauneideciziitrebuiejudecatasiinfunctiedeinformatiiledisponibile,abundenta alternativelor posibile identificate. Informatiaeconomicatrebuiedeosebitadenotiunilededatesaudecunostinte economice.Datele sunt prezentate intr-un anumit limbaj si pe un anumit suport material sub forma unor indicatori,texte,documentecaresuntoreflectareafenomeneloreconomice.Informatiaeconomica reprezinta cunostinte care devin informatie atunci cand utilizatorii rezolva o anumita problema si atunci cand ele micsoreaza gradul de de nedeterminare ce caracterizeaza conditiile problemei. Unadintrecelemaiobisnuitefinalitatideutilizareainformatiilorconstainconstruireaunor indicatorieconomici.Pentrumediuldeafaceri,esterecomandabilsaseacodeprioritateelaborariisi folosiriiindicatorilorcaresereferalaobiectiveleprestabilitedecatreconducereacompaniei,iar marimileuzualedereferintesunt :cifradeafaceri,capacitateadeproductie,numaruldesalariati, volumul veniturilor si cheltuielilor, etc. Indicatoruleconomico-socialesteuninstrumentdemasurareacaracteristicilorspecifice faptelor,fenomenelorsauproceseloreconomicesausociale.Scopulestedeafacilitadescrierea, evaluarea si anticiparea functionarii unui sistem economic/social sau a unei componente a acestuia. Categorii de indicatori : -absoluti sau relativi -unidimensionali sau multidimensionali -de stare sau de evaluare -obiectivi sau subiectivi Contextul decizional este cadrul de imprejurari care determina subsetul de obiective relevante, careconteazaefectivpentrudecidentinmomentulelaborariidecizieipentruarezolvaoanumita problema.Analizacontextuluiesteprocesulcareaducelacunostintafactorilorcheiededecizie informatiile necesare pentru intelegerea in detaliu a situatiei strategice a institutiei si are loc formularea alternativelor strategice. Mediulambiantdecizionalconstainansamblulelementeloreterogene,exogenefirmei,care definesccaracteristicileuneisituatiidecizionaleprinmanifestareaunorinfluentesemnificativeasupra alternativelorsirezultatelordeciziei.Inmediulambiantdecizionalseconstataoevolutie contradictorie :pe de o parte se inregistreaza o serie de transformari de natura sa ofere premise mai bune pentru un proces decizional eficient, iar pe de alta parte mediul ambiant decizional tinde sa devina din ceincemaicomplex.(regulaluiParetosauregula20/80-20%dintreeforturigenereaza80%dintre efecte ;estefoarteproductivsaneconcentramasupraaceloractivitati(20%)caregenereazaceamai mare parte a rezultatelor asteptate (80%). Calitateauneideciziiestesupusaunuisetderestrictiigeneratedeconditionariale contextului decizional si este influentata de competentele manageriale ale decidentilor. Decidentul este persoana sau grupul de persoane autorizate sa aleaga o directie de actiuni si sa angajeze resursele organizatiei pentru a urma acea cale. Procesuldecizionalnupoatefiincacompletautomatizatsiesteputinprobabilsafie vreodata.Decizia este un privilegiu exclusiv uman ;omul identifica problemele, formuleaza modalitatile deactiune posibile,alegecriteriile de evaluare pentru acestea,valideazauneleetape ale fundamentarii decizionale efectuate pe calculator, stabileste optiunea finala si isi asuma responsabilitatea decizionala. Tendintaactualaincadrulsistemelordecontrolestedeapastraomulcafactorprincipalde decizie.Ratiunea acestei pozitii rezida din capacitatea operatorului uman de a lua decizii constiente.Insa, nu toate etapele procesului necezita decizii umane indispensabile, astfel incat calculatorul constituie un excelent suport de decizie.Labazacomportamentuluideluareadeaciziilor,constientizareainformatiilor,perceptia faptelor si mecanismele decizionale sunt predominante. Firma, institutia sau agentul economic este privit ca un sistem cu multiple subsisteme : -institutional (cadrul legalsi formal al firmei) ; -tehnologic (ansamblul mijloacelor materiale si de productie) ; -informational-decizional(reuniuneacompartimentelor,personalului,fluxurilorde informatii si a deciziilor) ; -informatic(mijloacedecalcul,elementesoftwareceasiguraculegerea,prelucrarea, stocarea, transmiterea informatiilor in cadrul firmei) ; -relatii umane (ansamblul persoanelor din system si a relatiilor dintre acestia) Existaobogataliteraturadespecialitatecaretrateazaaspectereferitoarelaformalizareaproblemei decizionale. Se defineste problema ca fiind o dificultate ce nu poate fi depasita automat, urmand a fi cercetata intr-un demersconceptualsauempiric;problemaesteconsideratacaprimulelementaluneitriade :problema-cercetare-solutie. In structura problemei se regasesc 3 componente : -baza oconstituiecunostinteleprecedenterelativeladomeniulincareesteformulata problema ; - generatorul este realizata de o functie proportionala ; - solutia ; O problema este bine definita daca nici una din presupozitiile ei nu este falsa sau formulata nedecis in acelasi context ;o problema este bine formulata daca numarul variabilelor si a operatorilor de interogare esteegalcunumarulnecunoscutelor(dacaproblemacontineosinguravariabila,aceastaeste elementara, sau daca este neelementara este rezultatul unei combinatii de probleme bine formulate). Potentialul decizional al unei persoane poate fi definit ca fiind capacitatea unei persoane de a percepe disonanta (neconcordanta) intre doua elemente cognitive, de a intelege necesitatea unei decizii sidealuaefectivodecizie.Infunctiedemarimeadisonanteicareimplicadecidentulintr-oactiune corectoare,indiviziiseclasificain :slabreactivi,normalreactivi,puternicreactivisicei productivi.(Radulescu, Gheorghiu). 3.2. Caracteristicile informaiilor, baza calitii deciziilor. Informatia reprezinta materia prima a managementului, iar in sistemele complexepoate fi : -maximixata prin distribuire si consum ; -minimizata prin concentrare si repetitie ; Informatia si cunoasterea sunt resurse majore ale unei organizatii care trebuie conduse si exploatate in modeficient,stfel,managementulinformatieisimanagementulcunoasteriisuntconsideratecafunctii majore ale conducerii. Principalele procese care stau la baza inteligentei economice se bazeaza pe informatie ;aceasta esteidentificata,colectata,organizata,prelucratasioferitaspreanalizacasuportdedecizie.Prin businessintelligenceestedesemnatansamblulactiunilornecesareproduceriiinformatieiincluzand procesele de cercetare, prelucrare, de distributie a acesteia si a actiunilor de identificare a informatiilor utile. Informatiile sunt date inzestrate cu relevanta si scop valoarea unei informatii este determinata de : -capacitatea sa de a contribui la reducerea incertitudinii in viitor ; -capacitatea de a influenta decizia si consecintele ei. Informatiaestedinceincemaiimportantapentruperformantaeconomico-financiaraa intreprinderii, deoarece constituie : -o baza a deciziilor este importanta pentru a diminua incertitudinea in luarea deciziilor ; -factordeproductieinformatiaesteimportantapentruaconcepe,apunepepiataprodusesi servicii-factordesimultaneitateinarmonizareaactiunilorunitatilorcomponentealeintreprinderiiin vederea implinirii in cele mai bune conditii a functiilor si obiectivelor sale in ansamblu. Informatiile necesare efectuarii analizelor economico-sociale trebuie sa aiba natura cantitativa sa permita exprimarea sub forma numerica a caracteristicilor specifice fenomenelor analizate. Instrumentele utilizate pentru exprimarea sub o forma cantitativa , precum si unitatile de masura sunt caracterizate deooarecareinexactitate,iat utilizarea acestora estegeneratoare auneimultitudini de erori. Erorileintervenitecarereprezintadiferentadintrevaloareaadevaratasiinformatiatransmisa, pot fi: -de observare, culegere sau raportare diferenta dintre nivelul raportat al unui proces si valoarea adevarata, putand fi intentionata sau nu; -deprelucrareaparinetapaprelucrariiinformatiilorprimare ;suntmaifrecventein cazul prelucrarii automate a datelor ; -de reprezentativitate sunt o categorie aparte de erori ce apar atunci cand sunt culese din sondaj ; -demodelareaparinetapeledeanalizaainformatiilor,caurmareaavansariiunor ipotezeeronatedecomportamentsauevolutieadiferitelorprocese,afolosirii inadecvate a unor metode ; Cei mai multi dintre utilizatorii de date sunt vag constienti de aspectele unei viziuni conceptuale. Viziunile prezinta anumite caracteristici, ce se pot grupa in sase dimensiuni, si anume ; - dupa continut - domeniu -nivelul de detaliere -compozitie - consistenta - reactia la schimbare Cele mai frecvente caracteristici ale unei viziuni ideale sunt : 1.relevanta viziunea trebuie sa furnizeze date necesare aplicatiei ; 2.usor de obtinut valorile datelor trebuie sa fie usor de obtinut ; 3.definite clar fiecare termen din definirea viziunii trebuie sa fie clar definit ; 4.cuprinzatoare toate datele necesare trebuie sa fie incluse in viziune; 5.esentialitate nici o data ne-necesara nu este inclusa; 6.granularitateaatributeloratributeletrebuiedefinitelaniveluldedetaliu corespunzator pentru a fi support pentru aplicatii; 7.preciziadomeniuluidomeniulvalorilorposibiletrebuiesafieatatde cuprinzator cat sis a fie support pentru aplicatii; 8.identificabilitateaaparitiilorviziuneatrebuiesadiferentiezeusorentitatile individuale ; 9.omogenitateatipuriledeentitatitrebuiesafieastfeldefiniteincatsa minimizeze aparitia atributelor ne necesare ; 10.redundantaminimaredundantatrebuiementinutalanivelminim ;(neutil, nenecesar, inutil) 11.consistentasistematicaviziuneatrebuiesafieclara,neambiguasi consistenta ; 12.consistentastructuralatipurileentitatilorsiatributeletrebuiesaaibaaceeasi structura de baza, ori de cate ori este posibil ; 13.robustete viziunea trebuie sa fie destul de cuprinzatoare pentru a nu necesita modificari atunci cand se modifica aplicatiile ; 14.cand este necesar, viziunea trebuie sa poata fi modificata cu usurinta ; Unitati de masura In domeniul economic, unitatile de masura cunosc modificari substantiale in timp, modificari ce conferauncaracterdeinstabilitaterezultatelormasuratorilor.Diferitelenivelurilacareestestudiata miscareafenomeneloreconomiceimpununprocesdeagregaredetippiramidalcaredetermina utilizareaunuianumittipdeunitatidemasurapebazacaruiaaceastaagregaresasepoatafacecu usurinta. Unuldintreconceptelefundamentalealeanalizeidatelorestecelalpopulatieistatistice.In raportcuacestconceptsuntdefinitemajoritateacelorlalteconcepteutilizateinanalizadatelor : esantion, caracteristici, variabile, observatii etc. Populatia statistica poate fi definita ca reprezentand totalitatea observatiilor posibile intr-unstudiu.Generic,ounitatecomponentaauneipopulatiistatisticesenumesteunitateelementara, element, individ, subiect sau caz. Din punct de vedere al informatiei statistice, o populatie statisticaprezinta interes nu in raport cuunitatilecaatare,cicutrasaturilesaupropietatileacestorunitati.Propietatileunitatilorelementare apartinand unei populatii statistice se numesc caracteristici sau atribute ; in functie de natura acestora ,sepotclasificaincalitativesicantitative.Caracteristicilesauatributeleunitatilorelementarece alcatuiescoanumitapopulatiesuntelementealeuneirealitatidate,cunaturaempirica.Masurarea caracteristicilorunitatiloruneipopulatiiesteechivalentacuatribuireadesimbolurinumericesau nenumerice acelor caracteristici.Aceste simboluri care pot lua o varietate de valori, se numesc variabile , tocmai pentru a sublinia natura schimbatoare a acestora. Variabilelereprezintaoabstractizareamultimiidevaloriposibilepecarelepoate inregistra o caracteristica a unui anumit fenomen. Variabilele calitative suntcategorii cedifera prin tip,serefera lapropietati nenumerice ale unitatilorelementareapartinanduneipopulatiisinupotfiexprimatenumeric.(ex :sexul,optiunea alegatorului, profesia, starea civila, etc) Variabilele cantitative diferaa prin marime , se refera la propietatile numerice ale unitatilor elementaredintr-opopulatiesisuntexprimateinunuitatinumerice :pretulunuiprodus,cheltuieli lunare ale unei familii, produsul intern brut, etc. In functie de natura valorilor pe care le iau, variabilele se impart in : -variabiledetipdiscret(categoriale)carepotluaomultimelimitata,finitade valori ;valorileluatedevariabilelediscretesenumescalternative,categoriisau modalitati ; -variabile de tip continuu care pot lua valori apartinand unui interval continuu.Mulimea valorilor posibile ale variabilelor de tip continuu este o mulime finit ; -deterministe . 3.3.Modaliti de obinere a informaiilor economice Datestatisticeunsetdedatecarereprezintvalorileuneicaracteristicistatisticealeunei colectiviti statistice .Exista 2 modaliti de obinere a acestor date : -observarea const n inregistrarea de ctre cercetator a unor valori ale variabilelor de interes, valori care nu sunt influenate n nici un fel de interventii ale acestuia ; -experimentarea-incarecercetatorulexercituncontrolpartialasupradatelorce urmeaza a fi obtinute ; procesul de crestere a complexitatii unor fenomene social economice face ca experimentarea sa devina multpreacostisitoaresauchiarimposibilderealizatindomeniulstiintelorsocialesiin economie.Complexitateaunorproceseesteatatdepronuntata,incatesteaproapeimposibilascrierea unui model matematic, singura modalitate disponibila de rezolvare ramanand simularea. Simularea este o tehnica de constituire a unei reprezentari a unui fenomen real studiat si de obsevare a comportamentului acestuia in locul fenomenului studiat. Intremetodeledemodelare,simulareareprezintaometodadestudiuprinexperimentare statistica. Utilizarea metodei simularii ca metoda de fundamentare decizionala este recomandata pentru probleme cu caracter neliniar ;modelul de simulare fiind un model algoritmic. Modelul de simulare are caracter procedural, spre deosebire de modelul matemjatic, care are caracter deductiv. Realizareaexperimentuluidesimularefacenecesaraparcurgereaetapelorde:modelare, programare, analiza economica a rezultatelor.Simularea este una dintre cel mai des folosite metode de luare a deciziei si se bucura de o popularitate crescuta.Datorita costurilor crescuite, se recomanda sa fie utilizata dupa ce s-au epuizat celalate metode. Avantajultehniciidesimulareconstainaceeacafolosestesistemulciberneticdereglarecare st la baza deciziei concrete n practic. Un sistem de simulare cuprinde: -modelul ; -operatorul simularii ; -dateledeintrare-dateledeiesire,carelarandullorsuntreprezentatedevariabilesi parametrii. CAPITOLUL IV MODELAREA PROCESELOR ECONOMICE FOLOSIND TEHNICI DE PREVIZIUNE 4.1 Previziunea i predicia Pentru conducerea sistemului de management al organizaiei, este necesar s se previzioneze o palet larg de evenimente viitoare care influeneaz succesul unei afaceri. Funciadepreviziune,unadincelemaiimportantefunciialemanagementului,acunoscuto largdezvoltarenultimaperioaddatoritnecesitiiunuicomportamentalorganizaiilorcares permit adaptarea rapid a acestora la schimbrile intervenite n mediul intern, ct i extern. Exist o diferen semnificativ ntre previziune i predicie. Prin previziune se urmrete s se determine un eveniment viitor, plecnd de la analiza datelor cantitativealetrecutului,intimpceopredicieseface,plecnddeasemeneadeladatelecantitative din trecui, ins, in plus, se adaug o serie de elemente subiective, iar la limit, o predicie poate s fie total subiectiv. Previziuneaesteometodsistematicdeobinereauneiestimriavaloriiviitoareaunei variabile,caresebazeazpeanalizaunuisetdeobservaiiprivindcomportamentultrecutal fenomenului studiat, folosind o procedur prestabilit. Prediciaconstnestimareasubiectivaevenimentelorviitoareprinconsideraiisubiective, diferite de datele din trecut i fr a folosi o procedur prestabilit. OaltaccepiuneprivindpreviziuneaesteprezentatdeComisiaEconomicONUpentru Europa. Potrivit acestui organism prognoza reprezint '"evaluarea probabil, stabilit n mod tiinific, a evoluieicantitativeicalitativeaunuifenomenntr-unintervldetimpviitordenumitorizontul prognozei. Tehnicadepreviziunecuprindeunansambludeprocedeedeanticipareaviitoruluiunei organizaii privind modul concret de abordare a proceselor i fenomenelor. Metodologiadepreviziuneimpunerespectareaanumitorcerineabsolutnecesarepentruca rezultatele previziunilor s satisfac o serie de exigene practice: calitatea previziunilor depinde hotrtor de cunoaterea temeinic a realitii; intervinenecesitateafolosiriiuneimetodologiicomplexedepreviziunecares nglobezeogamctmaivariatdemetodeitehnici,concomitentcunecesitatea folosiriipeoscartotmailargainstrumentaruluioferitdemetodelestatistico-matematice moderne. Acest aspect conduce la obinerea mai multor variante de soluii. Inactivitateadepreviziuneintervinoseriedefactoricaresedifereniaznfunciede posibilitatea decidentului de a aciona asupra mediului intern i extern al organizaiei, astfel: factoriinterni-asupracroraoorganizaiepoateacionaprininternediul deciziilor sale factoriexterni-carenupotficontrolaiprinaciunecontient(evoluiacontextului internaional,cretereaveniturilorpopulaiei,cadrulmacroeconomicgeneral, comportamentul investiional). Metodeledepreviziunepotfigrupateprinluareanconsiderareacelordou categorii de factori (controlabili sau nu): a)de judecat - se bazeaz mai mult pe estimri subiective dect pe date i sunt folositepentruprognozpetermenlungsaunsituaiancarenuexistdate istorice (metoda Delphi, analogii istorice, prerea experilor). b)cauzale-pentrucareesteposibilidentificareaunorrelaiifuncionalede tipul Y= f(X|, X2,..., xn), unde: Y = variabila dependent; (X|, X2,..., xn) = nivelul factorilor explicativi sau independeni. Din aceast categorie fac parte analiza de regresie simpl i analiza corelaiei. c)bazate pe serii de timp - atunci cnd evoluia curent a unui indicator depinde denivelulanteriorcucondiiapstrriiunkfcomportamentinerialal fenomenului. Relaia care st la baza acestei metode este Yt = f(Yt.|, Yt.2,...) Din aceasta categorie fac parte metoda mediilor mobile, metoda de ajustare, metode de decompoziie. d)econometrice - utilizate n situaia unor ecuaii simultate sau siteme de ecuaii ce descriu n form matematic diferite legiti economice i pentru rezolvarea crora este necesar un set de date iniiale. 4.2 Planificarea strategic n managementul organizaiei. Caracteristici i funcii Previziuneastlabazaplanificrii,programriiicontroluluisistemelorde management, constituind o component esenial a planificrii strategice. Laniveluluneintreprinderiplanificareaconstituieunprocesformalizatprin care se realizeaz o reprezentare voit a strii viitoare a firmei, precizndu-se mijloacele si modalitile necesare pentru a concretiza starea dorit.' Prin caracteristicile i funciile sale, planificarea este un demers explicit ntruct are la baz o metod i se deruleaz n timp i spaiu potrivit unui program prestabilit. Caracteristicile planificrii sunt urmtoarele: durata; domeniul; organizarea. Verzea, I.. Marc. G., Triungiul de aur ut managementului productiv total - O provocare pentru ntreprinderile moderne, Ed. Polirom, lai, 2003. Duratase referlafaptul corice ntreprinderepoatesconceapplanuripetermen scurt(Ian),petremenmediu( 2- 5ani)saupetremenlung(5-10ani).Cuctorizontul economicestemaindeprtat,cuattgraduldeincertitudineestemairidicat.Inconsecin, planurile pe termen lung sunt mai puin precise, ns ofer mai multe posibiliti de aciune la nivelstrategic.Planurilepetermenscurtsuntmaidetaliatedeoareceviitorulestemaipuin incert, ns ele reduc cmpul de analiz i aciune strategic. Domeniulexprimcmpuldeaplicareaplanificrii.Easepoateaplicanumailao funcie particular a ntreprinderii sau pe ansamblul acesteia. Organizarea se refer la faptul c planificarea poate fi organizat de o manier formal sau informal i ntr-o configuraie mai mult sau mai puin detaliat. In ceea ce privete funciile planificrii, acestea se rezum la trei aspecte: Funcia de adaptare i de coeren; Funcia de performan; Funcia de management i comunicare. Funciadeadaptareidecoerenexprimnecesitateacaplanificareasprovoace schimbarea n ntreprindere, s o organizeze i s o administreze. Aceast necesitate rezult din faptul c mediul ntreprinderii este n continu evoluie, oblignd ntreprinderea s se adapteze, n permanen la aceste transformri, sesiznd ns cele mai bune i eficiente oportuniti. Referitorlacoeren,planificareatrebuiesasigureatt ocoeren economic, adic compatibilitatea ntre mijloacele de care dispune firma i obiectivele pe care le urmrete, ct i o coeren social, adic necesitatea de a ine cont de aspiraiile i ateptrile personalului. Funciadeperformanesteceamaiimportantmisiuneaplanificrii.naceast privin,planificareaareroluldeacontribuilacretereaperformanelorntreprinderii.Este necesarcaeasasigureoptimizareafolosiriiresurselorntreprinderii(materiale,umane, financiare),dndprioritaterealizriiobiectiveloraferenteceleimaiadecvatestrategiide dezvoltare a ntreprinderii. Funcia de management i comunicare deriv di n nsui coninutul planificrii care nseamn a diagnostica, a alege, a organizar, a se implica. De aici reiese faptul c planificarea reprezint un instrument fundamental de management deoarece pune n eviden probleme de informare,decomunicareideluareadeciziilornntreprindere.Prinurmare,planificarea trebuiespermitnegociereaidialogulcaresfavorizezeadeziuneapersonaluluila realizarea obiectivelor n comun stabilite i acceptate. 4.3 Metode de previziune utilizaten gestiunea ntreprinderii Previziuneaevoluieiproceseloreconomicepetermenscurt,mediuilungsepoate facecuogamlargdemetode,carepermitodifereniereamoduluiconcretdeabordarea fenomenelordepiadupspecificullor,precumidupgradulurmritdepreciziea previziunii. Metodeledepreviziunepotfigrupatendoucategorii:metodecantitativeimetode calitative. Modelelecantitativedepreviziuneaulabazinstrumentelefurnizatedectretiina statistic, statistica matematic sau econometria, iar metodele calitative au ca suport judecile iopiniileunorspecialiti,aleunorserviciifuncionaledincadrulntreprinderiisau combinarea acestor dou niveluri. Principalelemetodecantitativesunturmtoarele:mediamobil,mediamobil ponderat,extrapolareatendinei,descompunereaserieicronologice,lisajulexponenial, regresiaicorelaia,abordriledetipBox-Jenkings,modeleledesimulare,metodaritmului mediu, modelele econometrice. ncategoria metodelorcalitativesencadreaz:studiiledepia,metodascenariilor, metodaDelphi,opiniialeforelordevnzareiefilordeproducie,opiniialecadrelorde conducere, estimaiile clienilor, sondajele previzionale, analogia istoric cu situaiile trecute. npractic,seopteaz,nmodfrecvent,pentruocombinaieametodelor,maiales dac previziunea se dovedete a fi un element determinant pentru ntreprindere. Primagrupdemetodesebazeazpegrupareadatelortrecuteipeutilizareaunor metode specifice pentru a calcula previziunea, dar ea nu permite s includ aspecte calitative, cum ar fi, spre exemplu influena unei noi campanii de publicitate. Metodele cantitative bazate pe serii de timp sunt frecvent folosite pentru planificarea operaiunilor. precum i n controlul produciei i stocurilor. Adouagrupdemetodearelabaz,maiales,oanalizatentaopiniilorexprimate. Metodeledepreviziunecalitativefiindmaipuinanalitice,suntutilizatenmodfrecventn planificarea strategic pe termen lung i deciziile de unitile structurale ale firmei. 4.3.1 Metode cantitative de previziune4.3.1.1 Metode de extrapolareExtrapolareaesteometodexplorativ.Esteceamaiutilizatmetodnprognozele cantitative. Ea const ntr-o dezvoltare inerial a unor elemente ale proceselor i fenomenelor nperspectivacreiaviitorulaparecaoextindereargumentataprezentului.ncadrulacestei metode,viitorulaparecaoprelungireaevoluieiconstatatentrecut.Sepresupunecnn evoluiafenomenuluianalizatnuvoraparemutaiifundamentalecaresmodificestructura dezvoltrii precedente. Pe lng extrapolarea mecanic, bazat pe o simpl prelungire n viitor a tendinelor manifestate n trecut, se utilizeaz i extrapolarea euristic n care, pornindu-se de la analiza perioadeiprecedenteseintroduceanumitecorecturincurbadeevoluieviitoarea fenomenului,nfuncie,fiedemodificrileprevizibilecepotaprea,fiedeopiuniale factorului de decizie. Metodaextrapolriiseriilordinamicesimplesefolosetenvedereaplanificriipe termenlungireflectprelungireanviitor,prindezvoltareinerial,aunorelementeale proceselor i fenomenelor economice studiate. Specificacestormetodeestefaptulcpotfiaplicatecurezultatebunenumain condiiile n care procesul analizat prezint un caracter de repetabilitate i aceeai intensitate a dinamicii. Extrapolareaanaliticutilizeazn calitate de baz informaionali ni i al unir de date. Ideea de la care se pornete n cazul acestei metode const n considerarea seriei de date caosuccesiunedevalorimsuratealeuneifunciidependentedetimpy=f(t),funciecare poate fi determinat prin metode matematice. Tipuldefunciematematicasociatserieise identificprinmetodadiferenelorfinite dup cum urmeaz: I)Dacmomentelet,,i=(l,....m)suntordonatearitmetic,iardiferenelefinitede ordinul I ale valorilor seriei, notate AX, sunt constante, relaia dintre x> i t, este o dreapt de forma: Xj = a + b * t, 2)Dacmomenteletjsuntordonatearitmetic,iardiferenelefinitedeordinulp (p#I)notateA^^suntconstante,atuncirelaiadintreXjit,seexprimprintr-un polinom de ordin p astfel: pi p i i it b t b t b a x + + + + = ...22 1

3)Dac diferenele finite calculate succesiv: A1 Xt, A2 X:, A3 X, ................ nu ajung la valori constante, nseamn c seria dinamic conine pe lng trend i alte componente i intr n categoria extrapolrii seriilor decompozabile. 4)Dactjsesuccedaritmetic,iarX,formeazoprogresiegeometric,relaiade legtur dintre acestea va fi o exponenial de forma: jtib a x =In oricare din cazurile menionate anterior parametrii funciei se pot stabili prin metoda celormaimiciptrate,potrivitcreiasescrieofunciesumacelormaimiciptrateale diferenelor dintre valorile statistice Xi i valorile obinute cu funcia de ajustare formulat. De exemplu pentru o serie de timp exprimat printr-o dreapt de forma X, = a + b * t funcia celor mai mici ptrate va fi: = = min ) ( ) , (2i ibt a x b a W , unde Xi sunt valori statistice ale seriei de la i = 1 la i = m. Incontinuare,pentruandeplinicondiiademinim,seanuleazderivateleacestei funcii n raport cu a i b, rezultnd urmtorul sistem de ecuaii: = +iiiix t b ma iiiiiiix t t b t a = +2 Acestsistemserezolvnraportdenecunoscuteleaib,reprezentndparametrii funciei de prognoz date. naplicaiaurmtoareseprocedeazlaexemplificareadeterminriiprognozeiprin metoda extrapolrii tendinei, lund n considerare cazul cel mai simplu dintre cele 4 situaii de mai sus i anume prognoza pe baza funciei liniare. Aplicaie PrognozaprinextrapolareatendineiprivindnzestrareapopulaieiRomnieicu calculatoare electronice PC. Se consider c nzestrarea populaiei Romniei cu computere PC consemnat din 5 n 5 ani este redat n tabelul u r ma t o r :Anii (ti)1995(t1)2000 (t2)2005 (t3)2010 (t4) Numarde computerla1000 locuitori 400500600700 Se cere : a)S se stabileasc funcia evoluiei nzestrrii populaiei cu computere; b)S se determine prognoza nzestrrii populaiei cu computere pentru anul 2015. Rezolvare: a) Se calculeaz diferenele finite de ordinul I: AX2 =X2-Xt =500-400=100AX3 =X3-X2 =600-500 = 100AX4 = 3 4x x = 700-600=100; Ax=const. Oseriedetimpavnddiferenefinitedeordinul1constante,serezolvprintr-o dreapt de tipul celei din formulaX, = a + b * ti. Secalculeazparametriiaibaidreptei,folosindsistemulecuaiilornormale(2.5). Dinexaminareastructuriisistemuluideecuaiinormalerezultcestenecesarsse alctuiasc tabelul 2.2. Tabelul 2,2 - Pregtirea datelor numerice necesare rezolvrii sistemului ti x, 2itXiti 14001400 250041000 360091800 4700162800 =101t = 2200ix =2200 = 302it i it x =6000 4a + 10b = 2200 10a +30b = 6000 Se rezolv acest sistem n raport cu a i b, rezultnd a = 300; b = 100. Formula dreptei pentru prognoza nzestrrii populaiei cu computere va fi: X,= 300+ 100* ti b) Prognoza nzestrriipopulaiei cu computere pentru anul 2015, cruia i corespunde t, = t5 = 5, va fi: X5= 300 + 100 * ts = 300 + 100 * 5 = 800 computere/1000 locuitori. Extrapolareafenomenologicnuutilizeazncalitatedebazinformaionaliniial un ir de date, ci ipoteze referitoare Ia structura fenomenului investigat. Extrapolareafenomenologicpornetedelaoseriedecaracteristiciglobaleale fenomenuluidesprinsedinnanalizaeseneisale,ntemeiatpelegturilogiceiipoteze privitoarelastructurasadeansamblu.Dupaceastanalizfenomenologicurmeaz extrapolarea fenomenologic propriu zis. Analizeleutilizeazfiemetodeleempirice,fierezultateledejaobinutendomeniul analizat.Metodaarenvedereidentificareaunorlegidevariaiafenomenuluiprevizionati descrierea evoluiei lui pe baza acestor legi. Metodaoferoimaginedeansambluasuprastriiievolueifenomenuluianalizat. Aceasta trebuie apoi precizat, corectat, fundamentat cu ajutorul altor metode. Extrapolarea fenomenologic are n vedere ca, pe baza experienei practice s se fac o analizglobalafenomenuluinurmacruiassededuclegileceguverneazvariabila respectivului fenomen. Ptrunznd astfel n esena evoluiei fenomenului se relev corelaii i ipoteze ale evoluiei viitoare. Celedoumetodesedeosebescprinmoduldiferitdeidentificarealclaseidefuncii care descrie tendina de variaie a fenomenului investigat. ncazulextrapolriifenomenologicesepornetedelaemitereaunoripotezeasupra indicatorilor ce caracterizeaz fenomenul cercetat. Acest tip de extrapolare se folosete n special n cazul n care se opereaz cu serii de date relativ scurte. Demersul de extrapolare nregistraz o serie de limite, i anume: -ofer doar o imagine orientativ asupra perspectivei de evoluie a fenomenului dac se recunoate faptul c viitorul nu reproduce tldel strile i evoluiile din prezent i trecut; -poatefiutilizatcusuccesnumaipentruproceseleeconomiceacrorevoluienu nregistreaz discontinuiti majore. 4.3.1.2 Metode de ajustare Metodele de ajustare cele mai frecvent utilizate sunt metoda mediilor mobile i metoda nivelrii exponeniale cu scopul de a pune n eviden componentele eseniale ale unei serii de date, i anume trendul, fluctuaiile ciclice, neregulate, sezoniere. Ajustarea unei serii de date const n nlocuirea valorilor observate ale variabilei Y cu alte valori, fiind utilizate de regul n previziunile pe termen scurt, de pe o zi pe alta, de pe o lun pe alta sau de pe un trimestru pe altul. Metodamediilormobiledeterminprognozapentruoperioaddetimpviitoare(zi, sptmn,lun,trimestru,an)prinmediereadatelor din ultimelenperioade de timp potrivit formulei: nY Y Y YPn t t t tt1 2 11....+ ++ + + +=Pt+1 = valoarea prognozat pentru perioda t+1 Y, = valoarea realizat n perioada t; n = ordinul mediei mobile. Utilizndcalculatorulelectronicsepottestadiverseleordinealemedieiisepoate alege ordinul n care asigur abaterea minim a prognozei fa de realitate. Eroareadepreviziunepoatefiapreciatpebazadiferenelordintrerealitatei prognoz folosind formula: n care: e = eroarea medie de previziune; Pt = valorile previzionate pentru perioadele t = I, ......... m; Yt = valorile reale disponibile; ( )n mY Pemn tt t==2m = numrul de valori ale seriei de timp disponibile. n utilizarea acestei metode au fost identificate o serie de limite, astfel: chiardacsepoateafirmacdatelemairecentealeserieidinamicesuntmai relevanteicontribuienproporiemaimarelacalcululvaloriiprevizionate, metodaacord importan egaltuturor valorilor cuprinse ncalculul mediilor mobile; datorit modului specific de calcul mediile mobile nu iau n considerare datele din afara perioadei cuprinse n medii; variaiilesezoniereluatencalculpotconducelaobinereaunorrezultate neelocvente. Metoda nivelrii exponeniale (R. G. Brown) ModelulluiBrowndenivelareexponenialnjurulmedieisefolosetencazul seriilor de date cu caracter staionar pentru care nu se nregistreaz trend i variaii ciclice sau sezoniere. MetodasebazeazpeipotezacprognozapentruperioadaviitoarePt+|trebuies conin2componente:valoarearealaperioadeitrecuteY,ivaloareaprognozatpentru perioada trecut P, (trendul) luate cu ponderea a i respective (1- a). Relaia care st la baza metodei nivelrii exponeniale a lui Brown este: 1 + tP = Pt + a * e,= P, + a * (V, - P.) = a Y, + (I - a )* P,, n care: 1 + tP = valoarea previzionat a vnzrilor pentru o perioad viitoare; Pt= valoarea prognozat a vnzrilor ntr-o perioad anterioar; a = constant de nivelare care exprim probabilitatea erorii de prognoz; a e [0, et = eroarea de ajustare determinat astfel:t t tP Y e =Yt= valoarea real a vnzrilor ntr-o perioad anterioar. Altfel formulat, nivelarea exponenial se bazeaz pe relaia: Noua previziune = Vechea previziune + a (observaia cea mai recent - - vechea previziune) Ponderile a i (I - a) denumite constante de ajustare au semnificaia unei atitudini fa de prezent i trecut. In legtur cu acest aspect exist dou cazuri: 1)Daca=0atunciPt+1=Pt,situaiencaresepuneaccentulnumaipetrecutn realizarea previziunii. 2)Daca=IatunciPt+1=Yt,situaiencarepentrurealizareapreviziuniisepune accentul numai pe realizrile prezentului, ignornd tendina din trecut a fenomenului. Totodattrebuieprecizatcalegereal ui ainflueneazacurateeaprognozei,astfel nct: dacseriadetimpesteputenicoscilanticonineo substanialvariabilitate aleatoareseimpuneutilizareauneiponderiactmaimicpentruarealizao previziune ct mai apropiat de realitate; dacseriadetimpestestabil,cuovariabilitatealeatoarereduseste preferabil utilizarea unor constante de valori mari deoarece au avantajul c n caz de producere a unor erori de prognoz nsemnate pot ajusta fr ntrziere prognoza,conferindacesteiaocapacitatedereacierapidlaschimbrilede condiii. Aplicaie Intabelul2.4seprezintinformaiilenecesarepentruprognozapetermenscurta vnzrilor lunare de anvelope la un magazin de piese auto prin metoda nivelrii exponeniale. Tabelul 2.4 - Evoluia vnzrilor lunare de anvelope PerioadaVolumul vnzrilor (Y() Septembrie50 Octombrie150 Noiembrie200 tiind c previziunea pentru luna septembrie a fost de 100 de buci, iar constanta de nivelare exponenial = 0,2 s se stabileasc previziunea pentru luna decembrie folosind nivelarea exponenial de prim rang. Rezolvare: Prognozapentruoperioaddetimpviitoareprinmetodanivelriiexponenialese determin potrivit formulei: Pt+1=Pt+a (Xt - Pt) Din datele problemei cunoatem:X9 = 50 unit. X10= 150 unit. X11= 200 unit. P9 = 100 unit. =0,2 unitati P X P P 90 10 100 ) 100 50 ( 2 , 0 100 ) (9 9 9 10= = + = + = ounitati P X P P 78 12 90 ) 90 150 ( 2 , 0 90 ) (10 10 10 11= = + = + = ounitati P X P P 102 ) 78 200 ( 2 , 0 78 ) (11 11 11 12= + = + = o 2.3.1.3 Metoda seriilor de timp decompozabile Metoda seriilor de timp decompozabile presupune determinarea n mod separat a celor patru componente ce nsoesc o serie de timp i prognoza izolat a acestora astfel: 1)Trendul (T); 2)Variaia sezonier (S); 3)Variaia ciclic (C); 4)Variaia aleatoare (R). Concluzia la care s-a ajuns n urma studiului metodei a fost c aceste componente pot exprimaprognozaP,pentruoetapviitoaretcaipefraciunialeacesteietape,subforma unui produs de termeni, Pt = Tt x Ct x St x Rt, Trendul(Tt)exprimtendinageneraldeevoluieafenomenului sau indicatorului Pt, desfurat pe o perioad lung de timp. Aceast component poate fi relevat ca unic seriilor ale cror diferene finite sunt constante sau ca ocomponent fundamental ce poate fi izolat de celelalte componente n cazul seriilor de timp decompozabile. Identificarea trendului se poate efectua reprezentnd grafic la scar termenii seriei sau analiticprinncercareamaimultorfunciidintrecaresealegeceacuodeviaiestandard minim. Componentaciclic(Ct)dincadrulseriilordetimpsemanifestaprinoscilaiirelativ amplealeindicatoruluisaufenomenuluianalizat,iarduratacicluluisepoateobservadin perspectiva mai multor ani. Aceste oscilaii sunt generate de alternana perioadelor de cretere cu perioadele de stagnare i recesiune economic, precum i de alte cauze generale (activitate politic) sau regionale ((aciunea sindicatelor, fluctuaii ale piei valutare, etc.) Componentasezonier(St)semanifestcaurmarea influenelorsezonaledintimpul anului. Spre deosebire de componenta ciclic aceasta are o oscilaie mai frecvent (semestrial, trimestrial,sptmnal,lunar).Uneorivariaiasezonierestegeneratdesuccesiunea anotimpurilor,decomportamentuloscilantalconsumatorilordepepiaaunuianumitprodus sau de obiceiuri, tradiii ori fenomene sociale (srbtori religioase, vacane colare). Componenta aleatoare (Rt) se produce fr a avea cauze speciale care s odetermine nmodprevizibilsaucauzalifrposibilitateadeaiseatribuiunmodelderepetare sistematic. Prognozapebazaseriilordecompozabile,cametodologiedeevaluare,implicdou tipuri de evaluri, astfel: Trendul(Tt)sepoateidentificagrafic,nurmatrasriicurbeievoluiei valorilor Xi ale seriei sau analitic prin ncercarea mai multor funcii plauzibile dintrecaresealegeceacareasigurdeviaiastandardminim.nambele situaii se utilizeaz metoda celor mai mici ptrate; Componenteleciclic,sezonierialeatoaresedeterminprinmetodele indexrii aa cum se va explica pe un exemplu metodologic n continuare. Compunerea acestor dou elemente se poate realiza n dou modaliti i anume: o n form aditiv cu ajutorul relaiei: Yt = Tt + Ct + St + Rt, unde S, C, R sunt exprimate ca valori absolute; Modeluladi t i vsefoloseteatuncicndfactoriicomponenisuntindependeni (mrimeavariaieisezonierenuesteafectatdevaloareatendinei)icndvari a i i l e sezoniere iciclicenusuntproporionalecu mrimea valorilor din seria de date(si t uai en care amplitudinea variaiilor sezoniere este aproximativ constant). o n form multiplicativ cu ajutorul relaiei: Yt = Tt x Ct x St x Rt, unde S, C, R sunt exprimate ca procent sau proporii. Acest model se folosete n mod frecvent cnd caracteristicile interacioneaz (n care variaiile sezoniere cresc proporional cu trendul). Aplicaie - Exemplu metodologic de prognoz n cazul seriilor decompozabile In tabelul 2.5 se redau vnzrile anuale, respectiv trimestriale ale unei funie autohtone productoare de autoturisme aferente unei perioade de 5 ani. Tabelul 2.5 - Evoluia vnzrilor de autoturisme AnulVolumul vnzrilor Trimestrul I Trimestrul IITrimestrul IIITrimestrul IV 20060.91,50,93 20071.21,20,91,8 20081,83,62,65,1 20091.81,52,24,8 20102,11,90,92,5 Se cere s se prognozeze vnzrile n anul 6, cu divizare pe trimestre. Dupcolectareaiajustareadatelorireprezentareagraficaserieidinamicese parcurg urmtoarele etape: El: Determinarea trendului De regul, trendul se stabilete pe cale grafic. Din fig. 2.1se observ c o dreapt cresctoare red sugestiv tendina evoluiei vnzrilor n acest caz. Formula dreptei folosite va fi: Tt = a + bt ncontinuaresecalculeazparametriiaibaidreptei,folosindsistemulecuaiilor normale (2.5). Din examinarea structurii sistemului de ecuaii normale rezult c este necesar s se alctuiasc tabelul 2.5. ___________________ Tabelul 2.6 - Pregtirea datelor numerice necesare rezolvrii sistemului ti Xj t;Xit, 10,9i0,9 21,543 30,992,7 43,01612 51,2256 61.2367,2 70.9496,3 81,86414,4 91,88116,2 103,610036 II2,612128,6 125.114461,2 131,816923,4 141,519621 152,222533 164,825676,8 172,128935,7 181,932434,2 190,936117.1 202,540050 = 210it =210 = 2 , 42iX= 28702it= 7 , 485i it xSe nlocuiesc datele situate pe ultima linie a tabelului n sistemul (2.5): 20a + 210b = 42,2 210a + 2870b = 485,7 Se rezolv acest sistem n raport cu a i b, rezultnd a = 1,45; b = 0,063. Funcia tendinei va fi: Tt= 1,45 +0,063 t In continuare se va nlocui / cu valorile din prima coloan a tabelului 2.6, determinnd trendul pentru fiecare lun n parte. T,=1,45 +0,063*1 =1,513 T2=1,45+0, 063*2=1,576 T3=1,45+0,063*3=1,639 T4= 1,45+ 0,063* 4= 1,702 .................................................. T20=1,45+0,063*20=2,71 E2: Calculul variaiilor ciclice Ct Pegraficuldinfigura2.1seobservcncazulacestuiexemplunumericexisto variaie ciclic n jurul tendinei. Indicele cu ajutorul cruia urmeaz a fi luat n calcul variaia ciclic se va exprima ca proporie n raport cu tendina. Deaceeasevautilizamediamobildeordinul4menitselimineinfluenele sezoniere, care dup cum sugereaz curba vnzrilor din figur sunt prezente i n acest caz. Analiza de regresie i corelaie Dreapta de regresie liniar este una din metodele cele mai utilizate pentru elaborarea previziunilor.Metodasencadreazntr-oprocedurstatisticmailargnumitanalizade regresie. Acestaesteunmodelcauzaldepreviziunepotrivitcruiadindateletrecutuluise stabilete o relaie funcional ntre variabile, care poate fi folosit pentru a previziona valorile dependente ale variabilelor. Analiza de regresie este n acelai timp o tehnic de previziune prin care se stabilete o legtur ntre variabila dependent i variabilele independente. In acest caz, dreapta de regresie presupune existena unei tendine (trend). Plecnd de la o serie de valori observate (X i Y), trebuie s se determine coeficienii a i b ai dreptei care trece cel mai aproape de toate punctele. Se stabilete o legtur funcional de un anumit tip (dreapt, parabol) ntre X i Y. Se spune c X este variabila explicativ sau in dependent, iar Y variabila explicat sau dependent. Dactendinaestelinear,ecuaiadrepteidetendinnformasaclasiceste urmtoarea: Y = a x X + b, unde: Y = volumul cererilor sau vnzrilor; a i b = parametrii dreptei de tendin;X sau t = timpul (numrul de ordine a luni i).Valorileaibsuntastfeldeterminatenctsumaptratelordistanelorntrevaloarea observatYivaloareafurnizatdedreaptadetendinpentrufiecarevaloarealuiXeste minim. Analizacorelaieiarecaobiectivevaluareagraduluideinterdependen (asociere)ntrevariabileleconsideratentr-unmodelderegresie,nparticular ntrevariabiladependenticeleindependente(obiectivcareserealizeazprin estimarea coeficienilor de corelaie i a coeficientului de determinare). CAPITOLUL V MODELUL DE COMPORTAMENT AL AGENTULUI CONSUMATOR Deciziileconsumatorilorprivindalegereabunurilorpentruconsumsunt complexe,multicriteriale,reunindproblemelealocriideresurselimitate (exprimateprinvenituri)cucelealeselecieiuneivarianteoptimedevolumi structur a consumului n raport cu satisfacia maxim i gama preferinelor. Modeluldecomportamentalconsumatoruluisefundamenteazpe urmtoarele ipoteze: ntregulvenit se folosete pentru consuni: libertateadedecizieesteasiguratdefuncionareacorecta mecanismului pieei. inceleceurmeaz,sevorprezentaelementelesemnificativepentruanalizacomportamentuluiconsumatorului i anume: -reprezentarea i analiza preferintelor consumatorului; -definirea ratei marginale de substituire; - reprezentarea constrngerii bugetare; -determinarea optimului sau a echilibrului consumatorului; -caracterizarea efectului de venit i a efectului de substituie. 5.1. Conceptul de utilitate Scopul oricrui individ raional este satisfacerea maxim posibil a nevoilor. Incazulconsumatoruluiraionalaceastasetraduceprinmaximizareasatisfaciei totale pe care acesta sper s o obin prin consumul diverselor bunuri sau servicii. Teoriaeconomicncearcsfacacestscopmsurabiliintroduceastfel noiunea de utilitate. Utilitateatotalreprezintgraduldesatisfaciepecareunconsumatorse ateapt s-1 obin prin consumul unei cantiti date dintr-un bun. Definirea utilitii presupune implicit realizarea urmtoarelor condiii: raportareacontient pe careo face consumatorul ntreo nevoie a sa i un bun care poate satisface acea nevoie; inexistena bunului n proprietatea consumatorului: accesul la bun se face prin pia; formareauneicorelaiintreintensitateanevoii,respectivgradulde satisfacie ateptat, pe de o parte, i preul de achiziie al bunului, pe de alt parte; caracterul subiectiv al noiunii de utilitate, adic: -mai muli consumatori atribuie utiliti diferite aceluiai bun; -unconsumator atribuie diferiteutilitidiferitelor cantiti dintr-un bun. In ceea ce privete msurarea utilitii exist dou abordri: abordarea cardinal; abordarea ordinal. 5.2. Abordarea cardinal a utilitii Aceastabordareautilitiiafostintrodusdectreeconomistulelveian Leon Walras. n aceast abordare utilitatea se poate msura, iar msura utilitii este dat devalorilepecareleiafunciadeutilitatetotal pentru consumul cantitilor Qx din bunul x: UTX = UT(QX) Utilitatea total a bunului x este dat de cantitatea consumat din bunul x. Funcia de utilitate de mai sus prezint urmtoarele proprieti: 1) utilitatea total a bunului x crete odat cu cantitatea consumat din acest bun: UT'X > 0 Exemplu:Considermunbuneconomicdeterminat,omogen,carepoatefi dozat de ctre agentul consumator, ca de pild pinea consumat la fiecare mas. OxUT (n utili)UM 00- i1010 2188 3246 4284 5302 6300 728-2 Unde:Qx-numrulpinilorconsumate,iarUM-utilitateamarginala consumatorului. Utilitateatotalcretepemsurcecretecantitateaconsumatdinbunul luat n considerare. Cu toate acestea, fiecare unitate de produs consumat aduce o utilitatesuplimentarmaimicdectceaadusdeunitateaprecedentdeoarece ncepe s apar fenomenul de saietate. 2)graduldesatisfaciecretefoartemultcndconsumulestefoartemic (nevoia neacoperit). 3) graduldesatisfacienumaicretecndconsumuleste foarte mare (adic atunci cnd se instaleaz saturaia). 4) Numimutilitatemarginal(UM)sporuldeutilitate nregistrat pe seama creterii consumului cu o unitate. UM0x = UTx(Qx) ==nix ii UT UM1) (5) utilitateamarginalscadepemsurcecretecantitatea consumat,sporuldeutilitatefiindtotmaimicpemsurce gradul de saietate crete: 0 (nxUT6) utilitateamarginalpozitivcorespundezoneideraionalitate. Consumatorulivacontinuaconsumulattatimpctutilitateaultimeiuniti consumate din bunul x rmne pozitiv. Zona utilitilor marginale negative este zona de iraionalitate. 7)utilitatea este nul dac nivelul consumului este zero. UT,UM| | UM(Q)UT(Q) Fig. 2.1.1. Graficul utilitii totale i al utilitii marginale 5.2.1. Abordarea ordinal a utilitii Aceastabordareafost rezultatul studiilor economistului francezV.Pareto i ale economistului britanic J. Hicks. Ipoteza de baz a acestei abordri este aceea c utilitatea nu este msurabil. n schimb este posibil ierarhizarea (ordonarea) preferinelor consumatorului. Fie x i y cantitile consumate din dou bunuri. Dacbunulxestepreferatbunuluiyatunciutilitatealuixestemaimare dect utilitatea lui y. x y => U(x)>U(y) Dacbunulyestepreferatbunuluixatunciutilitatealuiyestemaimare dect utilitatea lui x. x y => U( x) U(x) = U(y) Fie B mulimea bunurilor de consum cu B = {l,2,....,n}, i = 1...n. Courile de produse consumate sau vectorii de consum vor fi: ( ) B i v vij je = / ,j=1m unde: Vij- cantitatea de bun i ce intr n componena vectorului de consum j Mulimea vectorilor de consum V se numete spaiu de consum. Spaiuldeconsumesten-dimensionalitotalordonat,ceeaceexprim capacitatea consumatorului de a-i ordona preferinele. Spaiul de consum total ordonat are urmtoarele caracteristici: 1)consumatorulpoatealegentredoivectorideconsumpecelpecarel prefer, adic: 2) (reciproca lui 1) n spaiul de consum V nu exist doi vectori de consum asupra crora consumatorul s nu i poat exprima ordinea de preferin; 3)relaia de preferin este reflexiv, adic un vector de consum (un co de produse) este preferat sau indiferent fa de el nsui: 4)relaia de preferin este tranzitiv: 5)spaiuldeconsumesteunspaiusuperiornemrginit, adic,dacmultiplicmcantitiledinbunurilei(i=1-m)care intrnstructuracouluideproduse(vectoruluideconsum)se obineunnouvectordeconsumcareesteinclusnaceeai mulime n care este inclus cel dinti. 5.3. Definirea curbei de indiferen Reprezentareaianalizapreferinelorconsumatoruluiseexprimcu ajutorul curbei de indiferen. Curba de indiferen reprezint mulimea tuturor vectorilor de consum Vj care au aceeai utilitate pentru consumator, adic: ) (jv UT = constant Denumireaprovinedelaimaginearezultatdinreprezentareagrafica acestorvectoriVj.ntr-unplan,imagineaacesteimulimidevectoriesteocurb asimptotic la cele dou axe ce delimiteaz planul. Abordareaanalizeicurbelordeindiferennspaiulbidimensionaleste foarte des ntlnit n practica economic,ns modelul poate fi extins i n cazul combinaiilormultipledebunuri,caresepotreprezentanspaii multidimensionale. Fig. 2.2.1. Curba de indiferen Pentru simplificare, vom considera cazul consumului a dou bunuri x i y. Fie doi vectori de consum A(xi,yi) i B(x2,y2), unde X| i Xi sunt cantitile consumate din bunul x, iar y, i y2 cantitile consumate din bunul y. Orice vector de consum ar alege un consumator de-a lungul acestei curbe, el va obine aceeai satisfacie prin consum, dar va consuma cantiti diferite din cele dou bunuri. Deplasndu-ne de-a lungul curbei de indiferen de la A ctre B (fig. 2.2.1.), cretecantitateaconsumatdinbunulx(X2>X1)iscadecantitateaconsumat din bunul y (y2 0) mrimea ratei marginale de substituire va avea semnul -". Rata marginal de substituire a bunului y n raport cu bunul x (RMSy/x) arat cu cte uniti ar trebui mrit consumul din y pentru a putea micora cu o unitate consumul din x astfel nct satisfacia consumatorului (utilitatea total) s rmn nemodificat. Din punct de vedere economic, semnificaia noiunii derat marginal de substituire este de prag pn la care se justific s se fac substituia bunurilor n consum. Proprietile ratei marginale de substituire Rata marginal de substituire are dou proprieti importante: I.Peocurbdeindiferendat,substituireanconsuma unuibunprinaltulfacecaratamarginaldesubstituirea acestuiascreasc.Adic,pentrubunulscosnmodrepetatdin consumaparesentimentuldefructoprit",ceeaceldetermin peconsumators-1compensezecuocantitatetotmaimaredin cel de-al doilea bun. II.Ratamarginaldesubstituireesteegalcuraportul invers al utilitilor marginale ale celor dou bunuri x i y. CAPITOLUL VI MODELUL DE COMPORTAMENT AL AGENTULUI PRODUCTOR Productorulesteagentuleconomiccareiadeciziindomeniul produciei.Productorulcucomportamentraionalurmrete maximizarea profitului. Oriceagenteconomictrebuiesrspundlatreintrebri:Ces produc?",Cumsproduc?"iCtsproduc?"nscopul maximizrii profitului. RspunsullantrebareaCesproduc?"areuncaractersubiectiv, fiecareagentavndposibilitateasdecidasupradomeniuluincare doretesidesfoareactivitatea.nschimb,rspunsurilelacelelalte dou ntrebri pot fi determinate tiinific, pe baza unor modele. ntrebareaCumsproduc?"sereferlametodeledeproducie bazatepetehnologiispecificeipunendiscuienunumairesurselede caredispunentreprinderea,ciicapacitiletehnicealesale,precumi priceperea organizatoric i potenialul de inovare al ntreprinztorului. Inceeacepriveterspunsullaceade-atreiantrebare,agentul economicpoateanticipactsproducprincunoaterearelaieide cauzalitatedintrefactoriideproducieirezultatulproduciei,putnd stabili astfel cantitile i varietatea de factori de producie ce vor fi atrai nprocesuldefabricaieiproporiilecombinriilor.Aceastrelaiede cauzalitate este dat de funcia de producie. 6.1. Funcia de producie Funciadeproduciedesemneazlegturaexprimatfuncional dintrerezultatuluneiactivitideproducieielementelecareconcurla realizarea acestuia. n termeni sintetici, funcia de producie este o legtur de tip intrri (factorii de producie) - ieiri (bunuri obinute), ce poate fi formalizat prin relaia: E = f(I), unde: E - ieirile, iar I - intrrile S presupunem n" elemente participante la producie (i = 1n) i fie xi cantitile utilizate din aceste elemente. Producia exprimat cantitativ (Q) va fi: Q = f(x,,x2,...,xi..xn) sau Q = f(X), unde: X este vectorul cantitilor,adic o matrice cu o linie i n coloane. O funcie de producie des ntlnit este funcia Cobb-Douglas, dup numele celor care au folosit-o pentru analiza produciei: | oL aK Q =unde: a este o constant specific fiecrei economii naionale; ireprezintcoeficieniideelasticitateaiproducieinraportcu factorul capital (K) i respectiv munc (L). Aceastasecaracterizeazprintr-uncoeficientdeelasticitatea substituirii ntre munc i capital egal cu 1. Factoriideproduciereprezintelementedeintrarenprocesulde producie, numite i input-uri, ce sunt condiii necesare i suficiente pentru desfurarea acestui proces i care contribuielaobinereauneimulimiderezultatenumiteioutput-uri (produse i servicii). Pentruoanalizmaidetaliatafenomenelorceaulocn organizaiileproductoare,estenecesarclasificareafactorilorde producie n funcie de mai multe criterii. I. Dup natura lor, factorii de producie se pot grupa n trei categorii principale: 1)munca; 2) natura; 3) capitalul. Munca i natura sunt factori primari sau originari, iar capitalul este factor derivat, acesta rezultnd din interaciunea primilor doi. Muncareprezintoaciunecontient,specificuman,manual sau intelectual, prin care oamenii i utilizeaz aptitudinile, cunotinele iexperienanscopulproduceriibunuriloriserviciilornecesare satisfacerii necesitilor lor. Factorulnaturalsereferlasubstanaicondiiilemateriale primarealeproduciei,ctilaforamotrice,virtual,necesarpentru dezvoltarea produciei de bunuri i servicii. Factorulnaturalcuprinde,nprincipal,pmntuli,alturide acesta, resursele de ap i resursele minerale. Capitalulreprezintansamblulbunuriloreconomiceacumulate, reproductibile,acrorutilizaresporeterandamentelefactorilorprimari de producie sau duce la uurarea muncii. Alturideceitreifactorideproducieprincipali,ifacapariia astzinoifactorideproducienumiineofactoriprintrecaresenumr progresul tehnic, inovaia, resursele informaionale. II. In funcie de modul de aciune, factorii de producie se clasific n urmtoarele dou categorii: factori de producie direci, ce contribuie nemijlocit la obinerea rezultatelor produciei; factori de producie indireci, care acioneaz prin intermediul altora. III.Dup raportul ntre cantitatea de factori de producie utilizat i volumul de producie rezultat avem: factori de producie fixi, al cror volum nu se poate modifica pentru a varia producia; factori de producie variabili, asupra crora se poate interveni atunci cnd se dorete modificarea volumului produciei. Pe termen lung, toi factorii de producie sunt variabili. IV.n raport cu sfera de aciune, factorii de producie sunt: factori de producie comuni, care se regsesc n mai multe proces de producie; factori de producie specifici,ntlniinumai n anumite procese de producie. V.Dup posibilitile de combinare pentru obinerea unei producii date: factori de producie substituibili, care se pot nlocui unii cu alii, adic pot fi combinai n diferite variante pentru a obine un volum de producie dorit; factori de producie complementari, ce sunt imposibil de substituit, astfel nct pentru a obine un volum de producie dorit trebuie respectat o combinaie strict i numai aceea. 6.2. Proprietile funciei de producie 1. Att producia, ct i factorii de producie accept numai valori pozitive, adic: 2. Funcia de producie este continu, adic o variaie infinitezimal acelpuinunuiadintrefactoriideproduciefacecavolumulproduciei s nu se modifice. 3.Factoriideproduciesuntstrictnecesari,adicoricare dintre ei este zero, rezultatul produciei este nul. ( V) x , =0=> f(X) = 0 4.Produciaestecresctoarenoricaredintrefactori,adic dac crete cantitatea de factori de producie, crete i output-ul. Aceastproprietatearensolimitdatdecondiiiletehnicei tehnologice ale produciei. n fapt, variaia cantitii utilizate dintr-un factor, atuncicndcantitileutilizatedinceilalifactorirmnnemodificate,nu poate fi orict de mare pentru c se pot depi limitele tehnice/tehnologice ale produciei. 5.Produciaarerandamentdescresctornraportcuoricaredintre factoriideproducieutilizai,semnificaiaacesteiproprietifiindaceea cpemsurcecretecantitateautilizatdintr-unfactor,sporulde producieobinut(randamentul)estedincencemaimicpentrufiecare unitatesuplimentarfolositdinrespectivulfactor(legearandamentelor descresctoare). 6.Produciaarerandamentglobalnedescresctor.Dac existdoivectoridefactorideproducieXiY,prinreunirea unorcantitidefactorideproduciesepoaterealizaunrezultat celpuinegal